工业机器视觉系统
2024 工业机器视觉系统与编程
2024 工业机器视觉系统与编程2024年，工业机器视觉系统与编程在制造业中扮演着重要的角色。
工业机器视觉系统是一种利用计算机科学技术和图像处理算法，为生产线上的机器和设备提供视觉功能的系统。
这一系统可以通过使用相机或其他视觉传感器来获取产品或材料的图像，并利用计算机算法对这些图像进行分析和处理。
工业机器视觉系统的应用范围非常广泛，涵盖了生产线上的多个环节，例如产品质量检测、自动化生产、环境监测等。
通过对图像进行处理和分析，机器视觉系统可以检测产品的缺陷、测量尺寸、识别物体、检测异常等。
这不仅可以提高生产效率和质量，还可以降低人力成本和减少人为错误。
工业机器视觉系统的核心是编程。
通过编程，可以为系统设置各种算法和规则，使其能够准确地分析和处理图像。
编程过程中，需要根据具体的应用需求选择合适的图像处理算法，并对其进行参数调整和优化，以达到最佳的识别效果。
此外，还需要编写控制逻辑，使机器视觉系统能够与其他设备和系统进行联动操作。
在2024年，工业机器视觉系统的发展趋势是向着更加智能化和高效化的方向发展。
随着人工智能技术的不断进步，机器视觉系统可以更加准确地识别和理解图像，实现更复杂的任务和功能。
另外，随着物联网技术的普及，工业机器视觉系统可以实现设备之间的互联互通，实现更高级别的自动化生产。
总之，工业机器视觉系统与编程在2024年将继续发挥重要作用，为制造业的发展提供支持。
随着技术的进步，机器视觉系统将越来越智能和高效，为企业带来更大的效益和竞争优势。
此外，在2024年，工业机器视觉系统与编程还将面临一些挑战和发展趋势。
首先，随着数字化转型的推进，工业机器视觉系统需要能够适应更多种类的产品和生产环境。
这要求机器视觉系统具备更高的灵活性和适应性，能够快速适应新产品的识别和检测需求。
其次，数据处理和存储的需求也将随着工业机器视觉系统的普及而增加。
大量的图像数据需要进行实时处理和分析，同时还需要进行长期的存储和管理。
工业机器人视觉设计报告
工业机器人视觉设计报告工业机器人在现代制造业中起着至关重要的作用，而机器人视觉设计则是其中一个重要的方面。
在工业机器人的应用中，视觉系统有着很大的潜力，它能够提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量以及增强生产的可靠性。
因此，本文将详细介绍工业机器人视觉设计报告的相关内容。
一、工业机器人视觉系统的作用工业机器人视觉系统又称机器视觉系统，它利用摄像头、光源、镜头、图像处理软件等设备对产品进行图像采集、处理与识别，以实现机器人的自动化操作。
视觉系统通过采集和处理来自生产线的视觉信息，生成数字信号，并向机器人发出指令。
这种视觉系统使机器人能够根据从摄像机获取的视觉信息进行操作和决策，从而能够自动化地完成各种生产任务。
工业机器人视觉系统可以帮助避免生产过程中的错误，减少废品产生，提高了制造业的生产效率。
二、工业机器人视觉系统的设计要素1、光源的选择在机器人视觉系统设计中，光源的选择是非常重要的，因为光源的选择会影响到图像的质量。
一般而言，工业机器人视觉系统需要稳定均匀的光源才能保证图像的清晰度和准确性。
2、相机镜头的选择相机镜头是机器人视觉系统中的另一个重要因素。
在选择相机镜头时，需要考虑与光源和待测物件的距离、成像质量、光圈范围、焦距等因素。
不同的应用需要不同类型的相机镜头。
例如，在机器人测量应用中，高分辨率的相机镜头是必要的。
3、图像处理软件的选择工业机器人视觉系统中的图像处理软件对于数据的采集、处理和分析非常重要。
目前，市场上有许多种类的图像处理软件可供选择，这些软件用于处理视频数据、组成音频和视频文件、可视化数据、图像增强和3D图像等方面，以达到工业机器人视觉系统的目标。
4、视觉系统的编程有了选好的设备和软件，下一步就是对系统进行编程。
视觉系统定义了机器人需要遵循的一系列预定规则，这些规则是通过编程实现的。
在编程中，需要考虑到光源、相机镜头等设备的类型和特性，同时需要优化算法、制定数据采集规则等。
工业机器视觉技术的原理与应用
工业机器视觉技术的原理与应用工业机器视觉是指应用计算机视觉技术来实现对工业产品、生产工艺和设备的监测、控制、质量检测和自动化控制等。
它以图像传感器为先导，采用数字图像处理、模式识别、自动控制等技术，通过对图像信息的处理和分析，实现对现场工业环境的现实感知，同时也用于诊断、监测和调试机器故障。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术主要由光学图像采集系统、图像处理系统、控制计算机和控制器构成。
