一张图搞懂机器人视觉与机器视觉
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器人视觉技术与应用
机器人视觉技术与应用近年来，随着机器人相关技术的不断成熟，机器人在人类生活中扮演的角色越来越重要。
机器人视觉技术，作为机器人人工智能的重要组成部分，大大提升了机器人在实际应用中的能力和精度。
在本文中，我们将探讨机器人视觉技术在各个领域中的应用。
一、机器人视觉技术的基本原理机器人视觉技术的基本原理即是模拟人眼识别物体的过程。
首先，机器人会通过摄像头捕捉到各种物体的图像信息。
然后，经过图像传输和图像处理处理之后，机器人便能够判别物体的类别，位置和大小等信息，并做出相应的反应。
机器人视觉技术由摄像头、图像传输系统以及图像处理算法等构成，其中图像处理算法是目前机器人视觉技术最核心的部分之一。
图像处理算法可以将图像中的各种信息提取出来，在此基础上进行分析，识别，判断和定位等操作。
二、机器人视觉技术在工业生产中的应用机器人视觉技术在工业生产中的应用非常广泛，主要用于各种生产线上的自动化控制。
例如：检测机械制件的质量是否合格，定位零件位置，进行组装等等。
以汽车工业为例，机器人视觉技术被广泛应用于汽车生产线上的自动化生产中。
机器人通过视觉技术可以检测汽车零件的尺寸，颜色等信息，并且能够在组装过程中自动辨别零件，实现自动化组装。
这大大提高了生产效率，缩短了生产周期和降低了劳动强度。
另外，在电子制造业中，机器人视觉技术也扮演了重要的角色。
芯片生产线上的贴片机器人依靠视觉技术准确地将各种电子元件粘贴到PCB板上。
三、机器人视觉技术在医疗领域中的应用机器人视觉技术在医疗领域中的应用日益广泛，如机器人手术，智能轮椅，智能病床等。
其中，机器人手术是应用最为广泛的领域之一。
在传统的手术中，外科医生需要通过人眼来观察手术部位，这不但需要医生具备高超的手术技能和意识，还对操作环境和规范的要求非常高。
而机器人手术通过引入机器人视觉技术，使外科医生可以通过周围视觉信息感知操作区域，完成更加精细、精确的手术。
因为机器人有更加灵敏的手部操作空间和放大功能，能够更好地控制手术过程中的刀具。
机器人视觉应用PPT课件
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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机器视觉技术与应用实战-机器人视觉引导理论基础
三维图像传感器点云数据图
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 机器人3D引导视觉
（二）手眼标定原理
① 三维坐标系位置点描述
三维坐标系点 P 的位置由它的三个坐标 ( X P ,YP , ZP ) 来描述。例如，摄像机坐标系中的
点 P 的坐标（由字母 C 表示）和世界坐标系（以字母 W 表示）将被写成：
机器视觉与机器人的坐标系变换即“手眼标定”把机器人和视觉在空间上关联起来。标定是 机器人引导过程中坐标系变换最为关键的一个步骤，标定的好坏直接决定了定位的准确度和精 度。在做手眼标定之前，需要对图像进行标定，完成对图像的畸变矫正，这也称为相机的标定。 相机标定的作用是校正镜头的畸变、将图像的像素单位转换成毫米、计算图像坐标系与世界坐 标系的夹角。相机标定之后就是手眼标定（相机与机器人之间的标定），主要是坐标系变换。 坐标变换分为三个步骤，第一步是坐标系转换，第二步是旋转中心查找，第三步是综合坐标系。
使用相对位置标定是由于图像坐标系与机器人坐标系的原点不重合如图所示，且输出坐标需要是绝对位置坐标时， 就需要进行坐标转换。
相对位置坐标关系示意图
假设P1点为旋转中心：
P1在机器人坐标系下的值 PW1( XW1,YW1)
P1在图像坐标系下的值 P（1 X i1，Yi1） P2在图像坐标系下的值 P2 ( X i2 ,Yi2 )
旋转中心的计算：取圆周上的三点或两点和夹角，通过几何公式即可求得圆心坐标，其中圆心坐标即为旋转中心 的坐标。例如：下图所示，已知P2和P3为圆周上的两点、夹角，即可求出P1点（旋转中心）的坐标。
旋转中心查找标定关系图
《机器视觉技术与应用实战》
第一节 机器人2D引导视觉
3、综合坐标系变换
