机器人技术及其视觉论文.
视觉机器人毕业论文
视觉机器人毕业论文标题：视觉机器人在智能辅助领域的应用研究摘要：随着人工智能和机器人技术的快速发展，视觉机器人逐渐成为智能辅助领域的热点研究对象。
本论文针对视觉机器人在智能辅助领域的应用进行深入研究，主要包括视觉机器人的基本原理、智能辅助的需求分析、视觉机器人在智能辅助中的具体应用等方面。
通过对现有研究成果和案例的探讨分析，总结出视觉机器人在智能辅助领域的优势和挑战，并提出未来研究的发展方向。
关键词：视觉机器人；智能辅助；应用研究；需求分析；发展方向1. 引言视觉机器人是一种能够通过感知环境并进行图像和视觉处理的机器人。
随着计算机视觉、图像识别和机器学习等技术的迅猛发展，视觉机器人在智能辅助领域的应用呈现出巨大的潜力。
本文旨在探索视觉机器人在智能辅助中的具体应用场景和发展前景。
2. 视觉机器人的基本原理视觉机器人主要由视觉传感器、图像处理算法和机器人控制系统等组成。
其中，视觉传感器可通过摄像头、激光雷达等设备实现对环境的感知，而图像处理算法可以对捕捉到的图像进行处理和分析。
3. 智能辅助需求分析智能辅助是指利用技术手段提供给用户更加便利、高效的辅助服务。
通过对智能辅助需求的细致分析，确定了视觉机器人在智能辅助中的具体应用场景，如智能导航、物品识别和人脸识别等。
4. 视觉机器人在智能辅助中的应用4.1 智能导航视觉机器人可以通过感知环境并利用图像处理算法实现自主导航功能，帮助人们在陌生环境中找到正确方向，提高出行效率。
4.2 物品识别视觉机器人利用图像识别算法，可以准确识别出物品的种类和属性，帮助用户高效查找所需物品，提升工作和生活的便利性。
4.3 人脸识别视觉机器人可以通过人脸识别算法对陌生人进行身份识别，防范安全风险，提供更加安全的环境。
5. 视觉机器人应用中的优势与挑战5.1 优势视觉机器人在智能辅助领域具有高度的灵活性、准确性和效率性，可以满足用户个性化需求。
5.2 挑战视觉机器人在应用中面临的挑战包括环境复杂性、算法优化和性能提升等方面，需要进一步的研究和技术突破。
《2024年未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究》范文
《未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能机器人技术逐渐成为研究的热点。
在各种复杂环境中，智能机器人视觉导航技术发挥着至关重要的作用。
特别是在未知环境中，如何利用视觉信息实现机器人的自主导航，是当前研究的重点和难点。
本文将探讨未知环境中智能机器人的视觉导航技术的研究现状、存在的问题及解决方案。
二、未知环境的特点及挑战未知环境指的是机器人未曾接触过或未完全了解的环境，这类环境通常具有地形复杂、光线变化大、障碍物种类繁多等特点。
在这样的环境中，智能机器人需要具备强大的环境感知、信息处理和自主决策能力。
三、视觉导航技术的原理及应用视觉导航技术是利用机器人搭载的摄像头等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和模式识别等技术实现机器人的自主导航。
在未知环境中，视觉导航技术能够帮助机器人快速适应环境变化，提高导航的准确性和效率。
目前，视觉导航技术已广泛应用于无人驾驶、物流配送、军事侦察等领域。
四、当前视觉导航技术的研究现状及问题目前，关于智能机器人视觉导航技术的研究已取得了一定的成果，如基于深度学习的目标检测、图像分割和三维重建等技术已广泛应用于机器人导航中。
然而，在未知环境中，仍然存在一些问题：1. 环境适应性差：由于未知环境的复杂性和多变性，现有算法往往难以准确识别和应对各种复杂的场景。
2. 计算量大：处理高分辨率的图像数据需要大量的计算资源，这对机器人的硬件性能提出了更高的要求。
3. 鲁棒性不足：在光照变化、动态障碍物等情况下，现有算法的鲁棒性有待提高。
