机器人视觉伺服系统及其图像处理
基于图像的机器人视觉伺服系统
基于图像的机器人视觉伺服系统基于图像的机器人视觉伺服系统对工作在未知环境中的机器人，在其位置控制和运动控制中引入视觉反馈信息是一种很有吸引力的解决方案。
利用视觉传感器得到的图像作为反馈信息，构造机器人的位置和运动闭环控制，即视觉伺服[1]。
本文主要研究手部摄像机视觉机器人的控制问题，采用基于图像的直接视觉伺服。
它的控制算法不需要求解逆像问题以及机器人运动学，同时它的结构不依赖于机器人惯量以及科里奥利矩阵。
机器人视觉伺服系统的物理结构机器人视觉伺服系统的结构可分为摄像机固定和手部摄像机两种。
在摄像机位置固定的机器人系统中，有多个摄像机安装在机器人周围的环境中，可同时获得机器人和周围环境的图像，这种方法的目标是控制机器人末端执行器的运动直至触碰到期望目标。
而手部摄像机机器人的摄像机安装在机器人手部，只能获取机器人周围环境的信息，这种方法的目标是控制机器人的运动，使运动或静止的目标在摄像机图像平面上到达期望位置。
摄像机固定的安装方式可获得固定的图像分辨率，并同时获得机器人和机器人周围环境的信息，便于将视觉系统集成到控制中。
但在机器人运动过程中，可能发生图像特征遮盖现象，观察灵活性差。
而手部摄像机方式具有较大的工作范围，不存在图像特征遮盖问题。
同时，随着手爪接近目标物体，可获得较高的图像分辨率，从而提高图像精度。
本文建立的机器人系统采用较低的运动速率，避免了因摄像机运动引起的图像的模糊，同时能够保证目标处于摄像机视场范围内，故采用手部摄像机的安装方式[2]。
视觉伺服的方式根据反馈信号表达方式，分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。
基于位置的视觉伺服其反馈信号在三维任务空间中以直角坐标形式定义。
基本原理是通过对图像特征的抽取，并结合已知的目标几何模型及摄像机模型，在三维笛卡尔坐标系中对目标位姿进行估计，然后以机械手当前位姿与目标位姿之差作为视觉控制器的输入，进行轨迹规划并计算出控制量，驱动机械手向目标运动，最终实现定位、抓取功能。
机器人视觉伺服系统
三.为什么需要机器人视觉伺服
• 随着社会的发展，社会分工越来越细，尤其在现代 化的大生产中，有的人每天就只管拧同一个部位的 一个螺母，有的人整天就是接一个线头，人们感到 自己在不断异化，各种职业病开始产生。于是人们 强烈希望用某种机器代替自己工作。于是人们研制 出了机器人，代替人完成那些枯燥、单调、危险的 工作，让机器人为人类服务，即“伺服”。 • 而某些工作却不只是重复同一工作，它需要机器人 能够像人一样“看到”眼前的物体并对下一步行动 做出准确的判断，也就是需要机器人“视觉”。
CCD摄像机
数码摄像机的图像获取方法：在每一个像素点，电 荷量与光线成正比，将电荷量移动到移位寄存器并 以一定的速率读取它们来获得图像
（a）图像数据采集模型（b）VHS摄像机的CCD元件
图像处理
• 图像处理的目的：对图像增强、改善或修改，为 图像分析做准备， • 图像处理的过程包含许多子过程，如：
五.机器人视觉伺服系统的发展前景
• 针对任务有时可能需要从一套特征切换到 另一套，可以考虑把全局特征与局部特征 结合起来。 • 结合计算机视觉及图像处理的研究成果， 建立机器人视觉系统的专用软件库。 • 加强系统的动态性能研究。 • 利用主动视觉的成果。系统应具有主动感 知的能力，视觉系统应基于一定的任务或 目的。
• 图像雅可比矩阵（特征敏感度矩阵）不是 常数矩阵，而是随着机器人位姿改变而不 断变化的，具有非线性、时变等特点。
采用多输入、多输出bp神经网络，输入向量为特征 点在图像平面的坐标值变化量，输出向量为相应的 机器人关节运动量。学习算法采用bp算法。神经网 络学习输入、输出之间的关系，不断更新权值直至 误差减少到零。
CCD摄像机
• CCD摄像机的主要组成部分为一个由晶体管 硅晶片构成的取景区，其中包含了数千万 的极小的感光区（像素点），每一个像素 都会产生与投射到该点的光的强度相应的 电荷。 • 1英寸大小的晶片上大约有52万个像素； • 每一个像点旁边都有一个隔离光线的移位 寄存器，每一个像点处的电荷1秒钟向旁边 的移位寄存器移动30次。
机器人视觉伺服系统的控制结构
机器人视觉伺服系统的控制结构1 前言对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。
通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。
而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。
正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。
视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。
图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。
2 视觉伺服系统的分类视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题：1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。
2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。
由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。
按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。