当机器视觉的图像坐标系与机器人的坐标系转换标定完成，同时也查找到了机器人的旋转中心坐标后，就可以进 行机器视觉与机器人定位引导数值的综合转换即相对位置标定与坐标的旋转偏移。
第一章 机器视觉概述
➢第三阶段从 2002 年至今，我们称之为机器视觉发展期，从 下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势：
图1-3 机器视觉在半导体领域 18
第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的应用领域
➢高性能、精密的专业设备制造领 域中机器视觉的应用十分广泛， 比较典型的是国际范围内最早带 动整个机器视觉行业崛起的半导 体行业，从上游晶圆加工制造的 分类切割，到末端电路板印刷、 贴片，都依赖于高精度的视觉测 量对于运动部件的引导和定位。 在国际市场上，半导体制造行业 对于机器视觉的需求占全行业市 场需求的40%-50%。
➢1990-1998 年为初级阶段。期间真正的机器视觉市场销售额 微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自 从 1998 年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾 投资的工厂，落户华南和华东，带有机器视觉的整套的生产线 和高级设备被引入中国。
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第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的发展
市场份额迅速扩大
一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强； 另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。
14
第一章 机器视觉概述
• 1.3机器视觉的发展 ➢未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:
行业方面发展更加迅速
机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业 未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越 来越越受到人们的重视。
机器视觉系统之案例篇课件
系统配置
某电子元件制造企业需要检测电子元件表 面缺陷。
采用高分辨率相机和LED光源，搭配高性能 图像处理单元。
算法优化
实施效果
针对电子元件表面的特点，对预处理和特 征提取算法进行优化，提高检测准确率。
经过优化后的机器视觉系统，能够快速准 确地检测出电子元件表面的缺陷，提高了 生产效率和产品质量。
03
案例二：物体识别
物体识别的应用场景
生产线检测
在生产线中，机器视觉系统可以 对产品进行实时检测，识别出不 合格品或缺陷，提高生产效率和
产品质量。
物流分拣
在物流领域，机器视觉系统可以快 速识别物品的形状、大小、颜色等 信息，实现自动化分拣和分类。
安全监控
在公共安全领域，机器视觉系统可 以实时监测监控画面，自动识别异 常行为、人员和物品，提高安全防 范能力。
工作原理
通过图像采集设备获取原始图像信息，经过预处理进行噪声去除、对比度增强 等操作，提取出目标物体的特征信息，再利用分类器进行分类与识别，最终输 出结果。
02
案例一：表面检测
表面检测的应用场景
电子行业
检测电子元件表面缺陷 ，如划痕、污渍、气泡
等。
汽车行业
检测汽车零部件表面质 量，如刹车片、发动机
案例分析
应用场景
生产线上的零件检测。
算法选择
基于模板匹配的算法，快速识别不同 形状和大小的零件。
系统组成
高分辨率相机、图像处理单元、控制 单元等。
实现效果
系统能够准确快速地识别出零件是否 合格，并自动分拣出不合格品，提高 了生产效率和产品质量。
04
案例三：机器人导航
机器人导航的应用场景
工业自动化生产线
01-02第一章工业机器人与智能视觉简介
1.3智能视觉技术
20世纪80年代以来,智能视觉技术一直是非常活跃 的研究领域,并经历了从实验室走向实际应用的发展阶 段,从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处 理以至于彩色图像处理,从一般的二维信息处理到三维 视觉模型和算法的研究都取得了很大进展。作为一种先 进的检测技术,智能视觉技术已经在工业产品检测、自 动化装配、机器人视觉导航、虚拟现实以及无人驾驶等 许多领域的智能测控系统中得到广泛应用。
