机器人视觉测量与控制三
基于机器视觉的微小型零件测量与装配控制
ｗａ ｅ ｓｒ ｃｕ ｅ ｈ ｖ ｅｙ ｇ ｏ ｅ ｓｂ ｌｔ ｏ ａ ｕ ｅ ｎｔａ ｄ ａ ｓ ｍｂ ｙ ｏ ｎ ａｕ ｅ ｐ ｒｓ ｒ ｔｕ ｔ ｒ ａ ｅ ｖ ｒ ｏ ｄ ｆ ａ ｉ ｉｉｙ ｆ ｒｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｎ ｓｅ ｌ ｆｍｉ ｉｔ ｒ — ａ ． ｔ Ｋｅ ｗｏ ｄｓ： ｎ ａｕ ｅ ｐ ｒｓ；ｍａ ｈ ｎ ｉｉｎ；ｐｒ ｃｓ ｓ ｅ ｌ ｙ ｒ ｍｉ ｉｔ ｒ ａ ｔ ｃ ｉ ｅ ｖ ｓｏ ｅ ｉｅ ａ ｓ ｍｂ ｙ；ａ ｔｍａｉ ａ ｕ ｅ ｎ ｕ ｏ ｔｃ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ
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由精密微小型驱动元件 、 传感元件等组成的器 件或产品 ， 以其体积小、 性能可靠 等特点 ， 近年来 在 工业 、 军事 、 生物领域得到广泛应用 ， 该类产 品往往 不能一次加工完成 ， 一般 由微小型零件组装而成 ． 微
机器视觉技术与应用实战-机器视觉应用场景
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉在工业的四大典型应用
检测类 占比61.8%（在线检测、离散检测、防呆监视等） 测量类占比12.8%（1D、2D、3D测量） 定位类 占比11.7%（定位引导、对位贴合等） 字符识别和读码 占比8.8%（一维码、二维码） 其他应用方向 占比4.7%
可以在线测量，就是在生产线上对产品进行检测，这样 可以及时地得到产品的测量信息，并实时反馈给生产设 备，来改进工艺、提高制造精度、降低废品率。
《机器视觉技术与应用实战》
四大典型应用 · 视觉测量（二）
传统人工测量
机器视觉3D高度差测量
常用高度规测量，需要实时记录测量点的数据、测 激光线扫：利用结构光在相机上的成像可通过三角关系
我国已成为全球最大的电子信息产品制造基地，智能终端、通信设备等多个领域的电子信息产 品产量位居世界前列。电子行业是机器视觉行业最大的下游应用领域，贡献了机器视觉近50%左右 的需求。
小到电容、连接器等元器件，大到手机 键盘、PC主板、硬盘等各个环节。
有手机产业链、平板产 业链、笔电产业链等。
《机器视觉技术与应用实战》
《机器视觉技术与应用实战》
机器人行业
机器人是自动执行工作的机器装置，既可以接受人类的指挥，也可以运行预先编排的程序，还 可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，能够协助或取代人类的工作。
机器人打磨、机器人抛光、机器人装配、机器 人焊接、机器人贴膜、机器人上下料、机器人 码垛、机器人无序分拣、机器人有序引导、柔 性检测机器人等。
汽车制造行业
汽车制造业是生产各种汽车主机及部分零配件并进行装配的工业部门，主要包括汽车整车制造 行业、汽车零部件及配件行业等子行业。汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求，多个环节实现 无人化生产。
工业机器人视觉检测与质量控制考核试卷
B. HALCON
C. LabVIEW
D. AutoCAD
（以下为其他题型，请按照相同格式继续编写）
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.工业机器人视觉检测系统中，图像的预处理一般包括噪声去除、_______、图像分割等步骤。
2.在视觉检测系统中，_______是一种常用的图像边缘检测算法。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. B
3. A
4. D
5. D
6. B
7. C
8. D
9. A
10. D
11. D
12. A
13. D
14. A
15. D
16. D
17. D
18. D
19. D
20. D
二、多选题
1. ABCD
2. ABD
3. AB
4. ABC
5. ABC
6. ABCD
7. C
8. ABC
