基于机器视觉的机械手夹持角自动化控制系统探讨
基于计算机视觉的机械手臂运动控制技术研究
基于计算机视觉的机械手臂运动控制技术研究一、引言：计算机视觉技术在工业自动化应用中的重要性随着工业自动化的不断发展，机械手臂成为了工业生产中不可或缺的一部分。
但是，机械手臂的控制技术一直以来都是实现工业自动化的瓶颈之一。
传统的机械手臂控制方式需要进行复杂的编程，而且对于环境变化的适应能力较差。
而计算机视觉技术的应用可以有效地解决这些问题，实现自动化生产的高精度和高效率。
因此，本文将从计算机视觉技术的优势出发，深入探讨基于计算机视觉的机械手臂运动控制技术研究。
二、计算机视觉在机械手臂控制中的应用1、机械手臂控制的难点机械手臂在工业自动化生产中起到了至关重要的作用，它可以在不接触人类的危险工作环境中完成各种危险而重复的任务。
然而，机械手臂的控制技术一直以来都面临着一些难题。
传统的机械手臂控制方式需要进行复杂的编程，而且对于环境变化的适应能力较差。
同时，机械臂在工作环境中需要进行物体的感知、识别和跟踪等操作，这个巨大的感知领域往往难以用传统控制方式实现。
2、机械手臂控制的优势采用计算机视觉技术实现机械手臂运动控制，可以大大提高机械手臂的控制精度和可靠性。
通过利用计算机视觉技术实现对工作环境的感知和识别，机械手臂可以快速准确地完成对目标物体的定位和跟踪。
同时，机械手臂可以根据物体的大小、形状、颜色等特征，实现不同的抓取和放置动作，达到高精度和高效率的生产过程。
三、基于计算机视觉的机械手臂运动控制技术研究进展1、机械手臂运动轨迹识别和跟踪算法机械手臂运动轨迹识别和跟踪算法是实现基于计算机视觉的机械手臂运动控制的关键技术之一。
多种算法被应用于此项技术的研究之中，例如基于Hough变换的圆心检测算法、基于模板匹配的目标跟踪算法等。
这些算法可以很好地实现对运动轨迹的识别和跟踪，并保证机械手臂的运动轨迹精度和位移控制精度达到较高的水平。
2、机械手臂抓取方法研究机械手臂抓取方法研究是基于计算机视觉的机械手臂运动控制中的一个重要方向。
基于机器视觉的机械手臂运动控制系统设计
基于机器视觉的机械手臂运动控制系统设计随着科技的不断进步，机器视觉技术得到了极大的发展，进而为机械手臂运动控制系统的设计提供了新的思路和技术支持。
基于机器视觉的机械手臂运动控制系统是一种新的技术，该技术将机器视觉技术与机械手臂控制技术相结合，可以实现机械手臂的精确定位和高效运动控制，为工业自动化生产提供了新的解决方案。
一、机器视觉技术的应用机器视觉技术是指利用计算机对图像进行分析和处理的技术，该技术的应用范围非常广泛。
在工业制造领域，机器视觉技术可以应用于产品检测、物料分类、表面检测等方面。
二、机械手臂运动控制系统的设计机械手臂是一种可以代替人手完成工作的机器人，它在工业自动化领域起到了非常重要的作用。
机械手臂运动控制系统是机械手臂的核心，它可以控制机械手臂的运动、定位、速度等参数，保证机械手臂能够精确地完成工作任务。
机器视觉技术的应用为机械手臂运动控制系统的设计提供了新的思路和技术支持。
基于机器视觉的机械手臂运动控制系统的设计需要考虑以下几个方面：1、摄像头的选择：选择合适的摄像头对于基于机器视觉的机械手臂运动控制系统的设计至关重要，需要考虑图像分辨率、帧率、感光度等参数，以保证摄像头能够满足系统的需求。
2、图像预处理：由于图像噪声等因素的存在，机器视觉采集到的图像可能存在一定的误差，因此需要对图像进行预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作，以保证后续的图像处理可以得到更准确的结果。
3、目标检测和定位：基于机器视觉的机械手臂运动控制系统的核心是目标检测和定位，需要采用合适的算法对采集到的图像进行处理，以识别目标并确定其在机械手臂工作空间内的位置和姿态。
4、运动控制：目标检测和定位之后，机械手臂需要按照预设的轨迹进行运动控制，以实现精确的位置和姿态控制。
运动控制需要考虑机械手臂的运动学特性、动力学特性等因素，以保证机械手臂的运动速度、加速度等参数能够满足系统的需求。