1.3智能视觉技术
1）、智能视觉技术发展现状 人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和 嗅觉等感觉器官,其中约80%的信息是通过视觉器官获取 的。视觉感知环境信息的效率很高,它不仅指对光信号 的感受,还包括对视觉信息的获取、传输、处理、存储 与理解的全过程。对人类而言,视觉信息传入大脑之后, 由大脑根据已有的知识进行信息处理,进而判断和识别。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
当车体组装好以后，位于车间上方的“运输机器人” 能将整个车身吊起，运往位于另一栋建筑的喷漆区。在 那里，“喷漆手”机器人拥有可弯曲机械臂，不仅能全 方位、不留死角地为车身上漆，还能使用把手来开关车 门与车厢盖。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
送到组装中心后，“多工机器人”除了能连续安装 车门、车顶外，还能将一个完整的座椅直接放人汽车内 部，主管生产的帕辛都称其“令人惊叹”。有意思的是， 组装中心的“安装机器人”还是个“拍照达人”，因为 在为Mode1S安装全景天窗时，它总会先在正上方拍张车 顶的照片，通过照片测量出天窗的精确方位，再把玻璃 黏合上去(见图1-3、图1-4)。
1.3智能视觉技术
目前,发展最快、使用最多的智能视觉技术主要集中 在欧美、日本等发达国家和地区。发达国家在针对工业现 场的实际情况开发机器视觉硬件产品的同时,对软件产品 的研究也投人了大量的人力和财力。机器视觉的应用普及 主要集中在半导体和电子行业,其中40%~50%集中在半导体 制造行业,如PCB印制电路板组装工艺与设各、SMT表面贴 装工艺与设各、电子生产加工设备等。此外,智能视觉技 术在其他领域的产品质量检测方面也得到了广泛应用,如 在线产品尺寸测量、产品表面质量判定等。
机器视觉与机器人视觉的比较
机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。
机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。
机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。
本文将就这两种领域进行区分和比较。
1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。
在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。
机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。
同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。
2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。
而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。
3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。
在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。
在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。
4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。
机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。
5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。
Cognex机器人与视觉标定原理
目录
• 机器人视觉系统概述 • Cognex机器人视觉技术 • 视觉标定原理与方法 • Cognex机器人与视觉标定实现 • 实验与结果分析 • 总结与展望