A.滤波器
B.图像锐化
C.伪彩色
D.频域变换
15.在工业机器人视觉检测中，以下哪些方法可以用于降低图像噪声？()
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.双边滤波
D.以上都是
16.以下哪些是工业机器人视觉检测中面临的挑战？()
A.光照变化
B.镜头畸变
C.动态环境
D.传感器成本
17.以下哪些方法可以提高质量控制中的检测速度？()
A.透视变换
B.仿射变换
C.相机标定
D.霍夫变换
8.以下哪个不是工业机器人视觉检测中的主要应用领域？()
A.自动装配
自适应环境的机器人视觉伺服控制方法
自适应环境的机器人视觉伺服控制方法吴作君;刘国华【摘要】机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用;机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响;针对这一情况,对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)012【总页数】5页(P63-66,70)【关键词】机器视觉;伺服控制;帧间差分法【作者】吴作君;刘国华【作者单位】中国石油大学胜利学院,山东东营257000;中国科学技术大学,合肥230000【正文语种】中文【中图分类】TP242机器人时高度集成化和自动化的设备，随着工业生产智能化程度的逐步提高，机器人在各个领域发挥着日益重要的作用。
机器人的控制要通过一个控制系统实现，控制系统的输入是机器人的传感设备获取到的传感数据，对其进行处理之后，做出判断，并执行动作。
根据实际需要，机器人所添加的传感设备也是不同的。
例如常见的有压力传感器、超声波测距传感器、视觉传感器、温湿度传感器等。
在众多传感器中，视觉传感器具有适用范围广、获取的信息全面等优点，尤其是伴随着计算机视觉技术的快速发展，视觉传感器正逐渐成为机器人设备中必不可少的传感器。
而基于机器人视觉的伺服控制方法，也得到了了广泛的应用。
但是由于计算机视觉算法受环境影响较大，因此基于机器人视觉的伺服控制方法对于环境的自适应程度仍十分有限，针对这个问题，做出了研究，提出了一种基于熵权法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法。
视觉伺服控制技术是建立在机器人技术、自动控制技术、计算机视觉技术等多个领域技术的基础上的。
很多学者已经进行了广泛的研究，其中最著名的是Hutchinson等人[1-3]所做的引导性研究，之后，很多人在此提出上提出了众多基于视觉控制的方法，包括古典类和现代类等，其中包括PID控制、极点配置等[4]。
基于机器人视觉的工业自动化生产线设计与优化
基于机器人视觉的工业自动化生产线设计与优化在现代工业生产中，机器人已经成为自动化生产线的关键组成部分。
而机器人视觉系统的应用则进一步提高了生产线的精度、效率和稳定性。
本文将探讨基于机器人视觉的工业自动化生产线的设计与优化。
一、机器人视觉系统在工业自动化中的应用1. 机器人视觉系统的基本原理和功能：机器人视觉系统通过安装摄像机和图像处理软件，实现对物体的识别、定位和测量等功能。
这些信息将被传递给机器人控制系统，从而实现物体的抓取、搬运和组装等任务。
2. 工业自动化中的机器人视觉应用：机器人视觉系统在工业自动化中广泛应用于以下领域：- 零件检测和质量控制：通过机器人视觉系统可以实时检测零件的尺寸、形状和表面质量，从而避免缺陷产品的生产和交付。
- 工件定位和装配：机器人视觉系统可以识别工件位置和方向，从而实现精准的工件装配和定位。
- 物料识别和分类：机器人视觉系统可以识别不同类型的物料，从而实现自动化的物料分类和处理。
- 环境监测和安全控制：机器人视觉系统可以监测生产环境中的安全隐患，并及时采取措施避免事故的发生。
二、基于机器人视觉的工业自动化生产线设计1. 生产线布局设计：在设计基于机器人视觉的工业自动化生产线时，需要考虑以下因素：- 产品工艺流程：根据产品的工艺要求，确定生产线上各个工序的顺序和布局。
- 设备配置：根据产品特性和生产能力要求，选择适当的机器人、摄像机和图像处理软件等设备。
- 人机协作：设计生产线时要考虑机器人与人员之间的协作，确保安全和效率的同时减少人员的负担。
