基于计算机视觉的排爆机器人设计
机械设计制造及自动化毕业设计_基于OpenGL的机器人三维仿真环境设计
SHANGHAI UNIVERSITY毕业设计（论文）UNDERGRADUATE PROJECT (THESIS)题目:基于OpenGL的机器人三维仿真环境设计学院: 机电工程与自动化学院专业: 机械工程及自动化学号:学生姓名:指导教师:起讫日期:目录摘要:-----------------------------------------------------------------------------------------------------1 ABSTRACT-------------------------------------------------------------------------------------------------1 1第一章绪论------------------------------------------------------------------------------------------4 2第二章基于OpenGL的三维仿真图形设计---------------------------------------------------8 3第三章仿人机器人的三维建模-----------------------------------------------------------------19 4第四章仿人机器人运动学仿真-----------------------------------------------------------------29 5第五章总结-----------------------------------------------------------------------------------------466 致谢---------------------------------------------------------------------------------------------------477 参考文献---------------------------------------------------------------------------------------------48基于OpenGL的机器人三维仿真环境设计摘要仿真技术是机器人研究领域中的一个重要部分，随着机器人研究的不断深入，机器人仿真系统作为机器人设计和研究过程中安全可靠灵活方便的工具，发挥着越来越重要的作用。
基于摄像头的物体位置识别系统
图１ 物体位置识别测试结果
５ 结 语
经过调试和实验，利用基于STM32的摄像头图像识别技术，可以检测物体平面坐标位置，并将结果以坐标形式输出显示。
物体坐标位置的提取可以应用到机器人系统、数控机床、办公自动化设备等各种系统。
参考文献
[1]李芳.板球系统设计及控制系统研究[D].包头:内蒙古科技大学,2013.
[2]翟晨湟.基于蚁群优化的视觉板球系统的直接自适应模糊滑模控制[D].大连:大连理工大学,2015.
[3]尹宏鹏.基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究
[D].重庆:重庆大学,2009.
[4]苏勤.圆检测算法研究及其在同心度测量中的应用
[D].桂林:广西师范大学,2005.。
机器人模型的意义和作用教案
包括电机驱动器、液压驱动器等。
3
驱动器的构造
一般由功率放大器、执行机构等部分组成。
通信技术原理及构造剖析
01
通信技术的作用
实现机器人与外部环境、机器人与机器人之间的信息交流。
02
通信技术的种类
包括有线通信和无线通信两种。
03
通信技术的构造
一般由发送器、传输介质和接收器三部分组成。其中，发送器将信息转
娱乐服务
机器人模型可以在娱乐场 所提供表演、互动游戏等 服务，增加娱乐活动的趣 味性和互动性。
04
机器人模型技术原理及构造剖析
传感器技术原理及构造剖析
传感器的作用
将机器人感知到的外部环境信息 转化为电信号，以供控制器处理
。
传感器的种类
包括触觉传感器、视觉传感器、 听觉传感器等。
传感器的构造
一般由敏感元件、转换元件和测 量电路三部分组成。
优化改进方案提
性能优化
针对机器人模型的性能瓶颈，提出优化方案。例如，改进机械结构以减轻重量、提高刚度；优化控制算法以提高运动 精度和稳定性；升级传感器以提高环境感知能力等。
功能扩展
根据实际需求，提出机器人模型的功能扩展方案。例如，增加语音识别功能以实现人机交互；添加图像识别功能以实 现目标跟踪和识别；集成深度学习算法以实现自主导航和决策等。
促进智能制造、智慧城市等相关领域发展
机器人模型作为智能制造和智慧城市的重要组成部分，其发展将推动智能制造、智慧城市等相关领域的进步和发 展。
03
机器人模型作用分析
在教育领域应用
辅助教学
机器人模型可以模拟真实世界中的各 种情境，为教师和学生提供直观、生 动的教学辅助工具，提高教学效果。
一种排爆作战一体化机器人的设计
一种排爆作战一体化机器人的设计仲隆健;赵宇萌;刁振霖;张国恒【期刊名称】《西北民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(036)004【摘要】设计了以履带式移动平台作为载体基础的机器人，通过搭载作业手臂和子弹发射平台，该机器人可以在完成排爆任务的同时拥有作战能力。