前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。
3 视觉伺服系统的控制结构3.1 基于位置的视觉伺服控制结构在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5～6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。
机器人视觉伺服系统
机器人视觉伺服系统主要由图像采集设备、图像处理单元、目标识别与定位模块 、伺服控制器和机器人执行机构等部分组成。
02
视觉伺服系统的关键技术
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型，如CCD或CMOS，以及相应 的分辨率。
照明条件
确保足够的照明以获得清晰、对 比度高的图像，并考虑使用红外 或紫外光谱的特殊照明。
图像处理
预处理
包括噪声去除、对比度增强和图像缩放等，以提高图像质量 。
特征提取
利用算法检测和提取图像中的关键特征，如边缘、角点或纹 理。
目标识别与跟踪
目标检测
利用模式识别和机器学习技术检测图像中的目标物体。
目标跟踪
连续帧间跟踪目标，处理目标运动、遮挡等问题。
姿态估计与控制
姿态估计
通过分析图像特征和相机参数，计算 机器人与目标之间的相对姿态。
拓展应用领域
将机器人视觉伺服系统应用到更多领域，如 医疗、农业、工业等。
未来趋势
深度学习技术
利用深度学习技术提高机器人视觉伺 服系统的识别和分类能力。
多模态融合
将图像信息与其他传感器信息融合， 提高机器人视觉伺服系统的感知能力 。
强化学习
利用强化学习技术训练机器人视觉伺 服系统，使其能够自主适应不同环境 和任务。
特点
具有高精度、高速度和高可靠性的特 点，能够实现快速、准确的视觉伺服 控制，提高机器人作业的自动化和智 能化水平。
工作原理
工作流程
图像采集
机器人视觉伺服系统的工作流程主要包括 图像采集、图像处理、目标识别与定位、 伺服控制等步骤。
通过相机等图像采集设备获取目标物体的 图像。
图像处理
基于图像处理的视觉伺服系统研究
基于图像处理的视觉伺服系统研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于图像处理的视觉伺服系统是一种重要的应用方向。
视觉伺服系统是一种通过图像识别和处理技术实现自动控制的机械系统，包括传感器、图像采集卡、处理器、控制器和执行器等部分。
本文将介绍基于图像处理的视觉伺服系统的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
一、研究现状基于图像处理的视觉伺服系统是近年来研究的热点之一。
通过图像识别和处理技术，系统可以实现对目标物体的追踪、定位和控制等功能。
目前，已经有不少研究者对该领域进行了深入探究，并取得了重要的研究成果。
1. 图像处理算法图像处理算法是基于图像处理的视觉伺服系统的核心技术之一。
包括图像预处理、特征提取、分类识别等多个方面。
其中，特征提取是关键的一步，需要根据不同的目标物体选择不同的特征提取算法。
当前常用的特征提取算法有边缘检测算法、颜色直方图算法、形状匹配算法等。
2. 传感器技术传感器技术是基于图像处理的视觉伺服系统的另一核心技术。
目前常用的传感器包括相机、红外线传感器、超声波传感器等。
相机是其中最常用的一种，具有高分辨率、图像鲜明等优点。
同时，随着科技的不断进步，传感器技术也在不断创新，新型传感器的出现将极大地促进系统性能的不断提高。
3. 控制算法视觉伺服系统的控制算法需要结合上述两个核心技术实现，包括控制平台的设计、PID控制算法的实现等多个方面。
当前常用的控制算法包括模糊控制算法、神经网络控制算法等。
二、应用领域基于图像处理的视觉伺服系统在多个领域中得到了广泛应用。
以下是其中几个应用领域：1. 工业制造基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于工业生产线上，实现对生产过程中物件的位置、姿态、大小的检测与控制。
例如，在给瓶子打标签时，系统可以对瓶子的大小、形状进行检测，确保标签放置位置的准确性。
2. 视觉导航基于图像处理的视觉伺服系统可以应用于无人机、机器人等设备的视觉导航。
机器人视觉伺服系统的图像处理和标定技术
在计算机视觉中， 往往需要对物体进行定量分析或对物体 完成精确定位的处理， 解决这一问题就不仅要了解成像的模型， 还需要知道模型中各种参数的精确值， 确定这一参数值的过程
［ ］ ’ 包括摄像机内部参数标定和手眼关系的标定 。如图 ( 所示。
( % # 图像滤波
对于基于位置控制的视觉伺服系统， 从二维图像平面提取 得到三维的目标位置， 必然是带有噪声的。图像的噪声表现为 图像上面出现各种形式的干扰斑点、 条纹等， 这些随机噪声把像 素的真值隐蔽起来， 严重影响对图像的处理和提取图像特征， 所 以系统必须对视觉处理后的信号进行数字滤波。噪声的浓度与 其四周像素的浓度间， 存在着很大的浓度差， 平滑化就是利用噪 声的这种性质除去噪声的方法。但因图像的边界部分也存在着
在线标定将标定技术与控制理论方法结合形成自治系统任何系统冲击震动及外部干扰都被自动考虑能很好地消除离线标定引入的一些误差能够实时准确的标定参数且具有较好力学方程求解逆动力学方程然后采用一种控制理论目前多采用自适应控制对运动轨迹和目标进行控制同时实现了参数在线确定或实时校准完成了摄像机的标定主要区别在于使用的控制理论算法不同
其中： ! 为旋转矩阵； " 和# 分别是相应于! 的用欧拉角表示 !，
1 & ! #
的侧倾角、 俯仰角和旋转角； 1 ’ 为从世界坐标系到摄像机坐
到； 在线估计法可以不进行标定， 但存在雅可比矩阵的初值选择 问题； 学习方法主要有离线示教和神经网络方法等。 标系之间的平移。
" $ 1 .
