機械電子工程畢業(yè)設計-基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取

1、<p><b>　　本科畢業(yè)論文</b></p><p><b>　?。?0 屆）</b></p><p>　　基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取</p><p><b>　　誠信聲明</b></p><p>　　本人鄭重聲明：本論文及其研究工作是本人在指導教師的指導

2、下獨立完成的，在完成論文時所利用的一切資料均已在參考文獻中列出。</p><p>　　本人簽名： 年 月 日 </p><p>　　基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取</p><p>　　摘要：隨著科技的飛速發(fā)展，人類對機器的智能化程度要求也越來越高。隨著機器視覺技術的不斷進步和被引入機器人領域，機器人開始具備自己的

3、“眼睛”。不但擴大了其應用范圍，而且提高了其智能化程度。本文研究的目的是對工業(yè)機器人控制系統進行開發(fā)設計，將機器視覺技術引入原有的工業(yè)機器人領域，如本次研究所采用的七軸機械臂，利用機器視覺技術獲取工件及其周圍環(huán)境的信息，識別出所要操作的目標工件，并能做出決策來引導工業(yè)機器人完成對工件的抓取和放置等操作。</p><p>　　關鍵詞：七軸機械臂，機器視覺，智能抓取，視覺識別</p><p>

4、　　Seven axis manipulator intelligent grasping based on visual identification</p><p>　　Abstract：With the rapid development of science and technology, human intelligence of machines are increasingly high requi

5、rements. With the development of machine vision technology was introduced into the field of robot and robot, which possesses its own "eyes". Not only expanded the scope of its application, but also improves the

6、 intelligent level of. The purpose of this study is to develop the design of industrial robot control system, the machine vision technology into the field of industrial </p><p>　　Keywords: seven axismanipula

7、tor,machine vision,intelligent,visual recognition</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1緒論1</b></p><p>　　1.1視覺識別的七軸機械臂應用背景1</p><p>　　1.1.1七軸機械臂的發(fā)

8、展歷程1</p><p>　　1.1.2視覺識別的發(fā)展歷程2</p><p>　　1.2應用現狀及發(fā)展方向3</p><p>　　1.2.1七軸機械臂的應用現狀及發(fā)展方向3</p><p>　　1.2.2機器視覺的應用現狀及發(fā)展方向4</p><p>　　2視覺識別的七軸機械臂智能抓取控制系統介紹7<

9、/p><p>　　2.1七軸機械臂系統簡介7</p><p>　　2.2機器視覺系統簡介11</p><p>　　2.3七軸機械臂及機器視覺等開發(fā)工具的選擇16</p><p>　　3基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取的分析與設計18</p><p>　　3.1系統的總體功能需求18</p><

10、p>　　3.2控制系統功能設計原理19</p><p>　　4基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取的實現20</p><p>　　4.1視覺識別系統的軟件搭建20</p><p>　　4.2七軸機械臂的3D軟件搭建25</p><p><b>　　4.3小結28</b></p><p>

11、;　　5全文總結和展望30</p><p>　　5.1全文總結30</p><p>　　5.2下一步工作展望30</p><p><b>　　參考文獻32</b></p><p><b>　　致謝33</b></p><p><b>　　附 錄34&l

12、t;/b></p><p><b>　　1緒論</b></p><p>　　1.1視覺識別的七軸機械臂應用背景</p><p>　　1.1.1七軸機械臂的發(fā)展歷程</p><p>　　機器人是一種具有高度靈活性的自動化機器，是一種復雜的機電一體化設備，是靠自身動力和控制能力來實現各種功能的一種機器。機械手臂是在早期

13、就有的古機器人基礎上發(fā)展起來的，我國古代的機關人制造者是最早研究有關機械手臂、關節(jié)活動等問題的。現在機械手臂的研究始于20世紀中期，隨著計算機和自動化技術的發(fā)展，特別是1946年第一臺數字電子計算機問世，計算機取得了驚人的進步，向高速度、大容量、低價格的方向發(fā)展。另一方面，核能技術的研究要求某些機械代替人處理放射性物質。在這一需求背景下，美國于1947年開發(fā)了遙控機械手臂，1948年又開發(fā)了機械式的主從機械手臂。</p>

14、<p>　　1958年美國聯合控制公司研制出第一臺鉚釘機械手。它的結構是；機體上安裝一個回轉長臂，頂部裝有電磁快的工件抓放機構，控制系統是示教型的。1962年美國聯合控制公司在上述方案的基礎上又試制成一臺數控示教再現型機械手。商名為Unimate（即萬能自動）。運動系統仿照坦克炮塔，臂可以回轉、俯仰、伸縮、用液壓驅動；控制系統用磁鼓作為存儲裝置。不少球坐標通用機械手就是在這個基礎上發(fā)展起來的。同年，美國機械制造公司也實驗成功一

15、種叫Vewrsatran的機械手。該機械手的中央立柱可以回轉、升降采用液壓驅動控制系統，也是示教再現型。這兩種出現在六十世紀初的機械手，是后來國外工業(yè)機械手發(fā)展的基礎。1978年美國Unimate公司和斯坦福大學，麻省理工學院聯合研制一種Unimate-Vicarm型工業(yè)機械手，裝有小型電子計算機進行控制，用于裝配作業(yè)，定位誤差小于±1毫米。聯邦德國KnKa公司還生產一種點焊機械手，采用關節(jié)式結構和程序控制。</p>

16、;<p>　　目前，機械手大部分還屬于第一代，主要依靠人工進行控制；改進的方向主要是降低成本和提高精度。第二代機械手正在加緊研制。它設有微型電子計算控制系統，具有視覺、觸覺能力，甚至聽、想的能力。研究安裝各種傳感器，把感覺到的信息反饋，使機械手具有感覺機能。第三代機械手則能獨立完成工作中過程中的任務。它與電子計算機和電視設備保持聯系，并逐步發(fā)展成為柔性制造系統FMS和柔性制造單元FMC中的重要一環(huán)節(jié)。</p>

