基于机器视觉的机器人分拣系统设计

基于云的机器人问答系统设计与实现

第五届“挑战杯，中国联通 安徽省大学生课外学术科技作品竞赛 研究报告 基于云的机器人问答系统设计与实现 薛建 2013年4月 目录 一、序言^ 1 1. 1研究背景^ 1 1.1.1人机交互技术^ 1 1.1.2自然语言识别技术^ 2 1.2国内外研究现状分析^ 3 二、系统设计^ 4 2^

1设计思路^ 4 2’ 1. 1机器人隱0 ^ 5 2‘ 1. 2讯飞语音云^ 5 2.1.3百度问答服务云 ^ 6 2.2详细设计^ 7 2.2^ 1机器人隱0模块^ 7 2.2.2讯飞语音云模 块^ 9 2.2.3百度问答服务云模块^ 10 三、系统性能分析^ 12 四、应用前景与展望未来^ 13 五、参考文献^ 14

一、序言 随着机器人技术和人工智能研究的发展，越来越多的智能机器人进入到人们的日常生活当中，但是目前人与机器人之间的交互仍然主要是通过按钮、开关等命令方式，这种交互方式显得很生硬，不够人性化。为了使得人与机器人的交互方式更加方便、自然、和谐，基于自然语义识别的人机交互系统的研究显得十分重要，这也是近年来人机交互技术的研究重点。基于云计算的机器人问答系统使用了讯飞语音云和百度知道问答服务云，实现了用户向机器人提出问题，机器人经过短暂“思考”回答出相应的答案并且在说话的同时做出相应行为的功能，该系统实现了一定程度的自然语义的识别，提供了一种更加人性化的人机交互方式。 基于云的机器人问答系统运用当前主流的云技术，将机器人技术、语音识别技术和网络查询技术结合在一起，建立一套机器人问答服务系统，提供了一种更加人性化的基于自然语言的人机交互方式。云技术的使用，提高了语音识别的效率和问题答案的准确率，为系统的可行性提供了保证。 1.1研究背景 1.1.1人机交互技术 人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话、交换信息的技术。人们可以借助键盘、鼠标、操作杆、位置跟踪器、数据手套等设备，用手、脚、声音、姿态和身体的动作、视线甚至脑电波等向计算机传递信息；计算机通过打印机，绘图仪、头盔式显示器、音频等输出设备或显示设备给人提供信息。 目前，人机交互技术正处于多通道、多媒体的智能人机交互阶段，已经取得了不少研究成果，不少产品已经问世。侧重多媒体技术的有:触摸式显示屏实现的“桌面”计算机，能够随意折叠的柔性显示屏制造的电子书，从电影院搬进客厅指日可待的30显示器，使用红绿蓝光激光二极管的视网膜成像显示器；侧重多通道技术的有：“汉王笔”手写汉字识别系统，结合在微软的了处16〖？0操作系统中数字墨水技术，广泛应用于0打1。60？的中文版等办公、应用软件中的181八匕^0106 连续中文语音识别系统，输入设备为摄像机、图像采集卡的手势识别技术，以1？只0肥手机为代表的可支持更复杂的姿势识别的多触点式触摸屏技术，以及1？只0肥中基于传感器的捕捉用户意图的隐式输入技术。 人机交互技术领域热点技术的应用潜力已经开始展现，比如智能手机配备的地理空间跟踪技术，应用于可穿戴式计算机、隐身技术、浸入式游戏等的动作识别技术，应用于虚拟现实、遥控机器人及远程医疗等的触觉交互技术，应用于呼叫路由、家庭自动化及语音拨号等场合的语音识别技术，对于有语言障碍的人士的无声语音识别，应用于广告、网站、产品目录、杂志效用测试的眼动跟踪技术，针对有语言和行动障

工业机器人视觉分拣总结

视觉分拣总结 1.桌面找到Vision软件并打开 2.进入软件后将作业名称更改 3.点击作业下的编辑进入 4.进入后首先会出现ImageSource，如果有选择好的图片，选择图像数据库进入，需要拍 摄选择照相机选择好图像采集卡及视频格式后，点击初始化取向 设置如图所示（曝光可根据需要更改） 闪光灯和触发器里，因前期需拍照选择手动，执行程序时改成硬件自动 5.照相机设置完后点X退出，并点击文件下方三角标志图标拍摄照片

