基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究
基于视觉识别的机器人自动抓取设备研究
基于视觉识别的机器人自动抓取设备研究摘要：随着科学技术的发展，我国的机器人技术有了很大进展。
利用现有的机械设计、机器人、视觉识别、自动化控制等技术，集成研发出基于视觉识别的机器人自动抓取设备。
关键词：视觉识别；机器人技术；电气控制；机械设计引言随着机器人的热起，相关技术也不断发展，其中视觉信息处理技术是移动机器人研究的关键技术之一。
目前，视觉信息处理的内容主要包括视觉信息的压缩和滤波、道路检测和障碍物检测、特定交通道路标志的识别、三维信息感知与处理。
视觉信息的获取是机器人规划和导航的基础，同时也是决定机器人正确识别当前道路环境信息的依据。
获取到有效的视觉信息可以正确规划路线并为正常的行走打下基础。
视觉信息的过滤是基础的视觉处理过程，能为其他视觉功能提供基础的信息反馈，从而实现相应功能。
1机器人系统构成基于模拟情景的要求，物料分拣机器人分为3个部分：动力装置、抓取装置、识别装置，该物料分拣机器人采用通用的前置双电机驱动，能够适应绝大多数复杂路况，从而抵达指定地点进行物料分拣；在机械臂设计中采用3D建模，具有可塑性，可依照分拣物料的形状特点进行手爪设计，实现安全可靠的物料抓取；设计中还通过摄像头获取外界图像，配合距离传感器，实现对物料形状、大小及颜色的智能判断，最终实现安全可靠、高性能地智能分拣。
2分拣作业目标轮廓区域提取2.1分拣作业目标的预处理由于视觉在成像过程中受到光照、噪声等的干扰，导致获取的分拣目标的图像对比度低，且存在噪声污染，影响对分拣目标的提取。
本文对成像过程中的高斯噪声采用高斯滤波器进行降噪处理，采用光照归一化算法既消除了光照不均也提高了图像的对比度。
2.2作业目标轮廓区域提取为了识别多个分拣作业目标，本文在最大类间方差法的基础上融合形态学算法提取各作业目标的轮廓区域。
由于分拣目标中存在加工的孔，分割后的目标中还存在背景的黑色区域，并且目标的边缘不光滑。
3模块选择在模块选择上，拟选取目前在工业领域应用相对较多且技术先进的模块，主要包括六轴机器人、视觉识别、机械、电气控制、气路等模块。
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究1. 引言1.1 背景介绍机器视觉技术是一种基于图像处理和模式识别的先进技术，近年来在工业领域得到了广泛应用。
随着工业自动化程度的不断提高，工业机器人的抓取技术也逐渐成为研究的热点之一。
工业机器人抓取技术的研究意义在于提高工业生产的自动化水平，提升生产效率并降低生产成本。
由于工业环境的复杂性和工件形状的多样性，工业机器人抓取技术面临着诸多挑战，如抓取精度、抓取速度、抓取稳定性等。
针对工业机器人抓取技术的现状分析可以发现，目前主要的抓取方法包括视觉引导抓取、力控抓取、模型预测控制抓取等，每种方法都有其独特的优势和不足之处。
相关研究进展表明，结合机器视觉技术进行工业机器人抓取已经取得了一定的进展，但仍然存在一些问题有待解决。
未来发展趋势方面，随着人工智能和机器学习技术的不断发展和成熟，工业机器人抓取技术有望实现更高的自动化水平和更好的抓取效果。
工业机器人抓取技术是一个充满挑战和机遇的领域，需要持续深入研究和探索。
【背景介绍】1.2 研究意义工业机器人抓取技术是机器人应用领域中的一个重要组成部分，其在现代工业生产中发挥着至关重要的作用。
随着工业4.0的发展，工业机器人抓取技术的研究与应用变得越来越重要。
通过引入机器视觉技术，可以提高工业机器人的自动化程度和灵活性，实现更高效、更精准的生产操作。
研究工业机器人抓取技术对于推动工业自动化和提升生产效率具有重要的意义。
在当前全球经济竞争日益激烈的背景下，工业企业需要不断提升生产效率和降低成本。
而工业机器人抓取技术的发展可以帮助企业实现这一目标，提高生产效率，减少劳动成本，提高产品质量和生产灵活性。
通过研究工业机器人抓取技术，可以促进机器视觉技术在工业领域的应用，推动相关技术的不断创新与进步。
深入研究工业机器人抓取技术的意义在于推动工业制造业的发展，提升技术水平，增强企业的竞争力。
2. 正文2.1 机器视觉技术概述机器视觉技术是指利用摄像头、传感器等设备获取图像信息并通过图像处理算法实现对物体的识别、检测、跟踪和分析的技术。
基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统设计
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2023年第24期·29·文章编号：2095-6835（2023）24-0029-03基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统设计杨再恩1，李文骥2（1.台州科技职业学院，浙江台州318020；2.台州市英创智能科技有限公司，浙江台州318010）摘要：随着智能制造的发展，工业机器人在现代生产中的应用越来越广泛，尤其在产线零件的抓取上极大地提高了自动化程度，但是传统工业机器人基于固定点示教的方式，无法实时精准抓取复杂形状的零件。
提出将机器视觉与工业机器人技术相结合，基于康耐视智能视觉相机，赋能工业机器人，提高产线零件的抓取精度，提升工业生产效率。
结果表明，该系统具有良好的抓取稳定性，可以实现对零件颜色、形状、位置的精准识别与抓取，在工业生产中具有广阔的应用前景。
关键词：机器视觉；工业机器人；PLC ；智能抓取中图分类号：TP242.2文献标志码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2023.24.008在工业4.0与中国制造2025的双重时代背景下，工业机器人作为一种工业自动化设备，已被广泛应用于工业生产中，尤其在产线零件的抓取上发挥着越来越重要的作用。
传统的工业机器人抓取系统都是针对已知零件固定点位的示教方式，然而实际生产中的零件经常存在不同类型、颜色、形状等情况，导致难以实现对复杂形状物体的智能抓取[1]。
因此，如何实现工业机器人的智能抓取，成为了目前研究的一个重要方向。