1.光学图像采集系统光学图像采集系统是工业机器视觉技术的核心部分。
它主要由CCD 相机、光源、镜头和曝光控制器等设备组成。
CCD 相机能够把现场的光信号转换成数字信号，光源目的是为了照亮被检测物体的表面，镜头主要是起到对焦作用，曝光控制器用来控制CCD 相机的曝光时间。
同时，还需要根据被检测物体的不同特性来选择适当的光源和镜头，以达到最佳的图像效果。
2.图像处理系统图像处理系统是对采集到的图像信号进行处理和分析的处理中心，主要包括图像增强、滤波、分割、边缘检测、形态学处理和目标识别等。
图像增强主要用来改善被检测物体的对比度和亮度，滤波则是为消除噪声，分割则是将图像中的目标和背景分离，边缘检测是为了得到目标的轮廓信息，形态学处理用来进行目标结构的填充、腐蚀、膨胀等操作，最后目标识别则是在图像中找出所需的对象，包括形状、大小和颜色等特征。
3. 控制计算机和控制器控制计算机和控制器是用来实现对被检测物体的位置、速度、轮廓、颜色等特征的监测和控制的装置。
在工业机器视觉技术中，最常用的控制器是PLC控制器。
它们在图像处理完成后，将处理结果上传到PLC控制器中，在PLC控制器中进行过滤、处理，使图像处理的结果变成实现控制的信号输出，从而实现自动控制。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术广泛应用于制造业、半导体、电子、食品、医药、汽车、物流等行业。
其中包括：1. 自动光学缺陷检测工业机器视觉技术可以在生产过程中，实现对产品的缺陷检测，包括开裂、气泡、异物和凹坑等。
工业机器视觉系统课件
应用领域拓展
随着机器视觉技术的不断成熟，其应用领域也将不断拓展 ，如医疗、农业、环保等领域都可能成为机器视觉技术的 应用方向。
人机协作
未来机器视觉系统将更加注重人机协作，通过智能化技术 提高人机交互的效率和安全性，实现更加和谐的人机关系 。
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用。
技术成熟与标准化
随着技术的不断成熟和标准化， 机器视觉系统的成本将进一步降 低，同时提高系统的可靠性和兼
容性。
普及教育
加大对机器视觉技术的普及教育 力度，提高企业和技术人员对机 器视觉的认识和应用能力，进一 步推动机器视觉系统的普及和应
用。
05
工业机器视觉系统的挑 战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术挑战
机器视觉系统中的图像处理算法需要高 精度和高效率，以满足工业生产线的快
速检测需求。
技术挑战
不同工业场景下，需要处理各种复杂 和多变的图像，如表面缺陷、尺寸测
量等。
解决方案
采用先进的图像处理算法和计算机视 觉技术，如深度学习、人工智能等， 提高检测精度和速度。
解决方案
针对不同应用场景，定制化开发机器 视觉系统，优化算法和参数，提高系 统的适应性和鲁棒性。
06
结论
工业机器视觉系统的价值与意义
保障产品质量
机器视觉系统可以对产品进行细致的检测 ，及时发现并处理不合格品，从而保证产
品质量。
A 提升生产效率
机器视觉系统能够快速、准确地检 测产品，减少人工检测的误差和时
间，从而提高生产效率。
B
C
D
促进工业自动化发展
机器视觉系统的应用是工业自动化发展的 重要方向之一，能够推动工业自动化技术 的进步。
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
第7页
(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
谢谢观看！
1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
工业自动化中的机器视觉系统调试技巧分享
工业自动化中的机器视觉系统调试技巧分享随着工业自动化的快速发展，机器视觉系统在各个行业中得到了广泛的应用。
机器视觉系统具有高效、准确的特点，可以用于产品质量检测、流程控制、物料分类等各种应用场景。
然而，在实际使用中，机器视觉系统的调试常常面临着一些技术挑战和困难。
本文将分享一些在工业自动化中机器视觉系统调试的技巧和经验，希望对您有所帮助。
1. 了解工作原理和参数设置在开始机器视觉系统的调试之前，首先要对系统的工作原理和相关参数进行了解。
熟悉系统的硬件配置、图像传感器、光源设置、图像处理算法等内容，可以帮助您更好地定位问题和调整参数。
