机器人视觉PPT课件
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机器人视觉技术及应用教学课件(共8章)第1章 机器视觉技术概述
为工业增智 为教育赋能
14
机器视觉技术概述
2
机器视觉系统概念
2.1
机器视觉系统概念
15
2.1 机器视觉系统概念
机器视觉系统概念
• 机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传 送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布的亮度、颜色等信息， 转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别 的结果来控制现场的设备动作。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
镜头焦距f
视 野
工作距离d
相 机
范
靶
围
面
W
m
f=m*d/W
为工业增智 为教育赋能
25
3.3 CCD摄像机
CCD摄像机
• 目前CCD摄像机以其小巧、 可靠、清晰度高等特点在 商用与工业领域都得到了 广泛地使用。CCD摄像机 按照其使用的CCD器件可 以分为线阵式（卷帘快门） 和面阵式（全局快门）两 大类。
研究小组，于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论； • 20世纪80年代到20世纪90年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展，新概念，新方法，
1.1 机器视觉的起源与发展
• 在中国，视觉技术的应用开始于20世纪90年代，但在各行业的应用几乎一片空白。到21世 纪，视觉技术开始在自动化行业成熟应用
为工业增智 为教育赋能
19
3.1 机器视觉系统
• 此外，还有以智能相机为中心的机器视觉系统形态，将照明、成像、处理内置于相机内部， 一台相机即可完成机器视觉系统的全部功能。
为工业增智 为教育赋能
20
3.2 光源照明技术与光学镜头
2024版02060_EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件
EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件REPORTING2023 WORK SUMMARY目录•EPSON机器人视觉概述•EPSON机器人视觉系统组成•EPSON机器人视觉图像处理技术•EPSON机器人视觉识别与定位技术•EPSON机器人视觉检测与测量技术•EPSON机器人视觉系统集成与应用案例PART01 EPSON机器人视觉概述EPSON机器人视觉定义与发展定义EPSON机器人视觉是EPSON公司研发的一种基于图像处理和计算机视觉技术的自动化检测系统，旨在通过模拟人类视觉功能，实现对物体形状、颜色、纹理等特征的识别、定位和测量。
发展历程自20世纪80年代起，EPSON开始致力于机器人视觉技术的研究与应用。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，EPSON机器人视觉系统逐渐实现了从二维到三维、从静态到动态、从单一到多元的检测与识别能力。
智能家居在家庭环境中，EPSON 机器人视觉技术可实现家居设备的自动识别和控制、家庭安全的自动监控和报警等，提高家居生活的便捷性和安全性。
工业制造在自动化生产线中，EPSON 机器人视觉系统可用于零部件的自动识别和定位、产品质量的自动检测等，提高生产效率和产品质量。
物流仓储在智能仓储系统中，EPSON 机器人视觉技术可实现货物的自动识别和分类、库位的自动规划和优化等，提高物流效率和准确性。
医疗卫生EPSON 机器人视觉系统可用于医疗影像的自动分析和诊断、手术机器人的自动导航和定位等，提高医疗水平和效率。
高精度识别高速处理灵活配置易用性EPSON机器人视觉系统采用先进的图像处理和计算机视觉算法，可实现高精度的物体识别和定位。
EPSON机器人视觉系统支持多种硬件配置和软件定制，可根据用户需求进行灵活配置和扩展。
EPSON机器人视觉系统具备高性能的计算能力，可实现高速的图像处理和数据分析。
EPSON机器人视觉系统提供友好的用户界面和简单易用的操作方式，方便用户进行使用和维护。
机器人视觉应用PPT课件
第20页/共42页
3. 锐化 与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分，使轮廓增强可以采用锐
化处理
第21页/共42页
二、图像的分离 1. 图像的边沿检测
边沿检测作为各种物体检测算法的最初预处理步骤，在机器人视觉中具有 重要的作用。
（1）基本公式 从原理上看，绝大多数边沿检测方法的主导思想是局部微分算子的计
第8页/共42页
第9页/共42页
一、机器人视觉系统的硬件系统 机器人视觉系统的硬件组成： （1）景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器 和结构光设备等。 （2）视频信号数字化设备。 （3）视频信号快速处理器：如DSP系统。 （4）计算机及其外设。 （5）机器人及其控制器。
第24页/共42页
（3）阈值化 图像阈值是工业机器人视觉系统进行物体检测的主要技术之一，尤其
是对于高数据吞吐量的应用，阈值化更为有效。
可分割的强度直方图 (a)利用单一阈值分割；(b)多阈值分割
第25页/共42页
2. 图像的边沿连接和边界检测 在理想情况下，检测强度不连续性的方法给出的应当只是那些位于物体
第37页/共42页
另一种视觉导引的应用也是起始于汽车工业，即焊接机器人的视觉导 引——焊缝跟踪。汽车工业使用的机器人大约一半是用于焊接。
第38页/共42页