五、解决方案及技术发展针对上述问题，本文提出以下解决方案及技术发展：1. 深度学习与强化学习结合：利用深度学习进行图像识别和目标检测，同时结合强化学习进行决策规划，提高机器人在未知环境中的自主导航能力。
2. 轻量级算法研究：针对计算资源有限的机器人硬件平台，研究轻量级的图像处理和识别算法，降低计算量，提高实时性。
3. 多传感器融合：结合激光雷达、红外传感器等其它传感器，实现多源信息融合，提高机器人在复杂环境中的鲁棒性。
人工智能视觉作品分析论文
人工智能视觉作品分析论文在当今世界，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度发展，其应用领域也日益广泛。
特别是在视觉艺术领域，人工智能技术的应用已经引起了广泛的关注和讨论。
本文旨在分析人工智能在视觉作品创作中的应用，并探讨其对艺术创作的影响。
引言艺术是人类情感和思想的表达方式之一，它通过视觉、听觉等感官刺激来传达创作者的内心世界。
随着人工智能技术的不断进步，AI已经能够模仿甚至超越人类在某些艺术创作领域的表现。
从绘画到音乐，从写作到电影，人工智能的视觉作品分析不仅涉及到技术层面，还触及到了艺术哲学和伦理问题。
人工智能视觉作品的发展历程人工智能视觉作品的创作可以追溯到20世纪50年代，当时的计算机图形学开始萌芽。
然而，直到21世纪初，随着深度学习等技术的发展，人工智能在视觉艺术创作中的应用才真正开始受到重视。
近年来，诸如谷歌的DeepDream、微软的小冰等AI艺术家的出现，标志着人工智能在视觉艺术领域的应用已经达到了一个新的高度。
人工智能视觉作品的创作方法人工智能视觉作品的创作通常依赖于机器学习算法，尤其是深度学习技术。
这些算法通过训练大量的图像数据，学习到图像的特征和模式，然后根据这些学习到的知识来生成新的图像。
例如，生成对抗网络（GANs）就是一种常用于生成视觉艺术作品的算法，它通过两个网络——生成器和判别器的对抗过程来生成新的图像。
人工智能视觉作品的艺术特性人工智能视觉作品的艺术特性主要体现在其创新性、多样性和可塑性上。
AI可以创造出人类难以想象的视觉元素和组合，为艺术创作提供了新的可能性。
同时，AI的创作不受人类生理和心理的限制，可以在短时间内生成大量作品，为艺术的多样性提供了保障。
此外，AI的可塑性也使得它可以根据用户的反馈和需求进行调整，创造出更加符合用户喜好的作品。
人工智能视觉作品的社会影响人工智能视觉作品的出现，对艺术界和社会都产生了深远的影响。
一方面，它挑战了传统艺术创作的定义和边界，引发了关于艺术本质和创作权的讨论。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉技术论文篇二智能机器人视觉仿生技术研究综述摘要：机器人视觉仿生技术是机器人视觉控制领域的新热点。
本综述在详细分析了灵长类动物眼球运动的形式和特点基础上，对国内外应用生物眼球运动控制机理来构建仿生机器视觉的研究现状、存在的问题及未来发展趋势做了全面综述，并针对目前机器人视觉仿生面临的技术难题，提出了开展视觉仿生研究的新思路和新构想。
Abstract：Robot vision bionic technology is the new hot shot in robot vision control area. In this review，based on a detailed analysis of primate eye movement forms and characteristics， the domestic and international research status of building bionic vision with the biological eye movement control mechanism，the problems and future trends are reviewed comprehensively， and new ideas for the visual bionic research are proposed for the current technical problems of robot vision bionic.