当前机器视觉作为一种高级的检测技术，即机器代替人眼的感知能力，甚至超越人眼[2]，可实现对物体的识别、检测、跟踪等操作，在智能制造中的作用越来越突出。
本文基于机器视觉与工业机器人技术，设计一种智能抓取系统，能够自动完成对多种形状和大小零件的识别，引导控制机械臂的运动，实现对零件的精准抓取与放置，具有一定的应用前景和研究意义。
基于视觉系统的工业机器人自动抓取研究
基于视觉系统的工业机器人自动抓取研究随着科技不断的发展，机器人技术也得到了极大的发展。
工业机器人的自动抓取技术也是其中的重要组成部分。
自动抓取技术的实现需要应用计算机视觉和机器学习等相关的技术，可以识别和抓取不同大小和形状的产品，从而提高生产效率和减少人工干预。
本文将从视觉系统的角度来探讨如何实现工业机器人的自动抓取。
一、视觉系统的基本原理计算机视觉是一种通过数字信息处理来模拟人类视觉的技术，它是一种从数字图像或视频中自动提取信息的技术。
在自动抓取技术中，视觉系统主要是用来识别和检测目标物体的位置和形状。
实现自动抓取需要几个步骤：1. 拍摄图像或视频：通过相机等设备捕捉目标物体的图像或视频。
2. 图像处理：对捕捉的图像或视频进行图像处理，包括去噪、增强对比度、模板匹配等。
3. 特征提取：从图像或视频中提取出目标物体的特征信息，例如大小、形状、轮廓等。
4. 目标检测：通过模式识别和机器学习等技术，在图像或视频中找出目标物体并计算其位置和形状。
5. 抓取控制：控制机械手臂的动作，使其抓取目标物体。
二、自动抓取的应用场景工业机器人的自动抓取技术可以广泛应用于生产线上的自动化生产和仓库管理等方面。
下面分别介绍几个具体的应用场景：1. 生产线上的自动抓取在生产线上，机器人的自动抓取技术可以大大提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造工厂中，机器人可以自动抓取零部件并将其组装成完整的车辆。
而传统的生产方式需要大量的人工配合，不仅浪费人力物力，而且生产效率低下。
2. 仓库管理在仓库管理中，机器人的自动抓取技术也可以使管理更加便捷高效。
例如，机器人可以自动抓取货架上的商品并将其存储到指定的位置。
与传统的人工操作相比，不仅大大减少了错误率，还节省了人力成本。
3. 食品生产在食品生产过程中，机器人的自动抓取技术可以保证生产的卫生安全。
例如，机器人可以自动抓取食品材料并放入制作机器中。
这样不仅可以保证生产环境的卫生，还可以提高生产效率和产品质量。
基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究一、本文概述随着科技的快速发展，机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛，尤其是在工业机器人抓取技术中发挥着重要作用。
本文旨在探讨基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究现状与发展趋势。
本文将介绍机器视觉技术的基本原理及其在工业机器人抓取中的应用场景。
本文将综述当前国内外在基于机器视觉的工业机器人抓取技术方面的研究成果，包括算法优化、系统设计和实际应用案例等。
本文将分析现有技术的不足之处，并展望未来的研究方向和应用前景，以期为相关领域的研究人员和技术人员提供有益的参考和借鉴。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究现状和发展趋势，掌握相关技术的原理和应用方法，并对未来的研究方向和应用前景有所认识和期待。
本文也希望能够激发更多研究者和技术人员对机器视觉和工业机器人抓取技术的兴趣，共同推动这一领域的技术创新和应用发展。
二、机器视觉技术基础机器视觉是一门涉及、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科，旨在通过模拟人类视觉系统，赋予机器以感知、理解和识别外界环境的能力。
在工业机器人抓取技术中，机器视觉技术发挥着至关重要的作用，它使得机器人能够准确识别、定位和抓取目标物体。
机器视觉系统主要由图像获取、图像处理和决策执行三个部分组成。
图像获取部分负责采集目标物体的图像信息，通常通过工业相机、图像传感器等设备实现。
图像处理部分则是对采集到的图像进行预处理、特征提取和识别等操作，以便从图像中提取出目标物体的关键信息。
决策执行部分则根据图像处理的结果，规划出机器人的抓取路径和抓取策略，并控制机器人执行抓取操作。
在机器视觉技术中，图像处理算法是关键。
常见的图像处理算法包括滤波算法、边缘检测算法、二值化算法、形态学处理等。
这些算法可以对图像进行去噪、增强、分割等操作，从而提取出目标物体的轮廓、位置、姿态等信息。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的图像识别算法也在机器视觉领域得到了广泛应用，它们可以实现对目标物体的自动分类和识别。
基于机器视觉的机器人智能抓取技术研究
基于机器视觉的机器人智能抓取技术研究机器人是人工智能技术的一种重要应用，具有广泛的潜在应用领域。
其中，机器人智能抓取技术是机器人技术领域中的一个研究热点。
随着机器视觉技术的发展和深入应用，基于机器视觉的机器人智能抓取技术也愈加成熟。
一、机器视觉技术概述机器视觉（Machine vision）是一种通过计算机进行视觉处理和分析的技术，能够让计算机像人一样获取和处理图像信息。
机器视觉主要包括图像采集、图像处理、目标检测和识别等基本组成部分。
图像采集是指通过相机等设备对目标物体进行采集，并将采集的图像数据传输到计算机内存中。
图像处理则是对采集的图像进行处理，以去除噪声和冗余信息，使得图像更具可读性和可理解性。
目标检测则是通过对图像中的目标对象进行分析和识别，确定其类型和位置。
识别则是在目标检测的基础上，对目标对象进行进一步分析，得出其更具体的信息，如颜色、形状、大小等。
二、基于机器视觉的机器人智能抓取技术的研究现状在机器人领域，抓取技术是其中的重要应用之一。
随着机器视觉技术的不断发展，基于视觉的机器人抓取技术也逐渐成熟。