6. 照片拍摄完后，找到锤子图标添加模板，找到 双 击添加，再添加所需数量的 并添加如下链接，以修正坐标系 7. 点击 1出现如下图所示界面

A:点击抓取训练图像 B: 将Gurrent.InputImage更改为Gurrent.IrainImage更改完成后点击下方图片防止变动，此时图像左上方出现一个坐标系一个框 C:拖到框到任意一个方格上 拖动完后点击训练区域与原点，进入后选择中心原点点击，（坐标如不在中心位置可手动拖到方格中心）出现如下图所示时点击训练

备注：(训练区域与原点的区域形状可选对应物体形状标定) D:训练完成后，点击搜索区域，区域形状选择倒数第四个，图片上方选择Current.Input.Image，然后框选合适区域 E.点击运行查看结果

8.模板完成后打开标定工具，将图片坐标系修改为机器人坐标系 A:将模板里的XY值抄写到标定工具未校正XY值中 B:将九宫格中一个作为原点，在根据每个九宫格相距50，计算确定其他坐标系（注：1234是随机的需先确定是那个九宫格），点击计算校正，如下图所示：

一种智能机器人系统设计和实现.

一种智能机器人系统设计和实现 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的"活物".其实，这个自控"活物"的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了 嵌入式是一种专用的计算机系统，作为装置或设备的一部分。通常，嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统，有些嵌入式系统还包含操作系统，但大多数嵌入式系统都是是由单个程序实现整个控制逻辑。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，但是嵌入式产业涉及的领域非常广泛，彼此之间的特点也相当明显。例如很多行业：手机、PDA、车载导航、工控、军工、多媒体终端、网关、数字电视…… 1 智能机器人系统机械平台的搭建 智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 机器人前部为一四杆机构，使前轮能够在一定范围内调节其高度，主要功能是在机器人前部遇障碍时，前向连杆机构随车轮上抬，而遇到下凹障碍时前车轮先下降着地，以减小震动，提高整机平稳性。在主体的左右两侧，分别配置了平行四边形侧向被动适应机构，该平行四边形机构与主体之间通过铰链与其相连接，是小车行进的主要动力来源。利用两侧平行四边形可任意角度变形的特点，实现自适应各种障碍路面的效果。改变平行四边形机构的角度，可使左右两侧车轮充分与地面接触，使机器人的6个轮子受力尽量均匀，加强机器人对不同路面的适应能力，更加平稳地越过障碍，并且更好地保证整车的平衡性。主体机构主要起到支撑与连接机器人各个部分的作用，同时，整个机器人

机器视觉系统设计五大难点

机器视觉系统设计五大难点 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

机器视觉系统模块的原理分析及设计

机器视觉系统模块的原理分析及设计 一、概述 视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作，特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下，机器视觉功能还处于初级水平，但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视，发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究，近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展，机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS 图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块，经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人，无人车辆等各种场合。 二、设计原理 系统原理框图如图1所示。 系统包含5个主要芯片：图像采集芯片OV7620，高速微处理器SH4，大规模可编程阵列FPGA，和串口通讯控制芯片MAX232。FPGA内部编程设立两个双口RAM，产生图像传感器所需的点频，行场同步等信号，以及控制双口RAM的存储时序。SH4负责对OV7620通过I2C进行配置，读取双口RAM的图像数据，进行处理，并通过串口实现图像资料的上传或控制步进电机等其他设备。 三、图像采集模块 系统模块以CMOS图像传感器OV7620为核心，还包括一个聚光镜头和其他一些辅助