2. 机器人视觉系统的集成：在设计过程中，需要确保各个设备能够无缝集成以实现自动化生产。
集成的关键要点包括： - 视觉传感器选择：根据生产线的需求选择适当的视觉传感器，包括摄像机类型、分辨率和镜头等。
- 图像处理软件开发：根据产品特性和工艺要求，开发图像处理算法和程序，实现物体识别、定位和测量等功能。
- 机器人控制系统集成：将机器人视觉系统与机器人控制系统进行集成，确保其能够实现实时反馈和协作。
机器人及视觉技术实验指导书
机器人及视觉技术实验指导书浙江工业大学机械学院2012年1月目录第一部分：基础编程方法 (3)（一）、实验目的 (3)（二）、实验设备 (3)（三）、实验方法 (3)第二部分：分组实验内容 (18)题目一：基于机器视觉的叶片面积测量系统 (18)题目二：基于机器视觉的硬币计数系统 (18)题目三：基于机器视觉的实时测距系统 (18)题目四：基于机器视觉的实时定位系统 (18)题目五：基于机器视觉的水果识别系统 (19)题目六：基于机器视觉的目标位姿测定系统 (19)题目七：基于机器视觉的形状识别系统 (19)第一部分：基础编程方法（一）、实验目的1、了解VC6.0的运行环境及基本操作；2、了解基于对话框的程序的编写；3、了解PC机USB摄像头的控制；4、熟悉数字图像的存储形式以及常用处理方法；5、利用VC对摄像头对图像进行采集与处理。
（二）、实验设备1、硬件环境：PC机与USB摄像头；2、软件环境：Windows操作系统、VC6.0编辑器、OpenCV1.0开源库。
（三）、实验方法编写程序前，首先下载OpenCV1.0，下载地址：/index.php/Download ，按照网站的“VC6下安装与配置OpenCV1.0”，对VC和操作系统进行设置，正确操作完成后，按照下面的步骤编写程序。
一、开始菜单—>Microsoft Visual Studio 6.0—> Microsoft Visual C++ 6.0，如图1所示，VC6.0运行界面如图2所示。
图1图2二、File —>new…弹出图3所示的对话框。
图3在对话框中选择“MFC AppWizard(exe)”，并在“Project name”对话框中填写程序名称，点击“OK”退出对话框。
图4三、添加文件至camera文件下，包括“DirectShow”文件夹、“CameraDS.cpp”和“CameraDS.h”。
图5四、将工程文件的树形结构展开，添加“CameraDS.cpp”至“Source Files”，添加“CameraDS.h”至“Header Files”。
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。
第三章 智能机器人的感知系统
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智能机器人的感知系统相当于人的五官和神经系统，是 机器人获取外部环境信息及进行内部反馈控制的工具。
感知系统将机器人各种内部状态信息和环境信息从信号 转变为机器人自身或者机器人之间能够理解和应用的数据、 信息甚至知识，它与机器人控制系统和决策系统组成机器人 的核心。
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3.1感知系统体系结构
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3.5姿态测量
移动机器人在行进的时候可能会遇到各种地形或者各种 障碍。这时即使机器人的驱动装置采用闭环控制，也会由于 轮子打滑等原因造成机器人偏离设定的运动轨迹，并且这种 偏移是旋转编码器无法测量到的。这时就必须依靠电子罗盘 或者角速率陀螺仪来测量这些偏移，并作必要的修正，以保 证机器人行走的方向不至偏离。
机器人感知系统本质是一个传感器系统。机器人感 知系统的构建包括：系统需求分析、环境建模、传感器 的选择等。
感知行为按照复杂度分为以下几个等级： 反射式感知： 信息融合感知 可学习感知 自主认知。
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3.1.1 感知系统的组成