目前，机器人抓取技术可分为两种，一种是基于先验信息，另一种是基于视觉信息。
基于先验信息的机器人抓取技术主要是在机器人操作前，对抓取物体形状、重量、刚度等方面的特性进行先验信息建模、规划和预估，以减小由于物体特性变化而导致的抓取失效或者损伤问题。
比如，通过使用CAD模型对目标物体进行建模，进行运动学逆解并对机械臂进行路径规划，以较大概率实现准确定位、抓取过程的顺利实现。
而基于视觉信息的机器人抓取技术则是通过机器视觉系统获取目标物体的信息，实时计算抓取点和姿态，从而较为实用地解决了先验信息建模不足的问题。
基于视觉的机器人抓取技术主要分为两类：一类是基于RGB-D相机的抓取技术，通过深度相机获取图像信息，并结合机器视觉算法实现精确测量与抓取，比如在无人驾驶领域的自动化配送中，系统自动扫描货架上的物品，采用机器视觉算法进行识别，如果识别出货物数量与相应重量一致，就会自动放到可运送的车内，从而实现自动化配送；另一类是基于立体视觉的抓取技术，通过两个或多个相机来获取三维信息，以实现精确定位和抓取姿态。
《2024年基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》范文
《基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，服务机器人已经逐渐成为人们日常生活和工作中的重要组成部分。
其中，智能抓取技术作为服务机器人的核心功能之一，其发展与应用受到了广泛关注。
本文将重点探讨基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究，通过对相关领域的研究背景、现状以及发展进行全面分析，以期为该领域的未来发展提供参考和指导。
二、研究背景及现状机器视觉是计算机科学的一个分支，它研究如何让机器“看”世界。
在服务机器人领域，机器视觉技术被广泛应用于智能抓取、导航、定位等方面。
然而，由于物体形状、大小、颜色、质地等多样性的存在，使得智能抓取成为了一个具有挑战性的问题。
目前，基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究已经取得了一定的成果。
一方面，通过深度学习等技术，机器人可以实现对物体形状、大小、位置等信息的准确识别和判断；另一方面，通过控制算法的优化，机器人可以实现对物体的精确抓取和操作。
然而，在实际应用中，仍存在许多问题需要解决，如抓取稳定性、适应性等。
三、研究方法及实验设计为了解决上述问题，本研究采用机器视觉技术，结合深度学习和控制算法，对服务机器人的智能抓取进行研究。
具体实验设计如下：1. 物体识别与定位：利用深度学习算法，对物体进行分类、定位和形状识别，为后续的抓取操作提供基础信息。
2. 抓取策略制定：根据物体的形状、大小、位置等信息，制定合理的抓取策略，包括抓取点的选择、抓取力的控制等。
3. 实验平台搭建：搭建实验平台，包括机器人硬件、传感器、计算机等设备，实现机器视觉与机器人的有机结合。
4. 实验过程与数据分析：通过大量实验，收集数据并进行分析，评估机器人在智能抓取方面的性能和稳定性。
四、实验结果与分析经过大量实验，我们得到了以下结果：1. 物体识别与定位准确率：通过深度学习算法，机器人对物体的识别和定位准确率达到了95%。
《2024年基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》范文
《基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，服务机器人已逐渐成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
在众多服务机器人功能中，智能抓取技术尤为关键，它能够使机器人自主完成各种复杂任务。
本文将针对基于机器视觉的服务机器人智能抓取技术进行深入研究，探讨其原理、应用及挑战。
二、机器视觉与智能抓取技术概述机器视觉是一种通过模拟人类视觉系统，利用计算机图像处理技术对图像进行识别、分析和理解的技术。
而智能抓取技术则是基于机器视觉技术，通过分析目标物体的形状、大小、位置等信息，实现机器人的精准抓取。
在服务机器人中，机器视觉和智能抓取技术的应用尤为广泛。
例如，在餐厅中，机器人可通过机器视觉技术识别菜品位置和形状，进而实现自动抓取和传递；在仓储物流中，机器人可通过识别货物信息进行快速准确的抓取。
这些技术的成功应用都离不开高效的图像处理和准确的物体识别。
三、基于机器视觉的智能抓取技术研究1. 图像处理与物体识别图像处理是智能抓取技术的关键环节。
通过图像处理技术，机器人能够获取目标物体的形状、大小、位置等信息。
物体识别的准确性直接影响到抓取的精度和成功率。
因此，研究者们一直在探索更加高效、准确的图像处理和物体识别方法。
2. 智能抓取算法研究针对不同的抓取任务，研究者们提出了多种智能抓取算法。
例如，基于模板匹配的抓取算法可以通过预设的模板匹配目标物体；基于深度学习的抓取算法则可以通过学习大量数据，实现更准确的物体识别和抓取。
此外，还有一些算法可以综合考虑机器人的运动学特性和目标物体的物理特性，实现更加智能的抓取。
3. 机器视觉与智能抓取的融合为了实现更高效的智能抓取，需要将机器视觉技术与智能抓取算法进行深度融合。
这需要研究者们具备深厚的计算机视觉、人工智能和机器人学知识。
通过融合技术，机器人能够在复杂的场景中快速准确地识别目标物体，并实现精准的抓取。
四、应用领域与挑战1. 应用领域基于机器视觉的服务机器人智能抓取技术在多个领域都有广泛应用。
基于机器视觉的机器人抓取与操作技术研究
基于机器视觉的机器人抓取与操作技术研究摘要：机器视觉技术在近年来得到了广泛应用，尤其在机器人领域中展现了巨大的潜力。
机器人的抓取与操作技术是机器人应用领域的关键技术之一，而基于机器视觉的机器人抓取与操作技术则是实现机器人智能化的重要手段之一。
本文将介绍基于机器视觉的机器人抓取与操作技术的研究进展、应用领域和未来发展方向，并对其可能的挑战进行探讨。
1. 引言机器人的抓取与操作技术是机器人应用领域中的关键技术之一。
传统的机器人抓取与操作技术主要依靠预先设定的规则和参数来完成特定的操作任务，缺乏灵活性和智能性。