元器件比如27MHZ的晶振，电阻电容等。 COMS图像传感器是近几年发展较快的新型图像传感器，由于采用了相同COMS技术，因此可以将像素阵列与外围支持电路集成在同一块芯片上，是一个完整的图像系统(Camera on Chip)。本系统采用的是Ommnvision公司推出的一块CMOS彩色图像传感器OV7620，分辨率为640x480。它能工作在逐行扫描方式下，也能工作在隔行扫描方式下。它不仅能输出彩色图像，也可用作黑白图像传感器。这块芯片支持的图像输出格式有很多种： 1)YCrCb4:2:2 16 bit/8 bit格式；2)ZV端口输出格式；3)RGB原始数据16 bit/8 bit； 4)CCIR601/CCIR656格式。其功能包括有对比度、亮度、饱和度、白平衡及自动曝光、同步信号位置及极性输出，帧速率和输出格式等都可以通过I2C 总线进行编程配置片内寄存器控制。 聚光镜头选用桑来斯公司生产的DSL103镜头。此镜头体积小，适合嵌入式视觉传感器的应用场合。 四、FPGA接口模块 FPGA采用Xilinx公司的XC2S100，这款芯片内部集成了10000个逻辑门。接口程序采用VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)书写。为了提高数据的传输速率，在XC2S100 内部分配了2个双口RAM缓冲区，其大小为127KB，每个双口RAM存储1行的图像数据。两组双口RAM进行奇偶行计数器进行切换。当一行存储完毕后，立即向SH4传生一个读取该行数据的中断的申请信号。FPGA内部结构如图2所示。 这里主要问题在于FPGA内部的双口RAM读写操作共用同一数据总线和地址总线，当同时进行读写操作的时候就会产生时序问题导致写入或读出的数据错误。在这两个过程中为了防止数据和地址总线冲突，在FPGA内部设计了一个中央总线仲裁器。根据公共数据传输的先后顺序，中央仲裁器先接受图像传感器的总线请求，当图像存储到RAM之中后，中央仲裁器才响应单片机系统的读信号请求。

带有视觉识别模块的分拣机器人

带有视觉识别模块的分拣机器人 传统的机器人分拣操作一般采用示教或离线编程方式，当机器人所处的工作环境发生改变时机器人很难即时作出相应的调整，为了使机器人具有更加智能化的功能，以阿童木并联机器人和工业智能相机为基础，组成一套带有视觉模块的机器人分拣系统。这样的分拣系统结合了并联型机器人和视觉模块两个方面的优势，通过视觉模块智能的识别不同的对象，系统可以完成高速的分拣工作，显著提升了机器人对工作环境的适应能力，提高了工作效率。同时，实验结果证明了该系统软硬件设计正确，分拣成功率高。 随着我们国家生产需求的不断增加，机器人越来越多的参与到各行各业的生产过程中来。其中，对工件的分拣作业是当前生产过程中的一个重要环节，传统的机器人分拣，其动作和目标的摆放位置都需要根据程序预先严格的设定。一旦机器人所处的环境有所改变，很容易导致抓取错误。本文模拟工业生产中的分拣作业环境，引入视觉模块，用摄像机来模拟人类的视觉功能来对待测的对象进行识别分类，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和灵活性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，也提高了工作的效率和机器人的智能化程度。 1机器人系统组成介绍 我们设计的机器人分拣系统主要由并联机器人、视觉模块、传送带装置以及分拣对象组成，结构如图1所示： 1.1并联机器人 相比于其他工业机器人，并联机器人占用较小的空间，其更具有高速度、高精度、灵活性等特点，更能適合苛刻的工业生产需求。我们在实验中采用的是阿童木4轴并联型机器人，如图2所示，它能够完成空间中X、Y、Z方向的移动及角度的转动。除了并联型机器人本体之外，机器人配套设施还包括机器人控制柜、控制编程器和驱动机器人各关节运动的伺服交流电机。机器人末端执行机构为气动吸盘，用于吸附传送带上的分拣对象，完成抓取动作。 1.2 视觉模块 视觉模块我们采用康奈视公司的In-Sight7000型智能相机，如图3所示。该视觉模块能够智能的识别出实验中不同种类的实验对象，以及采集各个实验对象的位置信息。 1.3网络交换机 实验中，我们使用一般的家用路由器来替代网络交换机。视觉模块采集到的信息要通过局域网来络传递给机器人，因此我们要用到网络交换机来搭建局域网络，进而使各个模块间完成信息传输。

