本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。 本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。

在机器人学、计算机视觉和控制领域中，物体的位置和姿态表示是基础且至关重要的任务。在二维空间和三维空间中描述物体的位置通常使用坐标向量来完成，而坐标向量描述了该点相对于某个参考坐标系的位移。 坐标系，或称为笛卡尔坐标系，是由一组相互垂直且在某一点（原点）相交的轴构成。在机器人学和计算机视觉中，我们不仅需要描述空间中的点，还要考虑由这些点组成的对象。通常假设这些对象是刚性的，即对象内部各点相对于对象坐标系的位置是固定不变的。因此，我们通过描述对象的坐标系的位置和方向来表示对象的整体位置和姿态。 一个坐标系被标记为{B}，它的轴标记xB和yB采用该坐标系标签作为它们的下标。一个坐标系的位置和方向被称为它的姿态，并且通常用一组坐标轴的图形表示。一个坐标系相对于参考坐标系的姿态使用符号ξ表示。例如，图2.1展示了对象{B}相对于一个绝对坐标系的位置，以及对象内部的点是如何相对于对象{B}的坐标系进行描述的。 在图2.2中，点P可以通过相对于{A}或{B}坐标系的坐标向量进行描述。{B}相对于{A}的姿态被表示为AξB，其中AξB表示了坐标系{B}相对于{A}的姿态。在图形表示中，轴用带开箭头的粗线表示，向量用带扫过箭头的细线表示，姿态则用带实心箭头的粗线表示。如果将{A}想象成一个物体并对其进行位移和旋转操作，直到它被转换成{B}，那么AξB就可以被看作描述了这种运动。 在这部分所描述的内容中，为了描述物体的位置和姿态，我们引入了位姿的概念，它将位置和方向的表示整合在一起。位姿的数学表示对于机器人学和计算机视觉问题的解决至关重要，因为在这些领域中，物体和观察设备的位置和朝向信息是动态变化且需要精确计算的。 MATLAB机器人工具箱是一个用于机器人学、计算机视觉和控制设计的软件平台，提供了一系列功能强大的函数和工具，能够帮助用户实现和测试上述概念。例如，在MATLAB中，机器人工具箱可以模拟各种机器人模型的运动，并提供用于计算位姿的函数。此外，MATLAB中还包含用于处理计算机视觉中图像和摄像机姿态的算法。 机器人工具箱广泛应用于教学和研究中，帮助学生和研究人员通过实际编程和实验来理解复杂的理论知识。除了MATLAB，还有其他多种工具和语言被用于机器人学和计算机视觉领域，包括Python、C++等。但MATLAB具有其独特的优势，它拥有丰富的内置函数库、直观的矩阵运算能力和集成的仿真环境，这些使得它在进行算法原型设计和验证时显得非常方便。 在MATLAB中使用机器人工具箱进行学习时，用户可以从简单的案例开始，逐步掌握如何建立坐标系、如何描述和转换位姿，以及如何在复杂场景中进行物体的定位和导航。学习者可以通过教材中的案例逐步了解如何利用工具箱中的函数来解决实际问题，比如路径规划、运动学和动力学模拟等。 此外，MATLAB在工业和学术界广泛的应用也为学习者提供了与现实世界问题解决方法接轨的便利。掌握MATLAB机器人工具箱的使用，不仅有助于学习者在未来的研究和工作中提高效率，也可以帮助他们更好地理解和应用机器人学和计算机视觉领域的先进算法和技术。

OpenRPA 是基于C# 语言开发的一款开源的机器人流程自动化（RPA）项目，可以帮助用户实现各种自动化任务和流程。OpenRPA不仅可以免费使用，同时提供可视化界面，非常成熟，非常易用，可以用于任何规模大小的企业。并且拥有较为活跃的社区，积极在为项目做贡献，软件更新非常频繁。 提供OpenRPA.msi方便下载 相关标签：Robot Framework、Taskt、UI.Vision、OpenRPA和TagUI

区域道具 Regionprops是Matlab提供的regionprops的C ++版本。 要求 Regionprops需要以下软件包才能构建： OpenCV（<3> > contours; std::vector hierarchy; cv::findContours (bin, contours, hierar

XGigE IP是一种高速网络通信协议，专为通过以太网传输高速图像数据而设计。它基于GigE Vision Streaming Protocol，这是一种广泛应用于机器视觉领域，尤其是工业相机制造商和软件开发人员之间的标准化通信协议。GigE Vision确保了各种不同品牌和型号的相机能够在以太网环境中稳定、高效地传输图像数据，满足了工业级实时视频处理和分析的需要。 VHDL（VHSIC Hardware Description Language）是一种用于描述电子系统硬件功能和结构的硬件描述语言。它允许设计师使用文本形式来描述硬件电路，随后可以通过逻辑综合转换为可实现的硬件结构。VHDL源码为开发者提供了灵活性和强大的设计工具，使其能够设计复杂的数字逻辑电路，并可以针对特定硬件平台如FPGA（现场可编程门阵列）进行优化。 在本压缩包中，还包含了基于AC701 FPGA板卡的完整参考工程。AC701是Xilinx公司推出的一款高性能FPGA开发板，支持高速串行收发器、丰富的I/O接口以及灵活的逻辑资源。这一参考工程为使用AC701板卡的开发者提供了一个实际的案例，帮助他们理解和掌握如何利用XGigE IP和GigE Vision协议，以及VHDL语言在FPGA上实现图像数据的高速处理和传输。开发人员可以通过这个参考工程学习如何设计、配置和调试FPGA，以及如何将其用于高速数据通信。 此外，压缩包中还包含了几张图片文件，虽然具体内容未知，但可以推测这些图片可能与AC701板卡的实际应用、相关接口或具体的工程实现有关。这些图片有助于开发者更直观地理解硬件设置和项目布局，从而更好地将源码和设计转化为实际的物理实现。 XGigE IP和GigE Vision Streaming Protocol为高速图像数据的以太网传输提供了标准化的解决方案，而VHDL源码为复杂硬件设计提供了强大的描述工具。结合AC701 FPGA板卡的完整参考工程，开发人员可以利用这些资源开发出性能优越的图像处理和通信系统，进一步推动工业自动化和机器视觉技术的发展。