三、机器视觉技术在机械手臂运动控制系统中的应用基于机器视觉的机械手臂运动控制系统可以应用于很多领域，包括电子制造、汽车制造、食品加工等。
基于机器视觉技术的智能机器人控制系统
基于机器视觉技术的智能机器人控制系统一、机器视觉技术简介随着科技的不断发展，机器视觉技术在现代生产、制造、服务领域中得到了越来越广泛的应用。
机器视觉技术是一种用计算机模拟和实现人眼视觉分析和处理图像的方法和技术。
它包括图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等过程，并有着广泛的应用领域，如医疗、智能制造、检测、安防等。
二、智能机器人控制系统智能机器人控制系统是一种基于机器视觉技术的智能控制系统，它通过对机器人进行图像采集、图像处理、目标识别和轨迹规划等处理，实现对机器人运动的智能控制。
智能机器人控制系统广泛应用于生产、制造、服务领域，可以提高产品质量、生产效率、降低劳动强度，成为现代化生产制造业的核心技术之一。
三、智能机器人控制系统的组成智能机器人控制系统由机器人、图像传感器、处理器和执行器等组成。
其中，图像传感器用来采集机器人周围环境的图像，处理器负责对图像进行处理、特征提取和目标识别，执行器则用来实现对机器人运动的控制，从而实现智能机器人的运动控制。
四、智能机器人控制系统的应用智能机器人控制系统广泛应用于生产、制造、服务领域。
在生产制造业中，智能机器人控制系统可以实现自动化生产线的控制，提高生产效率和产品质量；在服务领域中，智能机器人控制系统可以实现智能导航、安全监控、家庭服务等多种应用。
五、智能机器人控制系统的挑战智能机器人控制系统在实际应用过程中面临着一些挑战和难题。
其中，人工智能算法及其优化是一个重要的挑战，如何通过机器学习、深度学习等算法来提高机器人的运动能力和智能水平；同时，硬件性能和自动化技术的发展也是智能机器人控制系统面临的挑战，如何在硬件性能和自动化技术的发展方面实现智能机器人的全面升级和更新。
六、结论总之，基于机器视觉技术的智能机器人控制系统是当今科技发展的重要领域。
智能机器人控制系统的优化升级，将为提高生产制造业和服务领域的效率和质量做出重要的贡献。
同时，智能机器人控制系统在面对一些挑战和难题时，也需要通过不断的研究和创新来完善和提高自身的性能和智能水平，以满足不断发展的生产制造业和服务领域的需求。
机器人视觉与机械臂控制系统设计
机器人视觉与机械臂控制系统设计摘要：随着科技的快速发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
本文将讨论机器人视觉与机械臂控制系统的设计，并对其在工业自动化生产线中的应用进行探讨。
首先，我们将介绍机器人视觉系统的原理和组成部分。
然后，我们将设计一个机械臂控制系统，使其能够实现运动控制和物体抓取。
最后，我们将讨论该系统在工业自动化生产线中的应用，以及该技术的未来发展趋势。
1. 引言机器人技术在工业自动化领域发挥着越来越重要的作用。
其中，机器人的视觉系统和机械臂控制系统是其中两个关键的组成部分。
机器人视觉系统能够通过摄像头或传感器获取环境信息，并对图像进行处理和分析，从而实现目标检测、物体识别和姿态估计等功能。
机械臂控制系统则负责控制机械臂的运动和抓取物体等操作。
本文将讨论机器人视觉和机械臂控制系统的设计原理和技术，并探讨其在工业自动化生产线中的应用。
2. 机器人视觉系统的设计2.1 原理机器人视觉系统的原理是通过摄像头或传感器获取图像信息，并将其转化为数字信号，然后进行图像处理和分析。
常用的图像处理技术包括边缘检测、图像滤波和特征提取等。
通过这些处理技术，机器人可以实现目标检测、物体识别和姿态估计等功能。
2.2 组成部分机器人视觉系统的组成部分包括摄像头、图像处理器、图像采集卡和图像处理算法等。
摄像头用于获取图像信息，图像处理器负责对图像进行处理和分析，图像采集卡则负责将模拟信号转化为数字信号。
图像处理算法是机器人视觉系统中最重要的组成部分，它能够实现目标检测、物体识别和姿态估计等功能。