而基于机器视觉的机器人抓取与操作技术则能够通过感知周围环境并获取图像信息，实现对目标物体的准确定位和抓取。
因此，基于机器视觉的机器人抓取与操作技术被广泛应用于工业自动化、物流、农业、医疗等领域。
2. 基于机器视觉的机器人抓取技术的研究进展基于机器视觉的机器人抓取技术的研究主要包括目标检测与定位、机器人抓取策略和抓取控制系统三个方面。
2.1 目标检测与定位机器人抓取任务的首要步骤是准确地检测和定位目标物体。
传统的目标检测与定位方法主要依赖于图像特征提取和特征匹配，但在复杂背景下容易受到光照、噪声和视角变化的干扰。
近年来，基于深度学习的目标检测与定位方法取得了显著的突破，如目标检测网络YOLO 和Faster R-CNN。
这些方法能够快速且准确地检测和定位目标物体，为后续的抓取策略提供了可靠的基础。
2.2 机器人抓取策略机器人抓取策略是基于机器视觉的机器人抓取技术的核心内容之一。
抓取策略主要包括目标物体姿态估计、抓取点选择和抓取姿态规划等步骤。
目标物体姿态估计是指通过机器视觉技术来获取目标物体的姿态信息，如旋转角度和位置。
抓取点选择是指确定机器人抓取目标物体时的接触点位置，以确保抓取的稳定性和安全性。
抓取姿态规划是指在确定了抓取点后，通过规划机器人的关节运动轨迹来实现精确的抓取操作。
当前的研究主要关注于如何提高抓取策略的鲁棒性和适应性，以适应复杂的场景和目标物体。
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究随着工业智能化程度的提高和机器人应用范围的扩大，机器人抓取技术变得越来越重要。
传统的机器人抓取技术主要是基于预定义的轨迹和操作，缺乏适应性和灵活性，无法适应不同形状、尺寸和材料的物体。
而机器视觉技术可以为机器人提供实时的物体识别和位姿估计，从而使机器人具备感知和自主决策的能力。
机器视觉的工业机器人抓取技术可以分为以下几个方面：物体检测、位姿估计、抓取规划和执行。
一、物体检测物体检测是机器视觉的基础，也是工业机器人抓取的前提。
物体检测可以通过深度相机、激光扫描仪、RGB-D相机等设备获取物体的三维点云数据和颜色信息。
通过对点云数据和颜色信息的分析和处理，可以确定物体边缘、表面和特征点等信息。
同时，机器学习算法可以应用于物体分类和识别，实现对不同物体的自动识别和分类。
二、位姿估计位姿估计是物体检测的进一步处理，主要是确定物体的位置和姿态。
位姿估计可以通过对点云数据和颜色信息的分析和处理，计算物体在空间中的位置和姿态信息。
同时，机器学习算法可以应用于位姿估计，实现对不同物体的位置和姿态的自动识别和估计。
三、抓取规划抓取规划是机器视觉的核心技术之一，主要是确定机器人的抓取策略和动作规划。
抓取规划需要考虑物体的形状、尺寸、材料和重心等因素，以及机器人的末端执行器的运动限制和机器人姿态的变化。
同时，抓取规划需要考虑机器人的稳定性和抓取成功率等因素，以确定最佳的抓取策略和动作规划。
四、抓取执行抓取执行是机器人抓取的最后一步，主要是将抓取规划的结果转化为机器人姿态和执行器运动。
抓取执行需要考虑机器人的动态特性、运动控制和传感器反馈等因素，以确保抓取的准确性和稳定性。
一、增强机器人的适应性和灵活性，能够适应不同形状、尺寸和材料的物体，实现高效的自动化生产。
二、提高机器人的精确度和抓取成功率，能够实现更精确的抓取和更高的生产效率。
三、提高机器人的安全性和稳定性，能够减少人员伤害和机器人故障率，提高生产安全和稳定性。
基于视觉计算的机器人抓取技术研究
基于视觉计算的机器人抓取技术研究近年来，随着科技的日益发展，机器人技术成为了热门的研究领域，其中基于视觉计算的机器人抓取技术更是备受关注。
视觉计算在机器人的操作中起到举足轻重的作用，它可以为机器人提供精准的定位和识别信息，实现“看得见”的操作，使机器人具备类似于人类的感知和判断能力。
基于视觉计算的机器人抓取技术是指通过相机或激光雷达等传感器获取待抓物体的外形、尺寸、材质等特征信息，并通过计算得到物体的精确位置和姿态，最终实现机器人对物体的抓取操作。
该技术的研究要求视觉算法、力学、控制等多个领域的交叉应用，具有较高难度。
目前，基于视觉计算的机器人抓取技术已经被广泛应用在工业生产和服务机器人等领域。
其中，工业机器人的抓取已经实现了自动化、高速度、高精度等特点，大大提高了生产效率。
服务机器人的抓取则更注重人机交互和安全性等方面。
无论是工业机器人还是服务机器人，基于视觉计算的机器人抓取技术都将成为机器人技术发展的重要方向。
在基于视觉计算的机器人抓取技术中，机器人的视觉信息处理能力是关键。
视觉信息处理主要包括三个方面：像素级别的图像处理、从单个图像中提取姿态以及多传感器数据融合。
这些功能的实现需要精准算法和高性能硬件设备的共同发挥。
在像素级别的图像处理中，主要包括图像的预处理、特征提取，图像分割和目标识别等几个步骤，这些步骤的完成需要视觉算法的支持。
其中，图像预处理需要对原始图像进行去噪、滤波、增强等处理，使得机器人可以读取到更清晰的图像信息；特征提取则是通过计算图像中各个目标的特征值，如边缘、颜色、形状等，为后续识别和姿态估计提供依据；图像分割则是将图像中的不同物体分离，最终实现目标识别；目标识别是最终目的，即机器人针对已经分割出来的目标进行识别，进行后续的操作。
除了像素级别的图像处理，从单个图像中提取姿态也非常关键。
姿态估计是实现机器人抓取的重要环节，它需要通过姿态估计算法，从单张图像中获得物体的空间位置和姿态，为机器人的抓取操作提供有效的基础信息。
基于视觉感知的机器人操作与抓取技术研究
基于视觉感知的机器人操作与抓取技术研究在现代社会中，机器人已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
而机器人的操作与抓取技术，作为机器人领域的重要组成部分，正在不断得到研究和发展。
基于视觉感知的机器人操作与抓取技术是近年来受到广泛关注的研究领域之一。
本文将从机器人操作与抓取技术的基本原理、现实应用、挑战和发展前景等方面，对基于视觉感知的机器人操作与抓取技术进行探讨。
首先，我们来了解一下基于视觉感知的机器人操作与抓取技术的基本原理。