17、<p>　　20世紀90年代初及其以前，主要是以模擬設備為主的閉路系統，稱為第一代視頻監(jiān)控系統，即模擬圖像監(jiān)控系統。典型的模擬監(jiān)控系統一般由圖像攝影部分(模擬攝像機、鏡頭，云臺、麥克風等)、圖像傳輸部分(電纜、光纜、射頻)、視頻控制部分(操作鍵盤、視頻分配器、視頻矩陣切換器、云臺控制器、字符疊加器等)和顯示記錄部分(視頻矩陣，監(jiān)控器，錄像機等組成)組成。最簡單的監(jiān)控系統是由一架攝像機和一臺監(jiān)視器組成，中間用傳輸線連接。<

18、;/p><p>　　第一代系統的主要優(yōu)點是實現方法簡單。但是，其缺點非常明顯[3]：它采用同軸電纜傳輸，傳輸距離近，布線復雜，設備、材料費用高，施工困難；另外，由于視頻圖像是模擬的，圖像數據量大，錄像時間短，而長時間錄像時錄像機存儲丟失的信息多、由于模擬信號很容易受到干擾，導致圖像質量差；其順序存儲的方式又使得查詢速度慢；擴展能力差，如果要新增監(jiān)控點，往往是牽一發(fā)而動全身，新的設備很難添加到原有的系統中。</p

19、><p>　　1.1.2視覺識別的發(fā)展歷程</p><p>　　機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。</p>

20、;<p>　　國外機器視覺發(fā)展的起點難以準確考證，其大致的發(fā)展歷程是：20世紀50年代提出機器視覺概念，20世紀70年代真正開始發(fā)展，20世紀80年代進入發(fā)展正軌，20世紀90年代發(fā)展趨于成熟，20世紀90年代后高速發(fā)展。在機器視覺發(fā)展的歷程中，有三個明顯的標志點，一是機器視覺的最先應用來自“機器人”的研制，也就是說，機器視覺首先是在機器人的研究中發(fā)展起來的；二是20世紀70年代CCD圖像傳感器的出現，CCD攝像機代替硅靶

21、攝像是機器視覺發(fā)展歷程中的一個重要轉折點；三是20世紀80年代CPU、DSP等圖像處理硬件技術的飛速進步，為機器視覺的發(fā)展提供了基礎條件。</p><p>　　國內機器視覺發(fā)展的大致歷程:中國正在成為世紀機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，其中最主要的原因是中國已經成為全球的加工中心，許許多多先進生產線已經或正在遷移至中國，伴隨這些先進生產線的遷移，許多具有國際先進水平的機器視覺系統已經進入中國，對這些機器視覺系統的維

22、護和提升而產生的市場需求也將國際機器視覺企業(yè)吸引而至，國內的機器視覺企業(yè)在與國際機器視覺企業(yè)的學習與競爭中不斷成長。</p><p>　　1.2應用現狀及發(fā)展方向</p><p>　　1.2.1七軸機械臂的應用現狀及發(fā)展方向</p><p>　　機器人是一種具有高度靈活性的自動化機器，是一種復雜的機電一體化設備。機器人按技術層次分為：固定程序控制機器人、示教再現機器

23、人和智能機器人等。隨著機器人技術的發(fā)展和日益普及，機器人自身結構和控制也變得越來越復雜。傳統的設計和開發(fā)方法已經逐漸顯示出了制約機器人的應用和發(fā)展的弊端，為此，研究者們尋求機器人模塊化和組件化設計新方法，機器人結構向模塊化、可重構化發(fā)展。例如關節(jié)模塊中的伺服電機、減速機、檢測系統三維一體化，由關節(jié)模塊、連桿模塊用重組方式構造機器人整機，國外已有模塊化裝配機器人產品問市。</p><p>　　本設計所使用的機器人為

24、7自由度串聯關節(jié)式機器人，其軸線相互平行或垂直，能夠在空間內進行定位，采用國外進口的高精度伺服電機、內置32位的ARM處理器，12位非接觸式約對編碼器精確采集位置信息，尺寸小、重量輕、精度高；控制軟件采用高校最流行的編程語言MATLAB實現，采用可視化設計，控制簡單，編程方便，尤其是MATLAB本身搜獨有的強大的計算能力，對機器人控制的算法研究具有無可比擬的優(yōu)勢。7軸智能化機器人手臂與MATLAB的完美結合，是進行控制系統設計的理想平臺

25、。它具有高度的能動性和靈活性，具有廣闊的開闊空間，是進行運動規(guī)劃和編程系統設計的理想對象。</p><p>　　整個系統包括機器人1臺、實驗附件和機器人控制軟件1套。</p><p>　　機器人采用串聯式開鏈結構，即機器人各連桿由旋轉關節(jié)或移動關節(jié)串聯連接，各關節(jié)軸線相互平行或垂直。連桿的一端裝在固定的支座上，另一端處于自由狀態(tài)，可安裝各種工具以實現機器人作業(yè)。關節(jié)的作用是使相互聯接的兩個

26、連桿產生相對運動。</p><p>　　機器人各關節(jié)采用國外進口的高精度舵機，該舵機內置一個32位的高速處理器，重量僅為72克，尺寸僅為尺寸：35.6mm×50.6mm×35.5mm，能夠反饋位置、負載、溫度、電壓等。與PC機的數據傳輸采用高速的串行總線進行連接，通過高達4M的虛擬串口與控制軟件進行通信，在MATLAB環(huán)境下，使用簡單的命令就可以直接控制機器人的各種運動。</p>

27、<p>　　EF-IRC-I機器人手臂是一種由一套具有各種尺寸和性能特征的可交替的模塊組成的，能夠被裝配成各種不同構型的機器人。EF-IRC-I機器人手臂為串聯關節(jié)式機器人，串聯關節(jié)式機器人是當今工業(yè)領域在汽車、焊接、碼垛等領域應用最為廣泛的工業(yè)機器人類型，而模塊化機器人正是體現工業(yè)串聯機器人的特征與功能。</p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂是一種典型的工業(yè)機器人，在自動搬運、焊接、噴涂、

28、裝配等工業(yè)現場中有著廣泛的應用。模塊化設計方法在技術上和經濟上都體現了強大的優(yōu)勢，模塊化具有獨立性、功能性、成組性的優(yōu)點，其組合具備很強的目的性、靈活性、經濟性的特點，模塊接口在互換性的基礎上兼顧界面穩(wěn)定性與參數的一致性，模塊化設計能減少工作量、縮短研制周期減少生產成本以及改善系統，易于維護，因此模塊化設計方法在機器人技術中得到了廣泛應用并取得很好的效果。</p><p>　　1.2.2機器視覺的應用現狀及發(fā)展方