通过对机器人系统总体构架、硬件组成、软件设计三个方面进行分析和设计，使机器人能够达到协调、快速、准确地完成指定设计要求。
实验数据表明，该机器人能够完全实现设计要求。
%Design of the tracked mobile platform as basis vectors of the robot,powered by working arm and bullet launch platform,the robot can be in complete EOD tasks at the same time and have combat capability.By analyzing and researching on the overall design,hardware composition and soft-ware design of the robot system,the robot can achieve the purpose of coordination,rapid and accurate work.Experimental and data results showed that the robot could achieve the design requirements completely.【总页数】5页(P10-13,41)【作者】仲隆健;赵宇萌;刁振霖;张国恒【作者单位】西北民族大学电气工程学院，甘肃兰州 730030;西北民族大学电气工程学院，甘肃兰州 730030;西北民族大学电气工程学院，甘肃兰州 730030;西北民族大学电气工程学院，甘肃兰州 730030【正文语种】中文【中图分类】O411.3;TP242【相关文献】1.一种排爆机器人设计与研究 [J], 李云江;马孝林;刘庆元2.一种小型履带式排爆机器人的设计与实现 [J], 贾永兴;朱莹;杨宇3.一种基于Arduino交互式控制排爆机器人的设计 [J], 赵连强;林博原;杨凯迪;陈永康;郭海杰4.一种基于随动视觉的排爆机器人自主抓取系统 [J], 于涵;李一染;毕书博;刘迎圆;安康5.典型作战场景下排爆机器人性能评价方法 [J], 胡杰;何文卿;史伟;王志伟;裴晓栋;支凯艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
介绍军用机器人
作战应用领域
01
02
03
04
情报侦察
通过携带各种传感器和设备， 军用机器人可执行情报侦察任 务，获取敌方情报信息。
火力打击
军用机器人可携带武器系统， 对敌方目标进行火力打击，支 援地面部队作战。
战场运输
军用机器人可执行战场运输任 务，为部队提供弹药、物资等 支援。
扫雷排爆
军用机器人可执行扫雷排爆任 务，减少人员伤亡和装备损失 。
改变信息获取方式和决策流程
实时信息获更加全面、准确的数据支 持。
快速决策
基于实时信息和先进算法 ，军用机器人能够快速做 出决策，缩短指挥周期。
人机协同
军用机器人可以与人类士 兵协同作战，相互支持， 提高整体作战能力。
面临道德伦理和法律问题挑战
道德伦理问题
高速移动与机动性技术的提升
军用机器人需要具备快速响应和高速移动的能力，未来技术的发展将注 重提高机器人的机动性和灵活性，以适应各种复杂地形和作战环境。
多领域融合拓展应用场景
1 2 3
军用机器人与无人机的协同作战
未来军用机器人将与无人机等无人系统进行协同 作战，实现空地一体、有人无人协同的联合作战 模式，提高作战效能。
军用机器人的使用可能引发道德 伦理问题，如机器人是否应该具 有自主决策能力、是否应该遵守
人类道德规范等。
法律问题
目前国际法和国内法对于军用机器 人的使用和管理尚无明确规定，相 关法律问题亟待解决。
技术安全问题
军用机器人的技术安全问题也备受 关注，如如何防止机器人被恶意攻 击或控制、如何确保机器人不会对 人类造成威胁等。
各国在军用机器人领域开展广泛的国际合作，共同推动技术 进步和产业发展。通过技术交流和合作研发，各国可以相互 借鉴经验和技术成果，加速军用机器人的研发和应用进程。
基于机器视觉的智能垃圾分拣小车的设计与实现
基于机器视觉的智能垃圾分拣小车的设计与实现作者：高少伟郭磊陈其菠陈帅兴来源：《现代信息科技》2022年第02期摘要：目前我国生活垃圾分拣的方式仍然以人力为主，其在消耗人力的同时还存在工作强度高、效率低以及影响环卫工人身体健康等缺陷。
为解决以上问题，文章以STM32为主控芯片，以树莓派为运算部件，设计出以四轴机械臂、机械爪以及传感器为机械部件并辅以YOLOv5深度学习识别模型的智能垃圾分拣小车。
在实现垃圾分拣一体化的同时，还部分解决了人工垃圾分拣的缺陷。
关键词：机器视觉;智能;垃圾分拣小车中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）02-0180-03Abstract： At present， the sorting method of domestic waste in my country is still mainly manpower， which consumes manpower and also has defects such as high work intensity， low efficiency and affecting the health of sanitation workers. In order to solve the above problems， this paper takes STM32 as the main control chip and raspberry