该技术主要基于计算机视觉、图像处理、机器学习等前沿科学技术，通过对环境中目标物体的感知和识别，从而实现机器人的操作与抓取动作。
具体而言，基于视觉感知的机器人操作与抓取技术包括三个主要步骤：视觉感知、目标识别和追踪、操作与抓取。
首先，通过机器人搭载的摄像头等视觉传感器，对周围环境进行感知和获取图像信息；然后，利用计算机视觉技术，对感知到的图像进行目标物体的识别和跟踪，确定操作和抓取的目标；最后，通过机器人的可编程自主操作，实现对目标物体的准确操作和抓取动作。
基于视觉感知的机器人操作与抓取技术在现实生活中具有广泛的应用价值。
首先，在工业生产领域，机器人可以通过视觉感知技术，实现对复杂物体的自主操作和抓取，提高生产效率和质量。
例如，在汽车制造过程中，通过机器人的自主操作和抓取，可以完成对汽车零部件的装配和检测等任务，减少了人工操作的成本和风险。
其次，在医疗领域，机器人操作和抓取技术可以被应用于手术机器人和辅助护理机器人等设备中，实现对病人的精确操作和抓取，提高手术效果和护理质量。
此外，基于视觉感知的机器人操作和抓取技术还可以被应用于家庭服务机器人、军事安全和救援等领域，为人们的生产生活提供更多便利和安全保障。
然而，基于视觉感知的机器人操作与抓取技术在实际应用过程中仍然存在一些挑战，需要进一步研究和解决。
首先，目标物体的复杂性和多样性对机器人的操作和抓取能力提出了更高的要求。
目标物体的外观形状、质地、颜色等特征的多样性，以及环境中的光照和背景干扰等因素都会影响机器人的感知和识别能力。
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究随着工业机器人应用越来越广泛，工业机器人抓取技术逐渐成为了工业机器人应用的重要研究方向之一。
尤其对于很多生产流程中的不规则零部件进行抓取，传统的编程方式往往很难满足生产需要，机器视觉技术的应用正是能够解决这一难题的有效手段之一。
机器视觉被广泛应用在工业机器人的抓取技术中。
其主要作用是通过对场景中的图像进行处理和分析，能够完成对工件的检测、定位及识别等操作。
基于视觉处理的机器人抓取流程可分为以下几个步骤：图像获取、图像预处理、特征提取及分类、决策和执行等。
其中，图像获取是整个抓取流程的前提，只有获取到了场景图像数据，才能进行后续的图像处理和分析。
因此，图像采集设备的选择和布置也是传感器选择、机器人运动规划等方面必须要考虑的因素之一。
在图像预处理方面，目的主要是对图像进行处理，提高工件的识别率。
包括滤波、去噪、灰度变换、边缘检测等操作。
特征提取是指将图像中的特征值通过编程方式提取出来，并用来区分不同的物体。
其中，颜色、纹理、形状等都是常用的特征值，而特征提取过程涉及关键算法，不同的算法对结果的影响也是非常明显的。
分类是将特征提取出来的特征值进行分类和区分，进一步识别工件类型和位置。
决策和执行则是基于前面步骤的处理结果，完成机器人的运动规划，实现机器人抓取和搬运。
总体来讲，基于机器视觉技术的工业机器人抓取技术已经取得了很大的进展。
但是，在实际生产过程中仍然会存在一些问题，如：检测误差较大、速度较慢、适应性不够等。
因此，在未来的发展中，需要持续优化和改进算法，提高机器视觉技术在抓取领域的整体性能，以更好地满足生产过程的需要。
《2024年基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》范文
《基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，服务机器人已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
这些机器人被广泛应用于各种领域，如医疗、教育、家庭服务等。
智能抓取技术作为服务机器人的一项关键技术，其重要性不言而喻。
本文将重点探讨基于机器视觉的服务机器人智能抓取技术的研究，旨在提高机器人的抓取效率和准确性。
二、机器视觉与智能抓取技术概述机器视觉是指通过图像和视频数据获取和识别物体，进行图像分析和处理的技术。
智能抓取技术则是指通过技术手段，使机器人具备识别和抓取物体的能力。
机器视觉是智能抓取技术的重要支撑，通过对图像的处理和分析，实现目标的识别和定位，从而引导机器人完成抓取动作。
三、基于机器视觉的智能抓取技术研究（一）物体识别与定位物体识别与定位是智能抓取技术的关键环节。
通过机器视觉技术，机器人可以识别出目标物体的形状、大小、颜色等特征，并确定其位置和姿态。
这需要利用图像处理和计算机视觉算法，如深度学习算法等，实现对物体的精确识别和定位。
（二）抓取规划与控制在完成物体识别与定位后，机器人需要根据物体的位置和姿态进行抓取规划。
这包括确定抓取位置、抓取姿态以及抓取力等参数。
同时，还需要通过控制算法实现机器人的精确运动和抓取动作。
这需要利用运动规划和控制算法，如基于力控制的抓取控制算法等。
（三）机器学习在智能抓取中的应用机器学习在智能抓取中发挥着重要作用。
通过训练深度神经网络等模型，机器人可以实现对复杂物体的识别和抓取。
此外，机器学习还可以用于优化抓取规划和控制算法，提高机器人的抓取效率和准确性。
四、实验与分析为了验证基于机器视觉的服务机器人智能抓取技术的效果，我们进行了一系列实验。
实验结果表明，该技术能够实现对不同形状、大小和材质的物体的准确识别和定位。
在抓取规划和控制方面，该技术也能够实现机器人的精确运动和抓取动作。
此外，我们还对比了不同算法的性能，如深度学习算法在物体识别中的效果明显优于传统算法。
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
浅谈机器视觉的工业机器人抓取技术的研究机器视觉是指通过计算机视觉技术实现对图像和视频的理解和分析，可以用于工业机器人的抓取任务。
工业机器人抓取技术是指机器人通过感知和操作技术实现对物体的抓取和搬运。
机器视觉可以提供丰富的信息给机器人，帮助其准确地定位和抓取物体。
对于工业机器人的抓取任务来说，首先需要进行目标物体的检测和识别。
机器视觉可以通过图像处理和模式识别技术，将目标物体从背景中分割出来，并对其进行形状和颜色特征的提取。