另一典型的应用是荷兰Oldelft公司研制Seampilot视觉系统。该系统 已被许多机器人公司用于组成视觉导引焊接机器人。
第39页/共42页
第15页/共42页
第节 视觉信息的处理
第16页/共42页
视觉处理过程及方法
视觉信息的处理如图所示，包括预处理、分割、特征抽取和识别四个模块。
第17页/共42页
3. 锐化 与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分，使轮廓增强可以采用锐
化处理
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二、图像的分离 1. 图像的边沿检测
边沿检测作为各种物体检测算法的最初预处理步骤，在机器人视觉中具有 重要的作用。
（1）基本公式 从原理上看，绝大多数边沿检测方法的主导思想是局部微分算子的计
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一、机器人视觉系统的硬件系统 机器人视觉系统的硬件组成： （1）景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器 和结构光设备等。 （2）视频信号数字化设备。 （3）视频信号快速处理器：如DSP系统。 （4）计算机及其外设。 （5）机器人及其控制器。
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（3）阈值化 图像阈值是工业机器人视觉系统进行物体检测的主要技术之一，尤其
是对于高数据吞吐量的应用，阈值化更为有效。
可分割的强度直方图 (a)利用单一阈值分割；(b)多阈值分割
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2. 图像的边沿连接和边界检测 在理想情况下，检测强度不连续性的方法给出的应当只是那些位于物体
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另一种视觉导引的应用也是起始于汽车工业，即焊接机器人的视觉导 引——焊缝跟踪。汽车工业使用的机器人大约一半是用于焊接。
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另一典型的应用是荷兰Oldelft公司研制Seampilot视觉系统。该系统 已被许多机器人公司用于组成视觉导引焊接机器人。
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第节 视觉信息的处理
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视觉处理过程及方法
视觉信息的处理如图所示，包括预处理、分割、特征抽取和识别四个模块。
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机器人的眼睛ppt课件
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• CCD 数字摄像头 (charge couple device)：互补金属氧化 物半导体 ——现在电脑市场上的摄像头基本以数字摄像 头为主，而数字摄像头中又以使用新型数据传输接口的 USB数字摄像头为主，目前市场上可见的大部分都是这种 产品。 CCD的优点是灵敏度高，噪音小，信噪比大。但是生产 工艺复杂、成本高、功耗高。 目前只有少数几个厂商例如索尼、松下等掌握这种技术。
.
• 3、自动白平衡调整（AWB） 定义：要求在不同色温环境下，照白色的物体， 屏幕中的图像应也是白色的。 色温表示光谱成份，光的颜色。色温低表示长波 光成分多。 当色温改变时，光源中三基色（红、绿、蓝）的 比例会发生变化，需要调节三基色的比例来达到 彩色的平衡，这就是白平衡调节的实际。
.
4、图像压缩方式 JPEG：(joint photographic expert group) 静态图像压缩方式。一种有损图像的压缩方式。 压缩比越大，图像质量也就越差。当图像精度要 求不高存储空间有限时，可以选择这种格式。目 前大部分数码相机都使用JPEG格式。 5、彩色深度（色彩位数） 反映对色彩的识别能力和成像的色彩表现能力 实际就是A/D转换器的量化精度，是指将信号分 成多少个等级。常用色彩位数（bit）表示。 彩色深度越高，获得的影像色彩就越艳丽动人。
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3.结构和组件
1、 镜头（LENS） 透镜结构，由几片透镜组成，一般有塑胶 透镜(plastic)或玻璃透镜(glass)。
通常摄像头用的镜头构造有：1P、2P1G1P、 1G2P、2G2P、4G等。（P、G分别代表塑胶透镜和 玻璃透镜,如1G1P表示这款摄像头的镜头由一片塑胶 透镜和一片玻璃透镜组成 ）透镜越多，成本越高；玻 璃透镜比塑胶贵。因此一个品质好的摄像头应该是采 用玻璃镜头，成像效果就相对塑胶镜头会好。现在市 场上的大多摄像头产品为了降低成本，一般会采用塑胶镜头或 半塑胶半玻璃镜头（即：1P、2P、1G1P、1G2P等
• CCD 数字摄像头 (charge couple device)：互补金属氧化 物半导体 ——现在电脑市场上的摄像头基本以数字摄像 头为主，而数字摄像头中又以使用新型数据传输接口的 USB数字摄像头为主，目前市场上可见的大部分都是这种 产品。 CCD的优点是灵敏度高，噪音小，信噪比大。但是生产 工艺复杂、成本高、功耗高。 目前只有少数几个厂商例如索尼、松下等掌握这种技术。
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• 3、自动白平衡调整（AWB） 定义：要求在不同色温环境下，照白色的物体， 屏幕中的图像应也是白色的。 色温表示光谱成份，光的颜色。色温低表示长波 光成分多。 当色温改变时，光源中三基色（红、绿、蓝）的 比例会发生变化，需要调节三基色的比例来达到 彩色的平衡，这就是白平衡调节的实际。