pie as the calculation part， and designs an intelligent garbage sorting trolley with four-axis mechanical arm， mechanical claw and sensor as the mechanical parts， supplemented by YOLOv5 deep learning recognition mode. While realizing the integration of waste sorting， it also partially solves the defects of artificial waste sorting.Keywords： machine vision; intelligence; garbage sorting trolley0 引言随着生活水平的逐步提高，我国生活垃圾的种类和数量也在逐年递增[1]。
人工智能开发技术中的计算机视觉应用案例
人工智能开发技术中的计算机视觉应用案例在信息时代的今天，人工智能已经成为了科技领域的热门话题。
其中一个重要的方向就是计算机视觉，即让计算机能够像人一样理解和处理图像信息。
计算机视觉的应用案例也越来越多，涵盖了各个领域。
本文将介绍一些人工智能开发技术中的计算机视觉应用案例，展示计算机视觉技术的广泛使用。
首先，计算机视觉在医疗领域有着重要的应用。
举个例子，通过计算机视觉技术，医生可以在CT或MRI图像中自动识别和定位肿瘤，准确地判断其类型和大小，辅助医生制定治疗方案。
此外，计算机视觉还可以用于患者监测。
通过对摄像头捕捉到的图像进行分析，可以实时监测患者的生理指标，如呼吸频率、心率等，及时发现异常情况并采取相应的措施。
其次，计算机视觉在交通领域也有着广泛的应用。
自动驾驶技术就是其中之一。
通过计算机视觉技术，车辆可以利用安装在车身各处的摄像头捕捉周围环境的图像，并将其交给计算机进行处理和分析。
计算机可以识别并理解道路标志、交通信号灯以及其他车辆和行人的动态信息，从而实现自主导航和智能驾驶。
此外，计算机视觉还可以应用于交通违法监控系统中，通过图像识别技术准确地捕捉交通违法行为，提高交通管理的效率和准确性。
除此之外，计算机视觉在安防领域也有重要的应用。
通过安装在各个角落的摄像头，计算机视觉可以实时监测并分析监控区域中的图像。
一旦检测到可疑行为或异常情况，系统会及时发出警报并通知相关人员。
此外，计算机视觉还可以用于人脸识别技术，帮助警方追踪嫌犯或寻找失踪人口。
通过分析图像中的人脸特征，计算机可以进行人脸对比和匹配，提供有力的线索。
在零售行业中，计算机视觉技术也发挥了巨大的作用。
通过摄像头捕捉顾客在商店内的行为和购物习惯，计算机视觉可以分析顾客的喜好、购买需求和行为模式，帮助商家进行精准营销和商品陈列。
此外，计算机视觉还可以用于智能货架管理系统中，通过扫描和分析货架上的商品图像，计算机可以准确地判断货架上的商品是否摆放正确，并及时提醒工作人员进行补货或调整。
大型排爆机器人技术分析
2 大型排爆机器人结构设计
（1）机械系统。①车体结构。车体是保障排爆机器人能 够完成行走功能的重要部分，车体能够根据大型排爆机器人的 工作环境与地形，改变前臂、后臂的形态，避免在越障、过沟 时对手臂造成破坏，影响正常使用。同时，车体还能根据地形 的倾角测量车体仰俯幅度，并向远程操作人员提供相应提示， 避免对系统造成损坏[1]。②机械手结构。机械手是排爆机器人 进行作业的主要部位，在垂直方向上具有较大的力量，使得系 统具有较强的适应性。腰、大臂、小臂是为机械手提供力量的 主要部位，提供垂直、平行、摆动方向的力量。在设计时，主 要是对大、中、小臂以及手爪进行设计，由腰部提供主要力量 来源，其中，大臂与中臂采用的是电动推杆进行连接，可有效 减少推程，并保证排爆机器人能够抓取重量较大的目标物体。 当机械手在抓住目标物体后，手腕便不动了，并在推杆的作用 下，将物体抛出，极大地减少电机能耗。手爪部位采用的是四连 杆机构，该机构可保证机械手在断电后不会松手，且保证手爪末 端在抓取物体时始终保持平行状态，当遇到圆形物体时，又会抓 换成菱形结构，增强机械手的适应性，有利于提升排爆机器人的 整体性能。
前言
恐怖活动成为制约现今世界和平与经济发展的关键因素， 在西方发达国家，排爆机器人技术已经趋于成熟，而我国对于 该设备的研制与投入较少。在反恐形势逐渐严峻的背景下，大 型排爆机器人成为科研领域的重点内容。因此，加强对大型排 爆机器人技术的研究与应用，对增强我国反恐能力、保障人民 生命财产安全，具有十分重要的现实意义。
机器人控制系统设计
机器人控制系统设计机器人控制系统设计是机器人研发的关键环节之一。
一个优秀的控制系统可以确保机器人能够准确地感知环境、自主决策、有效地执行任务，提高机器人的整体性能和智能化水平。
本文将从以下几个方面探讨机器人控制系统设计。
一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器人已经广泛应用于生产、生活、医疗等诸多领域。
机器人控制系统是机器人的核心部分，它负责接收传感器输入的信息，根据预设的程序或算法进行处理，并产生相应的控制信号，以控制机器人的行动。
因此，设计一个性能优良的机器人控制系统，对于提高机器人的智能化水平和工作效率具有至关重要的意义。
二、系统架构机器人控制系统的架构通常包括以下几个主要组成部分：1、传感器接口：用于接收来自传感器的信息，包括环境感知、自身状态等传感器数据。