通过比对数据库中的物体模型，可以判断出目标物体的类别和位置信息。
接下来，机器人需要利用机器视觉提供的信息来规划抓取动作。
机器视觉可以通过三维重建和视觉测距技术，获取目标物体的准确位置和姿态信息。
通过运动规划算法，机器人可以得到一组合适的抓取路径，确保能够顺利抓取到目标物体。
在执行抓取任务时，机器视觉还可以实时监测抓取过程中的状态变化。
通过对图像的实时分析，机器人可以判断是否成功抓取到目标物体，是否发生了物体滑落或者位姿错误等异常情况。
当发现异常时，机器人可以及时调整抓取策略，保证抓取的成功率。
机器视觉的工业机器人抓取技术仍然面临一些挑战。
目标物体的形状和颜色特征可能会受到光线和背景的影响，导致检测和识别的准确率下降。
工业环境中的物体通常具有复杂的形状和纹理，对机器视觉算法的要求也更高。
机器人的运动速度和精度也会对抓取任务产生影响，需要通过优化算法来提高其效率和精度。
为了克服这些困难，可以采用一些先进的机器视觉技术。
可以使用深度学习方法，通过大量的数据训练模型，提高目标物体的检测和识别准确率。
可以利用传感器融合技术，将多个传感器的数据融合起来，提供更全面、准确的信息给机器人。
机器视觉的工业机器人抓取技术为工业生产带来了巨大的潜力和机遇。
随着机器视觉技术的不断发展，相信工业机器人的抓取能力将会不断提高，为工业自动化生产提供更高效、精准的解决方案。
基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
1.2 视觉工业机器人的应用和研究现状
伴随着科技的进步和生产技术的发展，基于机器视觉技术的工业机器人的研究越来 越得到广泛的关注，并且已经出现一大批科技成果，并在实际生产中得到了很好的应用。
国外在对基于机器视觉的工业机器人的研究上已经做了很多工作，并且已经有很多 突破性成果。日本学者 S.Murakami 等研究的弧焊机器人焊缝跟踪控制系统，采用了视 觉传感器并用神经网络进行图像处理以获得焊缝的形状数据，能有效地进行焊缝跟踪[5]。 澳大利亚 Western 大学研制的 Australia’s Telerobot，它是一个带有摄像机的具有六个自 由度的工业机器人，用户可以控制拍摄静态图像并对图像进行处理，生成空间位置，通 过不断拍摄和更新图像得到空间位置后，通过对位置信息的处理实现了基于空间坐标系 的积木块的摆设。欧宝、保时捷等知名品牌汽车的生产线，使用了 12 台摄像机进行模 式识别和 3D 定位[6,8]，可以对车身进行高精度的密封生产；。瑞士 SIG 公司研发的一种 结合视觉系统，适用在高速输送机上取件的并联机器人 XR22，可以通过 2D 定位[5]，迅 速将输送机上随机的货物抓取，并在包装盒中按顺序序摆放整齐。图 1.1 为 2007 年日本 机器人顶级荣誉获得者——Fanuc 公司的超快双臂工业机器人系统。该系统装配有两个
基于机器视觉的工件智能抓取技术研究
基于机器视觉的工业机器人工件搬运技术研究1.1研究背景自 19 世纪 60 年代问世以来，工业机器人不断发展和完善，现已得到广泛应用，机器人产业也逐渐成熟[]1。
目前，全世界已拥有 100 多万台工业机器人广泛应用在焊接、搬运、装配、喷涂、修边、拾料、包装、堆垛和上下料等单调或复杂的作业中，为企业节约了大量的劳动成本，大大提高了劳动生产率。
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，它在稳定产品品质、提高生产效率和改善劳动条件等方面有着十分重要的作用，它的应用能够使企业大大缩短新产品的换产周期和节约劳动成本，从而提高了产品的市场竞争力[]23-。
随着当代工业革命深入发展，工业生产日益趋向自动化，工业机器人技术也正朝着智能、柔性的方向发展。
许多发达国家对于智能工业机器人的研究都较为重视，我国也早已将其纳入国家高科技发展规划。
国家层面的重视也必将给工业机器人技术带来新的跨越式发展，机器人的发展也必将对社会经济和生产力的发产生更加深远的影响1.2 研究目的和意义对于工作在自动化生产线上或柔性制造系统中的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是“抓取—放置”动作，比如流水线上的工件搬运、装配以及各工位之间的工件转移和上下料。
机器人要完成这类操作是经过复杂计算的：首先，机器人必须知道怎么抓，其次机器人应该知道怎么放；同时在这个过程还要伴随着机器人运动学分析的过程。
传统的工业机器人完成这类操作，必须经过精确的逐点示教后，才能一步一步的按照固定程序执行。
在这个过程中，工件相对于机器人的初始位姿（位置和姿态）和终止位姿是事先规定的，但很多情况下，特别是流水线场合，工件的位姿常常是不固定的。
这就导致实际目标工件的位姿与理想工件位姿总是有偏差的，这种偏差哪怕很小都会导致机器人操作任务的失败。
这种由于环境的变化而导致机器人不能很好地完成任务的情况极大地限制了机器人的实际应用。
这就要求工业机器人具备一定的环境适应能力，即工业机器人智能化。
基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究
基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究摘要：本研究提出了一种基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入深度学习算法和视觉传感器，实现工业机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
具体而言，本研究提出了一种基于卷积神经网络的物体检测和定位算法，以及一种基于逆向运动学的机器人运动规划算法，实现智能抓取过程中的物体检测和抓取路径规划。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高工业机器人的抓取能力和抓取效率。
关键词：视觉引导；工业机器人；智能抓取；深度学习；物体检测；机器人运动规划随着工业自动化的不断发展，工业机器人在生产线中的应用越来越广泛。
然而，机器人的抓取能力在很多情况下仍然不如人类。