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4、图像压缩方式 JPEG：(joint photographic expert group) 静态图像压缩方式。一种有损图像的压缩方式。 压缩比越大，图像质量也就越差。当图像精度要 求不高存储空间有限时，可以选择这种格式。目 前大部分数码相机都使用JPEG格式。 5、彩色深度（色彩位数） 反映对色彩的识别能力和成像的色彩表现能力 实际就是A/D转换器的量化精度，是指将信号分 成多少个等级。常用色彩位数（bit）表示。 彩色深度越高，获得的影像色彩就越艳丽动人。
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3.结构和组件
1、 镜头（LENS） 透镜结构，由几片透镜组成，一般有塑胶 透镜(plastic)或玻璃透镜(glass)。
通常摄像头用的镜头构造有：1P、2P1G1P、 1G2P、2G2P、4G等。（P、G分别代表塑胶透镜和 玻璃透镜,如1G1P表示这款摄像头的镜头由一片塑胶 透镜和一片玻璃透镜组成 ）透镜越多，成本越高；玻 璃透镜比塑胶贵。因此一个品质好的摄像头应该是采 用玻璃镜头，成像效果就相对塑胶镜头会好。现在市 场上的大多摄像头产品为了降低成本，一般会采用塑胶镜头或 半塑胶半玻璃镜头（即：1P、2P、1G1P、1G2P等
2024版《机器人》PPT课件中班美术
•机器人世界简介•美术风格机器人欣赏•机器人创意绘画教程•儿童机器人美术作品展示•机器人主题手工制作活动•机器人美术课程总结与展望机器人世界简介机器人是一种能够自动执行任务的机器系统。
它们可以通过传感器、控制器和执行器等设备实现各种复杂功能。
机器人具有自主性、适应性、交互性和智能性等特点。
机器人定义与特点0102 03第一代机器人示教再现型机器人，通过人工操作进行示教，能记忆和再现操作过程。
第二代机器人感觉型机器人，具有视觉、听觉、触觉等感觉功能，能对环境变化做出反应。
第三代机器人智能型机器人，具有自主学习和决策能力，能适应各种复杂环境和任务。
机器人发展历程机器人应用领域工业制造自动化生产线、焊接、装配等。
医疗服务手术协助、康复训练、护理等。
军事应用侦察、排雷、作战等。
太空探索星球探测、空间站维护等。
美术风格机器人欣赏03在幼儿美术教育中的应用通过绘画、手工等艺术形式，培养幼儿的想象力和创造力，感受卡通风格机器人的魅力。
01特点造型简洁、色彩鲜艳、形象夸张02代表作品《铁臂阿童木》、《变形金刚》等特点形态逼真、细节丰富、科技感强代表作品电影《终结者》系列中的机器人形象在幼儿美术教育中的应用引导幼儿观察和理解机器人的结构和功能，通过绘画和手工制作培养幼儿的观察力和表现力。
抽象风格机器人特点造型抽象、线条流畅、富有创意代表作品艺术家创作的抽象机器人雕塑、画作等在幼儿美术教育中的应用激发幼儿的想象力和创造力，通过自由创作表现自己心目中的机器人形象，培养幼儿的审美能力和艺术素养。
机器人创意绘画教程选择一个圆形或方形作为机器人的头部，确定其大小和位置。
绘制机器人的头部绘制机器人的身体绘制机器人的四肢选择一个长方形或圆柱形作为机器人的身体，与头部相连接。
为机器人添加两条手臂和两条腿，可以选择直线或曲线形状，使其具有动态感。
030201绘制基本形状与结构在机器人头部绘制眼睛、嘴巴等面部特征，可以使用简单的几何形状或线条。
机器人视觉PPT课件
More You Know, The More Powerful You Will Be
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
空间滤波
图像增强 均值滤波
中值滤波
11
边缘检测
人眼视觉系统认识目标：
1. 把图像边缘与背景分离出来 2. 感知图像细节，并辨认出图像的轮廓
数字图像的边缘检测
边缘检测算法： 1. 滤波(滤波器在降低噪声的同
时也导致了边缘强度的损失)
2. 增强（边缘增强一般通过计
算梯度幅值来完成）
3. 检测（确定那些点是梯度幅
在图像处理中，不同阶次的矩是常 用的描述图像信息的统计特征，且具有 一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的 匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像 良好的描述特性，采用不变矩阵来描述 图像之间的相似度，并且不受几何失真 影响。
基于不变矩阵的匹配算法流程图
15
图像特征提取与匹配
分类方式 是否要标定参照物 所用模型不同 摄像机个数 求解参数的结果
解题方法 标定块的不同 定标步骤 内部参数是否可变 摄像机运动方式
标定方法 传统的摄像机标定、摄像机自标定 线性（小孔模型）和非线性 单摄像机、多摄像机 显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元 素为定标参数） 解析法、神经网络、遗传算法 立体、平面 两步法、三步法、四步法 可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定 非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标 定
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
空间滤波
图像增强 均值滤波
中值滤波
11
边缘检测
人眼视觉系统认识目标：
1. 把图像边缘与背景分离出来 2. 感知图像细节，并辨认出图像的轮廓
数字图像的边缘检测
边缘检测算法： 1. 滤波(滤波器在降低噪声的同
时也导致了边缘强度的损失)
2. 增强（边缘增强一般通过计