01 机器人视觉系统 概述
机器人视觉系统定义
机器人视觉系统是一种集成了图像采集、处理、分析和理解等 功能的智能系统，旨在使机器人能够感知、理解和响应环境中 的视觉信息。
05 实验与结果分析
实验设计
实验目的
验证Cognex机器人与视觉标定系 统的准确性和稳定性。
实验设备
Cognex机器人、视觉传感器、标 定板、相机等。
实验设计
实验步骤
1. 搭建实验环境，包括机器人、视觉传感器、标定板等设备的安装和调 试。
2. 对机器人进行运动学标定，获取机器人运动学参数。
实验设计
Cognex机器人视觉系统软件功能
图像预处理
对采集的图像进行去噪、增强等操作，提 高图像质量。
通信接口
与机器人控制系统进行通信，实现视觉引 导机器人的运动。
特征提取
从图像中提取出与机器人定位、导航等相 关的特征信息。
标定功能
通过视觉标定算法，将图像坐标与实际世 界坐标进行映射。
模式识别
对提取的特征进行识别，如二维码、条形 码等。
视觉标定基于针孔相机模型，通 过几何关系将三维世界坐标映射
到二维图像坐标。
内外参数
内参包括焦距、主点坐标等，描述 相机内部属性；外参包括旋转矩阵 和平移向量，描述相机在世界坐标 系中的位置和方向。
畸变模型
考虑到镜头畸变，引入径向畸变和 切向畸变模型，对图像进行畸变校 正。
视觉标定方法分类
传统标定法
机器视觉有哪些应用
机器视觉有哪些应用机器视觉是机器学习的一个分支，是一种能够让计算机技术"看"世界，并理解其内容的能力。
机器视觉的应用可以分为3-5项，可涵盖电脑视觉、机器人学以及机器视觉系统应用等方面：1. 电脑视觉电脑视觉，也称计算机视觉，是智能机器的一种能力，可以将复杂的图像数据进行分类处理，让计算机有能力分析图片内容，从而可以实现电脑自动识别物体、技术检测缺陷等功能。
电脑视觉除了可以实现图像识别外，也可以捕捉动态画面，将其转化为计算机可操作的数据，以此来实现自动检测动漫内容及跟踪等应用。
2.机器人学机器人学是机器视觉的核心工具之一，它是一门研究设计产生的机器与环境之间的联系的学科。
通过机器人学，一个机器可以去探索环境，学习环境信息，通过机器视觉来获取环境信息，实现机器人自动导航等功能。
3.机器视觉系统应用基于机器视觉的系统使用和分析图像来获取额外的信息，且可以在现实生活中起到重要的作用，为工程师们更好的研究和设计提供数据支持。
比如机器视觉系统可以用来解决质量检测问题，比如你可以给它一串研发的产品，让它自动去检查产品的品质，从而提高质量控制的效率。
机器视觉也可以用于机器人及移动机器人，可以用来实现可视化定位、手势识别等功能。
4.语音识别与文字识别基于机器视觉的语言识别系统就像机器的耳朵，它可以有针对性的去辨识声音环境中的特殊声音，而机器视觉技术也可以被用来实现三大语言识别技术：语音识别、文字识别和文本理解。
语音识别可以识别说话人的声音，把声音转化成文字识别，可以识别和辨别出一堆乱文字中正确的字母和汉字；最后，文本理解则是最贴近人眼的文字识别，将文字内容以结构化的文本形式输出出来，以此来实现文本的内容把握。
通过对机器视觉的应用进行介绍，不难发现，机器视觉技术正在广泛应用于日益多元的领域。
在国家政策的支持下，机器视觉行业极大的发展潜力将会被释放。
这种新技术也将会在未来科技发展新时代，产生更多想象空间。
2024 人工视觉与机器视觉的区别
2024 人工视觉与机器视觉的区别
人工视觉和机器视觉是两个相关但有区别的概念。
人工视觉指的是人类使用自己的眼睛和大脑来感知、理解和解释视觉信息的过程。
而机器视觉则是指使用计算机和相关技术来模拟人类的视觉能力。
首先，人工视觉基于人类的感觉器官，主要依赖于眼睛和大脑的协同作用。
人类的眼睛可以感知光线，并将光学信号转化为神经信号，然后通过视觉通路传输到大脑进行处理。
因此，人工视觉是基于生物学的过程，具有复杂的感知和认知能力。
相比之下，机器视觉是通过计算机和相关算法实现的。
机器视觉使用各种传感器，如摄像头或激光雷达，来获取环境中的图像或点云数据。
然后，通过计算机算法对这些数据进行处理和分析，实现对图像、物体和场景的识别、分割和理解。
另外，人工视觉和机器视觉在应用方面也有所不同。
人工视觉主要用于人类日常生活中的各种任务，例如驾驶车辆、识别人脸、阅读文字等。
而机器视觉被广泛应用于工业自动化、机器人技术、医疗影像分析等领域。
