三维视觉与机械手技术
2024 机器视觉与三维重建技术
2024 机器视觉与三维重建技术
2024年，机器视觉技术和三维重建技术成为了人们广泛关注
的热点领域之一。
机器视觉技术是一种基于计算机视觉的技术，通过模拟人类视觉系统来实现对图像和视频的解析、理解和分析。
随着计算机计算能力的不断提高，机器视觉技术在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域得到了广泛应用。
三维重建技术是指通过采集真实世界的物体或场景的信息，利用计算机算法将其转化为三维模型的技术。
这种技术可以实现对真实世界的还原，并可以应用于虚拟现实、游戏开发、文化遗产保护等领域。
随着人工智能和深度学习技术的不断进步，机器视觉和三维重建技术取得了突破性的发展。
在机器视觉方面，新的图像识别算法和神经网络模型的出现极大地提高了机器对图像和视频的理解能力。
例如，人脸识别技术的精度得到了大幅提升，使得其在人脸支付、边境安检等方面得到了广泛应用。
在三维重建技术方面，激光扫描、结构光投射、摄影测量等技术的不断创新和发展，使得三维重建的精度和速度得到了显著提升。
例如，在建筑设计领域，利用三维重建技术可以更加准确地进行建筑模型的设计和分析，提高设计效率和质量。
总的来说，随着2024年的到来，机器视觉和三维重建技术将
继续发展壮大。
随着相关技术的成熟和应用场景的拓展，人们将享受到日益智能和精准的机器视觉和三维重建技术带来的便利和乐趣。
基于视觉的三指机械手抓取研究与应用
基于视觉的三指机械手抓取研究与应用摘要：随着机器人技术的快速发展，自动化生产和服务机器人的应用越来越广泛。
机器人的抓取能力是实现各种任务的关键。
本文介绍了基于视觉的三指机械手抓取的研究与应用，探讨了其在工业生产和日常生活中的潜在应用。
关键词：视觉、三指机械手、抓取、研究、应用引言机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，其广泛应用于工业生产、医疗服务、家庭助理等领域。
机器人的抓取能力对于实现这些任务至关重要。
基于视觉的三指机械手抓取技术，通过利用计算机视觉系统实时感知和分析环境中的目标物体，能够实现高精度和灵活的抓取动作，因此在机器人领域中备受关注。
一、基于视觉的三指机械手抓取研究1. 视觉感知技术基于视觉的三指机械手抓取首先需要对环境中的目标物体进行感知。
计算机视觉技术通过利用摄像头获取物体的图像，并通过图像处理算法提取物体的特征，实现对目标物体的识别和定位。
2. 抓取规划与控制基于视觉的三指机械手抓取需要进行抓取规划和控制。
抓取规划通过分析目标物体的形状、大小和位置等信息，确定最佳的抓取点和抓取策略。
抓取控制则通过控制机械手的运动，实现抓取动作的精准执行。
二、基于视觉的三指机械手抓取应用1. 工业生产基于视觉的三指机械手抓取技术在工业生产中具有广阔的应用前景。
它可以实现对各种形状、大小和材质的物体的高精度抓取，提高生产效率和质量。
2. 日常生活基于视觉的三指机械手抓取技术在日常生活中也有着广泛的应用。
例如，可以用于家庭助理机器人的抓取任务，如从储物架上取下物品、帮助搬运家具等。
此外，还可以应用于医疗领域，如协助手术、照料老年人等。
结论基于视觉的三指机械手抓取技术在机器人领域中具有重要意义。
通过利用计算机视觉系统实时感知和分析环境中的目标物体，可以实现高精度和灵活的抓取动作。
该技术在工业生产和日常生活中具有广泛应用前景，能够提高生产效率和生活质量。
随着机器人技术的不断发展，基于视觉的三指机械手抓取技术将会得到进一步的研究和应用。