算梯度幅值来完成）
3. 检测（确定那些点是梯度幅
在图像处理中，不同阶次的矩是常 用的描述图像信息的统计特征，且具有 一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的 匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像 良好的描述特性，采用不变矩阵来描述 图像之间的相似度，并且不受几何失真 影响。
基于不变矩阵的匹配算法流程图
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图像特征提取与匹配
分类方式 是否要标定参照物 所用模型不同 摄像机个数 求解参数的结果
解题方法 标定块的不同 定标步骤 内部参数是否可变 摄像机运动方式
标定方法 传统的摄像机标定、摄像机自标定 线性（小孔模型）和非线性 单摄像机、多摄像机 显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元 素为定标参数） 解析法、神经网络、遗传算法 立体、平面 两步法、三步法、四步法 可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定 非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标 定
机器人技术及应用-机器人视觉系统应用举例课件
机器人技术及应用-机器人视觉系统应用举例课件一、引言随着科技的不断发展，机器人技术正逐渐走入人们的生活中。
而作为机器人重要的感知系统之一，视觉系统在机器人领域中扮演着重要的角色。
本次课程将介绍机器人视觉系统的基本原理、关键技术以及在各个领域中的应用举例，帮助学习者深入了解机器人视觉技术的应用和发展方向。
二、机器人视觉系统基本原理1. 机器人视觉传感器机器人视觉系统主要通过摄像头等传感器获取外部环境的图像信息，通过图像处理算法对图像信息进行分析和处理，最终实现对外界环境的感知。
2. 图像处理算法图像处理算法是机器人视觉系统的核心技术之一，包括特征提取、目标检测、目标跟踪、三维重建等技术，通过这些算法实现对图像数据的高效处理和分析。
3. 视觉定位与导航利用视觉系统获取周围环境信息，实现机器人的自主定位和导航，是机器人视觉系统的重要应用之一。
4. 计算机视觉与深度学习计算机视觉与深度学习技术的不断进步为机器人视觉系统的发展提供了强大的支持，使得机器人在图像识别、场景分析等方面取得了长足的进步。
三、机器人视觉系统应用举例1. 工业生产领域在工业自动化领域，机器人视觉系统可以用于产品检测、物料识别、装配操作等多个环节。
在汽车生产线上，机器人视觉系统可以快速准确地识别零部件并进行自动化装配，提高生产效率和产品质量。
2. 服务机器人领域在服务机器人领域，机器人视觉系统用于实现环境感知、人脸识别、姿态识别等功能。
家庭服务机器人可以通过视觉系统感知家庭环境，了解主人的需求，并进行相应的服务，如清洁、照料等。
3. 农业领域在农业领域，机器人视觉系统可以用于作物检测、病虫害识别、自动化喷洒等工作。
农业机器人通过视觉系统可以实现对作物长势、病害的实时监测，提高农作物的产量和质量。
4. 医疗领域在医疗领域，机器人视觉系统可以用于辅助医生进行手术、病灶检测等工作。
通过高精度的视觉系统，机器人可以实现微创手术、精准定位等功能，为医疗领域带来了巨大的变革。
机器人ppt(共21张PPT)
明确机器人行为规范和道德 标准，确保其行为符合社会 伦理要求。
提高机器人自主决策技术的 可靠性和安全性，降低伦理 风险。
提高公众对机器人伦理问题 的认识，鼓励公众参与讨论 和制定相关政策。
法律法规现状及完善建议
01
02
03
04
05
当前法律法规概述 法律空白与挑战
制定专门针对机器 加强国际合作与交 建立机器人法律监
机器人在工业生产中的应用将大幅提高生产效率和 质量，降低人力成本，推动制造业转型升级。
智能时代创造更多就业机会
机器人产业的发展将创造更多的就业机会，涉及研 发、生产、销售、服务等多个环节，为社会提供更 多就业岗位。
THANKS
感谢观看
加强政策扶持和资金投入
政府应加大对机器人产业的扶持力度，制定相关政策和措施，引导社 会资本投入机器人产业。
促进产学研用协同创新
加强企业、高校、科研机构之间的合作与交流，推动机器人技术的研 发和应用创新。
培养高素质人才队伍
重视机器人领域人才的培养和引进，建立完善的人才培养和激励机制， 为机器人产业发展提供强有力的人才保障。
人的法…
流
管机制
目前，各国针对机器人的法 律法规尚不完善，主要集中 在机器人安全、隐私保护等 方面。
机器人在许多领域的应用超 明确机器人的法律地位和责 出了现有法律框架的范围， 任，规范其设计、生产、使 如自动驾驶、医疗机器人等， 用和管理等方面的行为。 需要制定相应的法律法规加 以规范。
各国应加强在机器人法律领 域的合作与交流，共同应对 机器人带来的挑战。
设立专门的监管机构，负责 监督和管理机器人的研发、 生产和使用过程，确保其符 合法律法规要求。
社会影响与公众认知调整
工业机器人视觉系统组成及介绍 PPT
（3）扫描方式 隔行扫描相机、逐行扫描相机
（4）分辨率大小 普通分辨率相机、高分辨率相机
（5）输出信号方式 模拟相机、信号速度 普通速度相机、高速相机
（8）响应频率范围 可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等
2. 像素深度（Pixel Depth）：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于 数字相机机一般还会有10Bit、12Bit、14Bit等。
3. 最大帧率（Frame Rate）/行频（Line Rate）：相机采集传输图像的速率， 对于面阵相机一般为每秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于线阵相机为每秒 采集的行数（Lines/Sec.）。
