### 视觉引导类应用总结 #### 一、视觉引导技术概述 视觉引导技术是一种结合了计算机视觉技术和机器人控制技术的应用领域，它主要用于自动化生产线上物料的定位、识别和搬运等任务。通过摄像头获取图像信息，并利用算法处理这些图像数据，从而指导机器人完成精确的动作。本文将详细介绍几种常见的视觉引导技术及其应用场景。 #### 二、单相机引导技术详解 单相机引导技术是指使用单一摄像头来完成物料的定位和姿态调整工作。主要分为以下几种情形： 1. **Stdx Stdy 方法及适用性**： - **定义**：这是一种基于特定特征点的位置和姿态调整方法。 - **应用场景**：适用于取料前需要调整姿态的情况。如，相机固定安装或装在机器人上，先拍照后取料。 - **特点**：确保取到的物料相对于治具的姿态是固定的。 2. **旋转中心法**： - **定义**：该方法通过确定旋转中心来计算物料旋转后的坐标。 - **应用场景**：适用于相机固定安装且先取料后拍照的情形。 - **注意事项**： - 放料位置存在角度时； - 旋转中心远离相机视野中心。 3. **工件坐标系法**： - **定义**：通过建立工件自身的坐标系来进行多相机多工位引导装配。 - **应用场景**：适用于单相机拍摄单个物料后，再根据工件坐标系进行取料和拍照的情况。 - **执行机构**：可以是机器人或者是自行搭建的X/Y/T轴。 #### 三、双相机或多相机引导技术 对于需要高精度定位的任务，可以采用双相机或多相机引导技术。 1. **双相机或多相机引导对位贴合**： - **应用场景**：多相机拍摄单个物料，适用于运动控制平台。 - **技术实现**： - 使用Alignplus软件进行精确对位； - 不使用Alignplus时，可以采用Mylar片或其他方式进行定位。 2. **定位引导方法**： - **Mylar片**：适用于不需要 Alignplus 的场景。 - **Alignplus**：提供更高级的功能支持。 #### 四、非线性标定与九点标定 为了提高视觉引导系统的准确性和可靠性，需要进行非线性标定以及九点标定。 1. **非线性标定**： - **目的**：通过使用棋盘格等标准图案，消除相机成像过程中的非线性误差。 - **适用条件**： - 除非单相机视场范围非常小（小于20mm）或者系统精度要求极高的情况下（几个mm），否则都需要进行非线性标定。 2. **九点标定**： - **目的**：建立相机二维坐标系与机器人二维坐标系之间的转换关系。 - **实施细节**： - 至少需要四个标定点； - 在实际拍照高度上进行标定； - 使用实物标定相比于扎点的精度更高； - 具体实施方式包括： - 相机固定安装从上向下拍照； - 相机固定安装从下向上拍照； - 相机装在机器人上，产品不动，机器人带动相机移动九个位置拍照； - 相机装在机器人上，机器人取放产品移动到九个位置，相机在固定位置拍照。 #### 五、旋转中心计算公式 旋转中心计算公式是单相机引导技术中的一个重要组成部分。假设一个点A(X,Y)绕任意点旋转θ后的坐标为(X’, Y’)。 \[ \begin{align*} X' - X_o &= \cos \theta * (X - X_o) - \sin \theta * (Y - Y_o) \\ Y' - Y_o &= \cos \theta * (Y - Y_o) + \sin \theta * (X - X_o) \end{align*} \] 其中， - \(X\) 和 \(Y\) 分别表示旋转前的特征物的平台坐标； - \(X'\) 和 \(Y'\) 表示一次对位旋转后特征物的平台坐标； - \(X_o\) 和 \(Y_o\) 表示旋转中心的坐标，通常为固定值，事先可以通过校正获得。 通过上述公式，可以计算出旋转后的坐标位置，从而实现精准的物料定位和姿态调整。 #### 六、结论 视觉引导技术在工业自动化领域发挥着重要作用，通过对不同引导方法和技术的理解与应用，可以大大提高生产线的效率和精度。无论是单相机还是多相机引导，都需要根据实际应用场景选择合适的方案，并通过非线性标定、九点标定等手段提高系统的可靠性和准确性。此外，旋转中心计算公式的理解和应用也是确保视觉引导技术有效实施的关键之一。