嵌入式机器视觉系统设计

嵌入式机器视觉系统设计 熊　超　田小芳　陆起涌 (复旦大学电子工程系　上海　200433) 摘要　机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,也是近年来的一个研究热点,现有研究成果在系统复杂度、价格和性能之间很难达到平衡。针对此问题,设计了一个CM O S摄像头为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了实时双目测距。该系统简单、实时性好。 关键词　嵌入式系统　DM CU　机器视觉　双目测距 The Design of Embedded Machine Vision System Xiong　Chao　Tian Xiaofang　Lu Qiyo ng (E.E.D ep ar tment,F udan U niv er sity,Shanghai200433,China) Abstract　M achine vision is an act ive research area in recent years,which is an import ant symbol of intelligent robot,but t he present research product ion has not f ound a balance among the system complexit y,cost and per-formance.T o solve the problem,a new embedded machine vision system is proposed,which t akes t he CM OS sense as the image acquisit ion unit and DM CU as cent ral processor,and real-time depth measurement is realized. T he system is simple and st able,and has a good perf ormance in real-time operation. Key words　Embedded syst em　DM CU　M achine vision　Binocular dept h measurement 1　引 言 机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,其模拟了人的感知功能,具有探测范围宽、目标信息完整等优势,因此越来越受到人们的关注。其中,机器视觉测量障碍物距离是近年来的研究热点,并取得了一定的效果[1～3]。但这些视觉测距系统往往比较复杂、价格高,或者实时性差。在此设计了一个以CM OS摄像模块为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了双目视觉实时测距。该系统集成度高、功耗低、实时性好,还有丰富的外围接口,可以广泛应用于智能机器人导航、目标定位等领域。 2　嵌入式系统设计 系统采用的摄像模块为台湾原相公司的CM OS 图像传感器PAS109B,工作电压2.4～3.6V,分辨率164×124,像素大小7.25 m×7.25 m,图像帧率最高60fps(frame per second),支持I2C接口。处理器采用台湾俊亿公司提供的DM CU处理器KBD0001B。DM-CU是为了适应现代便携设备发展而出现的一种全新体系结构,整合了DSP高效的运算能力和M CU强大的控制能力。K BD0001B字长16位,内部有RO M 32kW,有两种RA M:XRA M(16kW)和YRA M (8kW),可在一个时钟周期内分别从这两个RA M中得到两个操作数。K BD0001B运算速度最高可达25M IPS,采用了4级流水线结构,每条指令执行时间均为一个时钟周期。K BD0001B提供48个通用I/O接口,支持SPI、I2C、U A RT、PWM,内嵌了LCD控制器。 这里设计的机器视觉系统以K BD0001B为核心处理器,CM OS摄像模块为图像采集设备,大大降低该系统的复杂度。将该系统安装于一个移动小车上,通过双目视觉的方法测量障碍物的距离,实现了小车自主行驶和避障,如图1所示。 嵌入式机器视觉系统框图如图2所示。 为实时地测量障碍物距离,系统利用外极线约束[4]重整图像,这样每次只需分别从两图像传感器中 第26卷第8期增刊 仪　器　仪　表　学　报 2005年8月

带有视觉识别模块的分拣机器人

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/9c5428068.html, 带有视觉识别模块的分拣机器人 作者：李德民王诗宇王嘉乐 来源：《知识文库》2018年第05期 传统的机器人分拣操作一般采用示教或离线编程方式，当机器人所处的工作环境发生改变时机器人很难即时作出相应的调整，为了使机器人具有更加智能化的功能，以阿童木并联机器人和工业智能相机为基础，组成一套带有视觉模块的机器人分拣系统。这样的分拣系统结合了并联型机器人和视觉模块两个方面的优势，通过视觉模块智能的识别不同的对象，系统可以完成高速的分拣工作，显著提升了机器人对工作环境的适应能力，提高了工作效率。同时，实验结果证明了该系统软硬件设计正确，分拣成功率高。 随着我们国家生产需求的不断增加，机器人越来越多的参与到各行各业的生产过程中来。其中，对工件的分拣作业是当前生产过程中的一个重要环节，传统的机器人分拣，其动作和目标的摆放位置都需要根据程序预先严格的设定。一旦机器人所处的环境有所改变，很容易导致抓取错误。本文模拟工业生产中的分拣作业环境，引入视觉模块，用摄像机来模拟人类的视觉功能来对待测的对象进行识别分类，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和灵活性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，也提高了工作的效率和机器人的智能化程度。 1机器人系统组成介绍 我们设计的机器人分拣系统主要由并联机器人、视觉模块、传送带装置以及分拣对象组成，结构如图1所示： 1.1并联机器人 相比于其他工业机器人，并联机器人占用较小的空间，其更具有高速度、高精度、灵活性等特点，更能适合苛刻的工业生产需求。我们在实验中采用的是阿童木4轴并联型机器人，如图2所示，它能够完成空间中X、Y、Z方向的移动及角度的转动。除了并联型机器人本体之外，机器人配套设施还包括机器人控制柜、控制编程器和驱动机器人各关节运动的伺服交流电机。机器人末端执行机构为气动吸盘，用于吸附传送带上的分拣对象，完成抓取动作。 1.2 视觉模块 视觉模块我们采用康奈视公司的In-Sight7000型智能相机，如图3所示。该视觉模块能够智能的识别出实验中不同种类的实验对象，以及采集各个实验对象的位置信息。 1.3网络交换机