9.触发方式（对于同步非常重要！）：硬触发（控制高低电平来进行 快门曝光的控制），软触发（通过软件主动查询信号或仪器当前状态， 符合条件则控制系统采集信号，精度不如硬触发）。
CCD & CMOS靶面 越大，则对应的视 野角越大。
1.工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实 不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一 般的数码相机是做不到这些的。
3.电致发光光源。在电场作用下，使固体物质发光的光源。它将 电能直接转变为光能。包括场致发光光源和发光二极管两种。
1.镜面反射 2.漫反射 3.定向投射 4.漫投射 5.背反射 6.吸收
实际的物体要比 上述简单模型复杂得多。因此，为实物找一个合适的光源常常
需要大量的实验。
3.相机的主要参数 4.工业相机与普通相机的区别 5.工业相机选型的依据 （1）应用的不同 （2）分辨率的选择 （3）与镜头的匹配 （4）相机帧数选择 6.几种摄像机的参数实例
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本 质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。
（4）分辨率大小 普通分辨率相机、高分辨率相机
（5）输出信号方式 模拟相机、信号速度 普通速度相机、高速相机
（8）响应频率范围 可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等
2. 像素深度（Pixel Depth）：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于 数字相机机一般还会有10Bit、12Bit、14Bit等。
3. 最大帧率（Frame Rate）/行频（Line Rate）：相机采集传输图像的速率， 对于面阵相机一般为每秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于线阵相机为每秒 采集的行数（Lines/Sec.）。
9.触发方式（对于同步非常重要！）：硬触发（控制高低电平来进行 快门曝光的控制），软触发（通过软件主动查询信号或仪器当前状态， 符合条件则控制系统采集信号，精度不如硬触发）。
CCD & CMOS靶面 越大，则对应的视 野角越大。
1.工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实 不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一 般的数码相机是做不到这些的。
3.电致发光光源。在电场作用下，使固体物质发光的光源。它将 电能直接转变为光能。包括场致发光光源和发光二极管两种。
1.镜面反射 2.漫反射 3.定向投射 4.漫投射 5.背反射 6.吸收
实际的物体要比 上述简单模型复杂得多。因此，为实物找一个合适的光源常常
需要大量的实验。
3.相机的主要参数 4.工业相机与普通相机的区别 5.工业相机选型的依据 （1）应用的不同 （2）分辨率的选择 （3）与镜头的匹配 （4）相机帧数选择 6.几种摄像机的参数实例
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本 质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。
第6章 机器人视觉PPT课件
第一部分 响应机器
第六章 机器人视觉
概念一
•
“机器人视觉(computer vision)”这个学
科所研究的问题领域十分广阔，不仅包括通用技
术，而且也包括为数众多的专用技术——如字符
识别、相片解释、脸谱识别、指纹识别和机器人
控制等等。
• 机器人视觉的困难主要来源于难以控制的照明、 影像和复杂而难以描述的物体，如那些室外场景 中的物体、非刚性物体或啮合其他物体的物体。 其中有些困难在人造环境中（如建筑物的室内景 观）可得以减轻，而且在这种环境中研究计算机 视觉往往更成功。
有很多把场景特性与线条画的元素相结合的策略。这 样的结合称为“解释(interpreting)”线条画。
一种解释线条画的策略
在这种策略中，已知场景仅包含平面，从而使相交于一 点的平面不超过三个(这种平面组合体称为“三面体顶点多 面体(trihedral vertex polyhedral)”)。
典型例子：它是一个由边界墙、地板、 天花板和一地板上的正方体组成的室 内场景。在这样的场景中，由两个相 交平面组成的场景的边缘只有三种。 一种边缘的两个相交平面的其中一个 遮住了另一个(即在场景中只能看见 其中的一个平面)，这种边缘称为 “occlude”。箭头沿边缘的指向使 得遮住另一个平面的平面位于箭头的 右边。另两种边缘的两个相交平面在 场景中均可见。其中形成的凸边称为 “刀刃(blade)”，图中的标记为加 号(十)；形成的凹边称为“折痕 (fold)”，图中的标记为减号(—)。
1)一个区域由类似的成分组成。常用的同质特性 (homogeneity property)如下：
(a)在这个区域中，像素的亮度值之间的差别不超过某 个ε。
(b)k次多项式(k的值比较低且事先指定)的表面可与此 区域内像素的亮度值以小于ε的最大误差(即表面与区域亮 度值之间的误差)拟合。
第六章 机器人视觉
概念一
•
“机器人视觉(computer vision)”这个学
科所研究的问题领域十分广阔，不仅包括通用技
术，而且也包括为数众多的专用技术——如字符
识别、相片解释、脸谱识别、指纹识别和机器人
控制等等。