机器视觉在工业生产中的应用可以提高生产效率和质量，并减少人工操作的风险。
总体来说，人工视觉和机器视觉在实现原理、技术手段和应用领域方面存在差异。
人工视觉依赖于人类的感知和认知能力，而机器视觉是基于计算机和算法实现的。
两者结合可以互相补充，共同推动人工智能和科技的发展。
深度解析：移动机器人的几种视觉算法
深度解析：移动机器人的几种视觉算法谈到移动机器人，大家第一印象可能是服务机器人，实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。
它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走／飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功能关键技术。
如果对移动机器人视觉算法进行拆解，你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法，本文就带大家聊一聊几种不同但又必不可少的视觉算法组成。
本文作者陈子冲，系Segway Robot架构师和算法负责人。
移动机器人的视觉算法种类Q：实现定位导航、路径规划以及避障，那么这些过程中需要哪些算法的支持？谈起移动机器人，很多人想到的需求可能是这样的：“嘿，你能不能去那边帮我拿一杯热拿铁过来。
”这个听上去对普通人很简单的任务，在机器人的世界里，却充满了各种挑战。
为了完成这个任务，机器人首先需要载入周围环境的地图，精确定位自己在地图中的位置，然后根据地图进行路径规划控制自己完成移动。
而在移动的过程中，机器人还需要根据现场环境的三维深度信息，实时的躲避障碍物直至到达最终目标点。
在这一连串机器人的思考过程中，可以分解为如下几部分的视觉算法：1．深度信息提取2．视觉导航3．视觉避障后面我们会详细说这些算法，而这些算法的基础，是机器人脑袋上的视觉传感器。
视觉算法的基础：传感器Q：智能手机上的摄像头可以作为机器人的眼睛吗？所有视觉算法的基础说到底来自于机器人脑袋上的视觉传感器，就好比人的眼睛和夜间视力非常好的动物相比，表现出来的感知能力是完全不同的。
同样的，一个眼睛的动物对世界的感知能力也要差于两个眼睛的动物。
每个人手中的智能手机摄像头其实就可以作为机器人的眼睛，当下非常流行的Pokeman Go游戏就使用了计算机视觉技术来达成AR 的效果。
像上图画的那样，一个智能手机中摄像头模组，其内部包含如下几个重要的组件：镜头，IR filter，CMOS sensor。
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
基于机器视觉的机器人视觉技术研究
基于机器视觉的机器人视觉技术研究近年来，随着机器人技术的不断发展和应用，机器视觉技术作为机器人的重要组成部分得到了越来越广泛的应用。
基于机器视觉的机器人视觉技术，可以让机器人在复杂、危险或者人类难以到达的环境下实现自主感知、决策、执行任务等能力。
本文将从机器视觉的概念、机器人视觉技术的现状与未来发展等角度进行探讨。
一、机器视觉的概念机器视觉即计算机视觉，是指通过计算机和相关算法对数字图像和视频进行处理，以模仿人类视觉的感知、分析和理解能力。
机器视觉应用广泛，如自动化检验、自动化制造、机器人视觉、智能物流、医学影像分析等领域。
机器视觉是集计算机科学、数学、物理、图形学、信号处理等多学科于一体的交叉学科。
现在是计算机科学与现实社会相结合的时代，也是机器视觉得到快速发展的时期。
二、机器人视觉技术的现状随着技术的不断进步，机器人视觉技术已经得到了广泛的应用，并在不断推动着机器人技术的不断发展。
目前，机器人视觉技术主要包括视觉传感器、视觉处理和视觉识别等方面，下面将对其进行阐述。
（一）视觉传感器视觉传感器是机器人视觉技术中不可缺少的一部分，其主要作用是将输入的图像和视频信息转换为数字信号，然后再由计算机进行处理和解释。
目前，比较常用的视觉传感器有相机、激光雷达、 Kinect 等。
其中，相机是最为常见的传感器，其主要作用是将光信号转化为数字信号，以便计算机进行处理。
激光雷达是一种主要用于测距和建立三维点云图的传感器。
Kinect 是一种具有深度感知功能的传感器，可以通过“深度摄像头”捕捉人体三维信息。
（二）视觉处理视觉处理是机器人视觉技术中的核心部分，其主要目的是分析、提取和识别所输入的数字图像和视频信息。