基于3D视觉信息的机械手抓取机械零部件的关键技术研究
基于3D视觉信息的机械手抓取机械零部件的关键技术研究基于3D视觉信息的机械手抓取机械零部件的关键技术研究摘要：随着机械制造业的发展，自动化生产逐渐成为一种趋势。
机械手作为自动化生产中的重要组成部分，需要准确抓取各种机械零部件才能完成任务。
而在抓取过程中，靠单纯的机械控制效果有限，因此需要结合3D视觉信息进行技术研究。
本文主要介绍了基于3D视觉信息的机械手抓取机械零部件的关键技术以及在实际应用中的影响。
关键词：3D视觉信息；机械手；抓取；机械零部件一、引言机械制造工业是国民经济的重要组成部分，随着科学技术的发展，自动化生产已经成为一种趋势。
而在自动化生产中，机械手作为重要的执行机构，起着关键的作用。
机械手在完成各类任务时，需要准确地抓取机械零部件，因此抓取技术的研究变得尤为重要。
传统的机械手在抓取机械零部件时主要依赖力学夹爪的力学原理，但是在某些场景下，单纯的机械控制的效果往往有限。
例如，机械零部件形状复杂、表面粗糙或者尺寸过小，以及堆叠在一起等情况下，机械手的抓取准确度难以保证。
为了解决这些问题，3D视觉信息被引入到机械手抓取技术中，提高了抓取的准确度和稳定性。
二、基于3D视觉信息的机械手抓取技术1. 3D传感器的设置基于3D视觉信息的机械手抓取技术首先需要获取场景中物体的三维信息。
为了实现这一点，通常在机械手周围设置3D传感器。
3D传感器可以通过激光扫描、结构光或者立体视觉等技术来获取物体的三维模型。
采集到的三维模型可以用来进行后续的物体检测和定位。
2. 物体检测与识别在获取到三维模型之后，需要进行物体检测和识别。
物体检测和识别是基于机器学习或者深度学习的算法来实现的。
通过将采集到的三维点云数据与预设的物体库进行比对，可以识别出待抓取的机械零部件。
物体检测和识别的准确性对于后续的抓取任务非常重要。
3. 抓取规划和路径规划在识别出待抓取的机械零部件之后，需要进行抓取规划和路径规划。
抓取规划的目标是确定机械手的抓取点和抓取姿态。
三维视觉定位技术在机器人导航中的应用
三维视觉定位技术在机器人导航中的应用引言随着科技的不断进步，机器人已经成为了现代社会的一种重要的技术创新产物。
机器人的研究已经走过了半个世纪的历程，不断取得了新的突破。
其中，机器人导航就是非常关键的一部分。
机器人导航通常至少需要有基础的定位技术，而三维视觉定位技术正是其中的一项重要手段。
本文将针对三维视觉定位技术在机器人导航中的应用进行探讨。
一、三维视觉定位技术的基础三维视觉定位技术的基础依赖于计算机图形学和计算机视觉学两个重要领域。
计算机图形学主要研究计算机图像处理，也就是如何根据一些基础的输入数据来进行图像的生成和处理。
而计算机视觉学则是指计算机模拟人眼进行视觉处理和分析的一种技术。
这些技术的不断进步，为三维视觉定位技术的发展奠定了坚实的基础。
三维视觉定位技术不同于二维视觉定位技术，它允许机器人在三维环境中进行自主导航，因此可以用来追踪机器人在三维空间中的位置和方向。
这项技术的发展，在很大程度上受益于计算机图形学和计算机视觉学领域技术的不断进步。
二、三维视觉定位技术的应用随着三维视觉定位技术的发展，在机器人导航领域中已经有了广泛的应用。
其中，导航是三维视觉定位技术的应用之一。
机器人在使用三维视觉定位技术的过程中，可以通过识别周围环境中的物体位置和形状来进行导航。
这种方法更加灵活，可以避免被其他因素影响。
接下来，我们将针对不同类型机器人的应用场景进行探讨：1. 服务机器人服务机器人的主要功能是为人类提供服务，例如清洁、护理、送物品等。
