基于立体视觉的激光焊接机器人轨迹跟踪研究

机器人视觉系统介绍

机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

激光焊缝跟踪系统机器人用技术手册

Meta Vision Systems 机器人用激光焊缝 跟踪系统 技术手册 原作者：Jonathan Moore 翻译：Dr. Lin Sanbao (林三宝博士)

前言 尽管我们在编写这个手册时已经尽了最大努力，但是我们不接受任何由通过使用或者错误使用本手册中的信息，或者可能包含在本手册中的错误，而引发的责任和义务。本手册所提供的信息只是用于培训的目的。 英文版权所有 ? Meta Vision Systems 2000。 中文版版权所有? 中国哈尔滨AWPT－RDC联合实验室 所有权力保留，未经允许，不得以任何形式复制本手册或本手册中的任何部分。 联系方式： Meta Vision Systems Ltd. Oakfield House Oakfield Industrial Estate Eynsham Oxfordshire OX8 1TH UNITED KINGDOM Tel: +44 (0) 1865 887900 Fax: +44 (0) 1865 887901 Email: support@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, 中国地区: 地址：珠海市九洲大道兰埔白石路105号二楼西 邮编：519000 电话：0756 --- 8509695、8508516、6680610、6602419、6626464 传真：0756 --- 8500745 联系人：魏占静 电邮：jbw@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, wzj0756@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, 网址：https://www.360docs.net/doc/d715918230.html,

目录 1.概述 (3) 1.1传感头 (3) 1.2控制系统 (3) 1.3应用 (3) 1.4典型应用 (4) 1.5焊缝类型 (4) 2.传感器 (9) 2.1激光的安全性 (9) 2.2规格 (9) 2.3MT 产品系列的规格 (11) 2.4传感器的物理规格 (12) 2.5焊缝的特征尺寸 (12) 3.控制系统 (14) 3.1MTF – Finder(MTF 定位控制系统) (14) 3.2MTR (15) 3.3MTR Integrated(集成型MTR系统) (16) 3.4MTX-HS (16) 4.软件的主要特征 (18) 4.1焊缝定义 (18) 4.2间隙测量 (18) 4.3真实路径(True Path) (18) 4.4搜索 (18) 4.5体积&高度错边测量 (19) 4.6交替式激光器 (19) 4.7示教跟踪(Teach Track) (20) 5.配置和可选项 (21) 5.1应用概述 (21) 5.2硬件和软件可选项 (22)

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

激光焊缝跟踪系统机器人用技术手册讲解

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原作者：Jonathan Moore 翻译：Dr. Lin Sanbao (林三宝博士)

前言 尽管我们在编写这个手册时已经尽了最大努力，但是我们不接受任何由通过使用或者错误使用本手册中的信息，或者可能包含在本手册中的错误，而引发的责任和义务。本手册所提供的信息只是用于培训的目的。 英文版权所有 ? Meta Vision Systems 2000。 中文版版权所有? 中国哈尔滨AWPT－RDC联合实验室 所有权力保留，未经允许，不得以任何形式复制本手册或本手册中的任何部分。 联系方式： Meta Vision Systems Ltd. Oakfield House Oakfield Industrial Estate Eynsham Oxfordshire OX8 1TH UNITED KINGDOM Tel: +44 (0) 1865 887900 Fax: +44 (0) 1865 887901 Email: support@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, 中国地区: 地址：珠海市九洲大道兰埔白石路105号二楼西 邮编：519000 电话：0756 --- 8509695、8508516、6680610、6602419、6626464 传真：0756 --- 8500745 联系人：魏占静 电邮：jbw@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, wzj0756@https://www.360docs.net/doc/d715918230.html, 网址：https://www.360docs.net/doc/d715918230.html,

移动机器人轨迹跟踪软件设计(站点设计)(DOC)

燕山大学 课程设计说明书 题目：移动机器人轨迹跟踪软件设计（站点设计）学院（系）：电气工程学院 年级专业： 10级过程控制二班 学号： 学生姓名： 指导教师：陈贵林李雅倩

燕山大学课程设计（论文）任务书

2013年11 月25 日

目录 前言……………………………………………………………………………第一章设计思路……………………………………………………………第二章程序…………………………………………………………… 第三章算法…………………………………………………………… 心得体会