关键词：视觉仿生;仿生眼;机器人Key words： bionic vision;bionic eye;robots中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-4311(2013)26-0195-020 引言智能机器人是指：具有感知、识别、推理和决策能力，并且能独立执行任务的机器人。
《2024年未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究》范文
《未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能机器人在各种未知环境中的应用逐渐增多，其视觉导航技术成为了研究的热点。
视觉导航技术是机器人自主导航的关键技术之一，它能够使机器人在复杂、未知的环境中实现自主定位和路径规划。
本文将探讨未知环境中智能机器人的视觉导航技术的原理、发展现状及挑战，并提出一些解决策略和研究方法。
二、智能机器人视觉导航技术的原理及发展现状（一）原理智能机器人视觉导航技术主要通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，结合图像处理、计算机视觉等技术，实现机器人的定位和路径规划。
其基本原理包括环境感知、特征提取、定位和路径规划等步骤。
（二）发展现状随着深度学习、机器学习等人工智能技术的发展，智能机器人视觉导航技术取得了显著进步。
目前，该技术已广泛应用于无人驾驶、无人机、服务机器人等领域。
在未知环境中，智能机器人能够通过视觉传感器获取环境信息，并利用算法进行实时处理，实现自主导航。
三、未知环境中智能机器人视觉导航技术的挑战（一）环境适应性未知环境中的光照、颜色、纹理等环境因素可能会影响机器人的视觉感知效果，导致定位不准确或路径规划错误。
此外，动态障碍物和突发情况也是未知环境中机器人导航的挑战。
（二）算法复杂度在处理大量、复杂的图像信息时，算法的复杂度较高，可能导致处理速度慢、实时性差等问题。
此外，在复杂环境中进行特征提取和定位时，算法的鲁棒性和准确性也是一大挑战。
四、解决策略及研究方法（一）提高环境适应性为了提高机器人在未知环境中的适应性，可以采用多传感器融合的方法，结合激光雷达、超声波等传感器提供的信息，提高机器人的环境感知能力。
同时，利用深度学习和机器学习等技术，训练机器人学习不同环境下的视觉特征，提高其环境适应性。
（二）优化算法设计针对算法复杂度高的问题，可以通过优化算法设计，降低计算复杂度，提高处理速度和实时性。
此外，可以研究更加鲁棒的特征提取和定位算法，提高机器人在复杂环境中的导航精度和稳定性。
机器人视觉技术前沿科研论文解析与趋势分析
机器人视觉技术前沿科研论文解析与趋势分析近年来，机器人视觉技术在科研领域中取得了突破性进展。
本文将对机器人视觉技术前沿科研论文进行解析，并分析其发展趋势。
一、介绍机器人视觉技术旨在使机器人能够通过摄像头等传感器获取并理解视觉信息。
它是人工智能和机器人技术的重要组成部分，也是实现自主导航、场景理解和物体识别的关键技术之一。
二、论文解析1. 论文一：《深度学习在机器人视觉中的应用》该论文通过深度学习算法，实现了在机器人视觉领域的物体识别和特征提取。
研究者采用卷积神经网络模型，并通过大量的训练数据提高了识别准确率。
这一研究为机器人在复杂环境下的自主导航奠定了基础。
2. 论文二：《视觉SLAM技术的研究进展》该论文主要分析了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在机器人导航中的应用。