这些机器人通常用在人口密集、面积较小的区域，如休闲场所、医院、酒店等。
在这些区域内，服务机器人的导航需要能够检测出目标位置和周围障碍物的距离关系，以便更准确地进行移动。
三维视觉定位技术可以达到这种效果，从而更好的定位机器人的运动轨迹。
2. 工业机器人工业机器人通常用于生产线的加工，对精度有比较高的要求。
三维视觉定位技术可以通过实时检测物体的位置和方向，从而提升机器人的工作精度和效率。
机器人视觉—三维成像技术综述
机器人视觉—三维成像技术综述引言3D视觉成像是工业机器人信息感知的一种最重要的方法，可分为光学和非光学成像方法。
目前应用最多的还是光学方法，包括：飞行时间法、结构光法、激光扫描法、莫尔条纹法、激光散斑法、干涉法、照相测量法、激光跟踪法、从运动获得形状、从阴影获得形状，以及其他的 Shape from X等。
本次介绍几种典型方案。
节选于卢荣胜，史艳琼，胡海兵《机器人视觉三维成像技术综述》一文。
1飞行时间3D成像飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深度。
在经典的TOF测量方法中，探测器系统在发射光脉冲的同时启动探测接收单元进行计时，当探测器接收到目标发出的光回波时，探测器直接存储往返时间。
目标距离Z可通过以下简单方程估算：这种测距方式也称为直接TOF（DTOF）。
D-TOF通常用于单点测距系统，为了实现面积范围3D成像，通常需要采用扫描技术。
无扫描TOF三维成像技术直到近几年才实现，因为在像素级实现亚纳秒电子计时是非常困难的。
与直接计时的D-TOF不同的方案是间接TOF（I-TOF），时间往返行程是从光强度的时间选通测量中间接外推获得。
I-TOF不需要精确的计时，而是采用时间选通光子计数器或电荷积分器，它们可以在像素级实现。
I-TOF是目前基于TOF相机的电子和光混合器的商用化解决方案。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本的3D图像采集。
其特点是:检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格便宜，但精度低，易受环境光的干扰。
2扫描3D成像扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法等。
其实，色散共焦法是扫描测距法的一种，考虑到目前在手机、平板显示等制造行业应用比较广泛，在此单独介绍。
1、扫描测距扫描测距是利用一条准直光束通过一维测距扫描整个目标表面实现3D测量。
典型扫描测距方法有：1、单点飞行时间法，如连续波频率调制（FM-CW）测距、脉冲测距（激光雷达）等；2、激光散射干涉法，如基于多波长干涉、全息干涉、白光干涉散斑干涉等原理的干涉仪；3、共焦法，如色散共焦、自聚焦等。
3d eye to hand原理
3d eye to hand原理
3D 眼到手（Eye-to-Hand）是指使用视觉信息来引导机器人手臂的运动，以实现精确的三维位置和定位控制。
这种技术通常用于机器人的视觉导航、精确抓取和操作等任务。
下面是3D 眼到手控制的一般原理：
1. 视觉感知：首先，摄像头或其他视觉传感器会捕捉到环境中的图像，并将其传输给计算机进行处理。
2. 特征提取：在图像处理的阶段，计算机会对捕获到的图像进行特征提取。
这些特征可以是物体的边缘、角点、颜色等，以及用于定位和跟踪的标记点或特征点。
3. 相机标定：将捕获到的图像与实际场景进行关联，需要进行相机标定，以确定图像与实际世界之间的几何关系和尺度变换。