29、向</p><p>　　在國外,機器視覺的應用普及主要是體現在半導體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)。具體如PCB印刷電路：各類生產印刷電路板組裝技術、設備；單、雙面、多層線路板，覆銅板及所需的材料及輔料；輔助設施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件；電子封裝技術與設備；絲網印刷設備以及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝；SMT工藝與設備、焊接設備、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼

30、片劑、膠貼劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等、波峰焊機及自動化生產線設備。電子生產加工設備：電子元件制造設備、半導體及集成電路制造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統還在質量檢測系統的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。除此之外，機器視覺還應用與其他各個領域。</p><p>　　而在中國，以上行業(yè)本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各

31、行業(yè)的應用幾乎空白，即便是有，也只是低端方面的應用。目前在我國，隨著配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求考試廣泛出現，國內有關大專院校、研究所和企業(yè)近兩年在圖像和機器視覺技術領域驚醒了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業(yè)現場的應用，其主要應用與制藥、印刷、礦泉水瓶蓋檢測等領域。這些應用大多集中在如藥品檢測分裝、印刷色彩檢測等。真正高端的應用還很少，因此，以上相關行業(yè)的應用空間還比

32、較大。當然，其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發(fā)展空間。</p><p>　　在機器視覺賴以普及發(fā)展的諸多因素中，有技術層面的，也有商業(yè)層面的，但制造業(yè)的需求是決定性的。制造業(yè)的發(fā)展，帶來了對機器視覺需求的提升；也決定了機器視覺將由過去的單純采集、分析、傳遞數據，判斷動作，逐漸朝著開放性的方向發(fā)展，這一趨勢也預示著機器視覺將與自動化更進一步的融合。</p><p>　　需求決定產品，只

33、有滿足需求的產品才有生存的空間，這是不變的規(guī)律。機器視覺也是如此。</p><p>　　未來中國的機器視覺發(fā)展主要表現為以下一些特性：</p><p>　　(1)隨著產業(yè)化發(fā)展對機器視覺的需求將呈上升趨勢</p><p>　　機器視覺發(fā)展空間較大的部分在半導體和電子行業(yè)，而據我國相關數據顯示，全球集成電路產業(yè)復蘇跡象明顯；與此同時，全球經濟衰退使我國集成電路產業(yè)獲取

34、了市場優(yōu)勢、人才固流等因素；國家加大對集成電路產業(yè)這一戰(zhàn)略領域的規(guī)劃力度，“信息化帶動工業(yè)化”，走“新興工業(yè)化道路”為集成電路產業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機遇，特別是高端產品和創(chuàng)新產品市場孔家巨大，設計環(huán)節(jié)、國家戰(zhàn)略領域、3C應用領域、傳統產業(yè)類應用領域成為集成電路產業(yè)未來幾年的重點投資領域。</p><p>　　此外，中國已經成為全球集成電路的一個重要需求市場。中國的半導體和電子市場已初具規(guī)模，而如此強大的半導體產業(yè)將

35、需要更高質量的技術做后盾。同時他對于產品的高質量、高集成度的要求也將越來越高。恰巧，機器視覺也能幫助他們解決以上問題，因此該行業(yè)將是機器視覺最好的用武之地。同時，對于機器視覺的需求也蒸蒸日上。</p><p>　?。?）統一開放的標準是機器視覺發(fā)展的原動力</p><p>　　目前國內有近數家機器視覺產品廠商，與國外機器視覺產品相比，國內產品最大的差距并不單純是在技術上，而且還包括品牌和只

36、是產權上；另一現狀是目前國內的機器視覺產品主要以代理國外品牌為主，以此來逐漸朝著自助研發(fā)產品的路線靠近，起步較晚。未來機器視覺產品的好壞不能夠通過單一因素來衡量，應該逐漸按照國際化的統一標準判定，隨著中國自動化的逐漸開放，將帶領其相關的產品技術也逐漸開放。因此，依靠封閉的技術難以促進整個行業(yè)的發(fā)展，只有形成統一而開放的標準才能讓更多的廠商在相同的平臺上開發(fā)產品，這也是促進中國機器視覺抄國際化水平發(fā)展的原動力。</p>&l

37、t;p>　?。?）基于嵌入式的產品獎取代板卡式產品</p><p>　　從產品本身看，機器視覺會越來越依靠PC技術，并且與數據采集等其他控制和測量的集成會更加緊密。且基于嵌入式的產品獎逐漸取代板卡式產品，這是一個不斷增長的趨勢。主要原因是隨著計算機技術和微電子技術的迅速發(fā)展，嵌入式系統應用領域越來越廣泛，尤其是其具備低耗技術的特點得到了人們的重視。另外，嵌入式操作系統絕大部分是以C語言為基礎的，因此使用C高

38、級語言進行嵌入式系統開發(fā)是一項帶有基礎性的工作，使用高級語言的特點是可以提高工作效率，縮短開發(fā)周期，更主要的是開發(fā)出的產品可靠性高，可維護性好，便于不斷完善和升級換代等。因此嵌入式產品將會取代板卡式產品。</p><p>　　（4）標準化、一體化解決方案也將是機器視覺的必經之路</p><p>　　另外，由于機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬件產品正成為協作

39、生產制造過程中不同階段的核心系統，無論是用戶還是硬件供應商都將機器視覺產品作為生產線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產品大量采用“標準化技術”，直觀的說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據用戶的需求進行為此開發(fā)。當今，自動化企業(yè)正在倡導軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來5-6年內也應該不單純只提供產品的供應商，二是逐漸向一體化解決方案的系統集成商邁進。</p><p><b>　　1.3設

40、計任務</b></p><p>　　本課題的設計任務安排如下：</p><p>　　（1）利用機器視覺軟件hexsight對圖像進行采集和處理，識別和定位物塊的位置。</p><p>　?。?）利用CytonViewer軟件對七軸機械臂進行3D仿真。</p><p>　?。?）通過編程實現機械臂坐標系和工業(yè)相機所拍攝的圖像坐標系之

41、間的坐標轉換，實現七軸機械臂對物塊的智能抓取。</p><p>　　2視覺識別的七軸機械臂智能抓取控制系統介紹</p><p>　　2.1七軸機械臂系統簡介</p><p>　?。?）EF-IRC-I機器人手臂介紹</p><p>　　表2.1 七軸機械臂參考系數</p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂是機器人