研究者提出了一种基于稀疏特征点的视觉SLAM算法，并通过实验验证了其在室内环境下的定位与建图效果。
这一研究对于实现机器人的定位和环境感知具有重要意义。
3. 论文三：《机器人人眼追踪技术研究》该论文聚焦于机器人的人眼追踪技术。
研究者提出了一种基于级联卷积神经网络的追踪算法，通过监测人眼的位置和运动，实现了机器人对人眼行为的识别和预测。
这一研究为机器人与人类交互和情感识别方面的应用提供了新的思路。
三、发展趋势分析1. 强化学习与机器人视觉的结合强化学习作为一种让机器能够通过与环境的交互不断优化自身策略的学习算法，与机器人视觉的结合将带来更加智能和自主的机器人。
未来的研究方向是通过强化学习算法，使机器人能够在复杂环境中进行物体识别、路径规划和决策等任务。
2. 多模态融合目前，机器人视觉主要依靠摄像头等传感器获取信息。
然而，单一传感器往往无法获取到完整的场景信息。
因此，将多个传感器数据进行融合，例如视觉与激光雷达数据的融合，将是未来机器人视觉技术的发展方向。
3. 视觉与语义理解的结合视觉与语义的结合可以使机器人在视觉信息的基础上进行语义理解，从而更好地理解场景和人类的意图。
基于计算机视觉的智能机器人技术论文
基于计算机视觉的智能机器人技术论文智能机器人是建立在计算机视觉（CV）技术基础上的一种技术，它能够收集复杂的图像信息，以及识别和跟踪物体的动态特征。
目前，智能机器人在学术界和工业领域发挥着越来越重要的作用，以及在帮助人类解决复杂问题方面拥有重要意义。
本文旨在从技术和实践两个方面对基于计算机视觉的智能机器人技术进行深入研究。
首先，通过综述和分析最新的研究成果，分析和总结智能机器人技术的发展趋势和应用场景；其次，通过分析和比较不同类型机器人对计算机视觉技术的应用，它们之间的区别和联系；最后，重点分析与智能机器人相关的核心技术，如视觉识别、运动控制、路径规划等。
在此基础上，探讨基于计算机视觉的智能机器人技术如何有效地解决实际问题，以及如何发挥它的优势和功能。
对于计算机视觉技术，其基本原理是将图像信息转换为特征表示，然后进行计算机处理和分析，最后以计算机识别形式给出结果。
计算机视觉技术可以帮助智能机器人获取精准的环境信息，以及综合的行为分析。
它的重要应用场景包括智能装配、室内外定位导航、工厂自动化生产等。
目前，主要的视觉系统包括视觉传感器、视觉定位器、视觉识别器等，它们都可以根据图像信息收集和处理进行计算机视觉识别。
视觉传感器能够根据图像信息获取环境信息，视觉定位器能够准确定位机器人，并且能够把环境信息转换为机器人以便控制；视觉识别器能够准确的识别出不同的物体，并且能够进行动态分析，以避免机器人执行出错。
本文尝试从技术和实践的角度深入探讨基于计算机视觉的智能机器人技术，提出了一系列具体的应用方法，以期让智能机器人在更多的领域更好地发挥作用。
并且，本文也对智能机器人技术的未来发展进行了展望，认为智能机器人技术将在人类的工业制造中发挥更大的作用，以实现高效低成本的生产。
机器人技术论文六篇
机器人技术论文六篇机器人技术论文范文1机器人技术教育是指围绕机器人而开展的教与学活动，幼儿到成人都可以是教育对象，它以多视角、多样化的教学模式，达到寓教于乐的教育目的。
机器人技术教育的内容，并不受限于传统的教学模式。
以机器人作为教学活动的载体，不仅可以使教学具有科技含量，提升同学的学习爱好，还能培育同学的创新精神、综合实践力量和协作力量。
当然，在近年来的各类科技活动项目中，与机器人有关的项目不算许多，关于机器人的创新教学，还处于初级阶段。
因此，探究怎样通过机器人教学提高同学的创新力量，是现阶段最迫切需要解决的问题之一。
1.机器人技术教育的意义提升同学的创新力量创新力量作为一个国家、民族进步和富强的动力，在当今社会，其价值不言而喻。
我国的传统应试教育模式已被质疑多年，每年培育出的人才虽然在数量上远超西方一些国家，但其质量参差不齐，尤其是在创新力量方面不能尽如人意。