4. 姿态估计：使用图像中的特征和相机标定信息，计算机可以估计出机器人手臂当前的位置和姿态。
这可以通过计算图像与物体之间的几何关系来实现。
5. 控制策略：基于当前的姿态估计结果，计算机使用逆运动学
或其他控制算法计算出机器人手臂的运动轨迹和控制命令，使其达到期望的位置和姿态。
6. 执行运动：根据计算出的控制命令，机器人手臂执行相应的运动，将其末端执行器移动到目标位置。
7. 反馈校正：通过不断比较实际运动结果和期望位置，进行反馈校正，使控制更准确。
可以使用视觉传感器不断更新姿态估计，从而实时调整控制策略。
通过以上步骤，3D 眼到手控制能够将视觉信息转化为机器人手臂的运动指令，实现精确的三维位置和定位控制，从而完成各种精细操作和任务。
这项技术在自动化生产、机器人导航、物品抓取等领域具有广泛的应用潜力。
基于机械视角的三维机械手设计
８６ 信息·技术信息记录材料 2019年1月 第20卷第1期1 引言随着图像识别在社会各方面越来越广泛的应用，对于图像采集与显示技术的研究具有极高的社会价值和经济价值[1]；图像处理技术已广泛应用于航空航天、生物医学工程、通信工程、工业检测、军事公安等领域。
本文所设计的三维机械手，核心是机械视觉，而机械视觉通过图像识别物体，图像数据由STM32F429进行处理进而确定物体的位置[2]。
我们设计的三维机械手，在工业搬运、自动售货机和机器人焊接等方面都可以大显身手，并且在3D 打印技术中三维机械手就不可或缺。
2 系统硬件设计本系统主要由STM32F429微处理器、CMOS-OV5640摄像头、RGB 电容触摸屏、步进电机和电磁继电器组成的机械手及其他外设组成。
系统整体框架如1所示。
图1 系统整体框架2.1 机械手模型构造该系统主要使用不锈钢焊成一个长方体框架，在框架上架设三维滑台，X,Y,Z 分别使用步进电机驱动同步带，带动滑台运行。
使用步进电机加同步带使得系统精度高，速度快。
同步带的特点：（1）传动准确，工作时无滑动，具有恒定的传动比；（2）传动平稳，具有缓冲、减振能力，噪声低；（3）传动效率高，可达0.98，节能效果明显；（4）维护保养方便，不需润滑，维护费用低；（5）速比范围大，线速度可达50m/s，具有较大的功率传递范围，可达几瓦到几百千瓦；（6）可用于长距离传动，中心距可达10m 以上，实物图如图2所示。
图2 机械手模型2.2 控制系统驱动控制器硬件电路包括STM32F429控制模块、光耦隔离模块、步进机驱动模块。
基于机械视角的三维机械手设计植瑶瑶，张海东，于智荣，叶锐文，蒙 露，黄尚宝，覃赵军(通讯作者)（广西大学行健文理学院 广西 南宁 530004）【摘要】传统的机械手是利用程序编程定位，然后控制步进电机驱动准确抓取物体，在国家提倡智能制造的大背景和机遇下，研究更智能化的设备用以改变人们的生活、方便人们的生活具有重要的意义。
3d相机和六轴机械手之间的标定方法
3d相机和六轴机械手之间的标定方法3D相机和六轴机械手之间的标定方法对于精确控制机械手在三维坐标系中的位置和姿态具有重要意义。
本文将介绍几种常用的标定方法，包括基于静态标定的方法和基于动态标定的方法。
一、基于静态标定的方法1.相机参数标定相机参数标定是确定相机的内部参数和外部参数的过程。
内部参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等，外部参数包括相机在世界坐标系中的旋转矩阵和平移向量。
常见的相机参数标定方法有棋盘格标定法、Tsai标定法和直接线性变换（DLT）标定法。