3.5 数字控制模块 数字控制模块是PSIM程序的一个附加模式，它提供了离散元件，比如零序保持，z域转 换模块，数字滤波器等等，用来进行数字控制系统仿真。 和s域电路的连续性不同，z域电路是离散的，而且计算只能在离散取样点完成，两个取 样点之间不能计算。 3.5.1 零阶保持模块 零阶保持模块只在取样点取样输入，输出在两个取样点保持不变。 图形： 属性： 和其他离散元件一样，零阶保持模块有一个自动计时器来确定取样的时刻，取样时刻和 仿真的时间是同步的，例如，如果零阶保持模块的取样频率是1000Hz，那么输入将会在0， 1ms，2ms，3ms等时刻被取样， 例如： 在以下电路中，零阶保持元件的取样频率为1000HZ，输入和输出波形显示如下：

PixelAnnotation工具 Linux/MAC Windows Donate 该软件可让您手动和快速注释目录中的图像。 该方法是伪手动方法，因为它使用为OpenCV算法。 总体思路是手动为标记提供画笔，然后启动算法。 如果首先需要分割，则用户可以通过在错误区域上绘制新标记来细化标记（如以下视频所示）。 范例： 来自用户（ ）的小例子： : v tX-xcg5wY4U 建立依赖关系： > = 5.x > = 2.8.x > = 2.4.x 对于Windows编译器：在Visual Studio> = 2015下工作 如何建造去 下载二进制文件： 转到发布

视觉拾取和放置 带有uArm Swift Pro和OpenMV的视觉系统 硬件准备 * 1 * 1 * 1 其他几个部分 软件准备 Vision.ino是MEGA2560的arduino文件 color_tracking_test.py是基于OpenMV IDE的OpenMV代码 uArm固件应由您自己上传： 1.在下载XLoader 2.在下面设置参数 Hex file: uArm Firmware.hex Device: Mega(ATMEGA2560) COM port: depending on your system Baud rate: 115200 3.单击上载完成闪烁

在嵌入式开发领域，Keil Vision 5 是一款广泛使用的集成开发环境（IDE），尤其适合基于ARM架构的微控制器程序开发。为了充分利用其功能，我们需要安装对应的编译器，本指南将详细介绍如何为Keil Vision 5安装ARM Compiler 5.06版。 了解ARM Compiler 5是ARM公司开发的一款高效、优化的C/C++编译工具链，它支持多种ARM处理器架构，并且可以生成针对性能和代码大小优化的目标代码。在Keil Vision 5中，这个编译器是必不可少的组成部分，用于将源代码转化为可执行的二进制文件。 安装步骤如下： 1. **下载与准备**：你需要下载编译器的安装文件"ARMCompiler506_b960.msi"。这个文件是一个Windows Installer包，包含了ARM Compiler 5.06的全部组件。确保你的系统满足安装要求，通常需要Windows XP SP3或更高版本的操作系统。 2. **启动安装**：双击下载的"ARMCompiler506_b960.msi"文件，启动安装过程。系统会显示安装向导，按照向导的提示进行操作。 3. **接受许可协议**：在向导的初始界面，仔细阅读并接受许可协议。这通常包括对软件使用、分发和修改的条款。 4. **选择安装类型**：根据个人需求选择安装类型。一般推荐选择“典型”安装，这样会安装大部分常用组件，适用于大多数开发者。如果你有特定需求，可以选择“自定义”安装，自行选择需要的组件。 5. **指定安装路径**：在安装路径选择界面，你可以选择编译器安装的位置。默认路径通常是"C:\Program Files (x86)\ARM\ARMCompiler5"，但你可以根据个人喜好更改。 6. **安装过程**：点击“下一步”，安装程序将开始复制文件到指定位置。此过程可能需要几分钟时间，具体取决于你的网络速度和计算机性能。 7. **完成安装**：安装完成后，系统会提示你是否立即启动ARM Compiler。你可以选择“是”来立即检查是否正常工作，或者选择“否”稍后在Keil Vision 5中配置。 8. **配置Keil Vision 5**：打开Keil Vision 5 IDE，进入“Project”菜单，选择“Options for Target”选项。在弹出的对话框中，找到“Tool Settings”选项卡，然后在“Compiler”部分选择刚安装的ARM Compiler 5.06。 9. **验证安装**：创建一个新的项目，尝试编译一个简单的程序。如果编译成功，说明安装和配置均已完成。 通过以上步骤，你已经在Keil Vision 5中成功安装了ARM Compiler 5.06。现在，你可以利用这个强大的工具链来编写、编译和调试你的ARM微控制器程序了。记得定期更新编译器以获取最新的优化和修复，以确保代码质量和性能。同时，熟悉ARM Compiler的语法特性和优化技巧，能帮助你更好地优化代码，提高应用程序的运行效率。

《Milan Sonka - Image Processing, Analysis and Machine Vision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。 我们要理解图像处理的基本概念。图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。 机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。在《Milan Sonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。 此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。 书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。这包括图像理解、场景分析和行为识别。图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。 书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。 《Milan Sonka - Image Processing, Analysis and Machine Vision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。