前言 机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注 关键字：移动机器人

第一章设计思路 1.1 机器人的介绍 机器人的诞生和机器人控制技术发展作为20世纪自动控制原理最具说服力的成就、人类科学技术进步的重大成果[1]，是现代计算机与自动化等技术高速发展的产物，同时也是当代最高意义上的自动化。自1956年第一台工业机器人诞生之日起，机器人的应用越来越普及。20世纪60年代末机器人开始进入商业化和工业领域以来，机器人的应用范围已经遍及到工业、国防、宇宙空间、海洋开发、医疗保健、抢险救灾等人类生活的各个方面。机器人由于具有高度的灵活性、快速的反应能力以及巨大的信息处理能力，使其能够在很多环境替代人进行工作。从重复动作的流水线机械手到智能机器人，从平地到高山海底甚至太空，以至于在比较恶劣危险的工作环境，都是机器人发挥其作用的重要舞台，然而控制系统作为机器人的心脏，其性能的好坏直接决定了机器人的智能化水平。近年来对移动机器人的研究已成为了一大热点，促进了移动机器人在各个领域中的进一步应用，本文也将在这一方面进行一些分析和研究。智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 1.2 实训任务分配 本次的设计任务在老师的帮助下得到了细致地划分，而且也增加了一些项目，总体来说任务分为三大块：1.轨迹的识别与跟踪。2.站的设计。3.自定义轨迹的运行。这三部分的任务既是相互独立的又是相互联系的。 首先来分析第一个任务：轨迹的识别与跟踪，这个任务包含了摄像头的初始化以及图像的采集以及图像的存取，轨迹的识别用到了一个算法。机器人的控制也是这个任务包含的一个总要部分，其中包括了速度控制，方向控制等等。 第二个任务是站的设计，老师提到了“站”这个概念，这是在工厂的生产中的一些重要的机制，也是非常有实用性的一个设计。 第三个任务是自定义轨迹的运行，老师提到了可以设计一个圆形轨迹也可以设计一个方形轨迹，机器人的这种运动在生产生活中的应用也是很广泛的。

焊缝跟踪研究

弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状 (2010-11-18 8:53:12) 95人次浏览 随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。 近年来，焊接自动化程度在不断的增加，2000年时，中国焊接生产的机械化自动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。焊接自动化生产已是必然的趋势。焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步，它突破了焊接刚性自动化的传统方式，开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。 目前，用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人，在机器人弧焊过程中，它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。但这也带来一定的局限性，那就是应变能力很差，对工件的装配精度要求较严，重复性要好。如果焊接条件基本稳定，则机器人能够保证焊接质量。但在实际焊接过程中，因为机器人工作时为了避免发生危险，操作人员不准或不宜进入机器人的工作区域，使得操作者不能近距离实时监视焊接过程并作必要的调节控制，所以当实际的焊接条件发生变化时，例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化会使接头位置偏离所示教的路径，这样会造成焊接质量下降甚至失败。所以精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键，它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。 1 弧焊机器人在焊接中的应用现状 自从60年代机器人进入工业领域以来，发展较为迅速。预计从1999-2003年，世界实际装备工业机器人数量将由1999年的743,000台增加到892,000台，其中在“机器人王国”日本有370，000

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉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，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