42、研發(fā)的最新成果，它是一種創(chuàng)新的具有7自由度機器人手臂結構。由7個基本模塊組成，模塊從1到7關節(jié)逐節(jié)組合。每一個模塊單獨可以控制運行，7個模塊組合之后構成工業(yè)串聯關節(jié)機器人形式。EF-IRC-I機器人手臂整體末端安裝手抓，進行取放工作、裝配操作等任務。EF-IRC-I機器人手臂的杰出設計是利用多自由度結構運動學的優(yōu)越性，使手臂能夠在三維立體空間內做出各種類似人類手臂的彎曲、伸展動作，進而避開障礙物并完成規(guī)定的任務。EF-IRC-I機器人手

43、臂的各個關節(jié)可獨立控制以確保手臂運動的流暢性、快速性、精確性及可重復性。</p><p>　?。?）EF-IRC-I機器人手臂系統特色</p><p>　?、?開發(fā)式驅動及執(zhí)行器結構</p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂關節(jié)采用高品質PMDC伺服齒輪減速馬達組成。PMDC伺服齒輪減速馬達具有高性能、高精度、高扭矩特點的同時還具備能夠實時反饋電機位置、速度、

44、電壓和溫度等重要信息，便于7軸機器人能夠實現高精度控制的最有閉環(huán)系統設計。EF-IRC-I機器人手臂采用模塊化設計，組合拆裝方便。</p><p><b>　　② 靈活的電子控制</b></p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂內置有一個通道伺服控制器，除了用于控制7個自由度的操作外，多余的通道可以用來控制其他的末端設備。多通道伺服控制器可通過USB接口、由網絡

45、或無線網絡通訊接和PC進行通訊以完成系統仿真及置配操作。整體控制靈活，方便二次開發(fā)。</p><p>　　③ 完善的教學開發(fā)環(huán)境</p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂系統軟件包括一個3D（3維立體視覺）GUI（圖形學生接口）軟件包，XML列表軟件包及SDK軟件包。3D GUI軟件包給學生一個EF-IRC-I機器人手臂系統的3維立體圖形仿真環(huán)境。</p><p&

46、gt;<b>　?、?教學特點</b></p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂在原有技術上增設多種控制模式—軟件控制、編程控制、手動控制，3D仿真，真正實現控制的多樣化，能夠熟練掌握其結構、原理。</p><p>　?。?）EF-IRC-I七軸機設備說明</p><p>　　Energid七軸機械手臂由7個關節(jié)和一個抓手組成。實現關節(jié)和

47、抓手功能的硬件是舵機，因此，Energid七軸機械臂有8個舵機。通過程序直接控制這8個舵機，可以讓機械手做出類似于人手的各個動作。</p><p>　　① 7個關節(jié)的名稱、位置及動作</p><p>　　下圖1為機械手臂七個關節(jié)的名稱、位置及動作</p><p>　　下圖2為機械手臂各關節(jié)旋轉軸線以及尺寸（單位：mm）</p><p>　　圖

48、2.1 機械手臂七個關節(jié)的名稱、位置及動作</p><p>　　圖2.2 機械手臂關節(jié)的旋轉軸線以及尺寸（尺寸單位：mm毫米）</p><p><b>　?、?關鍵參數</b></p><p>　　機械手臂垂直最大長度：53.4cm</p><p>　　機械手臂水平最大長度：48cm</p><p&g

49、t;　　重復性位置精度：+/-0.5mm</p><p>　　手指最大張度：3.5cm</p><p><b>　　角度限制</b></p><p>　　表2.2 機械臂關節(jié)關鍵參數</p><p><b>　　說明：</b></p><p>　　系數C=360÷4

50、096</p><p>　　系數R=2×π÷4096</p><p>　　2.2機器視覺系統簡介</p><p>　　機器人手臂視覺識別控制系統（GUI-SX-T），專門針對大學和研究機構開展機器視覺與7軸機器人手臂控制的教學和研究，提供包括圖像測量、檢測、定位、跟蹤識別等多個圖像處理庫函數，功能強大，可覆蓋工業(yè)生產、機器視覺、智能交通、航空航天

51、等眾多圖像處理應用領域，為用戶提供完整的機器視覺解決方案。</p><p>　　機器人手臂視覺識別控制系統包含兩個重要組成部分：HexSight 機器視覺軟件系統和EBF-561 數字圖像處理開發(fā)平臺。HexSight 機器視覺軟件系統與3D GUI 軟件開發(fā)包協同控制7 軸機器人手臂實現基于機器視覺識別的智能應用。</p><p>　　本機器視覺教學實驗開發(fā)平臺可利用其提供的大量圖像處理

52、和機器視覺算法進行二次開發(fā)，無需復雜編程，就可搭建自己的機器視覺檢測系統，解決現代工業(yè)產品生產過程中涉及的各種各樣視覺問題。實驗平臺結構開放，提供擴展接口，也可添加自己的圖像處理優(yōu)異算法。</p><p>　　本機器視覺教學開發(fā)平臺提供多種圖像處理實驗，如圖象分割、圖象融合、機器學習、圖象測量、圖象處理、模式識別和人工智能、等實驗，培養(yǎng)學生對機器視覺知識的深入理解和掌握，鍛煉學生的研究能力，創(chuàng)新思維以及獨立解決技

53、術難題的能力。</p><p>　　還可提供大量機器視覺項目應用案例做為實驗，為研究和學習提供了方便，通過實驗操作，可學習到建立視覺應用系統所需的各種硬件、方法及圖像處理技術，同時也對工業(yè)自動生產線的產品視覺檢測、判定模擬過程有了深入的了解和掌握。</p><p>　　作為一套完整的機器視覺教學實驗開發(fā)平臺和機器視覺解決方案，使用者可利用其配套的工業(yè)相機、LED 光源、工業(yè)鏡頭、支架、算法

54、軟件等搭建自己的視覺處理系統原型，了解圖像采集設備等配件的應用，包含以下組成部件：</p><p>　?。?） HexSight 機器視覺軟件系統</p><p>　　（2） EBF-561 數字圖像處理開發(fā)平臺</p><p>　?。?）工業(yè)相機1 個</p><p>　?。?）工業(yè)鏡頭1 個</p><p>　?。?/p>