人类具有5种感觉，即视觉、嗅觉、 味觉、听觉和触觉。机器人有类似人一 样的感觉系统，Asimo机器人的传感器 分布。机器人则是通过传感器得到这些 信息的，这些信息通过传感器采集，通 过不同的处理方式，可以分成视觉、力 觉、触觉、接近觉等几个大类。
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霍尔电压可根据如公式近似计算
VH
H IB
d
H——比例常数，称为霍尔系数
B——磁场强度；
I——电流强度。
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4．磁阻式罗盘
磁阻式罗盘是利用磁阻元件制作而成的罗盘。磁阻元件可 以分为各向异性磁阻元件和巨磁阻元件。
这类传感器利用的是一种镍铁合金材料的磁阻效应工作的， 给镍铁合金制成的薄片通上电流，磁场垂直于该薄片的分量 将改变薄片的磁极化方向，从而改变薄片的电阻。这种合金 电阻的变化就叫做磁阻效应，并且这种效应直接与电流方向 和磁化矢量之间的夹角有关。这种电阻变化可由惠斯通电桥 测得。
机器人视觉测量与导航考核试卷
B.本质矩阵求解
C.优化求解
D.三角测量
8.以下哪个是用于机器人视觉中深度估计的方法？（）
A.单目视觉
B.双目视觉
C.结构光
D.以上都对
9.在机器人视觉导航中，哪种方法可以用于路径规划？（）
A. Dijkstra算法
B. A*算法
C. RRT算法
D.以上都对
10.以下哪个方法通常用于机器人视觉中的光流估计？（）
10.视觉SLAM的后端优化主要是为了提高系统的实时性。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述视觉SLAM系统的基本工作原理，并说明其前端处理和后端处理的主要区别。
2.描述机器人视觉导航中常用的A*算法和Dijkstra算法的原理，并比较它们的优缺点。
3.请解释光流法的基本概念，并说明它在机器人视觉中的应用场景。
6.常用的视觉里程计算法有_______、_______和_______等。
7.机器人视觉中的目标跟踪通常采用_______和_______两种方法。
8.深度学习在机器人视觉中的应用主要包括_______、_______和_______等方面。
9.为了提高机器人视觉系统的鲁棒性，可以采用_______和_______等策略。
14.以下哪些技术可以用于机器人视觉中的深度学习？（）
A. CNN
B. RNN
C. LSTM
D. GAN
15.在机器人视觉中，以下哪些技术可以用于动态障碍物检测？（）
A.静态背景建模
B.运动检测
C.背景减除法
D.帧差法
16.以下哪些因素会影响机器人视觉系统的定位精度？（）
A.传感器精度
B.环境特征丰富度
机器人与视觉标定理论详解
机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动1.相机非线性校正使用标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用机器人扎9个点，或者机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定3.计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心4.相机通过公式计算得出最终的输出结果(rx0, ry0)为旋转中心，( x, y)为被旋转的点，(x0,y0)旋转后的点x0= cos (a) * (x-rx0) – sin (a) * (y-ry0) +rx0y0= cos (a) * (y-ry0) + sin (a) * (x-rx0) +ry0相机固定不动, 下往上看1.相机非线性校正使用机器人吸起标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定。
参考上面的上往下看。