3. 机械臂控制系统的设计3.1 运动控制机械臂的运动控制是机械臂控制系统中最重要的部分之一。
通常，机械臂的运动由电机和控制器进行驱动，控制器根据输入的指令来控制电机的运动。
常用的机械臂控制方法包括PID控制、串级控制和模糊控制等。
这些方法能够实现机械臂的精确定位和轨迹跟踪。
3.2 物体抓取机械臂的物体抓取是指机械臂通过夹爪或其他机械结构将目标物体抓取起来。
机械视觉机械手PLC控制系统的设计
机械视觉机械手PLC控制系统的设计简介本文档旨在介绍机械视觉机械手PLC控制系统的设计。
该系统结合了机械视觉技术和PLC控制技术，实现了高效准确的机械操作。
以下将对系统的原理、设计要点和应用场景进行详细阐述。
原理机械视觉机械手PLC控制系统的基本原理是通过机械视觉技术实时获取图像信息，对图像进行处理和分析，然后将处理结果传递给PLC控制器，实现对机械手的精确控制。
系统通过识别和定位目标物体，计算出适当的机械操作参数，并将其反馈给PLC控制器，从而驱动机械手执行相应的操作。
设计要点在设计机械视觉机械手PLC控制系统时，需要注意以下几个要点：1. 视觉传感器选择：选择适合的机械视觉传感器，能够满足系统对图像获取和处理的需求。
常见的视觉传感器包括CCD摄像头、CMOS摄像头等。
2. 图像处理算法：针对不同的应用场景，选择合适的图像处理算法。
常用的算法包括边缘提取、目标识别、图像匹配等。
3. 系统集成：将机械视觉系统与PLC控制器进行无缝集成。
确保数据的准确传输和实时响应，以实现精确的机械操作。
4. 系统调试和优化：在系统完成初步搭建后，进行调试和优化工作。
通过对系统运行过程的监测和数据分析，不断优化算法和参数，提高系统的稳定性和性能。
应用场景机械视觉机械手PLC控制系统的设计在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 工业自动化：机械视觉机械手PLC控制系统可以应用于自动化生产线上的物料分拣、装配和检测等操作，提高生产效率和产品质量。
2. 仓储物流：系统可以用于仓储物料的归类、堆垛和搬运等工作，减少人工操作，提高物流效率。
3. 医疗领域：系统可用于医疗器械的装配和精确定位，保证手术和治疗的安全和精准度。
4. 机器人技术：机械视觉机械手PLC控制系统是机器人技术的重要组成部分，可以应用于各种机器人操作，如抓取、放置、装配等。
总结机械视觉机械手PLC控制系统的设计通过结合机械视觉技术和PLC控制技术，实现了高效准确的机械操作。
基于机器视觉的工业自动化控制技术
基于机器视觉的工业自动化控制技术随着人类社会对于工业生产效率和自动化控制技术需求的提高，基于机器视觉的工业自动化控制技术在工业生产中的应用越来越广泛。
本文将从机器视觉的基本原理、工业自动化的现状和机器视觉在工业自动化控制技术中的应用等方面进行探讨。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是利用数字图像处理技术实现对图像信息的提取、处理和分析的一种技术。
其基本原理是通过摄像头等设备采集到物体的图像信息，然后通过数字图像处理技术对这些图像进行分析和处理，最终实现对物体的识别、测量、定位等操作。
机器视觉技术的核心是图像处理技术，主要包括以下几个方面：图像增强、特征提取、模式识别和三维重建等。
其中，图像增强是为了提高图像的质量，使得图像处理后的结果更加准确可靠；特征提取是为了提取出图像中的一些特征信息，如边缘、颜色、形状等，便于后续的处理和分析；模式识别则是利用机器学习等技术对已知的模式进行分析和识别，以达到对未知物体的识别和分类等目的；而三维重建则是将多个二维图像合成为一个三维物体模型，便于进行测量和定位等操作。
二、工业自动化的现状工业自动化是利用先进的控制技术和信息技术实现对工业生产过程的全面自动化控制，从而提高生产效率、降低人力成本、提高工业产品的质量和稳定性等。
目前，工业自动化已经广泛应用于各个领域，如制造业、物流业、能源行业等。