2、信息处理单元：对接收到的传感器数据进行处理和分析，提取有用的信息以供控制系统使用。
3、决策单元：根据信息处理单元输出的信息，做出相应的决策和控制指令。
4、执行器：接收决策单元发出的控制信号，驱动机器人执行相应的动作。
5、电源管理单元：负责整个控制系统的电源供应，确保系统的稳定运行。
这些组成部分通过一定的通信协议和接口相互连接，形成一个完整的控制系统架构。
三、算法设计机器人控制系统的算法设计是实现系统功能的核心环节。
根据不同的控制需求，需要选择和设计合适的算法。
以下是一些常用的算法：1、决策算法：根据机器人的感知数据和预设规则，做出相应的决策和控制指令。
常见的决策算法包括基于规则的推理、模糊逻辑等。
2、路径规划算法：在给定起点和终点的情况下，计算出机器人从起点到终点的最优路径。
常用的路径规划算法包括基于搜索的方法（如A*算法）、基于网格的方法（如Dijkstra算法）和基于启发式的方法（如遗传算法）等。
3、运动控制算法：根据机器人的运动学模型和动力学模型，控制机器人的运动轨迹和姿态。
常用的运动控制算法包括PID控制、鲁棒控制、自适应控制等。
计算机视觉技术在工业制造中的应用案例
计算机视觉技术在工业制造中的应用案例计算机视觉技术是一种基于计算机和摄像机等硬件设备，利用图像处理、模式识别等算法实现对图像信息的解析和理解的技术。
在工业制造领域，计算机视觉技术被广泛应用于自动化控制、质量检测、产品追溯等方面。
下面将介绍几个计算机视觉技术在工业制造中的应用案例。
首先，计算机视觉技术在自动化控制方面发挥着重要的作用。
以汽车制造业为例，计算机视觉技术被应用于车身焊接过程中的焊缝检测。
通过在焊接过程中对车身焊缝进行实时检测，计算机视觉系统可以准确判断焊缝的质量，及时发现焊接缺陷并实现自动化控制。
这不仅可以提高焊接质量和效率，还可以降低人工干预的成本。
其次，计算机视觉技术在质量检测方面具有广泛的应用。
例如，在电子制造业中，计算机视觉系统可以对电路板上的元器件进行快速、准确的检测。
通过识别和分析元器件的位置、尺寸、形状等特征，计算机视觉系统可以判断元器件的安装质量，并及时发现并排除不合格品，保证产品质量的稳定性。
此外，计算机视觉技术还可以应用于产品表面缺陷检测、产品组装错误检测等方面，有效提高质检的效率和准确性。
另外，计算机视觉技术在工业制造中还发挥着重要的作用，即产品追溯。
通过在产品制造过程中对产品标识码、产品序列号等信息进行采集和记录，计算机视觉系统可以实现对产品生命周期的跟踪和管理。
在汽车制造业中，计算机视觉技术可以用于车辆识别和追溯。
通过采集车辆的外观特征，计算机视觉系统可以对车辆进行快速、准确的识别，并获取车辆的生产、流通、维护等信息，实现对车辆的全生命周期追溯。
这对于提高产品质量、加强产品管理和售后服务具有重要意义。
最后，计算机视觉技术还可以应用于工业机器人的自动化控制。
通过与机器人系统的结合，计算机视觉技术可以实现对机器人的智能感知和判断。
例如，在物料搬运领域，计算机视觉系统可以对散乱的物料进行识别、测量和定位，然后将识别的结果传输给机器人系统，实现对物料的自动拾取和放置。
排爆机器人设计项目说明书
排爆设计项目说明书排爆设计项目说明书项目背景：随着恐怖主义威胁的不断加剧，排爆工作的重要性日益凸显。
此项目旨在设计一款能够准确、快速、安全地排除爆炸物的，以保障公众的安全。
目标：本项目的目标是设计一个功能强大的排爆，具备以下特点：1. 可以实时获取并分析附近的环境数据，包括气体浓度、温度等，以提供工作人员准确的信息；2. 具备高精度的移动能力，可以在狭窄的环境中穿行；3. 能够远程操控，避免工作人员直接接触危险区域；4. 整合多种传感器，能够检测并排除各种类型的爆炸物。
主要章节1. 引言1.1 项目背景1.2 项目目标1.3 项目范围2. 需求分析2.1 功能需求2.2 性能需求2.3 可靠性需求2.4 安全需求3. 系统架构设计3.1 软件架构设计 3.2 硬件架构设计3.3 通信设计4. 传感器选择与集成 4.1 气体浓度传感器 4.2 温度传感器4.3 视觉传感器4.4 碰撞传感器4.5 其他传感器5. 机械设计5.1 底盘设计5.2 机械臂设计5.3 结构设计6. 控制系统设计6.1 控制算法选择 6.2 动力系统设计6.3 控制器设计7. 用户界面设计7.1 远程操控界面7.2 数据显示界面8. 测试与验证8.1 功能测试8.2 性能测试8.3 安全性测试9. 项目进度计划9.1 里程碑9.2 任务分工9.3 时间安排附件：1. 技术规格书2. 机械设计图纸3. 控制系统电路图法律名词及注释：1. ：指能够自主执行任务的自动化装置。
2. 爆炸物：指能够产生破坏性冲击波、热能、毒气或碎片的物质，具有爆炸威力。
3. 排爆：指通过技术手段将爆炸物安全地处理或移除的过程。
智能物料搬运机器人的设计与研究
智能物料搬运机器人的设计与研究一、综述随着科技的飞速发展，智能物料搬运机器人在工业生产中的应用越来越广泛。
智能物料搬运机器人是一种能够自动完成物料搬运任务的机器人，它可以根据预先设定的路径和目标点，实现对物料的精确搬运。
本文将对智能物料搬运机器人的设计与研究进行综述，以期为相关领域的研究者提供一些有益的参考。
智能物料搬运机器人的研究始于20世纪70年代，当时主要关注于机器人的运动学、动力学和控制技术。
随着计算机技术、传感器技术和人工智能技术的发展，智能物料搬运机器人的研究逐渐涉及到机器人视觉、路径规划、人机交互等多个方面。
目前智能物料搬运机器人已经广泛应用于汽车制造、电子制造、食品加工等行业，大大提高了生产效率和产品质量。