相机固定在机器人上，离旋转中心较近1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定3、计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心相机固定在机器人上，离旋转中心很远1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定3、计算机器人的旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果注：由于选择中心距离视野很远，通常拟合出来的旋转中心存在比较大的误差，给定位精度造成影响。
分离轴分离轴的设计方式有很多，XY + θ, X+Y θ, X θ+Y….,具体状况具体分析，目的是要找到旋转中心，做好9点标定。
机器人视觉基础教学大纲
机器人视觉基础教学大纲机器人视觉基础教学大纲引言：机器人技术的快速发展使得机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。
而机器人视觉作为机器人技术的重要组成部分，对于机器人的感知和决策能力至关重要。
本文将探讨机器人视觉的基础知识和教学大纲，帮助读者了解机器人视觉的重要性和学习路径。
一、机器人视觉的概念和应用1.1 机器人视觉的定义机器人视觉是指机器人通过相机等传感器获取图像信息，并通过图像处理和分析技术实现对环境的感知和理解能力。
1.2 机器人视觉的应用领域机器人视觉广泛应用于工业自动化、无人驾驶、农业、医疗等领域。
例如，在工业领域，机器人视觉可以用于产品质检、物料搬运等任务；在无人驾驶领域，机器人视觉可以用于交通标志和行人识别等；在医疗领域，机器人视觉可以辅助手术和诊断等。
二、机器人视觉基础知识2.1 图像获取与传感器机器人视觉的第一步是获取图像数据，常用的图像传感器包括相机、激光雷达等。
本节将介绍不同类型的传感器以及它们的特点和应用场景。
2.2 图像处理与分析机器人视觉的核心是对图像进行处理和分析，以提取有用的信息。
本节将介绍图像处理的基础知识，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等技术，并讨论它们在机器人视觉中的应用。
2.3 特征提取与描述在机器人视觉中，特征提取和描述是非常重要的步骤，用于将图像中的目标物体提取出来，并描述其特征。
本节将介绍常用的特征提取和描述方法，如SIFT、SURF等，并讨论它们的优缺点和应用场景。
2.4 目标识别与跟踪机器人视觉的一个重要任务是实现对目标物体的识别和跟踪。
本节将介绍目标识别和跟踪的基本原理和方法，如模板匹配、机器学习等，并讨论它们在机器人视觉中的应用。
三、机器人视觉教学大纲3.1 初级阶段在初级阶段，学生需要掌握机器人视觉的基本概念和原理，了解图像获取和处理的基础知识。
教学内容可以包括图像传感器的种类和原理、图像处理的基本技术、图像特征提取和描述等。
3.2 中级阶段在中级阶段，学生需要进一步学习机器人视觉的应用技术和算法。
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。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究共3篇
机器人无标定视觉伺服控制系统研究共3篇机器人无标定视觉伺服控制系统研究1随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
在机器人控制系统中，视觉伺服控制系统起到了重要的作用。
在传统的机器人视觉伺服控制系统中，需要进行标定过程，以确定机器人和相机之间的空间关系。
但是，标定过程存在一定的难度和不确定性，同时还需要一定的时间和成本。
为了解决这个问题，无标定视觉伺服控制系统逐渐被广泛应用。
无标定视觉伺服控制系统是指在机器人和相机之间没有固定的空间关系的情况下，通过计算机视觉算法来实现机器人的运动控制。
相比于传统的标定方法，它可以减少标定时间和成本，提高对环境变化的适应能力。
无标定视觉伺服控制系统主要包括以下三个方面的技术：相机姿态估计、空间姿态解算和运动控制。
相机姿态估计是指通过像素坐标计算相机的位置和姿态。
这个过程中需要用到相机内参矩阵和外参矩阵，它们包括了相机的焦距、畸变参数和相机与世界参考坐标系之间的变换关系。
在无标定系统中，这些参数通过计算机视觉算法来估计，例如SIFT、SURF等特征匹配算法或者SLAM算法。
空间姿态解算是指将相机坐标系下的位置和姿态转换到机器人坐标系下。
这个过程中需要进行空间转换和坐标系变换，具体可以通过四元数、欧拉角或旋转矩阵来实现。
