机器人视觉伺服 混合控制 基于图像 雅克比矩阵 Harris角点检测

机器人视觉伺服中的手眼标定和单目定位实现代码

ABB机器人与相机视觉通讯，主要包括： 1. socket通讯建立及收发数据 2. 数据关键信息的提取 3. 提取信息与机器人位置的转化

以移动机器人视觉导航为应用背景，针对传统ORB算法在视觉SLAM中存在特征点分布不均匀、重叠特征点较多的问题，提出一种改进ORB算法。首先，对每层图像的尺度空间金字塔进行网格划分，增加空间尺度信息；其次，在特征点检测时，采用改进FAST角点自适应阈值提取，设置感兴趣区域；然后，采用非极大值抑制的方法，抑制低阈值特征点的输出；最后，使用基于区域图像特征点分布的方差数值评价待检测图像中特征点的分布情况。实验结果表明，改进ORB算法特征点的分布较为均匀，输出特征点重叠数量较少，执行时间较短。

视觉识别的资料较少,此为EPSON第三方相机设备的安装调试步骤

FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D).doc

提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法，获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型，借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域，融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类，精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别，亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明，该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。

机器人视觉技术.pdf

欢迎下载研华科技主题白皮书: 【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例 [摘要] TI Sitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080 HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。 https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p... OpenMV Cam概述: OpenMV项目旨在通过开发开源的低成本机器视觉摄像机，为业余爱好者和制造商提供机器视觉。OpenMV项目于2015年成功通过Kickstarter资助。第一代OpenMV摄像机基于STM的STM32F ARM Cortex-M MCU和Omnivision OV7725传感器。OpenMV摄像机可以在Python3中进行编程，并附有大量的图像处理功能，如面部检测和跟踪，关键点描述符，彩色斑点跟踪，QR和条形码支持，AprilTags，GIF和MJPEG记录等等。 OpenMV摄像机板内置RGB和红外LED，用于编程和视频流的USB FS，uSD插座和I / O头，可以分解PWM，UART，SPI和I2C。此外，OpenMV还支持使用诸如WiFi，BLE，Thermal（FIR）和LCD屏蔽等I / O头的扩展模块（屏蔽）。 OpenMV配备了专门用于支持OpenMV摄像机的跨平台IDE（基于QT创建者）。IDE允许查看帧缓冲区，访问传感器控制，上传脚本并通过串行通过USB（或WiFi / BLE（如果可用））在相机上运行它们。 STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam实物截图: STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam特性: 所有I / O引脚输出3.3V并具有5V容限。 在标准的M12镜头座上配有一个2.8mm镜头，便于其他镜头交换。 全速USB（12Mbs）接口到您的计算机。您的OpenMV摄像机在插入时将显示为虚拟COM端口和USB闪存驱动器。 一个能够100Mb读/写的微型SD卡插槽，允许您的OpenMV摄像头记录视频并轻松拉取机器视觉资产从微型SD卡。 SPI总线可以运行高达45Mbs，使您可以轻松地将系统中的图像数据传输到LCD屏蔽，WiFi屏蔽或另一个微控制器。 I2C总线，CAN总线和异步串行总线（TX / RX），用于与其他微控制器和传感器接口。 12位ADC和12位DAC。 两个用于伺服控制的I / O引脚。 所有I / O引脚上的中断和PWM（板上有9个I / O引脚）。 另外还有一个RGB LED和两个高功率的850nm红外LED。 由MacroFab在美国制造的OpenMV LLC OpenMV Cam M4 与 M7区别: STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam应用: 标记跟踪 您可以使用您的OpenMV Cam来检测组的颜色，而不是独立的颜色。这允许您创建可以放置在对象上的色彩制作者（2个或更多颜色标签），允许您的OpenMV Cam了解标签对象的内容。视频演示这里。 人脸检测 您可以使用OpenMV Cam（或任何通用对象）检测Faces。您的OpenMV Cam可以处理Haar Cascades进行通用对象检测，并配有内置的Frontal Face Cascade和Eye Haar Cascade来检测脸部和眼睛。 眼睛追踪 您可以使用眼动跟踪与您的OpenMV摄像头来检测某人的注视。然后，您可以使用它来控制机器人。眼睛跟踪检测瞳孔的位置，同时检测图像中是否有眼睛。 光流 您可以使用光流来检测您的OpenMV摄像机正在查看的翻译。例如，您可以使用四通孔上的光流来确定其在空气中的稳定性。 QR码检测/解码 您可以使用OpenMV Cam在其视野中读取QR码。通过QR码检测/解码，您可以使智能机器人能够读取环境中的标签。您可以在此处查看我们的视频。 边缘/线路检测 您可以通过Canny Edge Detector算法或简单的高通滤波进行边缘检测，然后进行阈值处理。在您拥有二进制图像后，您可以使用霍夫检测器查找图像中的所有行。通过边缘/线检测，您可以使用OpenMV Cam来轻松检测对象的方向。 模板匹配 您可以使用与OpenMV Cam模板匹配来检测翻译的预先保存的图像何时被视图。例如，可以使用模板匹配来查找PCB上的基准或读取显示器上的已知数字。 图像捕获 您可以使用OpenMV摄像头捕获多达320x240 RGB565（或640x480灰度）BMP / JPG / PPM / PGM图像。您可

机器视觉,机器人视觉,计算机视觉和近景摄影测量.pdf