基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测
基于双目视觉的快速定位与测距方法
基于双目视觉的快速定位与测距方法姚志生;许四祥;李天甲;王洋【摘要】In view of the problem of long matching time in binocular vision positioning and ranging process, a rapid method of binocular vision locating and ranging was proposed based on the background-subtraction method. Firstly, the original images captured by the binocular camera were processed by removing distortion and stereo correction.Then,the image frame and the background frame were subtracted,and morphological processing was carried out to obtain the image containing only the target object;Finally,the left and right images were matched, and the epipolar constraint law was employed to remove the mismatch to obtain the three-dimensional information of the object,and the positioning and ranging operation were completed.Experimental results show that the number of initial matching points is reduced by 96.7%,the number of effective matching points is reduced by 94.1%,and the matching time is reduced by 75.8%,compared with the traditional binocular vision ranging method.The method of this paper has practical significance to realize rapid positioning and ranging based on binocular vision.%针对双目视觉定位与测距过程中存在匹配时间较长的问题,提出一种基于背景差分法的双目视觉快速定位与测距方法.首先,对双目相机拍摄的原始图像进行去畸变和立体校正处理;然后,对图像与背景帧差并进行形态学处理,得到只包含目标物体的图像;最后,对左右图像进行匹配并运用极线约束法则去除误匹配得到物体的三维信息,完成定位与测距.经实验验证,与传统双目视觉定位测距方法相比,该方法初始匹配对数减少了96.8%,有效匹配对数减少了94.1%,匹配时间减少了75.8%,表明本文方法对于实现基于双目视觉的快速定位与测距具有实际意义.【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】5页(P368-372)【关键词】双目视觉;相机标定;极线约束;背景差分法【作者】姚志生;许四祥;李天甲;王洋【作者单位】安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391在钢铁冶金行业中，板坯连铸成型后需被分段切割送入辊道。
机器人与双目相机的手眼标定方法
无人驾驶
无人驾驶车辆利用双目相 机感知周围环境，结合机 器人控制技术实现自主导 航。
服务机器人
服务机器人通过双目相机 识别人脸、物体等信息， 实现人机交互、智能服务 等功能。
手眼标定的目的和意义
提高机器人定位精度
通过手眼标定，可以精确计算机器人与双目相机之间的相对位置 关系，从而提高机器人定位精度。
双目相机通常采用针孔模型进行 成像，即物体通过相机镜头在图 像传感器上成像，成像过程可用
针孔投影进行描述。
相机坐标系
每个相机都有自己的坐标系，通常 以相机光心为原点，X、Y轴与图 像平面平行，Z轴与光轴重合。
世界坐标系
为了描述物体在真实世界中的位置 ，需要引入世界坐标系，世界坐标 系可根据实际需求进行设定。
自标定方法
自标定方法不需要额外的标记物，通过机器人在不同位姿下对同一目标进行成像，利用视 觉信息和机器人运动约束，求解手眼关系。这种方法灵活性较高，但通常需要较复杂的算 法和较多的样本数据。
基于深度学习的标定方法
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果。基于深度学习的手眼标定方法通过 训练神经网络模型，直接回归出手爪与相机之间的相对位姿关系。这种方法具有强大的学 习能力和鲁棒性，但依赖于大量的训练数据。
3. 优化策略
根据误差分析结果，提出针对性的优化策 略，如增加实验数据、改进图像处理算法 等，以提高标定精度。
2. 精度评估
制定合适的精度评估指标（如均方根误差 RMSE），对标定结果的准确性进行量化 评估。
05
应用案例与实验结果分析
机器人视觉抓取应用案例
案例一
在工业生产线上，机器人需要通过视觉系统定位并抓取传送带上的零件。利用双目相机获取零件的立 体图像，并通过手眼标定方法确定相机与机器人手爪之间的相对位置关系，从而实现准确抓取。
双目视觉目标检测算法
双目视觉目标检测算法
双目视觉目标检测算法是基于双目立体视觉技术开发的一种新型目标检测算法。
它通
过对双目视觉信息进行处理，提取图像特征信息，进而实现目标的检测、识别和跟踪等任务，可以广泛应用于机器人、自动驾驶、智能监控、虚拟现实等领域。
双目视觉目标检测算法的基本原理是通过双目摄像机获取多维图像信息，从而获得图
像的深度信息，进而实现目标检测和跟踪等功能。
这种算法基于计算机视觉的技术与理论，结合了深度学习和机器学习的算法，在目标检测方面相较于传统的单目视觉算法更具优
势。
具体来说，双目视觉目标检测算法分为以下几个步骤：
1. 图像采集。
通过双目摄像机采集图像信息，并通过双目成像的方式，生成二维图
像的深度信息。
2. 标定。
对摄像机进行标定，以获取摄像机内外部参数，从而建立双目成像模型。
3. 特征提取。