基于视觉引导的matlab机器人系统，包含机器人正反解

四、视觉引导系统的保养/维护 1、镜头镜面应保持清洁 1）每周生产之前、后需对镜面进行检查是否清洁，若脏了使用无尘纸或 干净的眼镜布进行擦拭，轻微擦拭镜面干净即可，勿力量过大导致相机位置偏 移。 2）生产过程中，若由亍镜面的灰尘影响系统的正常检测，需及时进行清 洁后再使用。 3）若出现车间灰尘量比较大，需用酒精进行清洁处理。 2、相机、镜头及光源禁止触碰到任何具有腐蚀性的化学物品。 3、生产前，需对检测系统进行检查，确保所有线路连接正常，防止线路连接 松劢或断开，认真检查机器人是否在原点或拍照准备点，防止对产品检测造成 影响。 4、每班进行生产后，都需要正常的关闭软件及工控机，并断开电柜电源开关。 5、生产后，离开前需断开引导系统的电源关闭光源，延长系统的使用寿命。 注:1、所有相机、光源及工控机都由电柜总开关控制，丌生产时间需要正常关 闭，延长相机及光源的使用寿命。 2、正常情况下，一个月左右就需要对所有相机镜头进行检查清洁。

现有生产线工业机器人抓取点固定，工件只能以固定的姿态提前摆放在固定的位置，这种装配模式很难满足复杂的工业生产要求且效率低下。设计了基于视觉引导的机器人装配系统改进原有系统。设计了机器视觉系统，实现了工件的快速识别、定位以及姿态确定功能；设计了抓放系统，实现了工件的精确抓取和安装功能；采用Visual Studio的MFC开发，实现图像处理算法，并利用Socket通信将坐标和姿态数据发送给机器人。通过实验验证本系统具有良好的稳定性和快速性，可以满足生产的要求，大幅提高生产效率。

第十五章 含参变量积分 §1 含参变量的常义积分 含参变量常义积分的定义 设 f ( x , y ) 是定义在闭矩形 [ a , b]× [ c , d ] 上的连续函数 , 于是对于任意固 定的 y ∈ [ c , d ] , f ( x , y ) 是 [ a , b] 上关于 x 的一元连续函数 , 因此它在 [ a, b] 上的积分存在 ,且积分值∫ b a f ( x , y ) d x 由 y 惟一确定。也就是说 , I( y ) =∫ b a f ( x , y ) d x , y ∈ [ c , d] 确定了一个关于 y 的一元函数。由于式中的 y 可以看成一个参变量 , 所以称它为 含参变量 y 的积分。同理可定义含参变量 x 的积分 J( x ) =∫ d c f ( x , y )d y , x ∈ [ a , b]。 它们统称含参变量常义积分 ,一般就称为含参变量积分。 图 15 .1 .1 实际应用中经常遇到含参变量积分。如在计算椭圆 x 2 a 2 + y 2 b 2 = 1 ( b > a > 0) 的周长时 ,利用椭圆的参数方程 x = acos t , y = bsin t , 记 L 为椭圆在第一象限 的部分 (图 15 .1 .1) , 则所求周长的四分之一为 ∫ L d s _=∫ π 2 0 a 2 sin 2 t + b 2 cos 2 td t =∫ π 2 0 a 2 sin 2 t + b 2 ( 1 - sin 2 t ) d t

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

2D3D视觉引导系统设置

基于pyqt和OpenGL的机械臂控制上位机，实现仿真与调试同步一体化，完成正逆运动学控制、路径规划、视觉引导、视觉跟踪、数字识别自动完成方块计算题、键鼠控制等功能，《机器人学导论》满分课设，仅供读者参考，勿用作商用。

详细描述视觉引导机器人进行物体抓取位置纠偏等经典应用的标定方法、原理、使用流程,在VisionPro视觉工具下的实现方式

就一张动图，啥也没有，另有用处，谢谢