在制造业中，工业自动化技术主要有生产线自动化、机器人自动化、智能化装备等方面的应用。
其中，生产线自动化主要是利用先进的控制技术和传感器等设备，实现对生产线的全面自动控制；机器人自动化则是利用机械臂等设备，实现对一些工业生产过程的自动化操作，如焊接、打磨、搬运等；智能化装备则是利用人工智能等技术，实现对生产设备的自主感知、自主决策和自主控制等。
在物流业中，工业自动化技术主要有自动化分拣设备、AGV小车、智能化仓库等方面的应用。
其中，自动化分拣设备主要是利用先进的传感器技术和机械控制技术，实现对货物的自动化分拣；AGV小车则是利用自主导航和障碍物检测等技术，实现对物流车辆的自主行驶；智能化仓库则是利用扫描枪、RFID等技术，实现对物流货物的自动化管理和监控等。
基于机器视觉的智能机械手系统设计与实现
基于机器视觉的智能机械手系统设计与实现机器视觉的应用已经不仅局限于工业自动化生产中的简单检测与识别，如今，随着机器视觉技术与人工智能的迅猛发展，它已经成为现代智能制造的重要组成部分，被广泛应用于机器人、智能物流、汽车制造等方面。
而机器人中的机械手，也因为其灵活、精准的动作无疑是机器视觉技术最好的应用领域之一。
本文拟探讨如何基于机器视觉实现智能机械手的系统设计与实现，并探究该技术在实际应用中的优势和挑战。
一、机器视觉的发展与应用机器视觉技术始于上世纪60年代，起初主要用于对工件生产质量的检测。
但随着计算机技术与通信技术的不断发展，人工智能技术逐渐应用于机器视觉中，使得机器视觉技术得到了快速的发展，广泛应用于机器人、交通管理、物流等领域。
机器视觉的基本原理是将摄像机捕捉到的图像信息进行处理和分析，以识别图像中的物体、人脸，或检测出不符合要求的产品等。
因为机器视觉能够快速准确地识别图像信息，所以可以被广泛应用于工业生产制造中，例如产品检测、质量控制、零件组装、物料分类等方面。
此外，机器视觉也可以应用于智能检测机器人，为机器人提供高精度的位置定位，从而实现机器人在无人值守的情况下，正确高效地完成工作任务。
二、智能机械手系统设计与实现目前，基于机器视觉技术的机械手系统已经可以实现人类手臂的99%以上的动作。
通过相机检测物体、计算机计算物体的位置和状态，控制机械臂完成不同的动作。
下面我们将探究智能机械手系统的具体实现步骤。
1. 相机与光源安装相机和光源的安装位置会直接影响到捕捉到的图像的质量，这一环节需要根据实际情况进行仔细规划和设计。
一般来说，相机应安装在机械臂的末端，高度和角度与物体有关。
同时，要根据需要安装适当的光源，便于机器视觉系统捕捉到更为清晰、准确的图像。
2. 图像预处理机械臂通过识别物体形状、大小、颜色、位置、质量等参数对物体进行抓取或搬运。
由于图像中存在很多干扰信息，因此需要进行图像预处理。
基于视觉机械臂控制技术研究
基于视觉机械臂控制技术研究视觉机械臂是一种综合使用视觉技术和机械臂控制技术的新型装置。
视觉机械臂控制技术是将摄像机、计算机等视觉设备结合机械臂的运动控制，实现对物体的自动抓取、定位、识别等功能。
目前，该技术已被广泛应用于工业生产、军事领域、机器人等领域。
一、视觉机械臂的构成和原理视觉机械臂由机械臂、摄像头、图像采集卡、计算机等组成，这些设备构成了一个联合的系统，用于控制机械臂的运动和执行任务。
视觉机械臂的原理是通过摄像头拍摄物体的图像，然后通过计算机对图像进行处理，识别物体的位置、姿态等信息。
根据识别结果，再通过机械臂的动作控制，将机械臂移动到物体的位置，并执行相应的操作。
二、视觉机械臂的应用领域视觉机械臂广泛应用于工业生产、军事领域、机器人等领域。
在工业生产中，视觉机械臂可用于产品装配、校准、零件拾取等工作，提高了生产效率和质量。
在军事领域，视觉机械臂可用于无人机、爆炸物处理等任务，大大提高了任务执行效率和安全性。
在机器人领域，视觉机械臂是一种重要的技术，可以使机器人拥有更强的自主能力和智能化水平。
三、视觉机械臂的优势相比于传统的机械臂控制技术，视觉机械臂具有以下优势：1. 自适应性更强。
视觉机械臂可以根据实际情况自动调整控制参数，适应不同的任务要求。
2. 精度更高。