提取双目图像中的特征，可以采用传统的图像特征提取算法（如SIFT、SURF、ORB等），也可以使用深度学习模型进行特征提取（如CNN）。
4. 目标检测。
将特征信息输入到检测器中，识别出包括目标在内的物体，并标记其
位置信息。
5. 目标跟踪。
通过不断地匹配当前图像和前一时刻的图像，实现目标的跟踪和位置
预测。
双目视觉目标检测算法还有很多的改进和优化空间，例如可以将其与深度学习模型结合，以提高检测的准确率和鲁棒性。
另外，也可以采用多种传感器，如GPS、激光雷达等，与双目视觉技术相结合，以获取更丰富的环境信息。
总之，双目视觉目标检测算法是一种新型、高效的目标检测算法，应用前景十分广阔，具有很大的发展潜力。
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
双目立体视觉在工业中运用的例子
双目立体视觉在工业中有很多应用例子，以下是一些常见的应用场景：
1.零件识别与定位：双目立体视觉可以通过对物体进行三维测量和重构，实现零件的精确识别和定位。
在生产线中，机器人可以使用双目立体视觉
系统来识别零件的位置和姿态，从而精确地拾取和操作零件。
2.质量检测：双目立体视觉可以用于检测产品的外观质量和尺寸精度。
通过获取产品的三维模型，可以对产品进行全方位的检测和分析，如检测产
品表面的缺陷、尺寸偏差、对称性等。
3.机器人导航：双目立体视觉可以用于机器人的自主导航和定位。
通过获取环境的三维信息，机器人可以精确地识别障碍物和路径，并进行避障和
路径规划。
4.增强现实：双目立体视觉可以与增强现实技术结合，将虚拟物体与现实场景进行融合。
通过获取现实场景的三维信息，可以将虚拟物体精确地放
置在场景中，从而实现更加逼真的增强效果。
5.自动化装配：在制造业中，装配过程需要很高的精度和准确性。
双目立体视觉可以通过对零件进行精确的定位和操作，实现自动化装配。
机器人
可以使用双目立体视觉系统来识别零件的位置和姿态，从而精确地装配零件。
总之，双目立体视觉在工业中具有广泛的应用前景，可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。
随着技术的不断发展，双目立体视觉将会在更多的领域得到应用。
基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究
量系统受天线距离和测试环境制约较大 ， 缺乏灵活性 采用多传感 ；
囊
蠲 像
，
，囊
／ 蝴 ，，）
器方法直接或间接测量位姿， 系统精度受传感器数量和精度影响较
大 ， 系统误差 随着时 问有 累积效应 ［ 提 出基于机器视觉软件 且 ６ １ 。 Ｈ ｌ ｎ． ａ ｏ９ ｃ ０的双 目立体视觉算法测量轮式机器人位姿的方法，通过 图像采集 、 摄像机标定 、 图像校正、 特征点匹配确定机器人坐标系在 世界坐标系中的位姿 ， 实现机器人在世界坐标系中位姿的非接触测 量， 并通过试验验证了该方法的可行ｌ 生和可靠性。
》视觉软件 Ｈ ｌ ｎ．测量轮式机器人位姿的方法， ａ ｏ９ ｃ ０ 利用机 器视觉软件 实现机器人图像 实时采集、 摄像机 ；标定、 特征点提取、 坐标 系变抉、 位姿转换 实现机 器人位姿的非接触式检测。 试验结果表明采用机器视
ｌ觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合 ， 了该方法可行性和可靠性。 次测量机器人 验证 每 》位姿的时间仅需要 ６ ８ ８ ｓ对 实时测量运动 目 ７ ． ９ｍ ， ０ 标位姿的非接触检测有参考价值。 ｝ 关键词 ： 目立体视觉； 双 非接触式测量 ； 机器人； 位姿 ｌ 【 ｂｔａｔ Ａ ｑｉｔｎｏ ｈｅ ｄｒ ｏ ’ ｓ ｉ ｏ ａｏ ｓ ｎ ａ ｔ ｉ ａ ｃ ｒ ｐａｎ ｇ ｏ Ａ ｓ ｃ】 ｕ ｉｏ ｗ ｅｌ ｂｔ ｐ ｅ ｎ ｒ ｔ ｎｉｅｓ ｔｌｏ ｔ ｔｊ ｔ ｙ ｌ ｉ ，ｒ ｒ ｃ ｓｉ ｆ ｅ ｏ ｓ ｏ ｆ ｍ ｉ ｓ ｅ ｉ ｓ ｒ ｅ ｏ ｎ ｎ ｆ ；ｗ ｉ ｉ ｃｌ －ｔ ｅｖ ｉ ｏ －ｏｔ ｔ ｅｓｒｍ ｎ ａｐｏ ｈｉ ｄｖｌ ｅ ｓ ｇＨ ｌ ｎ ． ｔ ｉ ｈ ｈ０ｂ ｕ ｒｓ ｒ ｉｏ ｎｎ ｃｎ ｃ ｍ ａｕ ｅｔ ｐ ｒａ ｅｅ ｐ ｄ ｕｉ ａ ｏ９ ， ｋ ｇ ｃ ｏ ｎ ａ ｅ ｏｓｎ ａ ｅ ｃ ｓ ｏ ｎ ｃ ０ａｎ
基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位
基于双目视觉机器人自定位与动态目标定位卢洪军【摘要】Aiming at the fact that, the mobile robot based on binocular vision is very easy to be disturbed by the complex environment, such as the influence of noise, illumination change and the occlusion of the robot, which will seriously affect the positioning accuracy of the self localization and the moving objects, the color feature of the HSV model is proposed to accurately segment the artificial landmarks, and the robot position is determined according to the principle of parallax.A method was proposed based on Harris operator which is accurate to the position of a moving object in a complex environment.The dynamic object is detected by the frame difference method.Harris operator was used to extract the feature points on the moving objects, so as to obtain the disparity value, and then to calculate the position of the moving objects.The experimental results show that the self localization and target localization can overcome the external disturbance and have strong adaptability by using this method.The algorithm has good real-time performance.