在智能物料搬运机器人的设计中，首先要考虑的是机器人的运动学和动力学模型。
运动学模型主要描述机器人末端执行器的运动轨迹，而动力学模型则描述机器人关节的运动特性和力矩传递关系。
通过对运动学和动力学模型的建模，可以为机器人的运动控制提供理论依据。
其次要设计合适的路径规划算法，路径规划算法是智能物料搬运机器人的关键部分，它需要根据任务需求、环境信息和机器人性能等因素，为机器人规划出一条最优的搬运路径。
目前常用的路径规划算法有A算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
这些算法在实际应用中都有各自的优缺点，因此需要根据具体情况选择合适的算法。
此外智能物料搬运机器人的人机交互也是一个重要的研究方向。
良好的人机交互可以提高操作人员的工作效率，降低操作难度。
目前常见的人机交互方式有触摸屏、语音识别、手势识别等。
通过这些交互方式，操作人员可以直接与机器人进行通信，实现对机器人的遥控和监控。
智能物料搬运机器人的安全性和可靠性也是研究的重要内容，由于智能物料搬运机器人在工业环境中的使用，其安全性和可靠性对于保证生产过程的顺利进行至关重要。
因此研究者需要考虑如何在保证安全的前提下，提高智能物料搬运机器人的可靠性和稳定性。
《德国排爆机器人》课件
04
德国排爆机器人的未来发展
技术创新与升级
自主导航技术
提高机器人的自主导航能 力，使其能够在复杂环境 中独立完成任务。
多模态感知技术
整合多种传感器，提高机 器人对环境信息的感知能 力，增强排爆作业的安全 性。
人工智能技术
应用深度学习、机器视觉 等技术，提高机器人的智 能水平，使其具备更强的 决策和学习能力。
《德国排爆机器人》ppt课件
目录
• 德国排爆机器人简介 • 德国排爆机器人的技术特点 • 德国排爆机器人的使用案例 • 德国排爆机器人的未来发展 • 结论
01
德国排爆机器人简介
定义与功能
定义
德国排爆机器人是一种专门用于 处理爆炸物和危险品的技术设备 。
功能
具备远程操控、自动或半自动排 爆、爆炸物运输和处理等功能。
在跨国联合执法中，德国排爆机器人能够快速、准确地识别和处理可疑物品，提高 行动效率，降低人员风险。
重大赛事安保中的应用
在重大赛事的安保工作中，德 国排爆机器人承担着重要的任 务，确保比赛场地和周边区域 的安全。
在赛前和赛后，德国排爆机器 人对场地进行全面检查，及时 发现和排除潜在的安全隐患。
在比赛过程中，德国排爆机器 人随时待命，应对可能出现的 突发情况，保障赛事的顺利进 行。
通过无线电或有线连接进行远 程遥控，操作简单、响应速度
快。
实时图像传输
配备高清摄像机和实时图像传 输系统，使操作员能够远程监
控现场情况。
自主导航
具备自主导航功能，能够在无 人干预的情况下进行路径规划
和避障。
控制系统安全性
采用加密通信和多级授权访问 机制，确保控制系统安全可靠
。
探测与识别技术
云触——基于三维图像的远距离手势控制装置
云触——基于三维图像的远距离手势控制装置赵航;孙毅;李纪伟;孙盛阳【摘要】作品针对目前常用的机械臂控制方式存在灵活性差、精度低、灵敏度低、操作复杂等缺点设计了基于手势控制的智能互动机械臂.系统基于深度信息实现了肢体动作和机械的智能交互,为实现复杂灵活控制机械臂提供了一种新的操纵方式,其控制更加精准、灵活,能够用尽量少的简单指令指挥机械臂进行复杂动作,完全可满足当前机械臂应用领域的要求.系统采用多信息融合技术提取手臂姿态和深度信息.设备组成包括二维色彩摄像头与三维深度摄像头,二者组合作为视觉传感器,将手的二维图像信息与深度信息发送至计算机端进行数据处理,并持续跟踪手部变化,将得到的手势指令信息通过算法转换,将手势运动解析为机械臂各自由度的指令集,经网络发送至机械臂,从而实现手势控制机械臂运动.【期刊名称】《物联网技术》【年(卷),期】2018(008)012【总页数】7页(P8-14)【关键词】三维图像;手势控制【作者】赵航;孙毅;李纪伟;孙盛阳【作者单位】国防科技大学;国防科技大学;国防科技大学;国防科技大学【正文语种】中文1 应用背景与作品简介1.1 应用背景随着现代工业与服务业的迅速细分发展，机械臂作为重要的基础智能装备发挥着极大的作用。
机械臂具有运行速度快、稳定性高、精确度高、安全性好等优点，被应用于诸多领域，如搬运行业、喷漆行业、精准焊接、流水线装配等程式化、流程化的生产环节已完全可代替人工进行高强度、高重复的工作。
在医疗手术、微电子制造与封装、远程操作、反恐排爆、位置环境探索等领域，甚至能够完成多种人工无法完成的操作。
近年来，随着人类对深海、太空、环境工程、远程医疗、家居服务等领域研究与应用的多样化需求，机械臂控制技术向大需求、多样化、智能化方向迅猛发展已成趋势。
20世纪60年代以来，美国、德国、日本等发达国家将机器人特别是工业机械臂确定为国家重要的研究发展方向，大大推动了其工业化发展进程，也为国家创造了巨大的经济效益。
机器人技术课件
提高生活质量：机器人技术将提高人们的生活质 量，如智能家居、医疗机器人等
社会伦理问题：机器人技术的发展将引发社会伦 理问题，如机器人权利、机器人道德等
谢谢
伦理问题
机遇：智能化、 自动化、提高
生产效率
挑战：人机交 互、自主学习、
适应环境
机遇：创新应 用、拓展市场、 提高生活质量
机器人技术的创新方向
人工智能与 机器人技术
的融合
机器人自 主学习与 决策能力
机器人在 特殊环境 下的应用
机器人与 人类的协 作与交互
机器人技术的社会影响
提高生产效率：机器人技术将提高生产效率，降 低生产成本
机器人技术课件