• 机器人视觉的困难主要来源于难以控制的照明、 影像和复杂而难以描述的物体，如那些室外场景 中的物体、非刚性物体或啮合其他物体的物体。 其中有些困难在人造环境中（如建筑物的室内景 观）可得以减轻，而且在这种环境中研究计算机 视觉往往更成功。
有很多把场景特性与线条画的元素相结合的策略。这 样的结合称为“解释(interpreting)”线条画。
一种解释线条画的策略
在这种策略中，已知场景仅包含平面，从而使相交于一 点的平面不超过三个(这种平面组合体称为“三面体顶点多 面体(trihedral vertex polyhedral)”)。
典型例子：它是一个由边界墙、地板、 天花板和一地板上的正方体组成的室 内场景。在这样的场景中，由两个相 交平面组成的场景的边缘只有三种。 一种边缘的两个相交平面的其中一个 遮住了另一个(即在场景中只能看见 其中的一个平面)，这种边缘称为 “occlude”。箭头沿边缘的指向使 得遮住另一个平面的平面位于箭头的 右边。另两种边缘的两个相交平面在 场景中均可见。其中形成的凸边称为 “刀刃(blade)”，图中的标记为加 号(十)；形成的凹边称为“折痕 (fold)”，图中的标记为减号(—)。
1)一个区域由类似的成分组成。常用的同质特性 (homogeneity property)如下：
(a)在这个区域中，像素的亮度值之间的差别不超过某 个ε。
(b)k次多项式(k的值比较低且事先指定)的表面可与此 区域内像素的亮度值以小于ε的最大误差(即表面与区域亮 度值之间的误差)拟合。
第九章视觉交互机器人PPT课件
实验步骤 二、视觉交互机器人综合实验：
face_detection_emotion_demo.py
面部进行分割 获取嵌入层 面部表情预测 人名及表情信息标注
实验步骤
二、视觉交互机器人综合实验：结果展示 • 原始图片：
• 识别人脸及进行切割：
• 完成姓名及表情标注：
实验步骤
二、视觉交互 验 机器人综合实 • 程序执行输出日志如下：
实验步骤
一、基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类
2. 网络设计 基于深度学习的人脸表情识别算法分为3部分：
人脸预处理 表情特征提取 表情分类
实验步骤
一、基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类 2. 网络设计 精简模式mini_Xception结构
实验步骤
二、视觉交互机器 人综合实验
• face_detection_emotion_demo.py 导入包 实例化数据流图 加载训练好的表情识别模型包 图片归一化处理 进一步进行堆叠处理 面部进行分割 获取嵌入层 面部表情预测 人名及表情信息标注
实验步骤
二、视觉交互机器人综合实验： y face_detection_emotion_demo.p 导入包 实例化数据流图 加载训练好的表情识别模型包 图片归一化处理 进一步进行堆叠处理
实现上述功能所需的关键技术有二： • 人脸识别 • 表情识别（步骤一已实现）
实验步骤
二、视觉交互机器人综合实验
• 代码架构： trained_models：模型目录
trained_models/detect_models ： 人脸识别模型 trained_models/emotion_models：表情识别模型 face_bases：人脸库 images：待识别图像 src:可复用的代码文件
机器视觉应用(共25张PPT)
精度估算：视野宽度ｘ精度估算值 精度精确计算：视野／分辨率
１３０万
２００万
５００万
１２８０ｘ１０２４ １６００ｘ１２００ ２４８０ｘ２０４８
１／１.８“
１／１.８“
２／３“
１／１０００
１／１２００
１／２０００
视野：相机拍摄的范围
举例：
视野：８０ｘ６０ｍｍ
分辨率：１２８０ｘ１０２４
精度估算值：１／１０００
９.５９ ６.１４ ４.５３ ３.２０
１／１.８“
３２.７８ ２３.７８ １８.６８ １２.０１ ８.８７ ６.２７
２／３“
４２.０９ ３０.８１ ２４.２９ １５.６７ １１.５８ ８.１９
工作距离估算 工作距离
工作距离估算＝〔视野宽度／２〕／ｔａｎ〔视场角／２〕
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ
相机感光芯片：１／１.８“
ViTEX视觉控制器
相机
定位对象
通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定 位，让机器人能够正确的抓取 起物体。通过另一个相机对小 视野的局部特征进行精定位
粗定位相机
检测对象
检测对象 通用机器人
精定位相机
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机对位贴合
通过两个相机，分别拍摄两个 需要对位的物体，获得两者的 相对坐标。通过标定，把两者 及机器人的坐标系统一到一个 坐标系。机器人修正贴合的位 置对准进行贴合
定位相机１ 贴合对象１
定位相机２ 贴合对象2 通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
机器人视觉技术及应用教学课件
高速度：机器人视 觉技术将不断优化 算法和硬件结构， 提高处理速度和响 应速度，实现更快 速、更高效的工作 流程。
高稳定性：未来机 器人视觉技术将更 加注重稳定性和可 靠性，提高机器人 的适应性和抗干扰 能力，保证机器人 在各种复杂环境下 的稳定运行。
多模态融合发展
视觉与听觉融合：通过多模态传感器融合技术，提高机器人对环境的感知和理解能力 视觉与触觉融合：结合机器人触觉传感器，实现对物体的精确识别和操作 视觉与嗅觉融合：通过引入嗅觉传感器，机器人能够感知气味并应用于特定场景 多模态自主学习：机器人能够通过多模态融合技术实现自主学习和适应不同环境
02 机器人视觉系统的组成
图像采集设备