%针对基于双目视觉自定位与动态目标定位极易受复杂环境(如噪声、机器人发生遮挡、光照变化等)的干扰导致移动机器人定位精度低的问题,提出基于HSV颜色模型特征准确分割出人工路标,根据视差原理确定机器人位置.同时提出一种双目机器人基于Harris算子实现在复杂环境下对动态目标精确定位的方法,利用帧间差分法将运动目标检测出来,采用Harris算子在该运动目标上提取特征点,并获得视差值,从而精确的计算出运动目标的位置.实验结果表明,利用该方法进行自定位与目标定位能够克服外界干扰,具有较强的适应性,且算法的实时性好.【期刊名称】《沈阳大学学报》【年(卷),期】2017(029)001【总页数】6页(P37-42)【关键词】双目视觉;目标定位;Harris算子;帧间差分法;HSV模型【作者】卢洪军【作者单位】沈阳工业大学信息科学与工程学院, 辽宁沈阳 110870【正文语种】中文【中图分类】TP391.420世纪末,对目标定位技术主要有基于红外线的定位技术、基于超声波的定位技术和基于频射识别技术等[1].近年来,由于图像处理和计算机视觉的飞速发展,机器视觉的研究越来越受到广大专家和学者的青睐[2].双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,能够直接模仿人类双眼处理外界环境[3],可以代替人类完成危险的工作(如深海探测、火灾救援、核泄漏监测等)[4].而基于双目立体视觉对动态目标检测与定位也是机器视觉领域备受关注的前沿课题之一[5].双目立体视觉定位主要分为六个步骤[6]:①图像获取;②图像预处理;③摄像机标定;④特征点提取;⑤特征点的立体匹配获取视差值;⑥基于视差原理实现机器人定位.特征点提取和立体匹配是实现机器人定位的关键环节.通常的方法是依靠目标的形状、颜色等特征检测目标,并以运动物体的形心或中心作为特征点[7].该方法虽然计算简单,但极易受噪声干扰,只选择一个点作为特征点,一旦该特征点发生遮挡或光照变化等,都会严重影响定位精度.1977年,Moravec提出根据图像的灰度变化来提取图像角点,称为Moravec角点[8].该方法计算相对简单,但对于处于边缘上的点会存在误检,也极易受光照变化的影响.SIFT特征点[9]和CenSurE特征点[10]虽然对尺度、亮度变化不敏感,但在弱纹理等复杂情况下难以提取稳定的特征点,算法复杂度高,计算时间较长.不满足移动机器人对实时性的要求.针对以上缺陷,本文首先利用帧间差分法检测出运动目标,然后在运动目标上基于Harris算法提取多个特征点来实现移动机器人在复杂环境下实时的对运动目标精确定位.机器人整体定位流程如图1所示,移动机器人首先基于HSV颜色模型空间分割出人工路标,实现机器人自定位.然后利用帧间差分法检测出运动目标,根据Harris算法在左右两幅图像上提取特征点,根据区域匹配原理获取视差值,利用视差原理即可求出运动目标的世界坐标,即完成了对运动目标的定位.1.1 人工路标检测(1) HSV颜色模型.RGB色彩空间分别以红色、绿色、蓝色为三原色,通过适当的搭配可以合成成千上万种颜色,是一种常见的颜色表示法.但是RGB色彩空间与人眼的感知差异大,其空间的相似不代表实际颜色的相似.为了能够更准确分割出人工路标,本文采用HSV色彩空间颜色模型,如图2所示.RGB颜色空间转化到HSV色彩空间只是一个简单的非线性变换,计算简单.HSV模型中H代表色调,S代表饱和度,并且独立于亮度信息V.色调H代表颜色信息,取值范围为0～180°,对其设定阈值可以区分不同颜色的路标;饱和度S表示颜色中掺杂白色的程度,取值范围为0～1,S 越大,颜色越深;亮度V表示颜色的明暗程度,取值范围为0～1,V越大,物体亮度越高.(2) 基于颜色特征提取人工路标.由于本文是在室内环境下对移动机器人定位,所以本文设计的人工路标是由红黄蓝三种颜色组成的矩形纸板.如图3a所示为左摄像机拍摄到的带有人工路标的室内环境.根据HSV颜色模型对H、S、V三个分量进行阈值设置即可分割出人工路标,如图3b所示.然后利用图像处理中的形态学操作对分割出的路标进行完善使其效果最佳,如图3c所示.图3d为获取人工路标的中心点,利用视差原理即可得到当前帧机器人的位置.1.2 帧间差分法帧间差分法[11]的思想是对一段连续视频的相邻两帧进行差分运算,从差分运算的结果中得到运动目标的轮廓.该算法的优点是实现简单,对光照变化不敏感,稳定性好.适用于多目标或背景变化较快的场合.图4为在室内环境下用帧间差分法检测到运动物体.结果显示,帧间差分法能够有效的将运动目标检测出来.2.1 双目立体视觉测距原理双目立体视觉的视差原理[12]是利用两台摄像机从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过计算空间点在两幅图像中的视差来获取目标物体的三维坐标.2.2 Harris角点检测Harris角点[13]是在Moravec角点的基础进行改进的算法. Harris算子是用高斯函数代替二值窗口函数, 对离中心点越远的像素赋予越小的权重, 以减少噪声的影响. 高斯函数如式(1)所示.Moravec算子只考虑了四个方向的像素值,Harris算子则用Taylor展开式去近似任意方向.图像I(x,y)平移(Δx,Δy)可以一阶近似为在图像I(u,v)中,像点(u,v)平移(Δx,Δy)后的自相关函数为将式(2)代入式(3)可得:其中M如下所示:根据式(5)中矩阵M的特征值可以近似的表示函数C(x,y)的变化特征.矩阵M的特征值需要考虑以下三种情况,如图5所示.(1) 如果矩阵M的两个特征值都比较小,则表征图像灰度变化函数C(x,y)的值也较小,就说明该像素点的邻域内灰度差值不大,图像较平滑,无角点.(2) 如果矩阵M的两个特征值一个较大,一个较小,说明该像素点的曲率也是如此,则该点的窗口区域处于一条边界,无角点.(3) 如果矩阵M的两个特征值都比较大,则图像灰度变化的自相关函数值也较大,该点的窗函数沿任意方向都将引起灰度的剧烈变化,该点即为角点.根据这一准则,只要计算行列式的特征值就可以检测图像中的哪些点是角点.Harris 提出角点的响应函数:det(M)为行列式的值,trace(M)为行列式的迹.而k根据Harris的建议一般取0.04～0.06之间.