尽管近几年始终在提倡素养教育，却仍旧无法转变现状。
因此，同学创新力量的培育至关重要。
随着机器人教育活动日益普及，它在培育青少年制造力过程中凸显的优势已受到各界关注。
机器人教育围绕同学因材施教，老师只扮演引导者的作用，传授最基本的理论学问，剩下的需要同学通过动手实践来猎取新的学问和信息。
对于一些问题，同学必需给出自己的创新解决方案，这样可以培育同学的制造性思维力量。
2.提高同学的学习动机和爱好爱因斯坦说过：“对一切来说，只有喜爱才是最好的老师，它远远赛过责任感。
”这表明白爱好的培育对于学习的重要性。
由于有爱好，所以会专注，同学学习效率的凹凸在很大程度上取决于是否有学习爱好。
机器人技术可以提高同学的学习爱好，并转变传统的教育模式和理念，以玩带学，在消遣中、在奇怪心的驱使下，让同学主动去学习。
3.增加团队合作意识机器人竞赛活动所需要的学问相当广泛，完成这个任务需要让同学分成组，由组内成员一同探究学习。
假如某一成员有了新发觉，大家可以一起共享、争论、协商，共同进步和学习，组与组之间进行比拼。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
课程名称: 机器人技术及视觉学院: 机电工程学院专业: 仪器仪表工程姓名: **学号:0.引言近年来，随着科学技术的发展，机器人的应用日趋广泛，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。
”而移动机器人作为机器人学中的一个重要分支，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。
移动机器人融合运动控制与执行、动态决分析、感知环境等功能于一体。
移动机器人是机电一体化技术与产品的典型代表，其涵盖了机械设计技术、电子技术、计算机技术、传感器技术、信息处理及自动化控制工程等多项技术，在科学技术领域较为活跃。
由于科研人员对机器人的研究越来越深入，机器人的各项指标和要求逐步实现，其应用范围也愈加广泛，普遍应用于工、农、医、服务等民用领域，而且在防恐防暴、军事和外空探测等领域也到达不可替代的作用。
移动机器人可以在条件复杂的环境中工作，具有自主能力的机器人，集中了机械、电子。
计算机等技术。
机器人学是一门学科交叉的综合性学科，机器人技术在工业领域显得尤为重要，可以说现代的工业发展离不开机器人技术。
基本的机器人由执行机构、控制系统、驱动装置、检测装置等四个主要的模块组成。
移动机器人在工业、农业、医疗、军事、服务等领域的价值不言而喻，而在外太空探测、海洋资源开发、核能开发等领域的应用前景极为明朗。
机器人按应用的场合和性质不同主要分为民用机器人、工业机器人、军事机器人和探索机器人等四类。
2014年巴西世界杯，对于治安混乱的里约热内卢来说，赛事安全成为一大隐患。
为了应对安保挑战，巴西政府一次性采购了30台iRobot公司生产的小型军用机器人Packbot（图1）用于安保工作。
而在此之前，该军用机器人已在各地大批的服役，在爆炸物探测与清除、危险物质侦测、放射性和核侦查及危险物品处置等方面表现异常出色，拯救无数生命。
移动机器人的应用十分广泛，极大地解放劳动力，创造了更大的价值，如工厂的流水线。
移动机器人在外太空探测时也是极为重要的。
美国和前苏联的外太空探测机器人技术水平很高，这两个国家多次对月球表面进行了探测，如美国的Apollo号登月飞船和前苏联的Lunokhod探测车都登上了月球，出色的完成探测任务。
当时国Apollo计划使用的是有人驾驶的月球车，未能实现真正意义上的的自主控制，所以并非完全意义上的探月机器人。
如今美国在经过一系列的对火星的探测任务后，已经研发了真正意义上的探月机器人，如勇气号（图2）、好奇号（图3）、机遇号等，我国自主研发的月球探测机器人玉兔号（图4），都是移动机器人技术尖端的代表。