其中，棋盘格标定法是最常用的方法之一。
这种方法需要将特定大小的棋盘格放在相机视野内，通过拍摄一系列包含棋盘格的图像来计算相机的内外参数。
2.机械手远心点偏移标定机械手的远心点偏移是指机械手抓取物体时，机械手工具坐标系原点与物体中心坐标之间存在的偏移。
为了准确控制机械手，需要将远心点偏移引入到标定中。
常见的机械手远心点偏移标定方法是通过测量机械手抓取物体的坐标系与相机坐标系之间的变换关系来确定偏移。
3.相机-机械手外部参数标定相机-机械手外部参数标定是确定相机和机械手之间的变换关系的过程。
这个过程需要将机械手末端工具坐标系与相机坐标系进行对齐。
常用的方法有手眼标定法和手眼标定法的变种。
手眼标定法需要采集一系列机械手末端工具坐标系和相机坐标系之间的变换关系，通过最小二乘法等方法求解变换关系的参数。
二、基于动态标定的方法1.手眼标定法这是一种基于动态标定的方法，通过在机械手末端工具上加装一个稳定标定板，并在工作空间内移动机械手来采集一系列标定姿态。
然后，通过计算机视觉算法识别标定板上的特征点，并将标定板坐标系与相机坐标系之间的变换关系作为标定结果。
2.相机自标定法这是一种不依赖外部标定工具的方法，通过机械手在工作空间内移动时，相机观察到的物体的几何特征进行动态分析和计算。
通过分析物体在图像中的形状、大小和运动等特征，可以得到相机的内外参数。
总结：相机和六轴机械手之间的标定方法主要包括基于静态标定的方法和基于动态标定的方法。
机器人视觉感知与三维重建
机器人视觉感知与三维重建机器人的智能化发展已经成为当代科技领域的重要研究方向之一。
而机器人视觉感知与三维重建技术作为其中的重要组成部分，为机器人实现自主感知和环境理解提供了重要的支持。
本文将对机器人视觉感知与三维重建技术进行探讨，并探讨其在不同领域的应用前景。
一、机器人视觉感知技术的概述机器人视觉感知技术是指通过摄像机等感知设备，使机器人能够模拟人类视觉系统，实现对周围环境的感知和理解。
目前，机器人视觉感知技术已经取得了显著的进展，主要包括目标检测、目标跟踪和场景理解等方面。
通过对图像或视频数据进行处理和分析，机器人能够识别和定位物体，并对环境中的场景进行理解和分析。
二、机器人三维重建技术的原理和方法机器人三维重建技术是指通过多个视点的图像或激光扫描数据，重建出三维模型或场景的过程。
常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光和激光扫描等。
其中，立体视觉方法通过计算多个视角下的图像间的几何关系来实现三维重建；结构光方法则利用已知的投影结构光源和相机观察投影的几何畸变以获得三维信息；激光扫描方法则通过扫描激光束与物体表面的交互反射来获取三维点云数据。
三、机器人视觉感知与三维重建技术在工业领域的应用机器人视觉感知与三维重建技术在工业领域有着广泛的应用前景。
首先，在制造业中，机器人可以通过对物体进行视觉感知和三维重建来进行产品质量检测和零件装配等任务，提高生产效率和产品质量。
其次，在智能仓储领域，机器人可以通过对仓库进行三维重建和场景理解，实现自主的货物搬运和库存管理。
此外，机器人视觉感知与三维重建技术还可以应用于危险环境下的巡检和救援任务，提高工作效率和保障人员安全。
四、机器人视觉感知与三维重建技术在医疗领域的应用机器人视觉感知与三维重建技术在医疗领域也具有广阔的应用前景。
例如，在手术辅助方面，机器人可以通过感知和重建病人的解剖结构，为医生提供精确和可视化的手术导航和操作辅助。