手眼关系的标定是指机器人坐标系 （世界坐标系） 与摄像机
$ 像机标定
机器人手眼系统的标定包括机器人内部参数标定， 摄像机 内部参数标定以及机器人坐标系与摄像机坐标系 （手眼） 关系的 标定。机器人内部参数的标定主要指应用先进的测量手段和基 于模型的识别方法辨识出机器人本体的主要参数， 在这方面已
机器人视觉伺服系统
机器人视觉伺服系统2014-2-18 15:28:29 浏览：112目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。
为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。
其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。
机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。
随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。
本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。
对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。
机器人视觉伺服系统视觉伺服的定义：人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。
人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。
随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。
所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
机器视觉的伺服控制技术简述
机器视觉的伺服控制技术简述1.前言机器视觉通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，即用机器代替人眼来测量和判断，它是快速发展的人工智能领域的重要分支。
机器视觉的伺服控制通过对来自图像提取装置的图像信息，分析其像素分布和亮度、颜色等，提取目标特征，进而结合控制需求来控制现场的设备动作。
机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉的应用有助于提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大幅提高生产的自动化程度和效率。
随着机器视觉技术的发展与成熟，基于机器视觉的自动监测与智能控制系统将广泛应用于电子制造、半导体、汽车、交通、工业生产等各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平、实现中国制造 2025 的重要技术手段。
二、机器视觉及其伺服控制技术的国内外研究现状机器视觉包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光学成像技术、传感器技术、计算机技术等，是一门多学科交叉融合技术。
机器视觉系统主要包括三部分：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。
如图 1 所示，一个典型的机器视觉及控制系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块等。
图1 机器视觉及控制系统组成其中，采用CCD 摄像机等的光学成像系统和图像捕捉系统将被摄取目标转换成图像信号，在经采集与数字化后传送给专用的图像处理与决策系统，它根据像素分布和亮度、颜色等信息，对这些信号进行各种运算来提取目标的特征（面积、长度、数量及位置等），最后根据预设的容许度和其他条件输出结果（尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格及有/无等）；上位机实时获得检测结果后，指挥运动系统等控制执行模块执行设定的控制操作。
视觉伺服综述
视觉伺服综述一、视觉伺服定义：视觉伺服是利用视觉信息控制机械手末端执行器与目标物体之间的相对位姿(pose：position and orientation)，或者是利用一组从图像中提取的特征来控制机械手末端执行器与该组特征之间的相对位姿。
根据利用图像信息的不同，可以将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和2.5D视觉伺服。
如果将视觉伺服控制应用到移动机器人，例如自治车辆、自治飞行器和自治潜水器，那么就是利用视觉信息或者一组从图像中提出的特征信息来控制机器人与目标物体之间的相对位姿。
因此，可以认为视觉伺服控制是一门多学科交叉的研究领域，它涉及许多学科，主要包括：数字图像处理、数字信号处理、实时系统、控制理论、运动学、动力学、计算机视觉和机器人学等。
到了80年代末、90年代初，关于视觉伺服的论文数量明显增加，这得益于个人计算机处理能力的提高以及摄像机技术的发展。
因为在个人计算机性能提高之前，研究视觉伺服需要专用的、价格昂贵的采用流水线技术的像素处理设备，因此，当个人计算机性能大幅度提高以后，越来越多的学者加入到视觉伺服控制研究领域，大大地提高了视觉伺服控制研究方面的论文数量。
针对视觉伺服的应用，各国学者也提出了很多的应用原型，例如：从传送带上抓取零件、零件装配、机器人遥操作、导弹跟踪图像系统、水果采摘、汽车无人驾驶和飞机降落等。
二、视觉伺服系统的组成一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