工业机器人系统设计

多年质保操作简单方便快捷—————————————————————————————————————————————社会的迅速发展推动工业的更新升级，随着工业生产生活的发展，在厂家机械设备方面也同样需要相对应进行。工业机器人有比较强的可控能力以及生产能力，能够加快产品的更新换代。接下来由安徽泰珂森智能装备科技有限公司为您简单介绍其集成系统设计，希望能给您带来一定程度上的帮助。 控制系统是整条生产线的指挥调度中心，调度和指挥各系统单元设备完成各自的工作，需具有以下功能： ①生产线运行控制功能。主要是协调、控制、保障整条锻造生产线、可靠运行，根据工艺要求把生产线分为几个区域。采用区域启动、分区控制方式来完成对整个生产线的控制。总线通过检测各单机设备的运行状态，在某一区域或某一设备故障时，指挥其它设备动作，根

多年质保操作简单方便快捷—————————————————————————————————————————————据不同的状态对各单机设备发出等待、重启、权限停车等不同指令； ②现场监控功能。提供生产场景在线仿真界面，图形化实时显示在线产品所处工序、产品信息、设备状态、故障情况提示、报警信息等； ③生产管理功能。对各种生产信息进行收集、传输、统计并执行生产管理指令的人机交互系统； ④数据处理功能。监控系统具有数据采集，显示和记录功能，对于数字量，监控系统可以直接显示状态；对于模拟量既可进行趋势显示，又可进行数字显示。同时，对于重要数据可以进行数据库存储，以便对生产数据进行分析处理。 安徽泰珂森智能装备科技有限公司集机械手、工业机器人系统集

多年质保操作简单方便快捷—————————————————————————————————————————————成研发、制造、销售、自动化控制工程承包于一体的综合性自动化技术企业。公司在自动化领域具备充足的技术研发能力和丰富的项目经验，为各行业工厂量身订做适合、先进的自动化控制系统和解决方案。 公司在机械加工及自动上下料、自动打磨抛光，包装物流及搬运，汽车零部件加工组装，无人化工厂解决方案等众多行业中拥有成熟的应用案例。致力于以工业机器人应用为核心，为客户提供完善的自动化解决方案和交钥匙工程，同时是德国库卡、日本发那科、日本川崎、国产埃夫特机器人授权代理商与系统集成商，在机器人技术应用上有着密切的合作，为用户提供强有力的技术支撑。

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 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。 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30%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。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