此外，还要熟悉系统的工作流程，了解每个模块的功能和作用，这样可以更有针对性地进行问题定位和调试。
2. 调整光源和相机光源和相机是机器视觉系统中至关重要的组成部分。
在调试过程中，要注意调整光源的亮度、角度和方向，以确保光线能够均匀照射到目标物体上，从而获得清晰的图像。
同时，相机的曝光时间、增益、白平衡等参数也需要进行适当的调整，以获取高质量的图像。
建议使用合适的测试工具和软件监测和调整光源和相机的输出。
3. 优化图像处理算法图像处理算法是机器视觉系统的核心部分，直接影响系统的检测能力和准确性。
在调试过程中，可以尝试不同的图像处理算法，并对参数进行适当调整，以提高检测的准确性和鲁棒性。
可以通过调整阈值、滤波器、形态学操作等方法来优化算法。
此外，还可以使用多种图像处理技术，如边缘检测、特征提取、模板匹配等，来解决不同的应用需求。
4. 标定和校准在机器视觉系统调试过程中，标定和校准是非常重要的环节。
通过合适的标定和校准，可以消除图像中的畸变和误差，提高系统的精度和稳定性。
标定包括相机标定、镜头畸变校正、坐标系统转换等，校准包括光源校准、颜色校准等。
在进行标定和校准时，要按照正确的步骤和方法进行操作，确保结果的准确性和可靠性。
5. 进行综合测试和调整当机器视觉系统的各个组件都调试完毕后，可以进行综合测试和调整。
工业自动化生产线中的机器视觉系统设计与优化
工业自动化生产线中的机器视觉系统设计与优化工业自动化生产线中的机器视觉系统是非常关键的技术，可以帮助企业提高生产效率和质量。
本文将介绍机器视觉系统的设计原理、应用场景以及优化方法，帮助读者更好地理解和应用该技术。
一、机器视觉系统设计原理机器视觉系统是利用计算机视觉技术实现的自动化检测和控制系统。
其基本原理是通过摄像头获取物体影像，然后通过图像处理算法提取出物体的特征，最后根据这些特征进行判断和控制。
机器视觉系统的设计包括以下几个关键步骤：1. 选择合适的摄像头：根据生产线的要求和环境条件，选择合适的摄像头类型和参数，如分辨率、曝光时间等。
2. 图像采集和传输：设计合适的图像采集和传输系统，确保图像的清晰度和实时性。
可以使用高速传输接口，如千兆以太网、USB3.0等。
3. 图像处理算法：根据需要设计合适的图像处理算法，如边缘检测、色彩识别、形状匹配等。
可以使用开源软件库，如OpenCV等。
4. 特征提取和分类：根据物体的特征进行提取和分类，如尺寸、颜色、形状等。
可以使用机器学习算法进行学习和分类。
5. 控制和反馈：根据检测结果进行控制和反馈，如物体的定位、分拣、计数等。
可以使用PLC、机器人等设备进行控制。
二、机器视觉系统的应用场景机器视觉系统在工业自动化生产线中具有广泛的应用场景，如下所示：1. 产品质量检测：通过机器视觉系统可以对产品进行检测，如表面缺陷、尺寸偏差等。
可以用于电子、汽车、食品等行业。
2. 外观检测：通过机器视觉系统可以对产品的外观进行检测，如颜色、花纹、图案等。
可以用于纺织、印刷、包装等行业。
3. 缺陷检测：通过机器视觉系统可以对产品的缺陷进行检测，如裂纹、瑕疵等。
可以用于钢铁、玻璃、陶瓷等行业。
4. 定位和分拣：通过机器视觉系统可以对物体进行定位和分拣，如物流、仓储等行业。
可以用于机器人、AGV等设备。
5. 计量和计数：通过机器视觉系统可以对物体进行计量和计数，如重量、数量等。
2024 工业机器视觉与焊接
2024 工业机器视觉与焊接2024年工业机器视觉与焊接技术的发展趋势随着科技的不断进步和产业的快速发展，工业机器视觉与焊接技术在2024年将继续迎来新的发展机遇和挑战。
以下是本文将重点探讨的几个方面：1. 新一代机器视觉系统：在2024年，新一代机器视觉系统将成为工业自动化的重要组成部分。
新型的视觉传感器和图像处理算法将实现更高的分辨率和更快的处理速度，以应对工业生产中复杂的视觉检测任务。
2. 深度学习在机器视觉中的应用：深度学习技术在近年来取得了巨大的突破，将在2024年进一步应用于机器视觉领域。
通过建立深度神经网络模型，机器可以更准确地识别和分类不同的焊接缺陷，从而提高焊接的质量和效率。
3. 智能焊接机器人的发展：智能焊接机器人作为工业焊接的主力军，将在2024年迎来更加智能化和灵活化的发展。
机器人将具备更高的自主决策能力和精准的运动控制，能够适应不同焊接场景的需求，并实现更加精确和高效的焊接操作。
4. 智能焊接监控与质量控制系统：为了提高焊接产品的质量和一致性，智能焊接监控与质量控制系统将在2024年得到广泛应用。