若Harris角点响应大于阈值,则被认为是角点.Harris角点的生成只涉及到一阶导数,所以该角点对噪声影响、光照变化引起的灰度值变化都不敏感,是一种比较稳定的特征提取算子.3.1 实验环境本文使用的机器人是由北京博创兴盛技术有限公司开发的自主移动机器人旅行家Ⅱ号,如图6所示.该机器人上安装了由加拿大Point Grey Research公司生产的Bumblebee2双目摄像机,其性能参数如表1所示.3.2 传统移动机器人对运动目标定位实验环境为一间办公室,装有双目摄像机Bumblebee2的移动机器人为工作机器人,用于检测运动目标.将另一台机器人视为运动目标,运动速度为0.1 m/s.传统的方法是提取运动目标的中心点,获取视差值,从而给运动目标定位.传统方法仅获取图像中的一个点作为立体匹配的特征点,当该点受到环境的干扰时定位精度会受到极大的影响,图7为传统方法提取运动目标中心点.表2为传统方法对运动目标定位的实验数据,表3为改变光照后传统方法移动机器人对运动目标定位的实验数据.可以得出传统方法机器人定位误差相对较大,一旦光照发生改变,对运动物体定位误差会更加严重.3.3 基于Harris算子机器人对运动目标定位针对传统方法定位精度不足,极易受外界环境的干扰的问题,决定采用基于Harris角点特征提取,即在相机获得的左右两幅图像上基于Harris算子提取多对特征点,如图8所示.表4、表5为基于Harris方法机器人对运动目标定位的实验数据,可以得出基于该方法对运动目标定位误差很小,相对误差降低到1%左右,当光照发生变化时也能实现对运动目标精确定位.最后将每一帧的两幅图像根据区域匹配原理[14]和极限束准则找到正确的匹配点,排出易受噪声干扰的点,从而得到视差值,即可准确的对运动目标定位.(1) 本文研究了机器人基于双目立体视觉实现自定位与对运动目标定位,充分利用双目视差原理,并结合Harris算法和帧间差分法来实现运动目标的精确定位.从仿真结果可以看出,提取多个特征点可以避免只用一个点易受干扰的不足,实现更精确的运动目标定位.(2) 虽然本文在运动目标上提取多个特征点,有效的克服了传统方法的不足.但还存在问题需要改进.首先,需要找到一种更快更准确的特征点立体匹配算法;其次,本文只是将每一帧图像得到的多个视差值做平均值处理,如何有效的将多个视差值融合也是对运动目标精确定位的关键.【相关文献】[1] 李艳. 双视频目标定位技术[J]. 沈阳大学学报(自然科学版), 2016,28(4):302-305. 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基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究
算法实现：使用编 程语言实现算法， 并进行测试和验证
算法评估：对算法 进行评估，比较与 其他算法的优劣
测试目的：验证机械零件位姿 检测系统的准确性和可靠性
测试环境：实验室和实际生产 线
测试方法：对比实验、重复测 试和异常测试
测试结果：高准确率和低误差 率
相机标定是确定相机内 部参数和外部参数的过 程，通过标定可以获得 相机的高精度模型。
双目立体标定：确定左右相机之间的相对位置和姿态，以及基线距离等参数
优化算法：采用优化算法对标定结果进行优化，提高标定精度
优化算法：采用先进的优化算法，提高标定精度和速度 参数调整：根据实际情况调整相机参数和标定板规格，提高标定效果 多视角标定：采用多视角标定方法，提高标定结果的稳定性和可靠性 实践应用：将双目视觉系统应用于实际生产中，不断优化和改进系统性能
常见的相机标定方法包括 张氏标定法、两步法等， 这些方法都需要使用已知 尺寸和位置的标定板作为 参照物。
相机标定的精度直接影 响到双目视觉系统的测 量精度，因此需要进行 高精度的相机标定。
在进行相机标定时，需 要注意消除相机的畸变， 以提高标定精度和双目 视觉系统的测量精度。
相机内参标定：确定相机内部参数，如焦距、光心等 相机外参标定：确定相机相对于标定物的位置和姿态
触、低成本
挑战：光照条 件、目标遮挡、 复杂背景、实
时性
硬件部分：包 括双目视觉相 机、机械零件、
标定板等
软件部分：包 括图像采集、 预处理、特征 提取、位姿计
算等模块
算法部分：采 用基于特征匹 配的位姿计算 方法，实现机 械零件的位姿
检测
应用部分：将 位姿检测结果 应用于机械零 件的自动化装 配和质量控制
基于视觉系统自动生成机器人轨迹的方法
精密制造与自动化2017年第3期10理论轮廓实际轮廓基于视觉系统自动生成机器人轨迹的方法杨恒亮王萌珏（上海发那科机器人有限公司上海201206）摘要介绍了一种基于视觉系统自动生成机器人工作轨迹的方法，其中机器人工作轨迹可以根据工件边缘轮廓形状和位置自动调整。
通过视觉系统对工件边缘轮廓进行拍照，获取这些轮廓上离散点的空间位置信息。
对离散点进行平移、缩放处理和机器人工具匹配后，可以实现高效、容易、快速地实现对机器人工作轨迹的生成。
关键词工业机器人视觉系统机器人轨迹工业机器人[1]是一种多轴联动，具有灵活工作轨迹和姿态的工业设备，它具有较强的通用性和较高的可靠性，被广泛地应用于需要空间工作轨迹的场合。
根据其工作轨迹的特点可以分为两类：第一类的工作位置仅仅是一个或多个彼此独立的位置，在这类应用中，机器人只需要准确地运动到“拾取”或“放置”位置即可。
第二类的工作位置是由一连串连续位置组成的，例如切割，涂胶，弧焊等，在这类应用中，机器人需要通过一连串运动点完成某项工作，这些连续点组成机器人工作轨迹称为连续轨迹。
目前的机器人编程，基本还是通过示教器由人工预先控制机器人到指定位置，机器人工作时只是“再现”预先示教过的位置。
这对于第一类需要精确控制点不多的应用是可以应对的，但对于第二类由于工作点数量多，示教工作量大而影响应用。
业内已有致力于自动编程离线轨迹的方法，推出了基于仿真环境的连续轨迹离线编程方法[2-4]，但这些方法存在以下缺陷：（1）要求工作轨迹保持一致，如图1实线所示。
如果实际工件轮廓和理论轮廓存在不一致，则无法应对；（2）现有方法要求连续轨迹和用户坐标系相对位置和仿真时两者相互位置关系完全一致，否则现有方法无法应对。
本文提出了一种基于视觉系统自动生成机器人轨迹的方法，每次机器人工作轨迹自动根据轮廓外形进行调整。
图1 工件实际轮廓和理论轮廓不一致1 系统组成1.1 硬件组成基于视觉生成机器人工作轨迹的系统组成如图2所示，相机安装在机器人末端连接杆上，对处于静止状态的工件的边缘轮廓进行拍照。
双目视觉测距技术研究及应用
双目视觉测距技术研究及应用随着科技的飞速发展，人类对于高精度的测距需求也越来越高。