演讲人
目录
01. 机器人技术概述 02. 机器人技术的关键技术 03. 机器人技术的应用案例 04. 机器人技术的未来展望
机器人技术的定义
机器人技术是一种 涉及机械、电子、
1 计算机、控制、人 工智能等多个领域 的综合性技术。
机器人技术主要研 究机器人的设计、
2 制造、控制和应用， 包括机器人的结构、 运动控制、感知与 交互等方面。
机器人技术旨在实 现机器人的自主运
3 动、智能决策和自 主学习，使其能够 完成各种复杂任务。
机器人技术广泛应 用于工业、农业、
4 医疗、服务、教育 等多个领域，为人 类带来便利和效率 的提升。
机器人技术的应用领域
工业自动化：用于生产线、仓 储、物流等领域的自动化设备
服务机器人：用于家庭、医疗、 教育等领域的服务机器人
发展趋势：智能化程度不断 提高，应用场景不断拓展
特种机器人
01
基于计算机视觉的易燃物泄漏监测与报警系统设计
基于计算机视觉的易燃物泄漏监测与报警系统设计随着科技的发展和人们对安全意识的提高，易燃物泄漏监测与报警系统成为工业领域的重要需求之一。
传统的监测与报警系统往往需要人力巡查或者依赖专业设备，这不仅浪费了人力资源，而且存在误报、漏报的风险。
而基于计算机视觉的易燃物泄漏监测与报警系统则能够通过图像识别技术对泄漏情况进行实时监测和精准报警，提高监测的准确性和效率。
该系统的设计需要以下几个主要步骤：图像采集、图像处理、泄漏物体检测与识别以及报警与通知。
首先，图像采集是整个系统的基础。
我们需要利用摄像头或者其他图像采集设备，对泄漏区域进行图像采集。
重点是选择合适的摄像头位置和角度，确保能够全面、准确地捕捉到泄漏物体的画面。
其次，图像处理是为了提高泄漏物体的识别精度。
可以通过图像处理算法对采集到的图像进行降噪、增强对比度等处理，使得图像更加清晰、易于分析。
此外，还可以进行背景差分处理，提取出前景物体，减少对背景干扰。
一些先进的图像处理算法如Canny边缘检测、人工智能深度学习算法等可以应用于此处，以提高系统的性能。
接下来是泄漏物体的检测与识别。
我们可以利用深度学习算法进行目标检测和识别。
主要的方法是通过训练神经网络，使其学习到泄漏物体的特征。
训练集可以包含各种不同类型的泄漏物体图像，通过不断迭代优化神经网络，使其具备较高的识别准确率。
一旦系统检测到泄漏物体的存在，就可以触发报警机制。
最后是报警与通知。
一旦系统检测到泄漏物体，必须立即触发报警机制，通知相关人员进行应急处理。
可以通过声音报警器、短信、邮件等方式进行报警与通知。
报警信息中应包含泄漏物体的位置、数量、可能的威胁程度等信息，以便相关人员能够迅速采取相应的措施。
需要注意的是，基于计算机视觉的易燃物泄漏监测与报警系统在设计和实施过程中需要充分考虑实际工业环境的复杂性。
首先，系统需要灵敏度调节功能，以适应不同场景下的泄漏物体。
其次，应考虑光线条件、图像分辨率等因素对系统性能的影响，合理选择相应的设备和配置。
基于计算机视觉的虚实场景合成方法研究与应用
基于计算机视觉的虚实场景合成方法研究与应用作者：肖娟时间：2010-1-8 14:32:00论文关键词：虚拟现实混合现实计算机视觉论文摘要：开发了一种虚拟场景与实时视频之间的合成技术，成功地将该技术应用于虚拟规划系统中，详细介绍了系统所采用的基于计算机视觉的标识识别和实时、自动摄像机位置、姿态跟踪算法，并给出了系统运行结果。
0 引言虚拟现实技术的最终目的是使用户完全沉浸在一个由计算机生成的虚拟环境中，该技术已经被成功地应用到军事、教育、娱乐等众多领域。
随着应用的增多，虚拟现实技术的缺陷也逐渐暴露出来，主要表现在如下两个方面：(1)虚拟现实中的场景完全由计算机生成，随着绘制场景真实程度的提高，对系统硬件配置的要求也相应提高，从而形成了绘制效果和实时性两个同等重要又难以同时解决的问题。
(2)交互方式受限．鼠标、键盘等传统输入设备并没有提供给用户一种直观自然的交互方式，而数据手套等较为昂贵的外围设备不仅使用起来不方便，而且对工作范围也有一定的限制。
混合现实技术的出现很大程度上解决了以上两个问题，它将计算机生成的虚拟场景、提示信息实时叠加到用户所能观察到的真实世界当中，并以此来增强用户视觉感受。
在混合现实环境中用户所能观察到的主体是来源于真实世界的图像信息，虚拟场景只起到辅助、提示作用，因此不需要真实感图形绘制所需的高端的硬件配置。
另一方面，由于图像信息来源于真实世界，这就使得用户本身能够很自然地融合到整个系统中，并且能够以一种自然、直观的方式与系统交互，而不必添加额外的硬件设备。
正是由于以上特性，混合现实技术已经被应用到众多领域当中，而且能够比虚拟现实更好地完成某些任务，如交互式规划、动态虚拟展示等。
一个实用的混合现实系统所必须具备的特性之一是几何一致性，即系统必须实时准确地判断摄像机相对于真实世界的位置和姿态．以便将虚拟场景正确地叠加到真实世界的具体位置上，使得用户从感官上认为虚拟场景确实是真实世界的一部分。
基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统的设计与实现共3篇
基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统的设计与实现共3篇基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统的设计与实现1基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统的设计与实现随着工业化和城市化的迅速发展，生活垃圾量越来越大，对垃圾处理的要求也越来越高。