该系统通过实时监测焊接过程中的温度、电流、气体等参数，并结合机器视觉检测结果，能够及时发现焊接缺陷和故障，并进行迅速的反馈和控制。
总之，2024年工业机器视觉与焊接技术将呈现多样化、智能化和高效化的发展趋势。
这些技术的应用将极大地促进工业自动化的进一步推进，并为制造业提供更高水平的生产能力和竞争力。
5. 联网与云端平台应用：在2024年，工业机器视觉与焊接技术将进一步融合物联网和云端平台，实现远程监控和数据共享。
通过与其他工业设备和系统的联接，机器视觉和焊接设备可以实现信息的实时共享和远程操控，提高生产效率和管理水平。
6. AI引领智能决策与优化：人工智能（AI）的应用将在2024年推动工业机器视觉与焊接技术的发展。
机器学习算法和智能决策系统能够从大量数据中提炼出有价值的信息，并为焊接过程中的参数优化、质量控制和设备维护等方面提供指导和决策支持。
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优点
机器视觉系统的优点有： 1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任
何损伤，从而提高系统的可靠性。 2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的 红外测量，扩展了人眼的视觉范围。 3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行 观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任 务。 4、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、 农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业 都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生 产和工作的方方面面。
一、CCD 摄像机的原理 CCD 摄像机主要由光学系统、光电转换系统、信号处理系统组成。自然 图像通过光学镜头成像于摄像机的光靶面上，光电转换系统通过CCD 元件 利用电视扫描方法把光图像信号转换成随时间变化的视频电信号，再经放 大、处理、编码而成为全电视信号
二、CCD摄像机的分类 ㈠按照成像色彩划分 CCD 摄像机按成像色彩划分为彩色摄像机和黑白摄像机两种
月光型；0.01lux 以下的星光型，采用红外光源成像的红外照明 型，可以为0Lux。
一种视觉导航软件处理的流程图
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。
Ending Style
Байду номын сангаас
视觉系统简单
来说就可以用 三个及独立又 相互联系的模 块来概括：目 标物图像的采 集、图像的处 理、指令的发 出。
视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。
视觉系统的硬件主要 由镜头、摄像机、图 像采集卡、输入输出 单元、控制装置构成。 一套视觉系统的好坏 则分别取决于摄像机 像素的高低，硬件质 量的优劣，更重要的 是各个部件间的相互 配合和合理使用。
机器人视觉硬件主要包括图
像获取和视觉处理两部分， 而图像获取由照明系统、视 觉传感器、模拟－数字转换 器和帧存储器等组成。根据 功能不同，机器人视觉可分 为视觉检验和视觉引导两种， 广泛应用于电子、汽车、机 械等工业部门和医学、军事 领域。
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 是计算机学科的一个 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。
视觉系统在工业领域的应用
焊接机器人的视觉导引——焊缝跟踪。汽车工业使用 的机器人大约一半是用于焊接。自动焊接比手工焊接 可保证焊接质量的一致性。但自动焊接关键问题是要 保证被焊接工件位置的精确性。利用传感器反馈可以 使自动焊接具有更大的灵活性，但各种机械式或电磁 式传感器需要接触或接近金属表面，因此工作速度慢、 调整困难。机器视觉作为非接触式传感器用于焊接机 器人的反馈控制有极大的优点。它可以直接用于动态 测量和跟踪焊缝的位置和方向，因为在焊接过程中工 件可能发生热变形，引起焊缝位置变化。
。