视觉机械臂具有高精度的运动控制能力，可以实现对物体的精确定位和抓取操作。
3. 可扩展性更强。
视觉机械臂可以通过添加新的视觉、控制和感知设备，实现更多的功能和应用。
4. 操作更加智能化。
视觉机械臂通过图像处理和模式识别等技术，可以自主感知环境，实现更智能化的操作。
四、视觉机械臂的未来发展趋势随着人工智能、云计算、大数据等技术的不断发展，视觉机械臂技术也将得到进一步发展和应用。
未来视觉机械臂将更加注重智能化、快捷化、安全化和可持续化的发展，实现更广泛、更深入的应用。
同时，在硬件、算法、感知技术等方面也将不断研究和突破，实现更高效、更精准的控制和操作。
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基于机器视觉的机械手夹持角自动化控
制系统探讨
[摘要]机器视觉科学技术近几年得以快速发展，为精密型机械元件生产加工提供更多可能性，尤其是夹持能力稳定机械手类型结构逐渐成为一方面主流设计研究对象。
但因现有的科学技术水平无法完全对机械手的夹持角整个变化形态予以精准控制，元件到达所预设位置需要消耗时长相对较为主要表现。
鉴于此，本文主要探讨机器视觉之下机械手夹持角当中的自动化控制系统，以弥补现有技术不足，仅供业内相关人士参考。
[关键词]机械手；机器视觉；自动化；夹持角；控制系统；
前言：
对于机械手而言，若想确保元件到达所预设位置消耗时长能够缩短，防止夹持角有过度增大一种行为状态产生，则就需以机器视觉为基础，注重对机械手夹持角当中的自动化控制系统有效性地设计应用。
因而，对机器视觉之下机械手夹持角当中的自动化控制系统开展综合分析较为必要。
1、系统设计
1.1在夹持器的机械元件及角位置的传感装置方面
针对夹持器的机械元件，它属于机械手夹持角当中的自动化控制系统重要的一个执行结构，以双旋杠杆为主要的运行原理，磨损程度相对低，且呈高传动精度，结构形式相对简单，作用力整个物理传导过程基本无噪声阐述，可维持传感装置和供应电机电量平衡良好配比关系。
针对夹持器的末端位置传感装置元件，它能够与平行的二指结构有效联合，对于机械手实际感应作用力实施物理传导处理，对螺母组实际连接过程紧密度予以控制，确保机架组织可以稳定支撑夹持器整个的机械元件，电机处于电机卡槽内部，为自动化整个控制系统持续提供充足
传输电流及电压。
机械手夹持角当中的自动化控制系统，平行的二指结构实际闭合速度和动力的脉冲波实际传输速度始终呈正比，故动力脉冲呈较快传输速度，则夹持器所匹配电机呈较快物理转速[1]。
同时，角位置的传感装置整个控制系统当中主要负责采集机械元件相应偏转角值，角度偏转这一关系可直接映射至活动的手结构内，控制着活动手将开合指令顺利完成。
应用过程当中，为适应于机器视觉基础原理之下相应表现需求，则角位置的传感装置通常选取E40S6-L-5型号元件，它的前端为电量探头类型结构，能够深入至夹持器相应机械元件电机的输出端所在接口内，实现更多电量信号的提取，角位置的传感装置可自由支配及有效利用。
因考虑到机器视觉基础理论方面影响，则选取该角位置的传感装置分辨率相应指标时候，应当遵守脉冲单位和角度实际变化量对应原则基础上予以合理选取。
1.2在拉压力的控制结构方面
针对拉压力的控制结构，用以对机械手整个装置末端承受拉压力实际水平予以检测，属于该控制系统当中重要部件，该物理结构连接形式结合角位置的传感装置感应能力所产生改变情况而变化，则最终汇总处理物理力学相应行为信号。
为能够适应机械手不同夹持角实际变换需求，则要求拉压力整个控制结构、夹持器的机械元件、角位置的传感装置维持同等连接状态。
1.3在夹持力的系统控制方面
1）在预处理图像方面
为能够对机械手的夹持角总体变化情况予以精准监控，则需多设触发装置相机，用于采集元件结构相应运动行为，因受偏差角及相关外界因素方面影响，无用信息极易混杂于所采集的原始图像当中，这就需对已抓取该部分图像信息实施预处理，且需结合机器视觉基础理论，对信息参量实施分辨及筛选操作。
机器视觉基础理论之下，各机械手的夹持角实际变动行为均视同为信号向量[2]。