传统的垃圾分类方式需要人工分类，需要大量的人力资源，效率较低。
为此，基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统应运而生。
本文将详细介绍基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统的设计与实现。
1. 设计目标本系统的设计目标是利用机器视觉技术实现对垃圾的自动分类，提高垃圾处理效率和减轻人力资源的压力。
2. 系统框架本系统的整体框架分为三个模块：图像处理模块、分类模块和控制模块。
2.1 图像处理模块图像处理模块是整个系统的核心模块，主要任务是对采集到的垃圾图像进行预处理，包括噪声滤波、二值化、形态学处理、特征提取等操作。
其中，噪声滤波的目的是去除图像中的噪声，保证后续操作的正确性；二值化将图片转换为黑白二值图像，方便后续处理；形态学处理可以对图像进行像素级别的处理，如腐蚀、膨胀等操作；特征提取是提取出符合分类要求的特征。
2.2 分类模块分类模块主要是将预处理后的图片进行分类，将不同类别的垃圾分别识别出来。
该模块可以采用传统的机器学习方法，如支持向量机、决策树等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络等。
2.3 控制模块控制模块是整个系统的指挥中心，它的功能是控制垃圾的运输和处理。
当垃圾被分类后，控制模块会将其传送到相应的处理区域。
3. 实现过程3.1 数据集的准备实现一个基于机器视觉的垃圾分类系统，需要大量的数据进行训练。
因此，我们需要收集一些垃圾图片，并对其进行标注。
为了保证模型的可靠性和普适性，需要尽可能多地收集不同种类不同角度的图片。
在标注时，需要分别为不同的垃圾种类打上对应的标签。
3.2 图像处理图像处理是整个系统的核心部分。
我们使用OpenCV库来进行图像处理，利用Python语言编写代码。
基于机器视觉的扫地机器人设计
基于机器视觉的扫地机器人设计1.引言扫地机器人作为现代家庭清洁的重要工具之一，具有自主清扫、智能规划等功能，极大地简化了人们的家务工作。
而机器视觉技术的应用使得扫地机器人能够更加高效地感知和适应周围环境，提升了其清洁效果和操作便利性。
本文将探讨基于机器视觉的扫地机器人的设计方案。
2.机器视觉技术概述机器视觉技术是指通过计算机和相应的图像处理软件实现对图像信息的感知和解析的技术手段。
其核心任务是实现图像的获取、处理、识别和分析。
机器视觉技术在扫地机器人中的应用主要包括环境感知、障碍识别和路径规划等。
3.基于机器视觉的扫地机器人设计方案3.1 硬件设计基于机器视觉的扫地机器人的硬件设计主要包括摄像头、传感器和控制器等部件。
摄像头用于采集周围环境的图像信息，传感器用于检测地面的污渍和障碍物，控制器是整个系统的核心，用于处理图像数据和控制机器人的动作。
3.2 软件设计基于机器视觉的扫地机器人的软件设计主要包括图像处理算法、物体识别算法和路径规划算法等。
图像处理算法用于对采集到的图像进行增强和滤波，物体识别算法用于识别地面的污渍和障碍物，路径规划算法用于根据识别结果规划机器人的清扫路径。
4.基于机器视觉的扫地机器人的工作原理基于机器视觉的扫地机器人的工作原理是通过摄像头采集周围环境的图像，经过图像处理算法进行处理和分析，然后根据识别结果控制机器人进行清扫。
具体工作流程如下：4.1 图像采集机器人搭载的摄像头实时采集周围环境的图像信息。
4.2 图像处理采集到的图像通过图像处理算法进行增强和滤波，提高图像质量。
4.3 障碍物识别经过图像处理的图像进行障碍物识别算法的处理，识别出地面上的障碍物，并进行分类。
4.4 路径规划根据障碍物的位置和尺寸，运用路径规划算法，确定机器人的清扫路径。
4.5 清扫操作机器人按照规划的路径进行清扫操作，同时不断地采集和处理图像信息，实时调整清扫策略。
4.6 清扫完成机器人根据预设的清扫时间或者地图信息判断清扫任务是否完成，若未完成则持续工作，若完成则返回充电器处。
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Ｍａ ．，２ １ ｒ ０２
文章编号 ：６ ２— ５ ８ ２ １ ） １ ０ ５ ０ １７ ２ ５ （０ ２ Ｏ — ０ ８— ５
基 于计 算 机视 觉 的排 爆 机器 人设 计
吴 杰 ， 尔文 ， 凤 唐 伟
２ １６ ） １１７ （ 南京工程 学 院 自动化 学 院 ， 苏 南京 江
摘
ｔａ ｋｎ ｆ ｔｅ ｃ ｍｅ ａ ｈ ａ ｓ ｎ ｒ ｎ ｍｉ ｔ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｆｒ ａｉｎ ｏ ｈ ｅ ｄ ｄ ｅ ｐ ｏ ｉｅ ． Ｔ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｎ ｂ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ ｏ ｈ ａ ｒ ｅ ｄ ａ ｄ ｔａ ｓ ｔ ｈ ｉ ｇ ｎ ｏ ｔ ｆ ｔ ｅ ｎ ｅ ｅ ｘ ｌ ｓｖ ｓ ｍ ｏ ｈｓ ｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ａ ｌｓ ｔ ｙ ｏ ｅ ａｏｓ ｔ ａ ｉ ｎ ａ ｉ ｌ ｅ ｖ ｘ ｌｓｖ ｓ ｐ ｒ ｔ ｒ ｅ ｓｌ ａ ｄ ｒ ｐ ｄｙ ｒ ｍｏ ｅ ｅ ｐ ｏ ｉｅ ． ｏ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：ｍｉ ｍｃ ｎ ｒｌ ｒ ｃ ｍｐ ｔ ｒｖｓｏ ； Ｅ ｏ ｔ ｃ ｏ ｔｏｌ ； ｏ ｕ ｅ ｉ ｎ ｅ ｉ ＯＤ ｒｂ ｏ