机器人设计论文

绿化植树机器人设计 摘要： 这个机器人是针对大量绿色植树而设计的，利用机械四足作为其活动方式，机器人通过视频识别系统在有限范围内对地形与植被作出判断，然后通过自动行走系统移动到目标地点前面，再通过机械手取出携带的植物幼苗，通过这个可以360度旋转的机械臂进行种植工作，机械臂可以进行种植、培土、等工作。种植完成后还将用一层可分解的塑料薄膜覆盖植物幼苗，保证其在能够自行成长前的安全。 关键词： 绿化植树、四足行走、山坡作业、视频识别、机械臂操作 设计背景： 地球现在正面临着绿色植被在不断减少的危机，而人类也因为这样要面对日益严峻的环境问题。大量植树还原绿色植被是一个相当重要的手段来解决这个难题，但是依靠人力去做的话，效率始终不够高。所以在这里我想设计一个专门用于大作业量的绿化植树机器人。 设计思路： 这个机器人，是需要面对山坡这样的陡峭地形的，由于特殊的使用环境，机器人的活动方式要求能够灵活的应对颠簸不平的土地，机械四足需要能够根据不同的地势调整四足的高度，确保平稳的行走，这种活动方式才能使机器人轻松到达山崖大部分位置。移动起来必须十分的轻巧，以避免对其他植物的伤害。由于这个机器人对视频识别有着较高的要求，所以必须在这方面有所突破，同时当发现有杂草或者有害植物的时候，还可以通过高温蒸汽将其杀死，来保证种植的植物幼苗的生长。360度旋转的机械臂可以保证种植过程的顺利进行。 详细具体设计方案： 一．整体结构： 1.整个机器人分成上下两大部分，上部分是机械手臂，主要实现机器人的整个种植 操作，下部是机器人的机身和四足，包括：植物幼苗存放仓、红外线距离测量 仪、摄像头、电脑处理系统。 2.机器人是通过电力驱动的，所以必须携带储电池，也是安装在机身。 二．中央处理系统： 机器人的机身将安装一个中央处理系统，作为机器人的大脑，它主要调节机器人三 大系统：机械四足行走系统、机器人视觉系统、机械臂控制系统。中央处理系统要 接收和分析红外线距离测量仪、摄像头、机械臂传感器等反馈信息，以及控制四足 的行进系统、机械臂操作等。 三．机械四足行走系统： 1.机械四足的形状： 一开始的时候，我曾经很困惑于如何把握行走稳定与行走速度之间的平衡，后来设 想出仿人类四肢的关节加上圆形的脚盘这个方案，总体感觉可以满足行走的需要。 2.如何实现行进： 参考了机械小狗的设计，将机械四足连接在机器人的中央处理系统而成为一个整 体，接受中央处理系统的控制。每次改变一个机械足的位置，实现整个机器人的行

机器人控制系统设计(毕业设计)文献综述

一、前言 1.课题研究的意义，国内外研究现状和发展趋势 1.1课题研究的意义 随着机器人在工业装配线的应用越来越广泛，工业环境对其控制系统的要求也越来越高，所以开放式机器人控制系统的设计具有工程实际意义。 课题以一四自由度关节型机器人研制为背景，设计机器人运动控制系统的硬件电路和软件结构，对机器人的运动控制电路进行设计，实现机器人按照预定轨迹或自主运动控制功能。 在机械工业中，应用机械手的意义可以概括如下： ①以提高生产过程中的自动化程度 应用机械手有利于实现材料的传送、工件的装卸、刀具的更换以及机器的装配等的自动化的程度，从而可以提高劳动生产率和降低生产成本。 ②以改善劳动条件，避免人身事故 在高温、高压、低温、低压、有灰尘、噪声、臭味、有放射性或有其他毒性污染以及工作空间狭窄的场合中，用人手直接操作是有危险或根本不可能的，而应用机械手即可部分或全部代替人安全的完成作业，使劳动条件得以改善。 ③可以减轻人力，并便于有节奏的生产 应用机械手代替人进行工作，这是直接减少人力的一个侧面，同时由于应用机械手可以连续的工作，这是减少人力的另一个侧面。因此，在自动化机床的综合加工自动线上，目前几乎都没有机械手，以减少人力和更准确的控制生产的节拍，便于有节奏的进行工作生产 随着机器人技术的发展，机器人应用领域的不断扩大，对机器人的性能提出了更高的要求，因此，如何有效地将其他领域（如图像处理、声音识别、最优控制、人工智能等）的研究成果应用到机器人控制系统的实时操作中，是一项富有挑战性的研究工作。而具有开放式结构的模块化、标准化机器人，其控制系统的研究无疑对提高机器人性能和自主能力，推动机器人技术的发展具有重大意义。 1.2国内外研究现状和发展趋势 随着机器人控制技术的发展，针对结构封闭的机器人控制器的缺陷，开发“具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器”是当前机器人控制器的一个发展方向。近几年，日本、美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器，如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构、网络功能的机器人控制器。我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项。 由于适用于机器人控制的软、硬件种类繁多和现代技术的飞速发展，开发一个结构完全开放的标准化机器人控制器存在一定困难，但应用现有技术，如工业PC