系统首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。
三、视觉伺服控制的研究内容典型的视觉伺服控制任务通常有：①定位问题(positioning)，即通过视觉信息控制机械手末端执行器对准目标物体，也就是控制机械手末端执行器运动到理想位姿。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究
机器人无标定视觉伺服控制系统研究1. 本文概述在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》一文中，本文概述部分主要阐述了该研究的核心议题与目标。
文章开篇指出，在当前机器人技术领域中，视觉伺服控制作为实现机器人精确定位和操作的有效手段，已受到广泛关注。
传统的视觉伺服控制系统往往依赖于精确的摄像机内外参数标定，这一要求在实际应用中可能由于种种原因难以满足。
针对这一问题，本文致力于探索和设计一种无需预先精确标定摄像机参数的无标定视觉伺服控制系统。
本研究首先回顾了视觉伺服控制的基本原理以及现有标定依赖方法的局限性，并在此基础上提出了新的理论框架和算法策略。
通过融合先进的计算机视觉技术和优化估计方法，旨在实现在未知摄像机参数条件下，依然能够实时准确地完成对机器人运动的伺服控制任务。
预期的研究成果将显著提升机器人的环境适应性和自主作业能力，特别是在那些无法预先获得精确视觉参数信息的应用场景下，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
文章将逐步详细介绍所采用的方法、实验设计及验证过程，以及最终的系统性能评估结果。
2. 无标定视觉伺服控制系统理论基础视觉伺服控制的基本原理：解释视觉伺服控制的基本概念，包括图像处理、特征提取、视觉反馈等。
无标定视觉伺服控制的特点：阐述无标定视觉伺服控制系统与传统视觉伺服系统的区别，强调其无需预先知道摄像机参数的优势。
数学模型与算法：介绍无标定视觉伺服控制系统的数学模型，包括摄像机模型、机器人运动学模型等，并讨论相关的控制算法。
系统稳定性分析：分析无标定视觉伺服控制系统的稳定性，探讨影响系统稳定性的因素。
实验与仿真：简要介绍无标定视觉伺服控制系统的实验验证和仿真研究，强调其在实际应用中的有效性。
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在《机器人无标定视觉伺服控制系统研究》文章的“无标定视觉伺服控制系统理论基础”部分，我们将深入探讨无标定视觉伺服控制的基本原理和关键理论。
伺服系统在机器视觉中的应用
伺服系统在机器视觉中的应用机器视觉是一种将摄像机、图像处理和机器学习技术结合起来的技术领域，用于使计算机具备对图像和视频进行分析和理解的能力。
在机器视觉的应用过程中，伺服系统发挥着重要的作用。
本文将探讨伺服系统在机器视觉中的应用，并介绍其原理和优势。
一、伺服系统的原理伺服系统是一种自动控制系统，它通过反馈信号来实现对系统行为的控制。
它由一个伺服电机和一个伺服控制器组成。
伺服电机通常是一种高精度的电动机，通过接收控制器发送的指令来调整输出的位置或速度。
在机器视觉中，伺服系统可以通过接收来自图像处理算法的数据，准确地控制机器的位置和角度。
例如，在工业领域，伺服系统可以用于自动装配线上的产品定位和对位。
通过将伺服系统与机器视觉技术相结合，可以实现高精度的定位和对位，从而提高生产线的效率和质量。
二、1. 机器人视觉导航伺服系统在机器人视觉导航中起着关键的作用。
通过将伺服系统与摄像头相连，机器人可以实时接收图像数据并进行处理。
基于图像处理的算法，机器人可以分析图像中的目标物体，并利用伺服系统精确地控制自身的运动以实现导航。
在工业领域，机器人视觉导航广泛应用于自动化生产线，可以帮助机器人完成复杂的装配任务。
在军事领域，机器人视觉导航可以用于危险环境下的侦查和救援任务。
通过伺服系统的精确控制，机器人可以在复杂的环境中进行准确定位和路径规划。
2. 视觉测量与检测伺服系统在机器视觉的测量与检测中也扮演着重要的角色。
通过对图像数据的处理，可以利用伺服系统实现对目标物体尺寸、角度和位置等参数的测量和检测。
这对于自动化生产线中的质量控制和产品检验非常关键。
例如，在半导体行业中，伺服系统可以与机器视觉技术相结合，测量半导体芯片上的特定缺陷和线宽。
通过伺服系统的精确运动控制，可以实现高精度的测量，提高半导体产品的质量和可靠性。
3. 跟踪和捕捉伺服系统在机器视觉中还可以用于目标的跟踪和捕捉。
通过实时接收图像数据，并结合伺服系统的控制，机器可以追踪移动目标并进行捕捉。
人工智能机器人图像处理技术的工作原理
人工智能机器人图像处理技术的工作原理人工智能机器人图像处理技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术实现对机器人图像的自动处理和识别的技术。
它主要是利用计算机技术实现机器人对外部环境的感知、识别、分析和反应，进而转化为行动或控制信号，以实现智能化和自动化的操作。
该技术的工作原理主要有以下几个方面：一、机器视觉机器视觉是指获取外部物体或场景的二维或三维图像信息，并利用计算机来分析和处理这些信息。
机器人视觉系统主要包括摄像头、光源、图像采集卡、图像处理软件等组成部分。
当机器人运行时，摄像头会通过稳定的平台将物体的图像采集下来。
二、图像分析处理图像处理是指对图像进行处理，以提取出其中的信息。
机器人视觉系统将采集下来的图像传送到图像处理系统中进行分析。
图像分析主要包括图像采集、图像增强、边缘检测、特征提取、直方图分析等步骤。
三、特征提取图像特征处理是指从图像中提取出具有代表性的信息，通常包括色彩、纹理、形状等，用于识别物体。
机器视觉系统对图像进行分析处理后，将提取出的特征转化成数字信号，送到模式识别系统进行处理。
