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    机器人视觉伺服系统.pptx

    • 资源ID:362974       资源大小:1.70MB        全文页数:18页
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    机器人视觉伺服系统.pptx

    机器人视觉伺服系统,一.什么是机器人视觉,机器视觉的目的就是给机器或自动生产线添加一套视觉系统,其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统构成。,二.什么是机器人视觉伺服,视觉伺服的概念,是由hill和park于1979年提出的。“伺服”一 词源于希腊语“奴隶”的意思。视觉伺服,一般指的是,通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,通过图像反馈的信息,来让机器系统对机器人做进一步控制或相应的自适应调整的行为。,三.为什么需要机器人视觉伺服,随着社会的发展,社会分工越来越细,尤其在现代化的大生产中,有的人每天就只管拧同一个部位的一个螺母,有的人整天就是接一个线头,人们感到自己在不断异化,各种职业病开始产生。于是人们强烈希望用某种机器代替自己工作。于是人们研制出了机器人,代替人完成那些枯燥、单调、危险的工作,让机器人为人类服务,即“伺服”。而某些工作却不只是重复同一工作,它需要机器人能够像人一样“看到”眼前的物体并对下一步行动做出准确的判断,也就是需要机器人“视觉”。,多关节机器人,四.机器人视觉伺服系统的分类,按照摄像机的数目的不同,可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统按照摄像机放置位置的不同,可以分为手眼系统和固定摄像机系统按照机器人的空间位置或图像特征,视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统,系统由机器人本体、伺服电机控制器、视觉系统、主控计算机以及图像处理计算机等部分组成。其中,视觉系统硬件为usb摄像头和普通pc机,具有价格低廉、安装方便、高带宽、易于扩展等优点。,基于图像的机器人视觉伺服系统,基于图像的视觉伺服控制系统结构,图像采集,照相机和摄像机。照相机:获取静态图像,难以直接应用与机器人。一般,机器人视觉系统用摄像机:模拟摄像机和数字摄像机。数字化并存储。模拟摄像机:光导摄像机数码摄像机:CCD摄像机,CCD摄像机,CCD摄像机的主要组成部分为一个由晶体管硅晶片构成的取景区,其中包含了数千万的极小的感光区(像素点),每一个像素都会产生与投射到该点的光的强度相应的电荷。1英寸大小的晶片上大约有52万个像素;每一个像点旁边都有一个隔离光线的移位寄存器,每一个像点处的电荷1秒钟向旁边的移位寄存器移动30次。,CCD摄像机,数码摄像机的图像获取方法:在每一个像素点,电荷量与光线成正比,将电荷量移动到移位寄存器并以一定的速率读取它们来获得图像,(a)图像数据采集模型(b)VHS摄像机的CCD元件,图像处理,图像处理的目的:对图像增强、改善或修改,为图像分析做准备,图像处理的过程包含许多子过程,如:直方图分析阈值处理掩模边缘检测图像分割区域增长及建模二值形态操作等,(a)直方图均衡(b)二值化(c)边缘检测(d)均值滤波,基于图像的视觉伺服系统,其误差信号直接用图像特征来定义,即:通过摄像机获取的图像特征与期望的图像特征比较,经过特征空间控制律输入到机器 人关节控制器控制机器人的运动。控制问题的关键在于:将视觉空间的图像特征误差信息映射到机器人所在的三维笛卡尔空间中去。,图像雅可比矩阵(特征敏感度矩阵)不是常数矩阵,而是随着机器人位姿改变而不断变化的,具有非线性、时变等特点。,采用多输入、多输出bp神经网络,输入向量为特征点在图像平面的坐标值变化量,输出向量为相应的机器人关节运动量。学习算法采用bp算法。神经网络学习输入、输出之间的关系,不断更新权值直至误差减少到零。,五.机器人视觉伺服系统的发展前景,针对任务有时可能需要从一套特征切换到另一套,可以考虑把全局特征与局部特征结合起来。结合计算机视觉及图像处理的研究成果,建立机器人视觉系统的专用软件库。加强系统的动态性能研究。利用主动视觉的成果。系统应具有主动感知的能力,视觉系统应基于一定的任务或目的。,

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