㈡按照分辨率划分 按照分辨率划分为25 万像素左右，对应彩色330 线/黑白400
线的低档型；25 万至38万像素之间，对应彩色420 线/黑白500 线的中档型；38 万像素以上，对应彩色460 线以上，黑白570 线以上的高档型。
㈢按照摄像机灵敏度划分 按照灵敏度可分为最低照度1 至3lux 的普通型；0.1lux 左右的
人类视觉系统的感受部 分是视网膜，古语有云 “眼睛是人类心灵的窗 户”但在现实生活它扮 演着更加重要的觉色。 在人类科技进步的今天， 机器人越来越成为我们 不可或缺的一部分各种 智能机器人的出现在极 大方便我们生活的同时 也对我们提出了更高的 要求。
机器人视觉
机器人视觉【robot vision】 使机器人具有视觉感知功
镜头、摄像机、图像采集 卡、输入输出单元、控制 装置构就好像电脑的显示 器、电源、主机（处理器、 内存条、硬盘、显卡等） 一样，每一个构成部件都 很关键，它们质量如果不 过关，整个机器就无法正 常工作，更别说完成复杂 的工作和给以的任务了。
视觉系统的软件设计
——视觉系统的软件设计至关 重要，在当今信息化大趋势下， 智能控制越来越依靠软件方面 的功用。 ——视觉系统的软件设计是一 个复杂的课题，不仅要考虑到 程序设计的最优化，还要考虑 到算法的有效性，及其能否实 现，在软件设计的过程中要考 虑到可能出现的问题。
一种典型的 应用是荷兰 Oldelft公 司研制的 Seampilot 视觉系统。 该系统已被 许多机器人 公司用于组 成视觉导引 焊接机器人。
它由3个功能部件组成：激光扫描器 ／摄象机、摄象机控制单元(CCU)、 信号处理计算机(SPC)。如图所示 为激光扫描器／摄象机的结构原 理图，它装在机器人的手上。激 光聚焦到伺服控制的反射镜上， 形成一个垂直于焊缝的扇面激光 束，线阵CCD摄象机捡出该光束在 工件上形成的图像，利用三角发 由扫描的角度和成像的位置就可 以计算出激光点的y-z坐标位置， 即得到了工件的剖面轮廓图像， 并可在监视器上显示。剖面轮廓 数据经摄象机控制单元(CCU)送给 信号处理计算机(SPC)，将这一剖 面数据与操作手预先选定的焊接 接头板进行比较，一旦匹配成功 即可确定焊缝的有关位置数据， 并通过串口将这些数据送到机器 人控制器。
工作过程
5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间 应该与摄像机的曝光时间匹配。 6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。 7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字 化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。 8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机 的内存中。 9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量 结果或逻辑控制值。 10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运 动的误差等。
能的系统。 机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像， 并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号， 让机器人能够辨识物体，并确定其位置。 机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算 机视觉类似。 计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程 的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。 而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统， 只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。
工业机器人视觉系统
组员：
王凯（介绍讲解）
周若原 陈刚
（资料搜集）
徐恒
姜亚兵
（ppt制作）
人类想要实现
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。