其中，双目视觉测距技术无疑是一种重要的技术手段。
在这篇文章中，我们将探讨双目视觉测距技术的原理、优缺点、应用情况以及未来发展趋势。
1. 双目视觉测距技术原理双目视觉测距技术，顾名思义，就是通过获取物体在两个视点下的图像信息，利用视差（即两个视点下的图像差异）计算出物体的距离。
在具体实施中，需要将两个摄像头分别放置在一定距离内，在实时采集两个视点下的图像信号，并将其通过计算机进行处理，得到距离等目标参数。
2. 双目视觉测距技术优缺点与传统测距技术相比，双目视觉测距技术具有以下优点：（1）测距精度高。
双目视觉测距技术可以利用两个视点提供的图像信息，剔除光照、尺寸等因素的影响，从而实现更为准确的距离测量。
（2）测距范围广。
由于双目视觉测距技术不受光源、物体大小等因素的限制，它的测距范围比传统技术更为广泛。
（3）应用范围广泛。
双目视觉测距技术可以用于形态检测、机器人控制、医疗诊断等领域，具有很大的应用潜力。
然而，双目视觉测距技术也有一些缺点：（1）计算复杂度高。
由于需要进行多余的图像处理，双目视觉测距技术的计算复杂度比较高，需要使用高性能计算机。
（2）对环境光线敏感。
双目视觉测距技术对环境光线的变化十分敏感，需要进行相应的补偿，否则可能会影响测距精度。
3. 双目视觉测距技术应用情况目前，双目视觉测距技术已经被广泛应用于各个领域。
以下是其中一些典型应用：（1）机器人控制。
在机器人运动控制中，测量目标与机器人的距离十分重要。
双目视觉测距技术可以实现对机器人运动轨迹的高精度跟踪控制。
（2）三维成像。
在三维成像领域，双目视觉测距技术具有不可替代的地位。
通过对不同视角的图像信息进行融合处理，可以快速生成高精度的三维成像图。
（3）安防监控。
在安防监控领域，双目视觉测距技术可以快速准确地检测出目标物体距离，以及目标移动方向等相关信息，对于防范犯罪、提高治安水平具有重要的作用。
机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法
机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【摘要】工业机器人末端工具中心点(TCP)是机器人实际的运动轨迹,TCP的标定效率和精度直接影响机器人的作业质量.针对机器人平面式作业工具TCP的快速、准确标定需求,提出一种基于双目视觉的标定方法.通过改变机器人末端工具位置,结合双目视觉系统对靶标点进行测量,并进行坐标转换计算,从而求解出TCP.搭建机器人TCP标定实验平台,通过对比实验,验证了方法的正确性和有效性,满足实际机器人平面式末端工具的TCP标定要求,避免了传统接触式标定方法存在的碰撞风险.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】6页(P239-244)【关键词】平面式末端工具;TCP标定;双目视觉;非接触测量【作者】WANG Cai-dong;LI Zhi-hang;WANG Xin-jie;WANG Hui【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着工业4.0的提出与实施，以及企业人工成本的增加，工业机器人的应用也越来越广泛。
在实际应用中，机器人通过安装在末端法兰盘的工具来完成各种作业任务，而工具中心点（TCP）相对于末端位置的偏移量大多是未知的，或者是不准确的，因此需要进行机器人末端工具TCP标定。
因为机器人的TCP为其实际运动轨迹，所以其标定精度直接影响机器人的定位精度以及作业质量。
目前工业机器人的运动轨迹编程分为示教式和离线式。
前者操作简单但灵活性差，并且当机器人的末端执行器发生改变和磨损时，则需要重新进行编程。
尤其当程序较复杂时，会带来很大的不便性，严重降低了作业效率。
而离线编程是通过计算机对机器人TCP的轨迹确定，只需更改TCP的运动坐标，就能完成程序的更改，大大提高了机器人的编程效率。
因此机器人TCP的精确标定十分重要。
TCP的标定虽然可以依靠外部基准系统进行高精度标定，但其造价昂贵，且依赖性强，增加用户的使用成本。
双目视觉SLAM系统的设计与实现
双目视觉SLAM系统的设计与实现引言随着机器人技术的不断普及和发展，机器人具有了越来越多的实用价值。
其中，一种典型的机器人应用就是将机器人部署在深空、海洋等极端环境下进行探测任务。
而这些极端环境往往缺乏有效的人工干预手段，机器人必须依靠自己的感知、决策、规划和控制能力保证任务的顺利完成。
因此，如何让机器人具备自主感知和定位的能力，成为机器人科学研究的重要课题。
本文将主要介绍一种基于双目视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术的机器人自主感知与定位方案。
对于这种方案，我们首先需要了解SLAM技术的基本原理和应用场景。
同时，为了保证机器人感知和定位的精度，我们还需关注一些关键技术的细节和实现方法。
因此，本文将主要包括以下几个章节：1. 双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景2. 双目视觉系统的硬件设计与配置3. 立体匹配算法的原理和实现4. SLAM算法的原理和实现5. 结论与展望第一章双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景SLAM技术是指机器人同时通过感知和规划，实现在未知环境中实现自我定位和建立环境地图的过程。
而双目视觉SLAM技术是在SLAM基础上，利用双目视觉技术来实现云台机器人的感知和定位。
在双目视觉SLAM系统中，机器人必须同时采集两个相机的图像，并将这两个图像进行匹配，从而确定机器人在三维空间中的位置和方向。
这个过程中，机器人需要保持自身运动的平稳和稳定，否则匹配结果将产生误差。
在另一方面，为了提高SLAM的精度，机器人还需要感知它所处的环境，并生成精细的3D地图。
这样，机器人才能更加准确地进行自主定位和路径规划。
双目视觉SLAM系统的应用场景十分广泛，例如在探险、环境监测、工业生产等领域都有潜在的应用。
在搜寻失联者时，云台机器人可以使用双目视觉SLAM技术自主探索行动，感知障碍物，寻找失联者。
在无人车自主驾驶领域，双目视觉SLAM技术可以帮助车辆对自身所在的环境进行感知，实现更加精准和安全的行驶。
基于视觉跟踪的机器人测量方法与实现