机器视觉检测台自动控制系统设计毕业设计

毕业设计题目：机器视觉检测台自动控制系统设计 姓名： 学号： 学院：机电学院 专业：机械工程及自动化 指导教师： 协助指导教师： 201 年月日

摘要 为了提高机器视觉检测系统中摄像头的定位精度和实现摄像头的全自动调节，本文结合实际工业生产需求详细叙述了怎样进行机械机构设计、硬件选型与硬件接线以及精度计算设计等工作。其中硬件设计包含怎么选择合适的控制器、控制工艺、驱动设备、上位监控软件及网络通信方式等机器视觉检测台自动控制系统中的重要组成部分；精度计算设计主是指通过计算步进电机步距角与其高速脉冲频率的关系来实现摄像头移动位置的精确定位。 关键词：自动检测系统、PLC、步进电机

Abstract Precision detection technology as the key to promoting industrial development and the efficiency of detection to some extent reflects the development of the manufacturing sector; for machine vision inspection system has the advantage of high precision, on-line, real-time, non-contact, etc., with industrial production field of automation requirements continue to increase, machine vision inspection applications in various fields more widely, such as assembly line parts recognition positioning, size and location of the measurement of mechanical components, parts flaw detection, mechanical parts assembly Appearance inspection and product testing completely. In order to improve the positioning accuracy of the machine vision inspection system in the camera and the camera's automatic adjustment realization, this paper actual industrial production requirements described in detail how mechanical structure design, hardware selection and the hardware wiring and accuracy of the calculation and design work. The hardware design includes how to choose the right controller to control the process, drives, PC and network monitoring software, communications and other machine vision inspection station automatic control system, an important part; precision computing design of the main means by calculating the stepper motor step Relationship angle from its high-speed pulse frequency to achieve precise positioning camera movement position. Keywords: Automatically Detecting System, PLC, Stepper Motor.

码垛机器人系统设计

（ 分类号: 学校代码: 10128 U D C : 学 号: 201130101045 科研训练开题报告 题 目：码垛机器人控制系统设计 学生姓名：刘金来 学 院：机械学院 班 级：机制11-3 指导教师：武建新 二零一四年十二月

1.选题目的和意义 近几年机器人自动化生产线已经不断出现，机器人自动化生产线的市场也会越来越大，并且逐渐成为自动化生产线的主要方式，而过去的自动化码垛作业大部分是由机械式码垛机完成或人工搬运，由于机械式码垛机其结构等因素的限制，存在着占地面积大、程序更改麻烦（甚至无法更改）、耗电量大等缺点；而人工搬运劳动量大，完成同一工作量所需不少工人，在一些实际场所应用中，码垛机器人与传统码垛机一样，一次能搬运一整层箱子，有些顾客在传统码垛机坏了时，就用机器人代替，通常这些机器人系统都有层成型平台和臂尾加工装置，能将整层箱子搬起来，功能较强的码垛机器人还能更换不同的货盘；其码垛速度甚至可以达到100个小箱/分钟；码垛机器人装有低水平纸箱横进给装置，使用灵活底盘，有利于车间的良好布局；另外其性能可靠，大多用户容易掌握使用的软件，能够迅速转换对进行不同箱子的码垛。2．国内外研究现状及其发展趋势 2.1课题来源：内蒙古工业大学 2.2码垛机器人控制系统设计的发展前景 作为先进制造业中不可替代的重要装备和手段，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 据相关统计数据表明，工业机器人主要用于汽车工业及汽车零部件工业，占整个机器人市场的61%，金属制品业占8%、橡胶及塑料工业和电子电气行业分别占7%，食品工业占2%，其他工业占15%。 依赖进口——我国工业机器人之阵痛 目前，我国进口的工业机器人主要来自日本，随着我国从劳动密集型向现代化制造业方向发展，虽然机器人保有量达到一定的规模，但与发达国家相比仍然有不少差距。 仅从汽车工业每百万名生产工人占有的机器人来讲，（日本1710台、意大利1600台、美国770台、英国610台、瑞典630台，而我国还不到90台），中国仍然是世界上相对比较落后的国家。面对中国这样庞大的市场，每一个机器人供应商都有着非常大的用武之地。 产业化不足——我国工业机器人之弊端 20世纪90年代末，我国建立了9个机器人产业化基地和7个科研基地。产业化

机器视觉系统设计的五大难点

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.sodocs.net/doc/9c5428068.html, 机器视觉系统设计的五大难点 第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。 第二：工件位置的不一致性 一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。 第三：标定 一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.sodocs.net/doc/9c5428068.html, 第四：物体的运动速度 如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。 第五：软件的测量精度 在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。 上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。