运动控制是指根据机器人姿态和速度，通过控制器来实现机器人的运动。
在无标定视觉伺服控制系统中，运动控制需要结合相机姿态估计和空间姿态解算来实现，确保机器人的运动和相机的拍摄一致。
总的来说，无标定视觉伺服控制系统的优点在于它可以实现快速标定和灵活控制，同时具有一定的适应环境变化的能力。
但是，它的缺点在于精度和稳定性无法与传统标定方法相比，同时需要更加复杂的计算算法和硬件设备。
因此，根据具体的应用场景和需求，需要选择合适的视觉伺服控制系统。
机器人无标定视觉伺服控制系统研究2机器人无标定视觉伺服控制系统研究机器人在现代制造业中扮演着越来越重要的角色，而机器人的视觉伺服控制系统是提高机器人性能以及实现工业自动化的关键技术之一。
机器人控制系统
三相反应式步进电动机结构原理图 1—定子绕组；2—定子铁心；3—转子；4—A相磁通
二、直流伺服电动机
直流伺服电动机具有启动转矩大，体积小，重量 轻，转速易控制，效率高等优点。
但是，直流伺服电动机结构上具有电刷和换向器， 需要定期更换电刷和进行维修，电动机使用寿命短， 噪声大。
直流电动机的容量小，电枢电压低，很多特性参 数随速度而变化，限制了直流电动机向高速、大容量 方向发展。在一些具有可燃气体的场合，由于电刷换 向过程中可能引起打火，也不适合使用直流电动机， 如井下作业等。、
一、力或力矩（力觉）传感器 应变片式机器人腕力和力矩传感器
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第5章 机器人的控制系统
控制系统包含对机器人本体工作过程进行控制的 控制机、机器人专用传感器、运动伺服驱动系统 等。
控制系统中涉及传感技术、驱动技术、控制理论 和控制算法。
示教-再现机器人：控制机多为微型计算机，外 部有控制柜。
采用示教-再现的工作方式，机器人的作业路径、 运动参数由操作者手把手示教或通过程序设定， 机器人重复再现示教的内容； 机器人配有内部传感器：速度、位置传感器； 还可以配备简易的外部传感器：视觉、力传感器。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT精选文档
二 机器人抓取研究现状
综上抓取方法可知：
1) 解析建模抓取法需要对目标进行2D/3D建模，在复杂环境下建模精度难 以保证。
2) 经验学习抓取法通过学习或模仿人的抓取，在一定程度上克服了解析抓 取法建模的固有缺陷。但是，现有学习算法在稀疏样本学习中，算法的 学习能力有限，机器人缺乏对新物体抓取的能力。
抓取学习/ 人工示范
特征
抓取模式 数据库
目标分割 特征
抓取生成 与判定
抓取
执行
矢量 机器人系统 结果
评价系统
场景/ 约束条件
该方法的前提要求：1）完整的目标几何模型（2/3D）信息；
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2）机器人视觉系统严格标定，已知机械臂动力学模型。
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型一：3D目标抓取
实例1 3D几何匹配抓取 实例2 3D位势估计抓取
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型二：2D位置学习抓取
直接从2D图像平面学习获取抓取位置，该方法首先采用人工标记抓取点 的合成图像，提取分类图像特征向量，应用机器学习方法来训练抓点。
机器人单抓取点学习
机器人多抓取点学习 该方法实施步骤：给定视觉场景 学习模型得出抓取点 计算抓取参数
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机器人动力学运动规划。
1、一种基于局部随机采 样一致性鲁棒几何描述的 3D匹配与位势估计抓取 方法，该方法在噪声、遮 挡环境测试中取得良好抓 取效果。
2、综合双目和单目视觉信 息、以及物体表面与几何 模型实现深度提取、目标 区域分割，以及位势估计， 该抓取系统在遮挡、光照 变化的室内环境中实现了 机器人抓取操作
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型三：高级人工智能学习抓取