图1 小型军用机器人Packbot图2 勇气号探测机器人图3 好奇号探测机器人图4 玉兔号月球车由移动机器人技术的重要性可见，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。
1.国内外研究现状移动机器人的研究内容与其应用环境、移动方式等有密切的联系，所以在设计时应充分地考虑各项因素。
不同的移动机器人有很多的共同的技术原理，依据各类传感器技术可以研发合适的传感器，传感器相当于人的五官一样感觉周围环境，控制技术可以研发控制器，控制器相当于人的大脑，控制各机构的运动。
移动机器人按移动结构可分为轮式机器人、履带式机器人、足式机器人、混合式机器人和特殊式机器人等四类。
不同的移动结构适用于不同的环境，如轮式机器人适用于较为平坦的环境，而履带式机器人适用于山地环境。
移动机器人有三种主要的控制方式，分别为遥控、监控和自治控制，自治型移动机器人涵盖了普通机器人的所有技术，并综合运用人工智能技术，是机器人技术的尖端代表。
中国科学院院士吴宏鑫同样认为，作为世界第一大机器人消费国，我国机器人产业市场前景广阔。
但他指出，我国企业最大的毛病就是不扎实，“没有质量,没有可靠性，就没有市场。
一台机器人，维修的时间比干活的时间还长，这样的产品不可能有市场。
所以要狠抓可靠性，狠抓质量，狠抓产业化，比产品和水平，扎扎实实创造出有中国特色的机器人。
”机器人的技术水平很大程度地反映了一个国家科研能力的强弱。
与美国、日本等机器人技术水平较高的国家相比，我国是机器人“王国”的后来者。
但是经过不断地努力和发展，中国机器人技术在国际上已经有立足之地。
我国机器人产业的“龙头”企业新松机器人自动化股份公司,机器人产业线覆盖工业机器人、洁净机器人、移动机器人、特种机器人和服务机器人，公司市值已达354亿元,进入全球机器人行业前三甲，仅次于ABB和FANUC。
我国在移动机器人研究领域起步相对于发达国家而言较晚，但是经过多年的攻坚克难，亦可谓后起之秀，在机器人领域已硕果累累，但是问题也逐步显现，仍需努力。
导航与定位、通信技术、控制技术及智能化等因素制约了机器人技术研究的发展。
如今，电子技术的速发展日新月异，传感器技术的不断创新，使得机器人技术的发展也加快，移动机器人技术得到完善，机器人应用已逐步向各领域进军。
功能实用化、多样化和智能化的机器人将是机器人研发的方向。
可以畅想未来，机器人将遍布人类的工作和生活中。
世界各国对移动机器人越来越重视从某种程度上看，机器人技术的水平高低与否反映了一个国家的科技先进的程度。
在工业生产中，机器人代替工人生产，极大地解放了劳动力和发展了生产力，促进了经济的发展；在军事应用中，机器人的重要性体现的淋漓尽致，最大程度地减少了伤亡，甚至对战争的成败起到了决定性的作用。
美国国防部为此还专门成立了一个紧急医疗救助小组，该小组在机器人的配合下，在战场上对伤员的救助方面取得了重大的成果；在抢险救灾中，机器人可以做到更多的奇迹，如对生命的探测等，目前，麻省理工大学、哈佛大学和首尔国立大学已设计出蚯蚓机器人。
2.机器人双目图像采集系统的发展现状随着半导体、微机电、嵌入式系统的高速发展，机器人已可逐渐替代人们完成各种危险甚至无法完成的工作。
在工程应用中，机器人的单视觉传感器可搜索并抓拍目标物体，提供轮廓形状及相应的大致位置信息，可实现一些难度较低且要求不高的工作场合。
相比之下，具有双目视觉传感器的立体视觉系统可提供具体的距离信息及更加逼真的物体图像，更加利于后续动作的判断，在一些操作精度要求较高的环境下具有极其重要的作用。
立体视觉系统主要是通过两个及以上的CMOS图像传感器获取物体的三维信息，经一系列运算匹配得到相关信息并最终合成为3D图像，在裸眼3D显示器上便能观看效果良好的视频图像。
目前常见的双摄像头简单拼接实现双目立体视觉图像采集方案存在以下几点不足：（1）两个摄像头各模块之间存在较大硬件差异，较难工作在相同状态；（2）需要大量的测试挑选才能降低双摄像头之间的差异，增加成本及工作量，即使这样任会给后续图像软件实现部分带来困难及误差。