激光焊接机器人焊缝跟踪方法

激光焊接机器人焊缝跟踪方法

激光焊接机器人焊缝跟踪控制方法 陈智龙 120160033 摘要：当前激光焊接机器人在实际的工业生产中应用的越来越广泛，在汽车制造业以及其他机器制造业激光焊接机器人在生产中的作用也越来越大。如何提高焊接机器人的焊缝精度问题以及控制焊缝轨迹已成为激光焊接机器人发展的首要难题。 关键词：激光焊接机器人；焊缝轨迹；控制 0引言 激光作为焊接和切割的新手段应用于工业制造，具有很大发展潜力。在国际汽车工业领域，激光加工技术已广泛得到了应用，激光切割与焊接逐渐成为标准的汽车车身生产工艺．国内也已积极推广应用，但目前主要还是以引进成套激光加工设备为主，用于激光钎焊、激光渗透焊、激光对接焊、白车身激光三维切割和激光金属零件表面热处理[1]. 由于成本考虑，有些汽车厂家则直接进口国外激光加工的零部件．为提升我国汽车制造的技术能力，我们应依靠国内技术能力，自主创新，在更广范围和更深层次上，加快激光加工在制造业的应用发展．车身在整车制造中占有重要地位，不仅车身成本占整车的40％～50﹪，而且对汽车安全、节能、环保和快速换型有重要影响。 人口老龄化不断逼近，各制造业工厂着手进行技术改造工程设计，采用了许多工业机器人，以提高生产线的柔性程度为基础，为制造厂家提供了生产产品多样化，更新转型的可能性．以上汽大众汽车车 身生产车间为例，机器人能独立完成工件的移动搬运、输送、组装夹紧定位，可完成工件的点焊、弧焊、激光焊、打磨、滚边、涂胶等工作．有的工位上把上件、夹具、工具以机器人为中心布置，以便机器人能完成多个工序，实现多品种、不同批量的生产自动化．采用机器人使焊接生产线更具柔性化、自动化，使多种车身成品可在一条车身装焊生产线上制造，实现多车型混线生产．因此，焊接生产线必须很容易地因产品结构、外形的改变而改变，具有较高的柔性程度[2] 。 由于柔性车身焊接生产线可以适应汽车多品种生产及换型的需要，是汽车车身制造自动化的必然趋势，特别是进入上世纪90年代以后，各大汽车厂家都

工业机器人视觉检测

项目一认识机器视觉系统 任务一连接视觉系统的周边设备 活动一连接相机 活动二连接光源 活动三连接手柄 活动四连接电源 活动五连接显示器 任务二调节相机 活动一调节相机 任务三调节光源 活动二调节光源 活动三操作手柄 任务三运行视觉软件 活动一运行软件 活动二修改语言 活动三创建一个新设定 任务四运行视觉系统的仿真 活动一安装软件 活动二注册图像 活动三运行仿真 任务五基恩士视觉与机器人通讯连接活动一确定本机通讯方式 活动二选择通讯方式 活动三通讯线安装 活动四连接通讯线 任务六基恩士与机器人通讯软件设置活动一进入通讯设置界面 活动二选择正确的通讯数据 活动三通讯测试 项目二基恩士视觉识别颜色

任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别颜色的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行 活动一两种颜色中确定所选颜色 活动二三种颜色中确定所选颜色 活动三四种颜色中确定两种所选的颜色项目三基恩士视觉识别大小 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别大小的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定

任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四在仿真中识别图像大小设置 活动一建立识别图像大小的仿真 活动二设置识别大小的仿真 活动三思考与原机的区别 任务五整体编程运行 活动一两种大小不同的工件进行选择 活动二三种不同大小的工件进行选择 活动三两种不同大小不同颜色的工件进行选择活动四三种不同大小不同颜色的工件进行选择项目四基恩士视觉识别形状 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别形状的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定测量值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置测量值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行

机器人视觉系统的组成及工作原理

机器人视觉系统的组成及工作原理 【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。 【关键词】CCD；视频数字；信号处理器 1.机器人视觉系统的硬件系统 1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成 (1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。 (2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。 (3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。 (4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机械手及其控制器。 1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成 (1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 (2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (3)机器人控制软件。 https://www.360docs.net/doc/d715918230.html,D原理 视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜，它构成一个电极，视频信号可从此电极上获得。一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上，它是一层由一些极小的球状体组成，球状的电阻反比于光的强度。在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网，它使电子枪发射出的电子减速，以接近于0的速度达到靶面。在正常工作时，将正电压加在屏幕的金属镀膜上。在无光照时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描靶内表面时，光敏层就成了一个电容器，其内表面具有负电荷，而另一面具有正电荷。光投射到靶层，它的电阻降低，使得电子向正电荷方向流动并与之中和。由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度，因此其效果是在靶表面上形成一幅图像，该图像与摄像管屏幕上的图像亮

弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状

弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状 摘要：本文首先对在工业中的应用情况作了简要的介绍，然后较全面的介绍了弧焊机器人的各种焊缝跟踪方法，重点论述了视觉方法在焊缝跟踪中的研究现状。关键词：弧焊机器人焊缝跟踪研究现状 前言 随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。 近年来，焊接自动化程度在不断的增加，2000年时，中国焊接生产的机械化自 动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。焊接自动化生产已是必然的趋势。焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步，它突破了焊接刚性自动化的传统方式，开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。 目前，用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人，在机器人弧焊过程中，它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。但这也带来一定的局限性，那就是应变能力很差，对工件的装配精度要求较严，重复性要好。如果焊接条件基本稳定，则机器人能够保证焊接质量。但在实际焊接过程中，因为机器人工作时为了避免发生危险，操作人员不准或不宜进入机器人的工作区域，使得操作者不能近距离实时监视焊接过程并作必要的调节控制，所以当实际的焊接条件发生变化时，例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化会使接头位置偏离所示教的路径，这样会造成焊接质量下降甚至失败。所以精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键，它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。 1 弧焊机器人在焊接中的应用现状 自从60年代机器人进入工业领域以来，发展较为迅速。预计从1999-2003年，世界实际装备工业机器人数量将由1999年的743,000台增加到892,000台，其中在“机器人王国”日本有370，000台，世界其他地区通用工业机器人的实际装备数量将由340,000台增加到508,000台。在美国，实际装备通用工业机器人的数量2003年将达到155,000台，欧洲达到262,000台[3] ，其中半数以上为焊接机器人。 焊接是工业机器人应用最重要的领域之一，随着国外对工业机器人在焊接方面的研究应用，我国也开始了焊接机器人的研究应用。在数量上，根据到2001年的统计，全国共有焊接机器人1040台(不包括港、澳、台)，其中弧焊机器多于点焊机器人。汽车制造和汽车零部件生产企业中的焊接机器人占全部焊接机器人的

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

激光跟踪焊接机器人系统技术方案

顺开机械手弧焊工作站 技术方案 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 2009年7月

第一章方案概述 1.方案设计依据 甲方所提出的要求以及图片； 2.项目条件和要求 ?焊接工件名称：箱体总成最大 1000mm*1000mm*1800mm（W*L*H）（长度、宽度和 高度均有变化）。 ?材料：不锈钢；厚度：δ＝3 mm； ?焊接方法：机器人MAG焊接方式； ?设备规划： 配置1套机器人及MAG焊接系统、1套机器人滑台、1台单轴变位机，1套机器人焊接夹具，激光检测和跟踪系统等。具体见设备布局参考图。 第二章焊接工艺分析 1.箱体工序划分： 工序1、人工点固工件（组焊夹具甲方设计制造，甲方自备焊接设备，箱体共4个部件）； 示图：

工序2、人工将工件装在变位机夹具上，机器人焊接。焊接完成后人工卸件。 示图：机器人焊接如图所示的焊缝 2.焊接工艺（MAG）： 1)焊丝直径选用Φ0.8-Φ1.0mm； 2)机器人MIG焊接的平均焊接速度取：6-8 mm/秒； 3)每条焊缝的机器人焊接辅助时间，即机器人平均移动时间取：3秒（包括机器 人变换姿态、加减速、空程运动时间，及焊接起弧、收弧时间）； 第三章系统总体方案 1.方案总体介绍 本方案采用KUKA KR16L/6机器人和弗尼斯的TPS4000焊接系统，通过sevorobot 的DIGI-I激光传感器检测焊缝的位置进行焊接，并增加激光跟踪系统随时对焊接进行修正。 机器人夹具放在单轴变位机上，机器人安装在外部轴滑台上，保证焊接的姿态。 经过仿真：目前需用的机器人基本上可以满足最长1800的焊接。 关于夹具能适应多品种的问题：目前认为一套夹具可以通用，由于工件宽度及高度变动范围太大，为了适应有些型号的工件焊接，需要手工更换夹具上的部分底座。