四、模式识别模式识别是指将数字信号转化为数字模型，通过模型匹配和分类来识别物体或场景。
机器人视觉系统将提取出的特征和模型进行匹配，进而识别出物体并完成相应的任务。
五、思维控制思维控制是指通过人工智能算法对机器人进行智能分析、判断和决策，以完成智能化自主操作。
利用模式识别结果，通过人工智能算法进行分析和判断，确定机器人应该采取何种操作，包括自我定位和运动路径规划。
六、执行控制执行控制是指通过计算机控制系统向机器人发出操作信号，完成相应的动作。
利用思维控制确认机器人需要采取何种操作后，通过动作控制系统发出相应的指令，使机器人根据任务要求进行操作。
总之，人工智能机器人图像处理技术采用计算机视觉和模式识别技术，通过分析、判断、决策和反应来实现自主智能化操作。
机器人视觉系统、模式识别系统、人工智能算法和运动控制系统是该技术的核心组成部分，共同实现机器人图像的自动处理、识别和反应，实现自主化、智能化和自动化的操作。
视觉伺服控制原理
视觉伺服控制原理视觉伺服控制是一种利用计算机视觉技术来实现物体精确定位的自动化控制方法。
该控制方法是在计算机视觉技术和传统伺服控制技术的基础上实现的。
它能够在机器人和自动化设备中实现很多任务，如自动化装配、机器人导航和质量检测等。
视觉伺服控制的核心原理是依靠计算机视觉技术来获取复杂的视觉信息，并以此控制机器人或自动化设备的精确位置和运动。
视觉伺服控制系统一般由四个部分组成：图像采集系统、图像处理系统、运动控制系统和控制算法。
图像采集系统可以是相机、激光测距器、扫描器等设备，它能够采集物体的图像信息。
图像处理系统负责从采集到的图像数据中提取出所需要的物体信息，如物体位置、形状和大小等。
运动控制系统根据所提取的物体信息和指令，实现精确定位和运动控制。
控制算法为视觉伺服控制的核心，利用PID控制方法来根据图像处理系统提供的物体信息对物体进行控制。
视觉伺服控制的原理是基于反馈控制的思想。
它实现了机器人和自动化设备的实时跟踪和位置控制。
通过视觉反馈，一旦运动偏离预定轨迹或目标位置，视觉伺服系统即可及时发出控制信号，调整伺服系统的控制策略，控制机器人或自动化设备的方向和速度，使其重新回到目标设定位置，从而实现目标物体的精准定位。
视觉伺服控制主要应用在自动化装配中，如汽车、电子设备的组装线。
此外还可以应用在工业自动化控制和机器人导航等领域。
其优点是精度高、速度快、适应性强、可扩展性好等。
同时也存在一些挑战，如图像噪声影响、系统复杂性、时滞带来的控制问题等。
总的来说，视觉伺服控制在自动化控制领域中发挥着越来越重要的作用。
它可以帮助制造商提高生产效率和产品质量，降低成本，也可以应用在智能制造、智能交通等领域。
随着计算机视觉技术的不断进步，视觉伺服控制将会有更广泛的应用前景。
机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真
机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真近年来，随着机器人技术的不断发展，机器人视觉伺服控制系统越来越成为研究的热点。
机器人视觉伺服控制系统是指利用视觉系统采集对象信息，通过反馈控制系统输出控制信号，使机器人能够完成预定的运动轨迹并保持一定的精度的一种智能控制系统。
在机器人视觉伺服控制系统中，机器人的动作是由伺服控制系统驱动的。
伺服控制系统是一个闭环控制系统，由比例、积分、微分三个部分组成，控制器的作用是使伺服系统输出与输入信号之间的误差最小。
在建模和仿真过程中，机器人视觉系统的侦测器和伺服系统的控制器是智能机器人的核心模块。
由于机器人视觉伺服控制系统的模型十分复杂，因此建模和仿真的精度和可靠性成为了建模与仿真的重要考量因素。
在机器人视觉伺服控制系统中建模时，我们要建立完备的机器人动力学模型，掌握机器人运动状态和变形的规律。
同时，在伺服控制器的设计中，我们还需考虑到信号延迟，与受扰动的抑制作用，以及多种不同动态状态的响应能力等多种因素。
基于上述因素，要使机器人视觉伺服控制系统的建模与仿真更加准确，我们需考虑以下几方面内容：第一，机器人运动学的建模。
机器人的动力学和运动状态与时间有关，因此机器人的理论运动模型应包含时间变量。
我们在建模时，可以采用拉格朗日、牛顿-欧拉等方法来建立机器人的运动学模型。
此外，我们还可以利用仿真软件（如Matlab、Simulink 等）来建立机器人的运动学模型，完成机器人的动态仿真。
第二，机器人视觉系统的建模。
机器人视觉系统主要包含采集、图像处理和识别三个部分。
我们可以采用机器视觉的基本原理，利用数字图像处理技术对机器人所感知的图像进行处理和分析，提取出有用的信息或图像特征，在机器人运动的过程中实现对环境的感知和掌握。
第三，伺服系统的建模。
机器人的伺服系统主要包含比例控制、微分控制和积分控制三个部分。
我们在建模时，可采用系统辨识的方法，通过对控制器输入信号和输出信号的分析来建立伺服系统模型。
机器人视觉伺服系统概述
机器人视觉伺服控制技术
2016-05-14
一、机器人视觉伺服技术概述
工业4.0与中国制造2025 机器人视觉与控制
1.1 机器人视觉伺服系统的定义
机器人视觉伺服系统 (Visual Servo)
机器人运动控制 (Motion Control)
理解图像信息
X 机器视觉
计算机视觉
(Machin Vision) (Computer Vision)
2014-12-21
视觉调节 (Accommodation)
角膜(Cornea) — 位于眼球前端，用于固定瞳孔、虹膜 以及前端流体腔的透明体；其刚度较高，屈光度远大 于晶状体；
晶状体 (Crystaline lens)— 人眼球内的双凸面柔性透明 体，用于将光线屈光成像于视网膜上 悬韧带(zonule) —眼球内环晶状体分布的连接其与睫状 肌的一缕缕纤维
