机器人视觉引导工作原理介绍

在谈论日益流行的工业4.0和智能制造主题时，无论如何，机器人都是不可避免的问题。机器人的智能程度会影响整个行业的发展。传统的机器人只能在定义良好的结构化环境中执行某些命令动作，并且缺乏识别和响应环境的能力，这严重限制了机器人的应用。借助机器人视觉控件，您无需进行预教学或离线编程工业机器人的运动轨迹，从而可以节省大量编程时间，并提高生产效率和加工质量。 这是标题中提到的基于机器视觉的工业机器人视觉引导技术。

典型的机器人视觉定位系统由安装在铰接式机器人边缘的单个摄像头组成，因此在摄像头图像中可以看到工件。该系统包括照相机系统和控制系统。

（1）摄像头系统：由一台摄像头和一台计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像收集和机器视觉算法。数码相机是当前行业技术发展水平的理想选择。其中，MV-EM / E系列工业相机提供了丰富的界面开发包功能，广泛的分辨率，帧速率等，以及多功能性。并且由于其良好的稳定性。

（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用于控制机器人边缘的实际位置。用CCD相机拍摄工作区。该计算机使用图像识别方法来提取跟踪特征，执行数据识别和计算以及逆运动学以捕获机器人中每个关节的位置误差。它控制高精度末端执行器并调整机器人。姿势。

下面，让我们详细分析视觉引导机器人的工作原理。首先，使用CCD摄像机（包括镜头之类的图像捕获设备）将视频信号输入到计算机，然后软件快速对其进行处理。处理过程如下：选择要跟踪的局部图像。此步骤等效于离线学习，在图像中建立坐标系并训练系统以查找要跟踪的内容的过程。学习后，摄像机连续收集图像，提取跟踪功能，执行数据识别和计算，并使用逆运动学为机器人的每个关节位置获取给定值，并获得高精度。控制末端执行器以调整机器人的姿势。

通过这种方式，视觉引导系统将基于区域的匹配和形状特征识别相结合，以执行数据识别和计算，从而快速而准确地识别出物体特征的边界和中心。机器人视觉引导系统使用逆运动学来获取机器人每个关节位置的旋转角度。通过控制误差，控制末端执行器并调整机器人的姿势，减少该误差。这解决了机器人边缘的实际位置远离期望位置的问题，并提高了传统机器人的定位精度。