人类具有高度的视觉识别和空间感知能力，这使得我们能够轻松地抓取各种形状和大小的物体。
因此，通过视觉引导技术来提高工业机器人的抓取能力已经成为了当前研究的热点之一。
本研究旨在探索基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入视觉传感器和深度学习算法，实现机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
本研究将会涉及到机器视觉、深度学习、机器人控制等多个领域的知识，同时将会进行实验验证，以验证所提出的方法的有效性和可行性。
一、工业机器人智能视觉引导技术的分类工业机器人智能视觉引导技术可以按照不同的分类方式进行划分，以下是其中几种分类方式：1、根据视觉传感器类型的不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为单目视觉、双目视觉、深度相机等不同类型。
2、根据机器人与物体之间的相对位置关系，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为固定位置视觉引导和移动位置视觉引导两种。
3、根据机器人抓取的目标物体的类型，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为刚性物体抓取和柔性物体抓取两种。
4、根据使用的算法不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为传统视觉算法和深度学习算法两种。
5、根据机器人抓取的难度和复杂程度，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为简单物体抓取和复杂物体抓取两种。
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［ ］ ａ ｓＳ ｎ ｓｒ ． ｕ ｓｈ ， ．ｐ ｍ ｓ ｉ ｄ ｏ ｐ ｒ ｏ ａ ｅ ｏ ６ Ｍ ｒ ，． ｄｏ， Ｗ ｎｃ ｅＢ ｔ ｉ ｔ ｎ ｎ ｍ ａ ｓ ｆ ｍ ｗ ｒ ｋ Ｗｉ Ｊ Ｏ ｉ ａｏ ａ ｃ ｉｎｒ ｋ
式 中 ： 、ｃ ｙ一工件形 坐标 ； ，一 ＿工件 内部点在 图像平面 中的 、＿ 求 ． ） ｓ 极小值 ， （ 即解方程 ｏ （ ） ｏ 得到： ｓｏ／ ， ￣－
［］ ２ 贾云得． 机器视觉 ［ ． 科学 出版社 ， ０． Ｍ］ 北京： ２ ０ ０
（／） ｅ ｎ 。（ ２ ｌ １ ａ ｔ 【 ０ ） ２ ｒａ ，
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王 修岩 程 婷婷
（ 中国 民航大学 航空 自动化学 院 ， 天津 ３ ００ ） ０３０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ｕ ｔｉ Ｉ ｏ ｏ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｐ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｏ ｕ ａ ｉｉｎ ｓ ａ ｃ ｎ ｊ ｄ ｓ ｒ ｂ ｔｉｔ ｌｇ ｎ ｓ ａ ｅ ｎ ｍ ｎ ｃ ｌ ｒ ｓｏ ａ ｒ ｉ ｇｒ ｖ
整个系统主要 由单 目视觉单元 ， 监控单元和机器人执行单
部竖置 ； ） （ 同类物体可以多余一件 ， ３ 可以不相邻放置。 以上假设不失一般性 。 对于实际情况与此假设不符时 ， 只须
★来稿 日期 ：００ ０ — ２ ★基金项 目： 自然科学基金重大资助项 目（０ ７ ８ １ ２１—７ １ 国家 ６７６ １）
ｂ ｓｄ ｔ ｇ ｔｌ ａｉ ｔ ｎ ｅｏ ｐ ｃ ｏ ｆｒｎ ｅ Ｐ ｏｅ ｄ ｎ ｓ２ ０ ７ ： ａ ｅ ａ ｅ ｏ ｌ ａｉ ． ｒｓ ａ ｅ Ｃ ｎ ｅｅ ｃ ｒｃ ｅ ｉｇ ，０ ２（ ） ｒ ｃ ｚ ｏＡ
，
３ ３ － ６ ３ ６３３４．
［ ］ ａｅｋ，．ｏ ｅｈｇｎＬＰ ｇａｈ，．ｓ ｇ Ｄｃｎｏｒａｄ ｈｉｒｌｔ ｎ ５ Ｂ ｓｓｉ Ｂ ｄｎ ａｅ ，．ｕｅｕ ＮＵ ｉ ３ ｏｔｕｓｎ ｔｅ ｅａｏ ｓ Ｅ ｎ ｒ ｉ
集合时可通过提取图像中工件的几何特征量作为识别特征参数 ， 配作业平 台上视场范 围内任意放置的（－ ） ３ ５不同形状 、 大小的典型 如工件边缘 、 面积 、 曲率 、 角点、 物体 的形心等 ， 它们是对工件物体 工件进行 自动识别和抓取。实验结果， 如表 １ 所示。
识别 、 定位和抓取的重要特征。 鉴于篇幅的原因 ， 各个特征参数具
１６ ３
王修岩等 ： 基于单 目 视觉的．＿机器人智能抓取研究 ｘ， － ｌ ｋ
第５ 期
通过识别实验 ， 对某些算法参数作一些调整 ， 尚能适用。
４实 验
为了验证算法的有效Ｉ 在四自由度 Ｓ Ａ Ａ机器人装配作业 生， ＣＲ 平台上完成了工件识别与智能抓取实验， 实验采用东芝 Ｃ ５ ６ Ｂ Ｐ Ｓ２０ Ｄ
Ｗ ＡＮＧ ｕ ａ ＣＨＥＮＧ ｎ — ｉ ｇ Ｘｉ －ｙ ｎ， Ｔｉ ｇ ｔｎ
（ ｅｏ ｔｔ ａ Ａ ｔｍａ ｏ ｏｌｇ ，ｉｉＡ ｉ ｉｎＵ ｉｅｓ ｙｏ Ｃ ｉａＴ ａ ０ ３ ０ Ｃ ｉａ Ａ ｒｎａｉ ｌ ｕｏ ｔ ｎＣ ｌ ｅ Ｃｖｌ ｖａ ｏ ｎｖｒｉ ｆ ｈｎ ，ｉｎｉ ３ ０ ０ ， ｈｎ ） ｃ ｉ ｅ ｔ ｔ ｎ
（） １
在实际应用中充分考虑到实时胜， 为了提高工件识别速度 ， 没
有与模板特征集合中的每个特征参数进行相匹配 ， 而是依据模糊最 大隶属度原则， 按行选最大值， 得到
＝ … ‘‘
结果表 明， 智能抓取时间小于 ５ （ 括识别 、 ｓ包 定位与抓取过 程机械手 的移动时 间） 引入单 目视觉 系统计算得到 目标 的位置 ，
体的表达式没有给出。 表 １单 目视觉系统计算值与实际值 的数据对 比
Ｔ ｂ１ ａ ． Ｍｏ ｏ ｕ ａ ｉ ｉｎ ｓ ｓ ｅ ｃ ｌ ｕａ ｉ ｎ ｖ ｌｅ ａ ｄ ｎ ｃ ｌ ｒｖ ｓｏ ｙ ｔ ｍ ａ ｃ ｌ ｔ ａ ｕ ｎ ｏ ｔ ｅ ａ ｔ ａ ａ ｕ ａ ａ ｃ ｎ ｒ ｓ ｈ ｃ ｕ ｌ ｌ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔａ ｔ ｖ