此外，机器人视觉感知技术还可以应用于医学影像分析和疾病诊断中，通过对医学影像进行分析和处理，提取关键信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
机器人视觉中的三维重建技术
机器人视觉中的三维重建技术机器人视觉是当前人工智能领域中研究热点之一，其应用范围广泛，其中包括机器人三维重建技术。
机器人三维重建技术是指通过图像处理、计算机视觉、机器学习等技术手段，让机器人从图像中自动识别并重建出物体的三维模型。
这项技术在制造业、医疗、安全监控等领域都有广泛的应用。
一、机器人视觉中的三维重建技术原理机器人的三维重建技术主要通过以下几个步骤实现：1、图像采集：机器人通过摄像头、激光雷达等传感器采集目标物体的图像数据。
2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，这一步旨在将原始数据进行滤波、去除噪声和照明等干扰因素以提高数据准确性。
3、特征提取：通过图像处理技术提取出目标物体的特征，比如轮廓、边缘等。
4、物体匹配：通过机器学习、计算机视觉等技术来匹配图像特征和目标物体的 3D 模型。
5、模型生成：根据匹配得到的目标物体的 3D 模型，生成目标物体的三维模型。
二、机器人视觉中的三维重建应用领域1、制造业在制造业中，机器人视觉技术可以应用于工业机械设备的维护和保养。
机器人可以使用三维重建技术对工业机械设备进行检查，快速定位并诊断设备故障。
2、医疗在医疗领域，机器人三维重建技术可以用于医学影像分析，如CT 扫描、 X 光片等。
通过三维重建技术，医生可以更准确地诊断病情，为患者提供更优质的诊疗服务。
3、安全监控在安全监控领域，机器人视觉可以用于视频监控以及安检等场景。
通过三维重建技术，机器人可以在多个视角下重建出物体，实现视觉上的立体覆盖，提高了安全监控的效率。
三、机器人视觉中的三维重建技术发展现状当前，机器人视觉技术仍处于快速发展的阶段。
在三维重建技术领域，主要面临以下挑战和问题：1、数据处理：图像数据处理是实现机器人三维重建的核心难点之一。
数据量大、数据噪声多、图像分辨率不高等问题仍需要解决。
2、识别精度：目前机器人三维重建技术存在识别精度不足的问题，尤其是在图像中存在遮挡和光照不足的情况下，识别效果会受到限制。
三维视觉及动态模型技术在机器人中的应用研究
三维视觉及动态模型技术在机器人中的应用研究随着科技的发展，机器人领域的技术也不断地更新和完善。
其中，三维视觉及动态模型技术的出现，为机器人的应用研究提供了更为广泛的可能性和更高的效率。
一、三维视觉技术在机器人中的应用三维视觉技术，即计算机视觉中的三维重建技术，是一种通过数字图像处理和计算机算法实现对三维场景的还原和建模技术。
在机器人中的应用主要体现在以下几个方面：1、目标检测和识别。
结合三维视觉技术，机器人可以更加准确地识别并捕捉目标物体。
例如，地球上最早的恐龙机器人就使用了三维视觉技术，能够实时将模型与场景融合，准确地识别并捕捉目标物体。
2、环境建模和导航。
机器人通过三维视觉技术，可以实现对环境的建模，并能在建模的基础上进行路径规划和导航。
这一应用在服务型机器人和军事领域的无人机等机器人上都有所体现。
3、物体仿真和分析。
在机器人的开发中，三维建模和分析模拟是不可或缺的步骤。
通过三维视觉技术，机器人可以进行建模、分析与模拟的过程，即先将机器人形态在计算机上进行建模，在模拟环境中生成动态模型并对其进行分析，在真实环境中实现机器人行动。
二、动态模型技术在机器人中的应用与三维视觉技术不同，动态模型技术是一种基于物理学原理、数学模型和计算机算法的模拟仿真技术。
它通过逻辑推理和数字仿真，实现对机器人在复杂环境中的动态模拟。