这部分工作需要的算法和技术包括：数字图像处理、图像增强、模式识别、匹配算法、目标跟踪等。
这些技术可以让机器人“看懂”环境并做出正确的决策。
（三）视觉识别视觉识别是机器人视觉技术中的目标，其主要目的是让机器人能够正确识别环境中的各种物体，如人、车、动物、物品等。
机器人视觉导引的工作原理
机器人视觉导引的工作原理机器人视觉导引（Robot Vision Guidance）是指利用机器视觉技术来实现机器人在特定环境下感知和理解视觉信息，并通过导引系统进行准确的导航和操作的过程。
机器人视觉导引的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、目标检测与识别、运动控制和路径规划等关键步骤。
下面将详细介绍每个步骤的工作原理。
一、图像采集图像采集是机器人视觉导引的第一步，它通过一台或多台相机来获取环境中的图像信息。
相机通常通过透镜将光学信号转化为图像，而光学传感器则负责将光学信号转化为电信号。
在机器人视觉导引中，相机往往需要具备高分辨率、高灵敏度和高帧率等特点，以便能够快速捕捉到环境中的变化。
二、图像预处理图像预处理是机器人视觉导引中的重要环节之一，它通过一系列算法和技术对采集到的图像进行增强和优化，以提高后续目标检测和识别的准确性。
常见的图像预处理操作包括去噪、图像增强、色彩空间转换、图像平滑等。
通过图像预处理，可以使图像更加清晰，减少噪声干扰，为后续的目标检测和识别提供更好的输入。
三、目标检测与识别目标检测与识别是机器人视觉导引的核心步骤，它通过对预处理后的图像进行分析和处理，以寻找感兴趣的目标物体。
常见的目标检测与识别算法包括特征提取、模式匹配、机器学习等。
通过这些算法，机器人可以在环境中准确地检测和识别出目标物体，如人体、物体、地标等。
四、运动控制运动控制是机器人视觉导引中的重要步骤之一，它通过分析和处理检测到的目标信息，以确定机器人的运动轨迹和姿态，从而实现对机器人运动的控制。
运动控制可以通过位置控制、速度控制、力控制等方式来实现，具体的方法取决于机器人的类型和任务需求。
五、路径规划路径规划是机器人视觉导引中的最后一步，它通过分析环境中的地理信息和机器人的位置信息，以确定机器人的最佳路径规划。
路径规划可以通过基于图搜索、A*算法、遗传算法等方式来实现，以保证机器人在导引过程中能够避开障碍物、找到最优路径。
工业机器人与机器视觉技术
王小二
目录
1
2 3
常见的工业机器人
机器视觉技术
机器人+机器视觉的应用
1
常见的工业机器人
工业机器人的典型应用包括焊接、喷涂、装配、 搬运(例如Delta机器人和码垛机等)、产品检测和 测试等
图1 焊接机器人
图2 喷涂机器人
图3 码垛机器人
图
机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身 份验证、医疗设备等方面． 在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析， 如在CT图像、核磁共振图像上的应用．
4、军事领域的应用
视觉技术可用在航天、航空、敌我目标识别 与追踪、测绘．
3
工业机器人+机器视觉的应用
（视频2 分拣）
传送带 工业相机 机器人分拣装 置的主要组成
控制柜和计算机
一台或多台 分拣机器人
与传统的机械分拣作业相比，将机器视觉 技术应用到工业分拣系统上有着高速率，高智 能的优势。
谢谢观看！
机器视觉技术的应用：
1、工业领域
2、科学研究 3、军事领域 4、民用领域
1、工业领域的应用
产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位．
2、科学研究领域的应用
在科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分 析、化学分析和生命科学，如血液细胞自动分类计数、染色 体分析、癌症细胞识别等．
3、民用领域的应用
视频1机器人视觉定位抓 取药瓶
机器视觉可以理解为给现有的机器加装上视觉置，或是 附带上采集及处理图像的装置，将机器硬件与视觉系统进行 有效的结合，进行应用研究。
典型机器视觉系统硬件结构图
机器视觉系 统硬件主要 包括CCD 相 机、视觉采 集卡和计算 机。
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机器人视觉与计算机视觉：有什么不同?