➢ 双眼运动(Binocular Movements) ➢ 扫视 Saccadic ➢ 平滑追踪 Smooth pursuit ➢ 收敛 Convergence ➢ 前庭动反射 VOR
State Key Laboratory of Robot, Chinese Academy of Science
2014-12-21
机器人视觉伺服控制技术
2016-05-14
工业4.0与中国制造2025 机器人视觉与控制
State Key Laboratory of Robot, Chinese Academy of Science
➢ 双眼运动(Binocular Movements) ➢ 扫视 Saccadic ➢ 平滑追踪 Smooth pursuit ➢ 收敛 Convergence ➢ 前庭动反射 VOR
机器人的视觉感知和图像处理技术
机器人的视觉感知和图像处理技术是现代科技领域中备受关注的一个重要领域，随着人工智能在各个领域的广泛应用，机器人在各种工作和生活场景中的应用也日益增多。
机器人的视觉感知和图像处理技术是机器人实现自主导航、环境识别、目标追踪等关键技术之一，其发展不仅提升了机器人的智能化水平，也推动了人工智能技术的不断进步。
首先，机器人的视觉感知是机器人获取和理解外部世界的关键能力。
通过视觉感知，机器人可以利用摄像头等设备捕捉到的图像信息，对环境进行识别和理解，从而实现自主导航、避障等功能。
在视觉感知方面，图像处理技术发挥着至关重要的作用，通过图像处理算法对捕捉到的图像进行处理和分析，提取出有用的信息，为机器人的决策和行动提供支持。
在机器人视觉感知和图像处理技术的研究中，计算机视觉技术是一项重要的技术支撑。
计算机视觉是人工智能的一个分支领域，旨在使机器能够通过电子设备“看”和“理解”图像或视频数据。
通过计算机视觉技术，机器人可以实现识别各种物体、场景和人脸等复杂任务，进而完成高级的决策和控制。
近年来，随着深度学习等技术在计算机视觉领域的广泛应用，机器人的视觉感知和图像处理技术得到了突破性的发展，为机器人智能化提供了强大的支持。
除了计算机视觉技术外，机器人的视觉感知和图像处理技术还涉及到图像传感器技术、图像识别技术、目标检测和跟踪技术等多个方面。
其中，图像传感器技术是机器人进行视觉感知的基础，其质量和性能直接影响到机器人获取图像信息的质量和准确度。
目标检测和跟踪技术则是机器人实现目标识别和追踪的关键环节，通过检测和跟踪目标，机器人可以实现更加智能化的行为和控制。
在机器人的视觉感知和图像处理技术应用中，自主导航是一个重要的应用场景之一。
自主导航是指机器人在未知环境中能够通过视觉感知和图像处理技术获取环境信息，规划出合适的路径并实现自主行走的能力。
通过自主导航技术，机器人可以在无人指导的情况下完成各种任务，如巡检、运输、服务等，极大地提升了机器人的应用价值和效率。
基于图像的智能机器人视觉伺服系统
基于图像的智能机器人视觉伺服系统一、本文概述随着科技的不断发展，机器人技术已经成为了现代工业、医疗、军事等领域不可或缺的一部分。
在机器人的众多应用中，视觉伺服系统发挥着至关重要的作用。
基于图像的智能机器人视觉伺服系统，利用图像处理技术和控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象，实现高效、精确的自动化操作。
本文将对基于图像的智能机器人视觉伺服系统进行深入研究，分析其工作原理、技术特点以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势和挑战。
本文将介绍基于图像的智能机器人视觉伺服系统的基本概念和工作原理。
我们将详细阐述如何通过图像采集设备获取目标对象的图像信息，并利用图像处理技术提取出目标对象的特征信息。
然后，我们将介绍如何利用这些特征信息设计合适的控制算法，使机器人能够准确识别、定位并跟踪目标对象。
本文将分析基于图像的智能机器人视觉伺服系统的技术特点。
我们将探讨其与传统视觉伺服系统的区别和优势，并详细分析其在不同应用场景下的性能表现。
同时，我们还将介绍一些典型的基于图像的智能机器人视觉伺服系统实例，以便读者更好地理解和掌握相关技术。
本文将展望基于图像的智能机器人视觉伺服系统的未来发展趋势和挑战。
我们将分析当前技术存在的问题和瓶颈，并探讨如何通过技术创新和研发来解决这些问题。
我们还将预测未来该领域的发展趋势和应用前景，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
通过本文的阐述和分析，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的视角，帮助读者更好地理解和掌握基于图像的智能机器人视觉伺服系统的相关技术和应用。
二、基于图像的智能机器人视觉伺服系统基本原理基于图像的智能机器人视觉伺服系统是一种结合了图像处理、机器人技术和控制理论的高级机器人控制系统。
其基本原理可以概括为以下几个方面：图像获取与处理：通过安装在机器人上的摄像头获取环境的实时图像。
这些图像随后经过一系列图像处理算法，如滤波、增强、分割和特征提取等，以提取出对机器人运动控制有用的信息。
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图像输入
预处理
特征提取 图像分割 图1 图像处理的一般流程
图像识别
图像输出
2.1 图像的预处理