以上存在的不足皆使得双摄像头之间数据同步难且精度差，也不利于后续图像算法实现[1]。
机器人双目同步采集系统在结构上要满足对眼睛功能的仿生要求，在信号上需同步CMOS芯片的像素时钟，所以在信号处理方面提出了新的要求。
有课题组使用可编程逻辑器件来连接传感器，使用2只CMOS芯片及配套的光学透镜，完成两只OV3640 CMOS图像传感器组成的3D图像采集系统，从图像采集源头上降低了系统硬件带来的误差。
使用FPGA作为核心控制器利于双传感器图像采集的同步性控制，使用Verilog HDL 硬件语言程序固化后作为独立模块工作并连接至ARM 微处理器进行后续图像算法及匹配。
我国3D视觉产业虽然起步较晚，都是却得到了国家和科技人员的高度重视。
目前我过3D视觉技术的研究工作已经进入了快速增长期。
在机器人3D视觉方面，国内相关企业和科研院校如清华大学、国防科技大学、南昌大学、四川大学、合肥工业大学等高校对都对机器人3D视觉相关技术深入地研究，并发表了一列重要的研究成果。
立体场景获取技术在机器人立体视觉、航拍、汽车摄像等工程领域的场景实时获取和空间位置计算具有重要应用，其关键技术主要集中在双摄像同步采集、视差匹配快速计算、图像特征提取等方面。
双摄像帧同步采集是立体场景获取的关键前提，是立体匹配与特征提取的基础。
目前使用分立摄像头的立体视觉采集方法主要有以下三种。
（1）基于Direct Show 单摄像原理，创建两个图像采集设备，在自定义的过滤器中合成后输出，实现双摄像头数据合并与显示，动、静态场景下都会存在两路摄像“丢帧”，这种方法在监控领域有着广泛应用。
（2）使用Direct Show 技术，复制单摄像原理，建立相同的两个数据流处理流程，由于没有相应关联及实时反馈，动态场景下会出现左右图像“丢帧”。
（3）采用嵌入式方法控制双摄像头同步采集，在摄像设备与计算机之间加入嵌入式控制设备分时读取摄像数据，实时性不高，增加了立体视觉开发难度及成本。
双摄像系统只有帧同步才能保证立体对图像的同步采集，从而保证时序上的匹配性。
在机器人拟人视觉方面，针对立体对图像采集时存在帧不完全同步问题，提出一种基于Direct Show 技术、利用摄像数据流反馈构建的立体对图像同步采集系统保证立体对图像采集的时序同步。
3.机器人立体视觉系统立体视觉系统框图，如图5所示。
利用两个摄像头采集左右格式立体对图像，然后经过立体处理程序显示在裸眼3D显示器上，人眼可以直接观看到立体效果，或通过机器人立体视觉处理平台实现机器人双目测距与立体场景重建。
图5 立体视觉系统框图立体视觉系统包括：两个具有相同参数的CMOS 摄像头，安装有Direct XSDK 的计算机主机，裸眼3D 显示器。
如果摄像设备采集输出的的不是数字信号，需要应用图像采集卡将模拟信号转换成数字信号。
使用USB CMOS 数字摄像头。
该系统目的是采集左右格式立体对图像，为保证双目视差，在运行系统前需调整双CMOS 摄像头的安装参数并使其完全一样。
同时进行双目摄像标定，先分别对左右摄像头标定得到其内外参数，再通过同一世界坐标中的一组定标点建立左右摄像头间的位置关系。
双CMOS 摄像头的安装距离为6.5cm，在一个拥有高线性精度的导轨上可以左右移动，使双摄像图像平面位于同一平面上，并且保证双摄像头坐标轴平行、水平轴重合，调整使其符合并模拟人的双眼视差实现立体视觉[2]。
基于Direct Show 技术设计的左右格式立体对图像同步采集系统，引入左右摄像数据流反馈方式，在摄像过程中利用软件实时调整并获取立体图像对，严格保证左右图像采集时的帧同步[3]。
通过分析帧同步与左右图像视差的关系验证同步性的重要性。
不管是静态场景拍摄还是动态场景拍摄，在多次实际运行中系统稳定可靠，获得的左右格式立体对图像清晰，既满足了立体场景获取参数要求还能够获得适合观看需要的立体对图像视差，可用于立体场景恢复、重建与机器人测距，及3D 视频获取[4]。