在机器人中的应用，主要有以下方面：1、路径规划和动作控制。
机器人通过动态模型技术，可以在计算机中模拟不同方案的路径规划和动作控制，并最终确定最优的方案。
通过模拟仿真，避免了机器人在现实环境中因为错误的路径规划而导致的损失。
2、行为规划和交互设计。
动态模型技术可以模拟不同的机器人行为，比如机器人的持久追踪和逃避，以及机器人的交互设计，比如机器人的人机交互和自主交互。
通过机器人的行为规划和交互设计，可以使机器人在现实环境中的任务完成得更加高效。
3、多机器人协作。
在动态模型技术的帮助下，多机器人协同任务可以实现更加高效的完成。
3D视觉传感器技术在智能工业机器人中的应用研究
3D视觉传感器技术在智能工业机器人中的应用研究随着科技的不断进步，智能工业机器人的应用范围越来越广泛。
其中一项关键技术是3D视觉传感器技术，它在智能工业机器人中发挥着重要的作用。
本文将对3D视觉传感器技术在智能工业机器人中的应用进行研究和探讨。
首先，我们需要了解什么是3D视觉传感器技术。
3D视觉传感器技术是一种能够获取物体三维形状和位置信息的技术。
它通过观测物体与环境之间的距离，以及物体的轮廓和表面特征，来实现对物体的三维感知。
在智能工业机器人中，3D视觉传感器技术的应用非常广泛。
首先，它可以用于进行精确的定位和导航。
通过获取场景中物体的三维位置信息，机器人可以更准确地确定自己的位置和姿态，从而更好地完成任务。
例如，在仓储和物流行业中，机器人可以使用3D视觉传感器来识别和定位货物，实现自动化的存储和搬运。
其次，3D视觉传感器技术可以用于目标检测和识别。
机器人可以利用传感器获取物体的三维形状和纹理信息，从而实现对不同种类物体的识别和分类。
这对于机器人在生产线上的自动化操作和质量控制非常重要。
例如，在汽车制造业中，机器人可以利用3D视觉传感器来检测汽车外壳的表面质量，以及零件的组装精度。
另外，3D视觉传感器技术还可以用于障碍物检测和避障。
在智能工业机器人的移动过程中，遇到障碍物可能会导致意外事故。
通过使用3D视觉传感器，机器人可以及时发现前方的障碍物，并采取相应的措施进行避障。
这对于提高工作安全性和机器人自主性非常重要。
此外，3D视觉传感器技术还可以应用于物体捕捉和抓取。
机器人可以利用传感器获取物体的三维形状和表面特征，从而实现对物体的准确捕捉和抓取。
这在装配和包装行业中非常重要。
例如，在电子产品组装过程中，机器人可以利用3D视觉传感器来准确定位和抓取小尺寸的电子元件，提高生产效率和质量。
最后，3D视觉传感器技术还可以应用于实时的场景重建和建模。
机器人可以利用传感器获取物体及其周围环境的三维形状和位置信息，从而实现对场景的实时重建和建模。
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手眼标定
相机的内参--矫正镜头投射畸变
直接矫正图像 在畸变图像中进行 测量，然后矫正测 量结果。
手眼标定
相机的外参
可以建立摄 定在机 定不动 械手上
三维视觉与机械手技术
机械手应用场景
为机械手植入眼睛
手眼标定
眼睛--三维视觉技术
单目3D 视觉——Shape-Based 3d Matching
1 导入3D模型，建立模板 2 实时检测。
眼睛--三维视觉技术
单目3D 视觉——透视图匹配 技术介绍
在很多应用中可以将模板区域限制在三维 物体的某个平面上，因此不需要使用该物 体完整的三维形状进行匹配。对于任意形 状的物体部分，透视图匹配可以只使用单 台摄像机得到物体三维位姿。创建模板时 需要使用特定感兴趣区域内的物体样图进 行训练。