在机器人视觉伺服中采集的图像由于受图像采集环境、 摄像机性能的以及图 像在传输过程中信号通道的影响等，经常会存在有噪声、亮度和对比度不够等缺 点。另外，距离远近，焦距大小等又使得整幅图像中间的大小和位置不确定。此 外，有时候我们需要增强图像的一部分特性而抑制其它的不需要的特性。因此， 必须对图像进预处理来除去噪声、 调整图像的对比度和突出图像中的重要细节抑 制不必要的细节改善图像的质量。 2.1.1 图像滤波法 图像的滤波处理方法视其噪声本身的特性而定， 有些图像噪声， 如椒盐噪声、 脉冲噪声等是由摄像机的性能、 传输通道等引起的， 这些噪声大部分是随机性的， 和邻近没被噪声污染的部分相比， 受噪声污染部分的灰度值明显地不同于其它各 部分。对于这些噪声，我们可用邻域平均的方法来消除噪声。f(i，j)表示(i， j)点的实际灰度值，以它为中心取一个N x N的窗口，窗口内像素组成的点集以A 来表示，经邻域平均滤波后，像素(i，j)的对应输出是:
器视觉基本步骤之一。 边缘检测。 图像处理和机器视觉中一个重要的问题就是检测图像中各组成部 分的边缘。 边缘检测的基本思想和步骤是先进行图像滤波处理来改善与噪声有关 的边缘检测器的性能，但滤波在改善图像的质量时候也可能不能完全去除噪声， 或者会丢失一些边缘。 然后用图像增强技术将局部幅度强度值变换较大的点突出 显示出来， 再用设置阈值的方法提取指定的边缘点集。 但是由于噪声和图像模糊， 检测到的边界的结果经常会出现边界间断或假边界的情况。 所以图像的边缘检测 主要是用边缘算子提取经处理过的边缘点集， 在边缘点集集合中除去一些由噪声 或其它原因引起的假的边缘点， 增加一些能对显示目标物轮廓必要的边缘点，将 得到的边缘点集连接成能描述目标物轮廓的线。 在一幅图像中， 边缘两个主要特性是方向和幅度。顺着边缘方向的灰度变化 比较平缓， 在垂直边缘方向的灰度经常会发生陡升陡降，这种突变可能表现为屋 脊状或斜坡形。 对于屋脊状边缘。我们可以利用边缘的方向和幅度这两个特性来 使用一阶微分边缘检测算法来实现图像的边缘检测。
gi, j 1 )
均值滤波的主要问题有：（1）可能模糊图像中的尖锐不连续部分，（2）必然使 图像的边界变得模糊。 如果既要消除噪声又要保持图像的尖锐的部分和图像的边界不模糊， 可以使 用非线性滤波算法。中值滤波是最简单的非线性滤波算法。中值滤波的原理是， 用一个N x N的窗口， 在图像上滑动，把窗口像素的灰度值按升或降的次序排列， 取排列在正中间的灰度值作为窗口中心所在像素的灰度值。或取一个阈值，当一 个像素的灰度值超过这个阈值时，就判断此点就是噪声。 2.1.2 灰度变化法 线性变换法。当图像由于成像时曝光不足或过度，会产生图像模糊不清和对 不度不足的弊病，用一个线性单值函数，对图像中的一个像素做线性扩展，可以 改善图像的视觉效果。 令原始图像f(i， j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后的图像f’(i,j)的灰度 范围为[a’,b’]，则f(i，j)和f’(i，j)的关系可以表示为:
式中k为图像对应的总灰度级数，变换后的函数表示为：
s j T ( rj )
i 0 j
ni , j 0,1,..., k 1 n
2.2 图像的分离
在机器人视觉伺服中， 机器人往往只需要某种或某些特定的物体，也就是说 只关心整个图像中一部分具有代表物体的特征的信息，比如相同的灰度值、相同 的颜色等， 在视觉伺服中需要把这些特征与其它图像区分开来，这个区别与提取 的过程称为分离或分割。 2.2.1 阈值处理法 为了从图像中取出所需要的部分，可以选择适当的一个阈值进行图像分离。 给定一个阈值t， 以阈值t为界， 将图像f(i， j)的灰度值分为0和1， 并记为ft(i,j):
现对机器人控制为目的而进行图像的自动获取与分析, 因此它是利用机器视觉 的原理, 从直接得到的图像反馈信息中, 快速进行图像处理, 在尽量短的时间 内给出反馈信息, 参与控制决策的产生, 构成机器人位置阈环控制系统。 20世纪60年代,由于机器人和计算机技术的发展,人们开始研究具有视觉功 能的机器人。但在这些研究中,机器人的视觉与机器人的动作, 严格上讲是开环 的。 机器人的视觉系统通过图像处理, 得到目标位姿, 然后根据目标位姿, 计算 出机器运动的位姿, 在整个过程中, 视觉系统一次性地“提供” 信息, 然后就不 参与过程了。在1973年,有人将视觉系统应用于机器人控制系统, 在这一时期把 这一过程称作视觉反馈(visual feedback)。直到1 9 7 9 年, Hill和Park 提出 了“视觉伺服”(visual servo)概念。很明显, 视觉反馈的含义只是从视觉信息 中提取反馈信号, 而视觉伺服则是包括了从视觉信号处理, 到机器人控制的全 过程, 所以视觉伺服比视觉反馈能更全面地反映机器人视觉和控制的有关研究 内容。 上世纪80年以来, 随着计算机技术和摄像设备的发展, 机器人视觉伺服系 统的技术问题吸引了众多研究人员的注意。 在过去的几年里, 机器人视觉伺服无 论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。 在许多学术会议上, 视觉伺服 技术经常列为会议的一个专题。 视觉伺服已逐渐发展为跨机器人、自动控制和图 像处理等。
f ' (i, j ) a ' b' a ' ( f (i, j ) a ) ba
还有一种情况，图像中大部分图像的灰度值在[a,b]范围之内，还有一部分 像素的灰度值分布在[a,b]的区间之外，这种情况可以用下式做变换:
a '( f (i, j ) a) b ' a ' f '(i, j ) a ' ( f (i, j ) a) ba b '( f (i, j ) a)
阈值方法分为全局阈值和局部阈值两种， 如果在图像分割过程中对图像上每