选取a 代表机械手的夹持角一个初始数值，而△x、△y分别代表着机械臂结构处于X轴及Y轴上面投影长度；sin a及cos a分别代表着角度正弦数值及余弦数值；代表着机械手实际运动行为相应图像当中夹持角的变动法一个向量。
结合该部分物理
量，可以机器视觉为基础，设定抓取到图像的预处理列式，即P=。
充分考虑到机器视觉基础原理，微小的各夹持角实际变动行为可能致使所抓取到
的图像有变化产生，则对图像实施预处理期间，应当细致分析该机械手的元件行
为及其运动方式。
2）在运动控制基本函数方面
以机器视觉为基础，运动控制基本函数可对机械手的夹持角相应数值变化产
生直接约束，针对自动化整个控制系统而言，因所抓取到的图像当中非固定的节
点组织相对较多，受力控制方面切换条件所影响，各节点相互间力学作用往往有
着不同形式[3]。
运动控制的函数，是夹持角值变化考虑到机械手的控制执行相应
指令之下，已知晓机器视觉为唯一性的控制标准，机械手的元件动作有着较广范围，所构建函数控制能力则相对较强。
此次设定V1、V2、…、V n代表着n个机械
手不同夹持角值所定义各项指标，R s代表着为s控制权限条件之下机械手的元件
行为具体指征；k代表着机器视觉之下机械手的元件运动相应特征值，以该部分
物理量为基础，则运动控制基本函数即F=。
从而对物理系数各指标实施运算及处理，硬件设备共同配合之下，融入机器视觉，机械手新型夹持角
的自动化综合控制系统便可设计完成。
2、应用实践
此次选取某机械手为研究对象，对此次所设计机器视觉之下机械手夹持角当
中的自动化控制系统开展应用实践分析，先以该系统对于机械手的元件予以控制，所获数据指标为实验组相应变量；再借助双闭环形式应用系统控制该机械手相应
元件，所获数据指标则为对照组相应变量，分别对实验组和对照组这两组的变量
和理想数值实施对比分析，再对实验组和对照组的控制系统实际应用规律予以总结。
详细如下：电机驱动实际速度为2000PPS条件之下，机械手相应元件到所预
设位置实际所需要消耗时长曲线总体呈出先升、趋于稳定、再上升、后稳定变化
状态，这与理想曲线相一致，最大值为30.02s。
实验过程当中，最大值为
26.08s，相比理想的极大值，减少约3.94s；同时，机械手相应元件到所预设位
置实际所需要消耗时长当中对照组的曲线始终呈增大趋势，实验过程当中，最大
值为42.63s，相比理想的极大数值，增加约12.61s，比实验组所获数值水平高；电机驱动实际速度为4000PPS，元件到预设位置需求消耗时长相应理想曲线，还
有实验组及对照组这两组曲线均趋于上升状态，但对照组所获的曲线均值明显呈
较高水平，实验组所获的曲线均值则呈较低水平。
实验过程当中，实验组相比较
于对照组，其最大数值明显减少25.03s；电机驱动实际速度为6000PPS，则机械
手相应元件到所预设位置实际需求消耗时长当中，实验组及理想曲线均呈先升、
后稳定变化趋势，实验过程当中，相比较理想曲线，实验组所获曲线的最大值明
显减少15.99s；此外，对照组所获曲线呈先升后稳定、再继续上升变化趋势，实
验过程当中，相比较理想曲线最大值明显减少8.97s，但比实验组所获数值水平高。
那么，由此证明了机械手的元件到所预设位置消耗时长总体得到有效控制后，夹持角呈较小数值水平，系统主机此时对机械手的元件呈较强控制能力。
3、结语
综上所述，此次所设计应用机器视觉之下机械手夹持角当中的自动化控制系统，经实验验证分析后确定其能够将机械手的元件到所预设位置实际需求消耗总
体时长缩短，可有效控制机械手的元件运动过程，有效性显著，值得持续推广应用。
参考文献：
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[2]吴春华,魏世豪,章奇聪.一种基于机器视觉识别的全自动机械手插件系
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[3]马德富,陈文超,卢伟军,等.一种基于机器视觉和机械手的智能分拣自动
化设备及其分拣方法,CN112871686A[P].2021.。