By Alex
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？
要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。
接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。
读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！
当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。
当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。
因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。
在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。
什么是机器人视觉(Robot Vision)？
在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。
例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。
更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。
如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。
对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。
但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。
机器人视觉(Robot Vision)的“族谱”
机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。
他们两个又都与计算机视觉密切相关。
如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。
然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。
族谱
信号处理(Signal Processing)
信号处理包括处理电子信号，或是清理(例如：除噪)，提取信息，为输出到显示端的前置预处理，或者为他们的进一步处理做准备的预处理。
任何东西都可以是一个信号，或多或少。
有各种类型的信号可以被处理，例如：模拟信号，数字信号，频率信号等等。
图像基本上只是二维(或更多维)的信号。
对于机器人视觉，我们感兴趣的是针对图像的处理。
所以，我们在讨论图像处理，对吗？不对。
图像处理与计算机视觉(Image Processing vs Computer Vision)
计算机视觉和图像处理就像堂兄妹，但他们有着很不同的目标。
图像处理技术主要是用来提高图像的质量，将其转换成另外一种格式(如直方图)或改变它以进一步处理。
另一方面，计算机视觉更侧重于从图像中提取信息，以感知它们。
因此，您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像，然后用计算机视觉检测图像中的对象。
如果我们再进一步往上看这个“族谱”，我们看到，这两个领域都受物理领域很大的影响特别是光学。
图形识别与机器学习(Pattern Recognition and Machine Learning)
到目前为止，情况还这么简单。
当我们将图形识别或更广泛的机器学习加入到“族谱”当中的时候，情况就开始变得有些复杂。
这个分支专注于识别数据中的图形，对于需要机器人视觉的旭东更先进的功能来说这是相当重要的。
例如，为了能够从它的图像中识别一个对象，该软件必须能够监测到它所看到的对象是不是之前看到过的对象。
因此，机器学习是计算机视觉除信号处理之外的另外一个母体。
然而，并不是所有的计算机视觉技术都需要机器学习。
你也可以使用信号，而不是图像进行机器学习，然后将其作为一个Input输入到机器学习算法。
例如。
计算机视觉检测到传送带上的零件大小和颜色，然后机器学习根据它从正常的良品看起来应该是什么样子学到的知识，来判定这些零件是不是不良品。
机器视觉(Machine Vision)
现在我们谈到机器视觉，一切都将改变。
这是因为机器视觉完全不同于之前谈到的术语。
它更侧重于特定的应用，而不仅仅是关注技术的部分。
机器视觉是指工业用途的视觉来进行自动检测、过程控制和机器人导引。
“族谱”的其余部分是科学领域，而机器视觉是一个工程领域。
某种程度上来说，你可以认为机器视觉是计算机视觉的孩子，因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。
但是，虽然它可以用来指导机器人的，他又不完全是机器人视觉。
机器人视觉(Robot Vision)
机器人视觉
最后，终于到达机器人视觉。
如果你一直跟随阅读这篇文章直到现在，你会意识到机器人视觉采用了所有以前的技术。
在许多情况下，机器人视觉和机器视觉相互交替使用。
然而，还是有些微妙的差异。
一些机器视觉应用，如零件监测，与机器人无关，工件仅仅是放置在一个用来探测不良的视觉传感器前面即可。
机器视觉而非机器人视觉
此外机器人视觉不仅是一个工程领域。
它也是一门有自己特定的研究领域的科学。
区别于春计算机视觉研究，机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法，如运动学，参考帧校准和及爱人物理影响环境的能力。
视觉伺服就是一个智能被称为机器人视觉技术而不是计算机视觉的完美典范。
它涉及到机器人的运动控制，通过使用视觉传感器检测到机器人位置的反馈。
输入与输出
下面汇总上面介绍的每个领域术语的基本的输入和输出来结尾这篇文章。
备注：。