相机：用于捕捉目标图像，转 换为数字信号
镜头：控制相机的光线，影响 图像的清晰度和亮度
光源：提供合适的光线，提高 图像的对比度和清晰度
图像采集卡：将相机捕捉的图 像转换为计算机可识别的数字 信号
图像处理设备
图像传输设备：将采集到的 图像传输到计算机或其他设 备
机器人视觉技术的发展趋势：随着计算机视觉技术的不断发展，机器人视觉技术也在不断 进步和完善，未来将更加注重实时性、自主性和智能化。
机器人视觉技术的发展历程
机器人视觉技术的起源 机器人视觉技术的发展阶段 机器人视觉用领域
工业自动化：机器人视觉技术用于检测、 识别和定位物体，提高生产效率和产品 质量
组成：控制系统通常由控制器、传感器、执行器等组成，其中控制器是控制系统的核心部 件，负责接收和处理来自视觉系统的图像信息，并控制机器人的运动轨迹和操作。
应用：控制系统在机器人视觉技术中有着广泛的应用，如工业自动化、医疗诊断、军事侦 察等领域。
03 机器人视觉的关键技术
第五章 机器人的视觉
１．去噪
原始图像中不可避免地会包括许多噪声，如传 感器噪声、量化噪声等。
２．灰度变换
由于光照等原因，原始图像的对比度往往不理 想，利用各种灰度变换处理可以增强图像的对比度。
３．锐化
与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分， 使轮廓增强，可以采用锐化处理。
二、图像的分离
１．图像的边缘检测 (1)基本公式 (2)梯度算子 (3)阈值化
2. 机器人视觉的软件系统组成 （１）计算机系统软件 选用不同类型的计算机，就有不同的操作 系统和它所支撑的各种语言、数据库等。 （２）机器人视觉信息处理算法 图像预处理、分割、描述、识别和解释等 算法。 （３）机器人控制软件。 机器人控制软件
二、CCD原理 原理
视觉信息通过视觉传感器转换成电信号。在 空间采样和幅值变化后，这些信号就形成了一幅 数字图像。机器人视觉使用的主要部件是电视摄 象机，它由摄象管或固态成像传感器及相应的电 子线路组成。固态成像传感器的关键部分有两种 类型，一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电 荷注入器件(CID)。与具有摄象管的摄象机相比， 固态成像器件有若干优点，它体积小、寿命长、 功耗低、图像质量高、灵敏度高、抗震动等优点。
§5.2 机器人的视觉系统的组成及其原理 一、机器人视觉系统的硬件系统
１. 机器人视觉系统的硬件组成
（１）景物和距离传感器 常用的有摄象机、CCD图像传感器、超声波传 感器和结构光设备等。 （２）视频信号数字话设备 其任务是把摄象机或CCD输出的信号转换成方 便计算和分析的数字信号。
１. 机器人视觉系统的硬件组成 （３）视频信号快速处理器，视频信号时实、 视频信号快速处理器，视频信号时实、 快速、并行运算的硬件设备： 快速、并行运算的硬件设备：如DSP系统。 （４）计算机及其外设 根据系统的需要可以选择不同的计算机及其外设 来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 （５）机器人或机械手及其控制器。 机器人或机械手及其控制器。
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数字相机
内部集成了A/D转换电路，可 直接将图像信号转化为数字 信号
优点：可以有效的避免图像 传输路线中的干扰，对外信 号的输出可以使用更加高速 和灵活的数字信号协议，可 以做各种分辨率形式 缺点：成本高
像元排列方式 适用性
面阵相机
线阵相机
面阵CCD相机：拍摄速度快， 线阵CCD相机：用于被测物体运
15
图像特征提取与匹配
基于不变矩阵的特征提取与匹配
在图像处理中，不同阶次的矩是常 用的描述图像信息的统计特征，且具有 一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的 匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像 良好的描述特性，采用不变矩阵来描述 图像之间的相似度，并且不受几何失真 影响。
9
图像采集卡
图像采集卡
图像采集卡的基本组成模块
图像采集卡（Image Grabber),它将摄像机的图像视频信号，以帧为单位， 送到计算机的内存和VGA帧存，供计算机处理、存储、显示和传输等使用。
10
图像预处理
图像预处理
图像预处理的主要目的是消除图像中无 关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关 信息的可检测性和最大限度地简化数据，从 而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的 可靠性。
机器视觉主要由视觉传感器（如工业相机）代替人眼获取客观事物的图 像，利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为，从图像中 提取信息，并进行处理与分析，最终用于实际的检测、测量与控制。
2
机器视觉
机器视觉（Machine Vision）是指光学的装置和非接触的传感 器自动的接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得 所需信息或用于控制机器运动的装置。
机器视觉
高朋飞 2015200781
视觉检测技术
视觉检测技术是精密测试技 术领域内最具有发展潜力的新技 术，它综合运用了电子学、光电 探测、图象处理和计算机技术， 将机器视觉引入到工业检测中， 实现对物体（产品或零件）三维 尺寸或位置的快速测量，具有非 接触、速度快、柔性好等突出优 点，在现代制造业中有着重要的 应用前景。