１ 整 体 结构 设 计
排 爆机 器人 完成工 作需 要机 器人机 械平 台 、 件控 制 电路 及 Ｐ 硬 Ｃ端 上 位机 的协 同工作 ． 总体 结 构示 意
图如 图 ｌ 示． 所
收稿 日期 ： ０ １—１ ２１ ２—０ ； 回日期 ： ０ ２— １ ０ ５修 ２ １ ０ —２
基金项 目： 江苏省大学生实践创新训 练计划项 目（６ ２ １０ ０ ７ １６ ０ １０ １ ） 作者简介 ： 吴 杰， 本科生 ， 研究方向为 自 动化控制技术．
中型排 爆机器 人 等． 排爆 机器人 的排 爆工 作需要 专业 的排爆 人 员操作 ， 排爆 人员 通过排 爆机 器人 实 时传 回 的现场 图像进 行排 爆作 业 ， 以对 采集 图像 的实时性 要 求很 高 ． 所 由于排 爆机 器 人一 直 在 运动 ， 作 人 员很 操 难 不断 调整摄 像 头角度 来跟踪 目标 ， 于是 笔者借 助 于最新 的计算 机视 觉技 术辅 助摄像 头 实时跟 踪 目标物 ， 从 而减 轻 了操作 者 的操 作难 度．
排爆 机器 人 （ Ｏ ｂｔ是 一种 可 以遥控操 作 的地面 移动机 器人 ， Ｅ Ｄｒ ｏ） ｏ 一般 由一 个机 械手 和一个 可 移动 平 台组成 ， 主要用 于拆 除疑 似爆 炸物 品 ， 以减 少作业 现 场人员 伤亡 ， 目前军警 方 面使用 的较 先进 装备之 一 ． 是
目前 国际上 主要流行 美 国 Ｒ ｍ ｔ ｅ ｏ ｃ公 司 的 Ａ ｄｏ ｅ ｎ ｒｓ系列 排爆 机 器 人 、 国 Ｃ ｂ ｒｅｉ 公 司研 制 的 Ｔ Ｓ ０ 法 ｙｅｎ ｔ ｓ ｃ Ｒ２０
ｌｔ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉｏ ｃ ｎｌ ｙ（ ｐｎ Ｖ ｓｕｅ ｅｔｙｔｒ ｔ ｓｃ ｓｅｐｏｉｅ ｉ ｏｄｒ ｏｃｎｒｌｈ ａ—ｍｅ ａ ｓ ｃｍ ｕｅ ｖ ｉ ｔ ｈ ｏ ｇ Ｏ ｅＣ ）ｉ ｓｄｔ ｉ ｎ ｆ ａｇ ｓ ｕ ｈａ ｘ ｌ ｖｓ ｎ ｒｅ ｏ ｔ ｅｒｌ ｔ ｅ ｒ ｓｎｅ ｏ ｏｄ ｉ ｅ ｓ ｔ ｏｔ ｅ ｉ
关键词 ： 单片机 ； 计算机视觉 ； 排爆机 器人
中 图分 类 号 ：Ｐ ４ ． Ｔ ２ ２６
ＥＯＤ ｂ ｔＤｅ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｕ ｅ ｓ ｎ
ＷＵ Ｊｅ Ｆ ＮＧ ｒｗｅ ， Ａ ｉ， Ｅ Ｅ — ｎ Ｔ ＮＧ ｅ Ｗ ｉ （ ｃ ｏｌ ｆ ｕｏ ａ ｏ ｎｉｅｒ ｇ ａｊ ｇＩｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏｏｙ ａｊ ｇ １ ７ ｈ ａ Ｓ ｈｏ ｏ ｔｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅｉ ，Ｎ ｎｉ ｔｕｅ ｆ ｃｎ ｌ ，Ｎ ｎｉ １ ，Ｃ ｉ ） Ａ ｉ ｎ ｎ ｎ ｎｉ Ｔ ｇ ｎ ２ １６ ｎ
要： 本设计基 于单片机及计算机视 觉技术 ， 完成 了一个新 型排爆机 器人 的制作． 片机 作为 系统检 测和控制 的 单
核心 。 负责控制机 器人平 台及摄像 头云 台． 应用 了最新 的计 算机视 觉技 术（ ｐ ｎ Ｖ） 该技术 可实现 目标的识 别 ， Ｏ ｅＣ ， 识
别 出爆 炸物 ， 而控 制摄 像 头 云 台 实 时跟 踪 ， 回 所 需爆 炸 物 的 图像 信 息 ， 到使 操 作 员简 洁 快 速排 爆 的 目的 ． 从 传 达
ｐ ａ ｅ ｔ ｌｐ ｒ ｉ ｙ ｔｍ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｃ ｎｒ ｌ ｌ ｅ ｐ ｎ ｉ ｌ ｏ ｏ ｔ ｌ ｎ ｏ ｏ ｌ ｔ ｒ ｎ ａ ｒ ｅ ｄ ．Ｔ ｅ ｌｙ ａ ｃ ｎ ｒ ａ ｔ ｎ ｓ ｓ ａ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ｏ ｔ ，ａ ｅ ｒ ｓ ｏ ｓｂｅ ｆ ｒｃ ｎ ｒ ｌ ｇ ｒｂ ｔ ａｆ ｍｓａ ｄ ｃ ｍｅ ａ ｈ ａ ｓ ｈ ｏ ｏ ｏｉ ｐ ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｃ ｏ ｏ ｔ ｌ ｍ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｒｖｓｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｅ ＯＤ ｏ ｏ ｓ ｂ ｉ ． Ｍｉｒ ｅ ｎ ｒ ｌ ｒ， ｗ ｉｈ ｓ ｒ ｃ ： ａ ｅ ｎ ｍｉｒ ｃ ｎｒ ｌ ｎ ｏ ｕ ｅ ｉｉｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ，ａ ｎ ｗ Ｅ ｏｅ ｒ ｂ ｔｉ ｕ ｌ ｔ ｃｏｏ ｔ ｌ ｓ ｏｅ ｈｃ
第ｌ Ｏ卷
第１ 期
南京 工 程 学 院学 报 （自然 科 学 版 ）
Ｊｕｎ ｌ ｆＮ ｎｉｇＩｓｉ ｔ ｆＴ ｃｎｌｇ （ ａｕａ ｃｅｃ ｄｔｎ ｏｒａ ｏ ａｊ ｎｔｕｅｏ ｅｈ ｏｏｙ Ｎ ｔｒｌＳｉｎｅＥ ｉｏ ） ｎ ｔ ｉ
Ｖｏ ．１ Ｎｏ． １ ０， １
２１ ０ ２年 ３月