基于视觉跟踪的机器人测量方法与实现刘洁;平雪良;齐飞;蒋毅【摘要】为了对自主研发的工业机器人进行校准从而提高其运动精度,提出一种采用双目视觉动态跟踪球面编号靶点的机器人标定方法,利用安装在机器人末端靶球上特征分布的编号标志点进行工作空间内任意位姿的测量,由最小二乘迭代准确辨识出机器人的几何结构参数对控制器进行补偿.利用MFC由开放式、模块化思想编制标定软件,设计视觉测量、数据处理、机器人控制等功能模块,最后通过测量实例和对比实验,验证其可靠性和准确性.实验表明,该软件测量得到的位姿数据具有较高的精度,扩大了传统视觉跟踪的视野范围;同时将识别得到的机器人模型实际几何参数进行反馈补偿,成功地将机器人绝对位置精度由3.785 mm提高到1.618 mm,姿态精度由0.235 提高到0.139.%In order to calibrate the self-developed industrial robot and improve its movement accuracy, a robot calibration method of dynamic tracking spherical target number by binocular vision was put forward. First we carried out the arbitrary position and orientation measurements in the workspace by marked-targets set on the sphere surface installed on the robot-end, which was distinguished and numbered by the particular arrangement and distribution, then accurately identified the geometry parameters of the robot by a least-square iterative and compensated them to controller.We established the calibration software including vision measurement, data processing, robot control and other modules by using MFC based on open, modular ideology, finally verified its reliability and accuracy by measuring examples and comparative experiments. Experimental results show that the pose data measured bythe software is precise, expanding the field of view of traditional visual tracking; and the identified actual geometry parameters can be compensated, successfully improving the robot positioning accuracy from 3.785 mm to 1.618 mm, as well as the orientation accuracy from 0.235 to 0.139.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2016(037)005【总页数】7页(P686-692)【关键词】空间位姿;视觉测量;工业机器人;定位误差【作者】刘洁;平雪良;齐飞;蒋毅【作者单位】江南大学机械工程学院, 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏无锡 214122;江南大学机械工程学院, 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏无锡 214122;江南大学机械工程学院, 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏无锡 214122;江南大学机械工程学院, 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP242随着工业科技的发展，机器人作为类人的自动化设备正逐步代替人类完成许多高强度、高精度、环境恶劣的工作任务，得到广泛应用。
双目视觉方案
双目视觉方案双目视觉技术是一项基于人类双眼视觉原理开发的计算机视觉技术。
通过模拟人类双眼的视觉系统，双目视觉方案可以实现对三维场景的感知和重构，为机器人、无人驾驶、智能监控等领域提供强大的视觉支持。
一、双目视觉原理的介绍双目视觉方案的基础是人类双眼之间的视差效应。
由于双眼视线的稍微不同，左右眼所看到的图像会有细微的差异。
通过比较这两个图像间的视差，我们可以计算出物体的距离信息，从而实现对三维场景的感知。
二、双目视觉方案在机器人领域的应用1. 精准定位与导航：机器人在陌生环境中需要定位和导航，而双目视觉方案可以通过测量物体与机器人的距离，帮助机器人构建地图和规划路径，实现精准定位和导航能力。
2. 目标识别与跟踪：双目视觉方案可以提供精确的物体分割和识别能力，帮助机器人快速准确地识别出目标物体，并进行跟踪。
这对于智能监控、自动化仓储等领域具有重要的应用价值。
3. 人机交互：双目视觉方案可以实现对人体姿态和表情的识别，为机器人与人类之间的交互提供更加自然和智能化的方式。
例如，机器人可以通过识别人类的手势和表情，进行更加准确的语音指令检测和情感分析。
三、双目视觉方案在无人驾驶领域的应用1. 环境感知与障碍物检测：无人驾驶汽车需要实时感知道路环境并识别障碍物，而双目视觉方案可以提供高分辨率的深度图像信息，帮助车辆准确地感知和判别道路上的物体，并做出相应的驾驶决策。
2. 路面识别与车道保持：双目视觉方案可以识别道路的纹理和标线，辅助车辆准确定位和车道保持。
通过与车载传感器的数据融合，可以实现高精度和鲁棒性的自动驾驶功能。
3. 防碰撞与智能避障：基于双目视觉方案的深度信息，无人驾驶汽车可以实时监测和预测周围环境中的障碍物，并做出适时的避障决策。
这样可以提高车辆的安全性和驾驶效果。
四、双目视觉方案的发展和前景当前，双目视觉方案在各个领域已经得到广泛的应用，然而仍存在一些挑战，如计算复杂度高、对环境光照敏感等。
随着计算机硬件和算法的不断发展，双目视觉方案有望在未来取得更大的突破，并实现更广泛的应用。
基于双目立体视觉的3D检测系统的开题报告