料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放 在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范 围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
4
机器视觉
视觉检测中图 像处理流程图
典型的机器视觉系统：光源，镜头，相机，图像处理单元 （图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通信/输入输出单 元等。
5
光源
值—梯度幅值阈值判据）
4. 定位（边缘位置可在子像素
分辨率上估计）
12
SUCCESS
THANK YOU
2019/6/21
阈值分割
阈值是在分割时作为区分物体 与背景像素的门限，大于或等 于阈值的像素属于物体，而其 他属于物体
图像分割是用数字、文字、符号、几何图形或其组合表示图像的内 容和特征，对图像景物的详尽描述和解释。
序号 1 2 3 4
5 6 7 8 9
分类方式 是否要标定参照物 所用模型不同 摄像机个数 求解参数的结果
解题方法 标定块的不同 定标步骤 内部参数是否可变 摄像机运动方式
标定方法 传统的摄像机标定、摄像机自标定 线性（小孔模型）和非线性 单摄像机、多摄像机 显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元 素为定标参数） 解析法、神经网络、遗传算法 立体、平面 两步法、三步法、四步法 可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定 非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标 定
6
相机
感光芯片
CCD芯片:是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数 字信号。
CMOS芯片:将晶体管放在硅块上的技术
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相机
输出图像格式 模拟相机
特性
输出信号形式为标准的模拟量视频信 号，需要配用专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息
优缺点
优点：通用性好、成本低 不足: 分辨率低、采集速度慢，在图 像传输中容易受到噪声干扰，导致图 像质量下降
阈值分割基本原理：通过设定不同的特征阈值，将图像像素点分为若干 类
灰度
彩色
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图像特征提取与匹配
图像匹配是通过对图像内容、特征、结构、关系、纹理以及灰 度等的对应关系，相似性和一致性分析，寻求相同目标的方法。
图像的高斯金字塔模型
基于灰度的特征提取与匹配（灰度在视觉中是指明度，就是由黑到白的 过渡色，这些过渡色具有深浅程度）
空间滤波
图像增强 均值滤波
中值滤波
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边缘检测
人眼视觉系统认识目标：
1. 把图像边缘与背景分离出来 2. 感知图像细节，并辨认出图像的轮廓
数字图像的边缘检测
边缘检测算法： 1. 滤波(滤波器在降低噪声的同
时也导致了边缘强度的损失)
2. 增强（边缘增强一般通过计
算梯度幅值来完成）
3. 检测（确定那些点是梯度幅
对拍摄景物及光照条件无特殊 动的场合，尤其适用于运动速度
要求
较快，分辨率要求较高的情况
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镜头
镜头通常与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统。
视觉系统集成必须考虑的四个因素：
• 可以检测物体类别和特性 • 景深或者焦距 • 加载和检测距离 • 运行环境
镜头的选择：
（1）波长、变焦与否（2）特殊要求优先考虑 （3）工作距离（4）像面大小和像质（5）光圈和接口 （6）成本和技术成熟度
机器视觉系统： （1）精确性（2）重复性（3）速度（4）客观性（5）成本
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机器视觉
视觉的 应用
1检测：（1）高精度定量检测(例如显微照片的细 胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)
（2）不用量器的定性或半定量检测( 例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位 、缺陷性检测与装配完全性检测)
2机器人视觉: 用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从
基于不变矩阵的匹配算法流程图
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图像特征提取与匹配
基于形状的特征提取与匹配
形状特征提取方法分类
形状特征可以直接由分割得到的形状边界或区域中的像素产生的原始数据获得 更标准的做法是将数据压缩为一种表达方案，在表达方案的基础上获得形状特征的描述
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摄像机标定
摄像机标定分类（定标的目的是从图像点中求出物体的待识别 参数）
光源是影响机器视觉系统图像质量的重要因 素，照明对输入数据的影度 （当两种光源可以选择是，最佳选择是选择更亮的） • 光源均匀性 （不均匀的光会造成不均匀的反射） • 光谱特征 （光源的颜色及测量物体表面的颜色决定反射到摄像头的 光能的大小及波长） • 寿命特性 （光源一般要持续使用） • 对比度 （对比度对机器视觉来说非常重要，保证需要检测的特征）