ｉ ｇ ｐ ｒｍｅ ｔ Ｒａ ｒ ａ ｎ ｉ ｅ ｓｔ ２ ０ ． ｎ Ｄｅ ａｔ ｎ ， ｎｄＡｆ ｋ ａ ｓＵｎ ｖ ｒ ｉ ｉ ｙ， ０ ２
式 中： 。 ｂ ｅ 和 一 图形的各阶中心距。如 图 ２ 图 ３ 、 所示 ， 分别
［ ］Ｆｅ ＥＷ． ｏｋＳ ｘｌｒｔ ｙｍｏｉ ｅ ｅａ ｏ ｒｍ ｎｃｌｒｖ ｉｎ ４ ｒｗ，． Ｒ ｃ ，． ｐｏａｏ ｔ ｎｇｎｒｔ ｎｆ ｏ ｏｕａ ｉｏ — Ｅ ｒ ｏ ｉ ｏ ｓ
２系统原理与结构
数字 图
’ 成抓取任务 。操作人员可通过上位机实时监控整个工作过程 。 ３ 工件 自动识别
建立 的工业机器人单 目视觉系指定工件并确定其在 图像 中的具体位置 ， 为使识别算法简化 ， 特作如下假设 ： １ 为避 免抓取操作 中相邻 （）
］【 噼 ］ ：
信息的误差 ≤１ ｒ ， ． ｍ 姿态角度误差 ≤１ 。满足工业机器人执行 ３ ａ ．， ５
抓取操作 时的精度要求 ， 并具有较好的通用性和可移植性。
３１ ．． ３构造 决策矩 阵
假设指定工件的—个 图像特征 与某个匹配关系矩阵 中的 的特征参数相匹配。为了检验假没是否正确， 构造决策函数可用 和
３２工件轴 向的确 定 ＿
在几何学中 ，工件的长轴定义为通过物体形心点 的一条直 线， 工件关于该直线的二阶矩为最小值 。设图像 中工件长轴与图 像平面 ｘ轴正方 向夹角为 ， 规定１ ≤１２， ０ Ｔ 则物体关于该轴线的 １ ｌ ，
到了预期 的要求。 使机器人装配作业能适应各种复杂的环境与工 艺过程 ， 对实现工业生产过程 的自动化 、 柔性化 、 智能化有 良好的
１ ｌ
— —
被抓取物 的干涉 ， 限定 ： 特作 工件离散放置 ， 相邻工件 之间有间
隙 ；２ 每个工件的放置朝向一致 ， （） 例如 ： 全部竖置或横置 ， 选择全
图 １单 目视觉系统原理结构图
Ｆｉ ． ｇ１ Ｍｏ ｏ ｕ ａ ｉ ｉｎ ｓ ｓｅ ｔ ｅ ｒ ｔｕ ｔ ｒ ｎ ｃ ｌｒ ｖｓ ｏ ｙ ｔ ｍ ｈ ｏ ｙ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ
装配是产品生产的后置工序 ， 自动化生产环节中占有重要 在
地位 。 传统的装配生产线上 ， 工业装配机器人一般采用示教或离线
达到识别定 位 目标 的 目的； 执行单元负 编程 的方式 ， 所有的动作都要预先严格设定 ， 同时要求工件位置和 像进行相关处理的工作 ， 责驱动机械手实施抓取操作 。 方向放置得非常严格。 但是在实际应用中， 一旦工作环境或者工件 其中， 监控单元 中嵌入了图像处理识别子模块 ， 是实现智能抓 发生变化甚至环境条件未知时， 就会造成装配机器人拾取工件 时 取的前提， 同样也是工作的重点。图像处理主要完成对物体外形的 出错 。 这时需要机械手能根据工件 的实际位置动态调整 ， 实现智能 准确描述 ， 包括以下步骤 ：１图像边缘提取 ；２周线跟踪；３ 特征 （） （） （） 抓取操作。将单 目视觉系统引入工业机器人 ， 通过 Ｃ Ｄ摄像机获 Ｃ 点提取 ； ） （ 曲线分割及分段匹配 ； ） ４ （ 图形描述与识别。 ５ 取工件 的图像 ， 并通过 图像预处理 、 构建模板特征 、 糊识别三个 模 机器人工作 时，首先由单 目视觉系统对工作环境进行扫描 步骤 ， 对待装配工件进行 自主识别 ， 从而动态改变机械手的抓取操 并搜索 目标物体 ， 识别 出指定 目标后 ， 由上位机利用已经开发好 作 ，使其能在合适的部位准确抓取工件 ， 提高了装配操作 的智能 的程序计算指定 目 标的相对位置及方 向， 图像数据传输给下 再将 化， 大大扩展了工业机器人 的使用性能和应用范围。 位机 ， 下位机根据计算结果 自动制定控制参数 ， 驱动执行单元完
３１工件 的特征提 取和模糊 识别 ．
３１ ． １构造 模板识 别特征 集合 ．
由于大部分工件是 由圆形 、 方形等简单几何形状组合构成 ， 摄像机、Ａ Ｏ Ｃ Ｖ红外对应镜头及 Ｍａ ｏ ｒｈｓ Ｔ ＭＲ ＮＣ Ｔ ｔ ｘ ｐ ｉ图像采集 ｒ Ｍｏ 其外边界多为规范的线性与曲线边缘 ， 因此在构造模板识别特征 卡， 分辨率为（６ Ｘ７ ） 自然光及—般照明条件下， ７ ８５ ６。在 对机器人装
第 ５期 ２ １ 年 ５月 ０１
文 章 编 号 ：０ １ ３ ９ （０ ）５ ０ ３ — ２ １０ — ９ ７ ２ １ ０ — １５ ０ １
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉｎ ｃ ｉｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｆｃｕｅ １５ ３
基 于单 目视 觉的工业机 器人 智能抓取研 究 米
为工件原 图像及其对应 的工件轴 向图。
（） ５
［ ］ ｅ ｒ ｉｄａ．ｎｅｌ ｅｔ ｙｔｍｆｒ ｕｏ ａｅ ｏ ｐ ｎ ｎｓ ｅｏｎｔ ｎ ３ Ｐ ｔ ｎ ｌ Ｉｔｌｇｎ ｓ ｔｍ ｔ Ｃ ｍ ｏ ｅｔ Ｒ ｃｇ ｉｏ ｅＦ ｙ ｉ Ｓ ｅ ｏＡ ｄ ｉ
ａ ｄ ａｄｉ Ｄ ，ｈｎ ｅ ｕｇ ｅｈｎｃ ａｄ ａ ｕ ｃ ｒ ｇ ｎ ｉ ｅ ｎ ｎ ｌ ｇ［］ｏａ ｎｓ ｒ： ｃ ａｉ ｌｎ Ｍ ｆ ｔ ｉ Ｅ ｇ ｅｒ Ｈ ｎ ｌ ｂ Ｍ ａ ｎ ａｕｎ ｎ
． １ Ｉ Ｉ
５ 结束语
将单 目视觉技术应用于工业机器人智能抓取中 ，采用 了模 糊识别的工件 自主识别算法 ， 运用了基于二阶陨性矩的轴 向确定 方法 ， 可准确对待抓取工件进行识别与定位 ， 具有算法简单 、 计算 量小 、 实时 ｌ好 、 生 可靠性高等特点， 可为机器人与环境交互提供物 体形状 、 类别及大小等信息 。算法基于 Ｖ ｓａ ｃ ＋ ． ｉ ｌ ＋６ ｕ ０编程实现
３１ ．２构 造 匹配关 系矩 阵 ．
定义识别 特征 矩阵 ， 如式 （ ） １所示 ， 由识别对 象对特征参数 的隶属度构成 ， 矩阵中的元素表示某一识别对象对这一特征参数