基于双目立体视觉的3D检测系统的开题报告一、选题背景近年来，随着机器视觉技术的快速发展，基于双目立体视觉实现的3D检测系统越来越受到人们的关注。
3D检测系统可以提供更加真实、准确的物体信息，广泛应用于工业自动化、安防监控、智能物流等领域。
本项目旨在开发基于双目立体视觉的3D检测系统，实现对三维物体的实时检测和识别。
二、项目概述本项目主要包括双目立体视觉硬件平台的设计与搭建、双目立体视觉算法的开发、3D检测系统的实时检测和识别等几个方面。
首先，需要设计和搭建一个双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像头、同步触发电路、硬件连接等。
其次，需要对于双目图像进行处理，包括对于图像的矫正、匹配、深度计算等。
算法的实现可以选择基于特征点的立体匹配算法、基于相位移动法的双目计算机视觉算法等。
最后，将算法应用于实时检测与识别系统中，能够提供对于物体的实时跟踪、姿态估计、面积计算等功能。
开发完整的3D检测系统，并做实验验证其准确度和鲁棒性。
三、项目意义本项目所开发的基于双目立体视觉的3D检测系统在工业、车联网、智能家居、医疗行业等领域具有广泛的应用和推广价值。
此外，该系统还可用于机器人、自动化生产、安防监控等领域，提高产品质量，降低生产成本，提升设备安全性能。
四、预期成果预计本项目将通过以下方面达到项目目标：1. 设计搭建双目立体视觉硬件平台；2. 完成双目立体视觉算法的开发，并发布相应的程序库；3. 搭建3D检测系统实时检测和识别平台；4. 对于系统进行实际环境下的测试，并且调试系统。
五、研究方案1. 大量学习相关文献，了解双目视觉系统的基本原理和常见算法。
2. 设计和搭建双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像机和同步触发电路。
3. 进行双目图像处理和相关算法测试。
4. 搭建基于Python的3D检测系统实时检测和识别平台。
5. 对于系统进行实际环境下的测试，并根据测试结果进行系统调整和优化。
六、可行性分析1. 目前，双目视觉技术已经相对成熟，各种算法相继提出，相应的程序库也不断完善，能够支撑本项目的研究。
基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台
基于双目视觉的目标定位与测距系统硬件平台王怡萱;张俊梅;阚江明【摘要】Autonomous target recognition and positioning issues are the base of intelligent forestry robots.This paper chooses the trunk in forestry environment as the goal,puts forward a digital video real-time processing systems hardware platform based on the binocular vision.The binocular cameras acquire the images.It calculates the three-dimensional information,then outputs the targeting and ranging results.Experimental results show that the hardware platform can complete the images acquirement and processing,and achieves the desired effect.%自主目标识别与定位问题是智能化林业机器人工作的重要基础.以林业环境中树干识别及定位为目标,设计一种基于双目视觉的数字视频实时处理系统硬件平台.使用双目摄像头采集图像,并对采集信息进行三维信息计算,输出目标定位与测距结果.实验结果表明,该硬件平台可以完成图像采集及处理功能,达到预期的实验效果.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(039)007【总页数】6页(P214-218,223)【关键词】双目视觉;目标识别;三维信息;定位;测距;视差【作者】王怡萱;张俊梅;阚江明【作者单位】北京林业大学工学院,北京100083;北京林业大学工学院,北京100083;北京林业大学工学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述随着人工智能、计算机、单片机、传感器、信息等技术的进一步发展，人们对智能机器人性能的要求也越来越高。
双目立体视觉测量原理
双目立体视觉测量原理双目立体视觉测量原理是基于人类双眼视觉的原理而设计的。
人类的双眼视觉是由于两只眼睛看到同一场景时，每只眼睛所看到的视角略微不同而产生的。
这种视角上的不同被称为视差，视差可以告诉我们观察的物体离我们有多远。
例如，当我们在街上看到一辆汽车时，我们的左眼和右眼所看到的视角略微不同，这种差异创造了视差，从而让我们知道汽车有多远。
基于这个原理，双目立体视觉测量系统利用两个相机模拟人眼的视觉，并借助计算机技术，解决了单眼视觉无法解决的某些问题。
通过对两只眼睛的视差图像进行处理，我们可以提取出三维信息，这样就可以进行测量。
在双目立体视觉测量系统中，主要有以下四个步骤：图像获取、校正、匹配、重建。
其中，图像获取是指通过两个相机获取同一物体的两幅图像；校正是指将两幅图像进行校正，使它们具有相同的视角和图像质量，从而进行匹配；匹配是指通过匹配两个图像中的像素点，得到它们之间的视差；最后，重建是指根据得到的视差图像，通过计算得到三维坐标。
图像获取是双目立体视觉测量中非常重要的一步，因为它决定了最终的测量精度。
在实际应用中，通常需要选择相机的参数、设置相机的位置和角度等，以便获得高质量的图像。
接下来的校正步骤是为了消除由两个相机拍摄角度不同和位置不同引起的视角畸变，这是为了方便生成精确的深度图像和三维坐标。
匹配是指计算两幅图像中像素的关联程度，以便测量像素之间的距离。
匹配通常采用区域匹配和特征匹配两种方法。
区域匹配是指在同一区域内找到最佳匹配的像素，而特征匹配是根据像素的特征来匹配像素。
匹配的结果是生成两个视差图像，它们显示了每个像素在水平方向上的距离。
最后，重建步骤是根据两个视差图像和相机的参数计算出每个像素的三维坐标。
这样就可以获得整个物体的三维形状和尺寸。
双目立体视觉测量系统在众多领域有广泛的应用，例如医疗、机器人、制造业、安防等。
在医疗方面，它可以帮助医生进行手术操作，提高手术精度。
在机器人领域，双目立体视觉测量系统可以帮助机器人精确测量物体的位置和形状。