55、5） 千兆以太網線1 條</p><p>　?。?） 工業(yè)LED 光源1 個</p><p>　?。?）工業(yè)光源控制器1 個</p><p><b>　　（8）工業(yè)臺架1</b></p><p>　?。?）HexSight 介紹</p><p>　　HexSight 是一款高性能的、綜合性的視覺軟

56、件開發(fā)包，它提供了穩(wěn)定、可靠及準確定位和檢測零件的機器視覺底層函數。其功能強大的定位器工具能精確地識別和定位物體，不論其是否旋轉或大小比例發(fā)生變化。HexSight 即使在最惡劣的工作環(huán)境下都能提供可靠的檢測結果，呈現出非凡的性能。</p><p>　　HexSight 軟件包含一個完整的底層機器視覺函數庫,程序員可用它來建構完整的高性能2D 機器視覺系統，節(jié)省整個系統開發(fā)的時間。HexSight 可利用Visu

57、al Basic、Visual C++或Borland Dephi 平臺方便地進行二次開發(fā)。</p><p>　?。?）HexSight 的應用領域</p><p>　　HexSight 作為7 軸機器人手臂配套——嵌入式機器視覺平臺，在PC 下運行的機器視覺開放式平臺，短短幾年就實現了數千次的拷貝，從最開始應用于元器件定位、機器人引導，逐步擴展到精密測量、缺陷檢測、字符（含條碼、二維碼）

58、識別等相關領域，在Release4.0中將擴展基于顏色的定位、測量和分析功能，使HexSight 已變成一個功能完善并且強大的視覺開發(fā)和應用平臺。目前HexSight 已經被廣泛汽車、電子、半導體、機械制造、食品、包裝、印刷、制藥、運輸等諸多行業(yè)。</p><p>　?。?）HexSight 的定位技術</p><p>　　HexSight 的定位工具是根據幾何特征，采用最先進的輪廓檢測技

59、術來識別對象和模式，增加了彩色邊 緣的定位，進一步加強了HexSight 的定位精度。這一技術在圖像凌亂、亮度波動、圖像模糊和對象重疊等方面有顯著效果。HexSight 能處理自由形狀的對象，并具有功能強大的去模糊算法。HexSight 快速,在一臺2GHz 的處理器上,一般零件尋找和定位不超過10ms，并可達到1/64 亞像素位置重復精度和1/20 度旋轉重復精度。此外HexSight 有豐富但易用的圖像標定工具，而且它的定位器可以

60、方便嵌入到OEM 的產品中。</p><p>　?、?定位（Locator）</p><p>　　定位工具基于輪廓分析完成物體的定位，HexSight4.0 版本新加入通過顏色輪廓來增強定位能力。</p><p>　　a.強大的多重模板分析能力，可以區(qū)分高相似度的物體</p><p>　　b.同時識別多個物體，無論其方位、大小</p&g

61、t;<p>　　c.有效的處理局部遮蓋，圖像凌亂，對比度翻轉以及非線性光照等情況</p><p>　　d.很自然的使用顏色信息對彩色對象提取輪廓以加強檢測精度</p><p>　　e.內建的色顏標定保證了高準確度以及可重復操作性</p><p>　　f.自動構建最優(yōu)化的物體模板，同時可以通過模板編輯界面方便的編輯客戶模板</p><

62、p>　　g.定位精度高達1/64 亞像素, 旋轉精度1/20 度, 以及大小比例1/10</p><p>　?、?檢測（Inspection）</p><p>　　檢測工具包括圖像處理，顏色匹配，斑點分析以及度量功能。每個工具通過定位工具調整興趣區(qū)域、被測物的比例和方向，這些方便建立生產過程中的質量控制。</p><p>　　a.顏色匹配工具通過對圖像色彩的分

63、析可以快速找出與用戶定義顏色相同或靠近的圖像區(qū)域圖像處理算法按MMX/SSE/SSE2 指令集進行了最優(yōu)化設計，包括數學運算、賦值操作、邏輯運算、圖像濾波、形態(tài)分析，清晰度評測以及直方圖分析等函數</p><p>　　b.測量功能包含邊緣、直線、弧度的各種幾何特征測量，以及各種組合尺寸的測量，并可以進行任意曲線的擬合</p><p>　　c.斑點分析可提取被測對象的大量性質，比如常規(guī)物理量

64、（面積，質心），周長（凹陷，凸起），重心（橢圓長軸/短軸），外接、內截矩形（尺寸，角度），鏈表（邊緣）以及拓撲特征（內孔）</p><p>　　d.所有檢測工具在成矩形的檢測區(qū)域內采用雙線性插值取樣，結合校正后的單位換算，得到精確的測量結果。</p><p>　?、?字符識別/條碼讀取（OCR/Symbology）</p><p>　　HexSight 的字符識別/

65、條碼讀取工具提供分析能力極強的函數用于一維碼，二維碼和半導體字體的讀取。自動定位和邏輯分析功能使之能夠快速確定代碼的位置和內容。</p><p>　　a.支持讀取的一維碼包括：Code 39, 128, 93, UPC, PDF-417, Postnet, Codabar, BC 412,2，of5, and Pharmacode。</p><p>　　b.支持讀取的二維碼包括：ECC 0

66、00-140 and ECC 200。</p><p>　　c.支持讀取的半導體字體包括OCR-A, OCR-B, and SEMI。</p><p>　　d.每個讀碼工具包含對興趣區(qū)域的控制和調節(jié)功能，確保了讀碼的準確性和速度達。</p><p>　?、?進程管理（Process Manager）</p><p>　　HexSight 自身

67、工具的進程管理幫助客戶完成各種處理工具及圖像的銜接、排序和管理。能夠迅速的完成從圖像采集、標定、預處理、定位、測量、檢測、結果輸出一系列的功能。能夠在不用編程的情況下迅速搭建客戶自己的機器視覺應用。</p><p>　　a.在拖放功能操作區(qū)域，工具以目錄形式呈現，客戶可以方便的進行處理工具的增刪、復制、位置排列和保存。</p><p>　　每個工具都可以通過其屬性面板操作完成設置，也可以客