个像素所使用的阈值t是同一个阈值，则为全局阈值方法，如果每个像素所使用 的阈值t不同，则为局部阈值分离方法。 2.2.2 边缘检测法 阈值处理法对图像进行分离， 是根据给定的原则在画面中找出灰度一致的部 分，但是对于相对复杂的图像，阈值处理就达不到理想的效果。对于一幅图像来 说， 边缘是这幅图像最基本的特征，边缘检测是图像处理和机器视觉中的基本问 题， 是图像分离与和图像识别的重要内容，这是因为图像的边缘包含了用于识别 的有用信息， 图像的其它特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的。所以 边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。 边缘检测的目的是去发现 图像中关于形状和反射或透射比的信息，是图像处理、图像分析、模式识别、机
非线性变换。原始图像f(i，j)的灰度范围为[a,b]，可以通过自然对数变换 到[a’,b’]上，从而得到f’(i，j):
f ' (i, j ) b'a ' (ln f (i, f )) a ' ln b ln a
此变换的作用是增大输入图像中的的低灰度的对比度，减小高灰度值。 2.1.3 直方图变化法 直方图是用来表达一幅图形灰度级分布情况的统计表， 直方图就是图像的每 一级灰度所占的像素数目， 并不指定某个像素在图像的具体位置，直方图的横坐 标r表示的是灰度值，纵坐标根据图像的类型而定。对于连续的图像信号，它的 灰度值出现的概率密度Pr(r)，对于数字图像信号，它是为某灰度值ri的像素个 数ni，连续图像有如下关系:
1( f (i, j ) t ) ft (i, j ) 0( f (i, j ) t )
当a=l(黑)，b=O(白)时，我们统称为图像的二值化。 在进行图像二值化处理时，可以给它一个灰度的集合Z，再定义二值图像函 数:
1( f (i, j ) Z ) f z (i, j ) 0( f (i, j ) Z )
Pr (r ) lim
r 0
A(r r ) A(r ) rA
式中A为图像的面积。
r
0
Pr (r )dr 1
直方图均衡技术是通过变换将原来的直方图图像变换为均匀分布的形式， 然 后用此均衡直方图校正图像达到增强图像整体对比度的效果，对于连续图像，均 衡化变换函数T(r)与原图像概率密度函数Pr(r)之间的关系可表示为:
2、机器人伺服系统中的图像处理
在机器人视觉伺服系统中， 摄像机所获得的图像对于机器人视觉伺服系统而 言，还仅仅是一个矩阵数组，视觉系统的目标是要从图像中得到有用的信息，例 如目标的大小、位置、方向和速度等，这就要求对图像进行进一步的处理，包括 图像的划分和特征的提取。 在图像采集的过程中，由于外界干扰和摄像机本身物 理条件的影响，难免会引入噪声，为了更有效地获取有用信息，就有必要对图像 进行滤波。对于动态连续采集的图像，为了减小系统响应时间和图像处理速度， 就需要对图像进行预测。 在进行图像处理时，很少有只用某一种方法就能解决问 题的情况，经常需要几种方法配合使用才行。 摄像机为系统提供的图像中具有一些代表意义特征信息， 如边缘、 角点、 圆， 色彩以及图像形状特征， 通过图像处理技术这些特征信息提取出来把输入的图像 转化成具有所希望特性的另一幅图像。机器人伺服系统的图像处理流程如图1所 示。 处理的目的是根据预先做好的模板与图像进行匹配，让计算机能自动识别图 像，检测出系统所要操作的目标物。
机器人视觉伺服系统及其图像处理
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摘要： 综述了机器人视觉伺服系统的概念及其历史， 详细论述了机器人视觉伺服系统的图像 处理方法。 关键字：视觉伺服系统，图像处理
1、机器人视觉伺服系统概述
目前, 在全世界的制造业中, 工业机器人已经在生产中起到了越来越重要 的作用。 为了使机器人能够胜任更复杂的工作, 机器人不但要有更好的控制系统, 还需要更多地感知环境的变化。 其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最 重要的机器人感知功能。 利用视觉传感器得到的图象作为反馈信息，可构造机 器人的位置阈环控制, 即视觉伺服( visual servo)。它不同于通常所说的机器 视觉( machine vision)。机器视觉一般定义为: 自动地获取分析图象，以得到 描述一个景物或控制某种动作的数据。 而视觉伺服则是以实现对机器人的控制为 目的而进行图象的自动获取与分析，因此是利用机器视觉的原理，从直接得到的 图象反馈信息中，快速进行图象处理，在尽量短的时间内给出反馈信息，构成机 器人的位置阈环控制。 视觉是一个复杂的感官，视觉信息包含有大量的数据,要从中抽取有用的信 息，需要复杂的算法，耗费大量的运算时间；视觉通常是采用TV摄象机或CCD摄 象机来实现的,在成象过程中会受到多种因素的影响（如摄象机的精度、光照强 度、硬件传输过程中的噪声等），使得视觉信息中不可避免地带有噪声，增加了 图像处理的难度； 目前通用的摄象机采样速率不高， 而且传输有大量数据的视觉 信息需要占用较多的时间；成象过程存在非线性等等。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合, 是一个非线性、 强藕合的复杂系统, 其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等 研究领域。 随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高, 以及有关理 论的日益完善, 视觉伺服已具备实际应用的技术条件, 相关的技术问题也成为 当前研究的热点。 吸引了许多学者的研究兴趣。 到目前为止已有了许多成功的应 用例子。如装配、焊接、搬运、邮件分检, 轨线跟踪等。 视觉伺服是利用视觉传感器得到的图像作为反馈信息, 构造机器人的位置 阈环反馈。 它和一般意义上的机器视觉有所不同, 机器视觉一般定义为: 自动地 获取分析图像以得到描述一个景物或控制某种动作的数据。 而视觉伺服则是以实