工业机器人借助视觉定位技术处理图像实现自定位需求
借助机器视觉定位技术处理图像,通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作,得快速获取物体的质心和边界,才能满足工业机器人系统运行的自定位需求,缩短其期望位置和末端位置间的差距,进而才能促进机器视觉定位技术的创新和发展。
2023-02-24 21:31:00 尹尔斯工业智能科技(南京)有限公司
工业机器人是制造业的gao端制造设备,对于稳定性、定位精确度的要求,是非常高的,因此,需要借助机器视觉定位技术处理图像,通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作,得快速获取物体的质心和边界,才能满足工业机器人系统运行的自定位需求,缩短其期望位置和末端位置间的差距,进而才能促进机器视觉定位技术的创新和发展。
视觉定位系统组成:依托机器视觉的机器人定位系统包含摄像机系统和控制系统,其中摄像机系统中包括计算机(具有图像采集卡)、摄像机,主要收集视觉图像,并应用机器视觉算法。控制系统包含控制箱和计算机,对计算机末端具ti位置完成控制。工作区利用CCD摄像机进行拍摄,并使用计算机识别图像,得到跟踪特征,完成数据的计算和识别,借助逆运动学方式获取机器人每一位置的误差,再对高精度末端执行模块进行控制,科学调整机器人的位置和位姿。
CCD视觉定位由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。视觉定位系统主要借助1394采集卡、CCD摄像机向计算机中输入视频信号,同时对其进行迅速处理。系统选取物体图像、搜寻跟踪物、构建坐标系,进而获取跟踪特征,完成数据计算和识别,借助逆运动学原理获取机器人关节区域数值,利用末端执行部分完成对机器人位姿的控制。以依托区域的匹配方式为例,该技术主要是将图像中某一位置的灰度区域当作模板,在另一个图像中寻找相似或相同的灰度值对应分布区域,从而加强图像之间的匹配度。依托区域的匹配方式中匹配关键是尺寸固定的图像窗口,而判断相似性的关键是度量值。
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