68、戶自身通過其函數重載客戶自己的操作面板。</p><p>　　b.每個工具的處理時間都可以被讀取，通過調整可以達到最優(yōu)配置。</p><p>　　c.加載/儲存性質幫助保存序列的配置文件，配置文件可以通過處理管理器應用程序接口可以快速的加載完成客戶特定的要求。這種功能對經常更換產品和檢測內容的客戶非常有用。</p><p>　　d.所有的輸入和輸出都被儲存進入實時數

69、據庫，該數據庫可以通過圖形化的界面方式支持個人數據對象的加載/存儲。</p><p>　?。?）HexSight 的特點</p><p>　?、偎俣?、精度及性能，平移重復精度：1/64 亞像素；旋轉重復精度：0.05 （1/20）度；搜索比例范圍：1/10 單位；快速并行處理，采用了MMS 和SSE 擴展技術。</p><p>　?、趦戎脴硕K：能矯正畸變、投影誤

70、差和X-Y 象素比誤差，基于圖像的標定結果能自然地為所用視覺工具使用Image-based calibration intrinsically used by all tools。</p><p>　　③獨特的功能強大的軟件Engine,基于對象輪廓或邊緣找尋和定位零件，容許重疊、陰影，對比度低，邊緣不清，凌亂或背景噪音。</p><p>　?、軝C器視覺工具被封裝成ActiveX 控件或C

71、＋＋庫，與Windows 2000/XP/Vista，DevStudio6.0，DevStudio.NET 等兼容。</p><p>　　⑤開放式體系結構，與商業(yè)圖像采集卡和以及各種USB、1394 以及以太網接口的攝像機兼容。</p><p>　?、尥暾臋z測工具：包含硬件接口、圖像采集、圖像標定、圖像預處理、幾何定位、顏色檢測、幾何測量、Blob 分析、清晰度評價（自動對焦）、模式匹配

72、、邊緣探測等多種工具。</p><p>　?、叻浅５慕虒W例程和應用例程，讓客戶迅速熟悉軟件的應用或完成項目開發(fā)。</p><p>　　僅含定位器的模塊由于其適合很多應用場合以及合適的價格而被廣泛接受，其包含以下工具：</p><p>　?、賵D像捕獲設備：除了包括完成圖像從圖像采集卡到HexSight 的導入、顯示和存儲等，也包含自動標定的工具，可以補償因鏡頭垂直度和

73、畸變造成的誤差。對Coreco Imaging，Data Translation，Imagenation，Matrox，MRT，Optron 等知名圖像采集卡供應商的一些常用采集卡以及IEEE-1394 數字攝像機等都可以方便地實現無縫接合。</p><p>　　②對象定位器：帶有自動調教、學習功能，能根據幾何輪廓找尋定位零件，返回X-Y 坐標，方向，大小比例和用戶定義的參考點坐標。搜索區(qū)域可限于用戶定義的ROI

74、（興趣域）。</p><p>　?、垲悗欤篈ctive X 插件集，使定制系統能對內部圖像進行操作。完整版的HexSight 軟件包除了上面提到的3 個工具外，還包括以下工具：</p><p>　?、軋D像處理工具：提供多樣化的圖像處理算法，比如算術運算，邏輯運算，形態(tài)變化和直方圖等功能。圖像處理可發(fā)生在任意工具之前或之后。</p><p>　?、葸吘壎ㄎ还ぞ撸翰捎镁?/p>

75、形或圓弧投影能定位多個邊緣。</p><p>　　⑥模式定位工具：采用可定制模式匹配算法來找尋灰度模式， 以提高速度和精度等等。</p><p>　　⑦測量工具：能測量線性和圓弧特征。</p><p>　　⑧Blob 分析工具：能計算內在和外在的幾何屬性，如重心，周長，面積，包絡矩形，主軸還有灰度屬性。支持三種圖像二值化方法：二值，軟二值和動態(tài)閾值處理。</p

76、><p>　?、崛庸ぞ撸簩崿F可定制檢測非常有用，它通過從基于模板的ROI（興趣域）中取樣圖像數據，然后提供給定制系統的特定C++算法或任意HexSight 工具，包括定位器進行處理。</p><p>　?、鈭D像清晰度評價工具：評估/計算由用戶定義興趣域內圖像的清晰度，對于自動對焦系統控制非常理想。</p><p><b>　?。?）應用開發(fā)</b&g

77、t;</p><p>　　由于HexSight 的功能是按標準ActiveX 控件的方式提供的，所以能大大簡化應用開發(fā)的難度，并且允許在多種平臺上進行應用開發(fā)，如Visual Basic 或Visual C++。簡易的開發(fā)步驟，邊寫程序邊看效果，所見即所得；通過HexSight 已經制作的配置窗口，可實現不寫任何代碼的原型應用；一些常用功能如顯示控制等都已封裝提供，可進一步簡化應用開發(fā)。此外，HexSight 控

78、件能在使用者或OEM 用戶的最終應用界面中進行完全隱藏，允許用戶使用自行定制的用戶界面。</p><p>　　2.3七軸機械臂及機器視覺等開發(fā)工具的選擇</p><p>　　EF-IRC-I機器人手臂是機器人研發(fā)的最新成果，它是一種創(chuàng)新的具有7自由度機器人手臂結構。由7個基本模塊組成，模塊從 1 到 7 關節(jié)逐節(jié)組合。每一模塊單獨可以控制運行，7個模塊組合之后構成工業(yè)串聯關節(jié)機器人形式。

79、EF-IRC-I 機器人手臂整體末端按裝手爪，進行取放工件、裝配操作等實驗內容。 EF-IRC-I 機器人手臂的杰出設計是利用多自由度結構運動學的優(yōu)越性，使手臂能夠在三維立體空間內做出各種類似人類手臂的彎曲、伸展動作，進而避開障礙物并完成規(guī)定的動作任務。 EF-IRC-I 機器人手臂的各個關節(jié)可獨立控制以確保手臂動作的流暢性、快速性、精確性及可重復性?？梢灾庇^的看到機械手臂每一個關節(jié)模塊的內部傳動結構及運行情況。機械手臂內部傳動結構完全

80、體現工業(yè)機器人設計特點結構多樣化，采用了工業(yè)上常用到的同步帶傳動、蝸輪蝸桿傳動以及齒輪傳動等主要結構形式。 EF-IRC-I 機器人手臂配支持嵌入式控制器本地控制方式和遠程網絡控制方式，可通過C和C++語言開發(fā)基于windows、linux、apple的機械手臂運動的控制程序，包括系統的配置及手臂操作的定義等。所以選擇 EF-IRC-I作為</p><p>　　HexSight是一款高性能的、綜合性的視覺軟件開發(fā)