弧焊机器人焊缝跟踪方法的分析研究现状

弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状 发布时间：2018-04-09 摘要：近年来，焊接自动化程度在不断的增加，2000年时，中国焊接生产的机械化自动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。焊接自动化生产已是必然的趋势。焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步，它突破了焊接刚性自动化的传统方式，开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。 近年来，焊接自动化程度在不断的增加，2000年时，中国焊接生产的机械化自动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。焊接自动化生产已是必然的趋势。焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步，它突破了焊接刚性自动化的传统方式，开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。目前，用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人，在机器人弧焊过程中，它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。但这也带来一定的局限性，那就是应变能力很差，对工件的装配精度要求较严，重复性要好。如果焊接条件基本稳定，则机器人能够保证焊接质量。但在实际焊接过程中，因为机器人工作时为了避免发生危险，操作人员不准或不宜进入机器人的工作区域，使得操作者不能近距离实时监视焊接过程并作必要的调节控制，所以当实际的焊接条件发生变化时，例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化会使接头位置偏离所示教的路径，这样会造成焊接质量下降甚至失败。所以精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键，它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。1 弧焊机器人在焊接中的应用现状自从60年代机器人进入工业领域以来，发展较为迅速。预计从1999-2003年，世界实际装备工业机器人数量将由1999年的743,000台增加到892,000台，其中在“机器人王国”日本有370，000台，世界其他地区通用工业机器人的实际装备数量将由340,000台增加到508,000台。在美国，实际装备通用工业机器人的数量2003年将达到155,000台，欧洲达到262,000台[3] ，其中半数以上为焊接机器人。焊接是工业机器人应用最重要的领域之一，随着国外对工业机器人在焊接方面的研究应用，我国也开始了焊接机器人的研究应用。在数量上，根据到2001年的统计，全国共有焊接机器人1040台(不包括港、澳、台>，其中弧焊机器多于点焊机器人。汽车制造和汽车零部件生产企业中的焊接机器人占全部焊接机器人的76%，是我国焊接机器人最主要的用户。汽车制造厂的点焊机器人多，弧焊机器人少。而汽车零部件厂则相反[4] 。焊接机器人的技术水平在不断的进步，目前，焊接机器人几乎全部采用交流伺服电机驱动，这种电机因为没有电刷，故障率很低。控制器中普遍采用32位的计算机，除可以控制机器人本体的5-6个轴外，还可以使外围设备和机器人协调联动。在2004年的中国焊接会议上，日本安川公司的新型焊接机器人控制器NX100技术中，一台控制器能同时控制四台机器人共36轴(每台机器人有本体6个轴，3个外部轴>，并且使用软PLC对周围装置进行控制。示教盒也采用了功能强大的Windows CE操作系统。配套焊接系统也有很多新的进展，在1993年的埃森展览会上，日本松下公司把旋转电弧焊技术用于弧焊机器人。由于采用旋转电弧焊时，焊丝能够以50HZ以上的频率旋转，所以用这种技术进行焊缝跟踪时，其跟踪精度比机器人经常采用的摆动焊(摆动频率小于10HZ>要高的多。该公司还于1993年首先销售在控制柜中内藏焊机的机器人，依靠数字通讯技术实现焊机和机器人的

工业机器人视觉检测

. 项目一认识机器视觉系统 任务一连接视觉系统的周边设备 活动一连接相机 活动二连接光源 活动三连接手柄 活动四连接电源 活动五连接显示器 任务二调节相机 活动一调节相机 任务三调节光源 活动二调节光源 活动三操作手柄 任务三运行视觉软件 活动一运行软件 活动二修改语言 活动三创建一个新设定 任务四运行视觉系统的仿真 活动一安装软件 活动二注册图像 活动三运行仿真 任务五基恩士视觉与机器人通讯连接 活动一确定本机通讯方式 活动二选择通讯方式 活动三通讯线安装 活动四连接通讯线 任务六基恩士与机器人通讯软件设置 活动一进入通讯设置界面 活动二选择正确的通讯数据 活动三通讯测试

. 项目二基恩士视觉识别颜色 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别颜色的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行 活动一两种颜色中确定所选颜色 活动二三种颜色中确定所选颜色 活动三四种颜色中确定两种所选的颜色 项目三基恩士视觉识别大小 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别大小的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围

. 活动三设定判断值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四在仿真中识别图像大小设置 活动一建立识别图像大小的仿真 活动二设置识别大小的仿真 活动三思考与原机的区别 任务五整体编程运行 活动一两种大小不同的工件进行选择 活动二三种不同大小的工件进行选择 活动三两种不同大小不同颜色的工件进行选择 活动四三种不同大小不同颜色的工件进行选择 项目四基恩士视觉识别形状 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别形状的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定测量值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置测量值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行

机器人视觉系统方案

机器人视觉系统 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC 命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的围。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。