双目视觉检测概述
双目视觉检测概述双目视觉检测的原理是通过两个摄像头同时从不同的角度观察同一物体，然后计算物体在两个摄像头图像中的位置差异，从而得到物体的距离。
通过计算两个摄像头的基线、焦距和物体在图像中的像素位移，可以得到物体的实际距离。
双目视觉检测可以用于室内外环境中的机器人导航、物体识别、人脸识别、手势识别等多个领域。
双目视觉检测在物体识别领域也有广泛的应用。
通过获取物体的三维形状信息，可以更加准确地进行物体识别和分类。
与传统的单目视觉检测相比，双目视觉检测可以克服物体遮挡、投影变形等问题，提高物体识别的准确性和鲁棒性。
手势识别是双目视觉检测的另一个重要应用。
通过获取手部的三维形状信息，可以实现手势的实时识别和跟踪。
与传统的单目手势识别相比，双目视觉检测可以更加准确地获取手部的形状和位置信息，提高手势识别的准确性和实时性，进一步扩展了手势识别的应用领域。
双目视觉检测的发展还面临着一些挑战和问题。
首先，双目视觉系统的精度和鲁棒性需要进一步提高，以应对复杂环境中的干扰和噪声。
其次，对于快速移动的物体，双目视觉检测的实时性和准确性也需要改进。
此外，双目视觉检测的成本较高，对硬件设备和计算资源的要求较高，需要进一步降低成本和提高效率。
总之，双目视觉检测是一种应用广泛且具有前景的技术。
通过模仿人类的双眼视觉系统，双目视觉检测可以实现对物体的三维形状、距离、运动信息等的测量和分析。
在机器人导航、物体识别、人脸识别、手势识别等领域都有重要的应用价值。
随着硬件和算法的不断进步，双目视觉检测将会得到更广泛的应用和推广。
双目相机在机器人手眼校准中的性能评估
双目相机在机器人手眼校准中的性能评估双目相机在机器人手眼校准中的性能评估在机器人技术中，手眼校准是一项关键的任务，它确保机器人能够准确地感知和操作周围的环境。
而双目相机作为一种常用的传感器，经常被用于机器人手眼校准。
本文将逐步探讨双目相机在机器人手眼校准中的性能评估。
第一步，我们需要了解双目相机的基本原理和工作方式。
双目相机由两个摄像头组成，模拟人眼的视觉系统。
它能够同时获得左右两侧的图像，并通过计算两个图像之间的视差来估计深度信息。
这种结构使得双目相机在感知和测量三维物体时具有优势。
第二步，我们需要评估双目相机的准确性。
准确性是指双目相机能够准确地测量和重建三维场景的能力。
我们可以通过比较双目相机测量的物体尺寸和实际物体尺寸之间的差异来评估其准确性。
此外，还可以使用已知大小的校准标志物来校准双目相机，并评估其重建结果的准确性。
第三步，我们需要评估双目相机的稳定性。
稳定性是指双目相机在长时间使用过程中能否保持一致的测量性能。
我们可以通过重复测量相同物体多次，并比较测量结果来评估双目相机的稳定性。
如果重复测量结果之间存在较大的差异，则说明双目相机存在稳定性问题。
第四步，我们需要评估双目相机的精度。
精度是指双目相机测量结果的精确程度。
我们可以通过与其他精确测量设备（如激光测距仪）进行对比来评估双目相机的精度。
如果双目相机的测量结果与其他设备的测量结果一致，则说明其具有较高的精度。
第五步，我们需要评估双目相机的鲁棒性。
鲁棒性是指双目相机在面对不同环境和条件时的性能表现。
我们可以将双目相机置于光线强烈变化、视野有遮挡等不同环境中，并评估其测量结果的稳定性和准确性。
如果双目相机在不同环境下都能够保持良好的性能，则说明其具有较高的鲁棒性。
综上所述，双目相机在机器人手眼校准中的性能评估需要考虑准确性、稳定性、精度和鲁棒性等方面。
通过对这些指标的评估，我们可以选择出合适的双目相机，并确保机器人能够准确地感知和操作周围的环境。
机器人视觉中的运动目标检测研究
机器人视觉中的运动目标检测研究随着人工智能技术的不断发展和普及，机器人的应用范围也越来越广泛。
机器人在工业生产和日常生活中的应用已经得到了广泛的认同。
随着视觉技术的发展，机器人视觉系统已经成为机器人的重要组成部分。
在机器人视觉系统中，运动目标检测是一项核心技术。
本文将从运动目标检测的基础、算法和应用等不同角度对机器人视觉中的运动目标检测进行探讨。
一、运动目标检测的基础机器人视觉中的运动目标检测是指机器人通过对场景中物体的运动状态进行分析，从而判断出场景中是否存在运动目标，并最终对其进行跟踪和识别。
在进行运动目标检测之前，需要对机器视觉系统进行训练和学习，从而使其具备足够的识别和分析能力。
同时，运动目标检测还需要掌握基础的计算机视觉算法以及对网络通信、图像采集和处理等方面的专业技术。
二、运动目标检测的算法机器人视觉中的运动目标检测算法有多种，其中比较常用的有光流法、背景差分法、粒子滤波法等。
这些算法可以通过对场景中物体的运动状态进行分析，从而确定是否存在运动目标。
其中，光流法是一种基于局部像素点之间的关系的运动目标检测算法。
通过对像素点之间的运动关系进行分析，可以确定场景中是否存在运动目标。
背景差分法则是通过对场景中运动目标和背景部分的差异进行分析，从而确定运动目标的位置和状态。
粒子滤波法则是一种基于随机采样的运动目标检测算法。
通过对场景中物体的运动状态进行多次采样和重复计算，可以获得运动目标的具体位置和状态。
三、运动目标检测的应用机器人视觉中的运动目标检测在工业自动化和家庭机器人等领域都有广泛的应用。
在工业自动化领域中，运动目标检测可以应用于物体的自动捕捉和机器人的自主导航等方面。
在家庭机器人领域中，运动目标检测则可以应用于人脸识别、对象跟踪和智能家居等方面。
此外，运动目标检测技术还可以应用于无人驾驶、视频监控和病理学等多种领域。
四、发展和展望目前，机器人视觉中的运动目标检测技术还存在一些瓶颈和挑战，例如目标跟踪精度不足、算法复杂度过高和环境适应性不强等问题。
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万方数据
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基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测
作者：岁波， 都东， 陈强， 孙振国， 韩翔宇
作者单位：清华大学机械工程系,北京,100084
刊名：
机械工程学报
英文刊名：CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
年，卷(期)：2003,39(5)
被引用次数：13次
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本文链接：/Periodical_jxgcxb200305017.aspx。