81、包，它提供了穩(wěn)定、可靠及準確定位和檢測零件的機器視覺底層函數。其功能強大的定位器工具能精確地識別和定位物體，不論其是否旋轉或大小比例發(fā)生變化。HexSight即使在最惡劣的工作環(huán)境下都能提供可靠的檢測結果，呈現出非凡的性能。</p><p>　　HexSight軟件包含一個完整的底層機器視覺函數庫,程序員可用它來建構完整的高性能2D機器視覺系統，節(jié)省整個系統開發(fā)的時間。HexSight可利用Visual Basi

82、c、Visual C++等平臺方便地進行二次開發(fā)。</p><p>　　HexSight的定位工具是根據幾何特征，采用輪廓檢測技術來識別對象和模式。在圖像凌亂、亮度波動、圖像模糊和對象重疊等方面顯著效果。HexSight能處理自由形狀的對象，并具有功能強大的去模糊算法。所以本次研究的機器視覺系統選擇HexSight。</p><p>　　3基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取的分析與設計<

83、;/p><p>　　3.1系統的總體功能需求</p><p>　　本基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取系統是一個集圖像采集和信息處理于一身的綜合應用系統。系統不僅需要能滿足機器視覺對目標物的圖像采集，還需要七軸機械臂對目標物的抓取，為了完成這些功能，還必須利用編程，實現坐標變換來建立它們之間的聯系。</p><p>　　圖3.1系統總體結構示意圖</p>&

84、lt;p>　　3.2控制系統功能設計原理</p><p>　　目標物識別與定位是機器人抓取目標物的前提和基礎，其識確性。目標物識別是依賴于機器視覺的圖像匹配過程，是通過比較目標物圖像與模板圖像來實現的。目標物定位包括目標物位置定位和工件姿態(tài)定位。本文是通過別的結果正確與否和定位的精度直接影響到機器人操作結果的準質心定位確定工件位置的，通過確定長軸的方向來定位工件姿態(tài)的。</p><p&g

85、t;　　圖3.2 機械臂和相機所攝圖像坐標系</p><p><b>　　坐標轉換 </b></p><p>　　建立坐標系1和坐標系2，O1為機械臂的中心。O2、M為鐵架臺上的螺絲釘所在的點，其中O2為坐標中心。P為目標物。 </p><p>　　(1)坐標系1中,O2M的相對像素點已知，x4，y4已知，O2N=22.5cm，MN=18cm，

86、x4，y4為（756,603）單位。通過x4，y4和O2N，MN可得每個像素點的真實大小，單位cm。O2N/x4=32.87，MN/y4=31.76</p><p>　　(2)坐標系1中，因為物體P與坐標系2的相對像素點可以獲取x3，y3已知相對像素點，如（30,50）單位。</p><p>　　(3)坐標系1和2的關系。x3的真實距離=O2N/x4×x3，y3的真實距離=MN/

87、y4×y3</p><p>　　4基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取的實現</p><p>　　4.1視覺識別系統的軟件搭建</p><p>　?。?）打開機器視覺運行庫，運行l(wèi)ocator demo 軟件，調整鏡頭，使實驗平臺盡量與locator demo窗口平行。</p><p>　　圖4.1 機器視覺軟件界面</p>

88、<p>　　(2）放入兩個螺絲釘和要抓取的物塊</p><p>　　圖4.2 放入螺絲釘和待抓物塊的機器視覺軟件界面</p><p>　?。?）點擊【進行配置】，【execute sequence】進行抓圖。點擊【Edit Process】</p><p><b>　　進行編輯。</b></p><p>　

89、　圖4.3 進行配置的界面</p><p>　　圖4.4 添加螺絲釘模型界面</p><p>　?。?）建立模版。用盡量小的方框把預先所放置的螺絲釘完全包圍起來。</p><p>　　圖4.5 抓圖建立模版界面</p><p>　?。?）去Search界面去勾選同時定位兩個。</p><p>　　圖4.6 定位性能界面

90、</p><p>　　(6)點擊【校準比例】，可能會有干擾點，一直點擊，直到選中的是自己想要的那兩個點。</p><p>　　圖4.7 校準比例界面</p><p>　　(7)重新選擇【進行配置】，刪除螺絲釘模版，建立木塊模版。</p><p>　　圖4.8 刪除螺絲釘模型并添加木塊模型界面</p><p>　　圖4.

91、9 定位木塊界面</p><p>　　(8)點擊【發(fā)送定位】，測試一下。</p><p>　　4.2七軸機械臂的3D軟件搭建</p><p>　　(1)打開控制七軸機械臂的3D運行庫，運行CytonViewer軟件。</p><p>　　圖4.10 3D運行軟件界面</p><p>　　(2)點擊【load】，下載re

92、moteCommandServerPlugin.ecp這個插件</p><p>　　圖4.11 下載插件界面</p><p>　　(3)打開機械臂圖表的控制軟件Cyton_Form。</p><p>　　圖4.12 機械臂圖表控制面板</p><p>　　(4)點擊【Open CytonViewer】進行連接，點擊【手臂復位】測試一下機械臂。

93、</p><p>　　圖4.13 機械臂復位界面</p><p>　　(5)點擊【監(jiān)聽】【發(fā)送定位】即可實現七軸機械臂對物塊的智能抓取。</p><p>　　圖4.14 機械臂抓取物塊界面</p><p><b>　　4.3小結</b></p><p>　?。?）機器視覺識別和定位的實現</

94、p><p>　?、侔惭b工業(yè)相機于實驗臺架上。</p><p>　?、谕ㄟ^以太網線連接工業(yè)相機和電腦上的機器視覺軟件hexsight。</p><p>　?、鄞蜷_圖像控制顯示軟件locatordemo軟件，調整實驗臺架上的相機使得顯示的圖像盡量清晰，且與顯示圖像的locatordemo大致窗口平行。</p><p>　?、芊艃蓚€螺絲釘于實驗臺架上，