手眼标定
技术介绍
使用HALCON的三维标定方法，可以在 10mm的视野内亚像素精度测量的准确 度达到1μm. 通过三维标定，可以得到关于面阵相机 或线阵相机的详细而准确的描述：相机 的内参和外参。通过内参和外参可以将 图像坐标映射到实际的世界坐标系中。 在标定板的帮助下可 以确定相机，机器手 和被测物体三者之间 的关系。
不在这里. 在这里！ 在哪？ 我抓到了
预先给定的位置 位置发生变化
三维视觉与机械手技术
机械手应用场景 为机械手植入眼睛 手眼标定 眼睛---三维视觉技术 案例介绍 结束语
为机械手植入眼睛
原来在这里！ 有眼睛就好了
更智能
更强大
三维信息
三维视觉与机械手技术
机械手应用场景 为机械手植入眼睛 手眼标定 眼睛---三维视觉技术 案例介绍 结束语
眼睛--三维视觉技术
单目3D 视觉——Shape-Based 3d Matching 技术介绍
通过仅使用一台相机识别并确定物体的三 维位姿
尤其适用于
三维匹配。一些必须获得物体三维位姿 的应用中。 在三维匹配后测量复杂三维目标物体上 的一些几何特征和定位缺陷。
目标物体的三维位置和 方向可以通过匹配已知 三维问题的多个方向上 的二位视图来得到。
眼睛---三维视觉技术
案例介绍
结束语
眼睛--三维视觉技术
三维视觉包括两个主要方面，每个方面又包含许多不同的技术
三维重构
确定一个任意物体的三维形状
三维视觉
三维信息
三维匹配
找到一个目标物体的三维位姿 （位置和方向） 不同的技术有不同的特点，必须 与实际应用中的具体需求相吻合。
眼睛--三维视觉技术
双目立体视觉 技术介绍
基于从不同视点拍摄到的两幅图像可以确 定物体表面可视点的三维坐标。
尤其适用于
三维重构，即可以确定物体的三维形 状，对中型或大型尺寸的物体尤其有用 。 三维物体质量检测。 确定三维物体的位置 两台相机要提 前标定。
眼睛--三维视觉技术
双目立体视觉
使用标定后的两个相机拍摄物体图像，计算物体三维形状，并通过图像处理，得 到目标物的三维信息。
眼睛--三维视觉技术
Sheet of Light 技术介绍
通过重构投影在物体表面上的光线来测量 高度轮廓，计算物体的三维形状。
尤其适用于
三维重构，尤其适用于表面没有特征点 的物体。 三维物体质量检测。 确定三维物体的位置 尤其适用于表面 没有特征的物体
眼睛--三维视觉技术
Sheet of Light
三维视觉与机械手技术
展位
W1馆 1344号
谢谢
尤其适用于
三维匹配。一些必须获得物体三维位姿 的应用中。 确在三维匹配后测量复杂三维目标物体 上的一些几何特征。
眼睛--三维视觉技术
单目3D 视觉——透视图匹配
1 建立模板 2 实时跟踪。
眼睛--三维视觉技术
单目3D 视觉——3D 相机
技术介绍
通过三维传感器直接获取物体表 面可视点的三维坐标。
三维视觉与机械手技术
姚国营
北京展会视觉引导机械手视频
三维视觉与机械手技术
机械手应用场景
为机械手植入眼睛
手眼标定
眼睛---三维视觉技术
案例介绍
结束语
机械手的应用场景
应用于复杂的环境 运行稳定 动作精准 解放劳力
机械手的运行
按预先给定的程序运行
程序
轨迹 速度 要求 方式 ……
机械手的困惑
尤其适用于
三维重构，即确定某任意 物体的三维形状。 三维模板匹配。 三维物体的质量检测。
可直接获取物体表面可 视点的三维坐标
三维视觉与机械手技术
机械手应用场景
为机械手植入眼睛
手眼标定
眼睛---三维视觉技术
案例介绍
结束语
应用案例
使用三维模板匹配定位工件，引导机械手抓取。
标定 检测 引导机械手抓取