多机器人协作系统的设计与实现

随着科学技术的不断发展，机器人的能力不断提高，机器人的应用领域和范围在不断的扩展，与此同时，机器人的工作环境以及任务复杂度也在逐步上升，单个机器人越来越难以满足需求，而多机器人系统凭着其在任务适用性、经济性、最优性、鲁棒性、可扩展性等方面表现出极大的优越性，目前已成为机器人领域最为热门的研究课题之一，多机器人协调合作作为一种全新的机器人应用形式，正日益受到国内外的关注。 自上世纪40年代中，Walter Wiener和Shannon在研究龟型机器人时，就发现这些简单个体在互相作用中能反映出“复杂的群体行为”其后，80年代末建立了首个多智能体的多机器人系统，多机器人系统在应用和理论研究上都有了长足进展。[1]多机器人系统的最重要特征和关键指标最早由Noreils定义为:多个机器人协同工作,完成单个机器人无法完成的任务,或改善工作过程,并获得更优的系统性能。由此也能看出对比单个机器人，多机器人系统的巨大优势。正因为多机器人系统有着如此众多的优点，欧美各国都在多机器人系统领域上大量投入，如：美国国防高级研究计划局涉及到多机器人作战平台研究包括MARS-2020、TASK、TMR和SDR等,欧盟也很早开始研究多机器人协同搬运的MARTHA 项目，日本则将精力更多投入在仿生多机器人系统上。[2]相比国外，国内的多机器人系统研究起步较晚，但发展速度很快，各大高校都展开了各自的研究工作，并在国际多机器人足球赛上屡获佳绩，证明我国在多机器人的技术研究方面有了巨大进步。 根据协作机制的不同，多机器人系统可分为：无意识协作和有意识协作两类，无意识协作乃是数量众多的简单个体通过本地交换得到全局突现行为，从而获得高层协作行为，有意识协作则是，拥有全局目标且数量较少、个体智能水平较高的个体组成的多机器人系统，主要依赖规划提高效率，对通信要求较高，对协调控制机制依赖性大。无意识协作系统主要是模仿社会性生物群落的运行机制，适用于大空间、无时间要求的重复性任务，而有意识协作适用于更加复杂的任务。[2] 对于有意识协作的多机器人系统而言，必须具备以下三个特点：合理的系统体系结构、正确的环境感知能力、优化的决策控制能力。首先，系统体系结构定义了整个系统内的各机器人之间的相互关系和功能分配,确定了系统和各机器人之间的信息流通关系及其逻辑上的拓扑结构,决定了任务分解和角色分配、规划及执行等操作的运行机制,提供了机器人活动和交互的框架。在这方面国外提出了许多系统结构，如：日本Asama等提出的ACTRESS系统结构，美国学者Beni等研究的SW ARM系统结构等。[2] 然而对于任意一个系统体系结构，都必须有良好的组织结构、通信方式和控制结构，多机器人系统的组织结构可分为：集中控制结构和分散控制结构，而分散控制结构又可分为分布控制结构以及混合控制结构，集中式结构适合强协调任务，主机器人拥有完全控制权，此种结构实时性和动态性差，结构不灵活、鲁棒性差。分布式结构适合弱协调任务，该结构提高了拓展性和鲁棒性，但对通信要求较高，不保证全局最优解。混合式结构是集中式和分布结构的互补，提高了系统的灵活性和协调效率，但复杂性高，不易实现。[3] 对于通信方面来说，机器人之间的通信方式可分为隐式通行和显式通信，隐式通信利用机器人的行为对产生环境的变化来影响其他机器人的行为，显式通信则需要专用硬件通信设备以及复杂的信息表示模型。控制结构则可分为：反应式和慎思式。多机器人系统要实现优化决策,并获得良好的协调控制性能,必须依赖于准确可靠的环境感知能力，现在热门的重点是信息融合以及协同定位。多机器人的协作是从系统整体规划上减小冲突概率,减少资源浪费,保证系统的最优性.协作机制可以存在于机器人的控制结构、通信机制和相互作用中,并主要表现为任务分配问题机器人的任务分配问题在不同情况下可分别看作最优分配问、整数线性规划问题、调度问题、网络流问题和组合优化问题[4],其解决方法主要有基于行为的分配方法、市场机制方法、群体智能方法、基于线性规划的方法、基于情感招募的方法和基于空闲链的方法等。