95、用于定位，然后放置一個待抓取的物塊。</p><p>　　⑤進行配置，抓圖，編輯，建立放置的兩個用于定位的螺絲釘和待抓取木塊的模版。</p><p>　?、薨l(fā)送定位測試一下。</p><p>　?。?）七軸機械臂3D仿真的實現</p><p>　?、賹⑵咻S機械臂安裝在實驗臺上。</p><p>　　②運行3D仿真軟件C

96、ytonViewer，下載remoteCommandServerPlugin.ecp插件。</p><p>　?、圻\行機械臂圖表的控制軟件Cyton_Form。</p><p>　　④點擊【Open CytonViewer】進行連接，點擊【手臂復位】測試一下機械臂。</p><p>　?、蔹c擊【監(jiān)聽】【發(fā)送定位】即可實現七軸機械臂對物塊的智能抓取。</p>

97、;<p><b>　　5全文總結和展望</b></p><p><b>　　5.1全文總結</b></p><p>　　針對目前在生產線上工作的搬運工業(yè)機器人生產柔性差和在未知環(huán)境中工作效率低下的問題，本文以原有七軸工業(yè)機器人系統為研究平臺，設計了基于視覺的七軸工業(yè)機器人控制系統，實現了對目標物體的自主識別定位和機器人手爪對其自動智

98、能抓取。本文首先介紹了課題背景，對七軸機械臂和機器視覺系統的發(fā)展歷程和現狀進行了概述，指出七軸機械臂和機器視覺系統的發(fā)展趨勢。本文第二章接著詳細介紹了七軸機械臂以及機器視覺的特點以及相關參數等，并且概要說明了對開發(fā)工具的選擇。接著第三章對基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取這一研究進行了分析與設計，講述了其中的系統總體功能需求和功能實現的原理?；诿嫦驅ο蟮幕舅枷耄辛讼到y的介紹、設計和實現。這就涉及到系統功能的具體實現細節(jié)了，也就是本文

99、第四章的內容。詳細說明了基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取這一系統功能的實現過程。最后對基于視覺識別的七軸機械臂的智能抓取進行了展望。</p><p>　　以上是對本文結構的總結，下面總結一下作者所做的工作：</p><p>　　(1)閱讀大量文獻，查閱大量資料，了解七軸機械臂以及機器視覺識別系統現狀以及各種智能抓取實現方案。理解了七軸機械臂和機器視覺系統之間實現智能抓取這一功能的原理和流程

100、。</p><p>　　(2)通過長時間的學習和實踐，熟練掌握了理解了七軸機械臂和機器視覺系統之間實現智能抓取這一功能的原理和流程。</p><p>　　(3)搭建硬件環(huán)境，經過多次的現場實踐，完成了實物的基于視覺識別的七軸機械臂智能抓取。</p><p>　　5.2下一步工作展望</p><p>　　當然，本文對于基于視覺的工業(yè)機器人所研究

101、的問題還是非常有限的。本文所作的研究還僅僅是提出了一種基于原有機器人系統的視覺的控制方法，并對其中的一些關鍵問題進行了研究和驗證。雖然實驗結果證明了該方法的可行性，但是要將其應用于 實際當中，還有許多問題需要解決，例如：</p><p>　?。?）本文僅建立了針對圓柱體和長方體的識別和抓取操作的實現，對形狀更為復雜的目標物體就無法描述。這就需要對七軸機器人的運動學做更深入的研究。</p>

102、<p>　　（2）本文將研究的重點放在了攝像機的標定、目標定位、視覺控制的設計實現和夾持規(guī)劃上，而對于七軸工業(yè)機器人抓取過程中的運動軌跡規(guī)劃尚未研究，當在目標物體周圍還有很多其他障礙工件時，就需要在世界坐標系即虛軸控制中對軌跡進行規(guī)劃。在這方面還有待于進一步的研究。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1]黨希超.基于視覺導向

103、的機械手抓取定位技術研究[D]. 華南理工大學 2013</p><p>　　[2]劉曉坤.基于視覺的機械臂控制技術研究[D]. 哈爾濱工程大學 2013（01）</p><p>　　[3]朱海波.基于視覺引導的工業(yè)機器人工件搬運技術研究[D]. 沈陽工業(yè)大學 2013</p><p>　　[4]王修巖,程婷婷.基于單目視覺的工業(yè)機器人目標識別技術研究[J]. 機械

104、設計與制造. 2011(04)</p><p>　　[5]朱代先.基于雙目視覺的工件定位與抓取研究[J]. 計算機測量與控制. 2011(01)</p><p>　　[6]王健強,呂游.一種面向工業(yè)機器人智能抓取的視覺引導技術研究[J]. 機械設計與制造. 2009(09)</p><p>　　[7]賈云得.機器視覺[M]. 科學出版社, 2000</p>

105、;<p>　　[8]廖萬輝,李琳.基于機器視覺的工業(yè)機器人定位系統[J]. 微計算機信息. 2009(08)</p><p>　　[9]呂游.視覺引導技術在工業(yè)機器人智能抓取中的應用[D]. 合肥工業(yè)大學 2009</p><p>　　[10]白雁兵，高艷.機器視覺系統坐標標定與計算方法[J]. 電子工藝技術. 2007（06）</p><p>　　[

106、11]李陽君.基于視覺的工件識別定位方法的研究[D]. 西安理工大學. 2006</p><p>　　[12]Manbir S, Sodhi,KHALIL.Surface roughness monitoring using computer vision. International Journal of Machine Tools and Manufacture . 1995</p><p

107、>　　[13] Kim J S，Kim H W，Kweon I S.A camera calibration method using concentric circles for vision applications[C].The 5th Asian Conference on Computer Vision，2002</p><p>　　[14]ZHANG Da-pu,Li Yu-shan,LIU Y

108、ang. Camera calibration based on image series[J].Acta Photonica Sinica,2005</p><p>　　[15]Frew,E.W,Rock,S.Exploratory motion generation for monocular vision-based target localization. Aerospace Conference Pro

109、ceedings . 2002</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　整個畢業(yè)設計時間雖然短暫，卻在我心中留下了許多難以磨滅的記憶。它將會伴隨我人生繼續(xù)前行，一想到這些我就會覺得無比的溫暖。計算機系的老師和同學們，給了我很多的關心和幫助，在這里我的學習能力和知識水平都得到了很大提高，學習書本知識的同時也得到了很多的實際鍛煉。</p&g