FANUC机器人智能视觉与检测(技术交流)
机器人视觉检测技术及其应用
机器人视觉检测技术及其应用机器人在工业领域中的应用越来越广泛，而视觉检测技术则成为了机器人的重要组成部分之一。
通过视觉检测系统，机器人可以将其所处的环境快速获取信息并进行识别，从而提高处理速度、减少错误率以及实现一定的自主操作。
本文将就机器人视觉检测技术及其应用展开一些阐述。
一、机器人视觉检测技术简介机器人视觉检测技术基于视觉传感器的测量和分析，主要包含两个部分：图像处理和图像分析。
其中，图像处理主要通过预处理、滤波、分割等手段使得图像更好的适用于后续的识别操作。
而图像分析则是指机器人通过获取的图像信息进行特征检测、目标检测和空间姿态估计等分析工作。
这两个方面的结合将有助于机器人更好地识别环境，分析目标物体信息并完成一定的操作。
二、机器人视觉检测技术应用1. 智能制造智能制造是根据行业需求和细分市场的需求来设计生产机器人工程师的最终目标。
机器人视觉检测技术在智能制造领域中的应用主要体现在工厂的自动化生产线、物流包装和无人车等方面。
机器人视觉检测技术可以帮助机器人更好地理解可操作环境、精确感知物体、减少误判率和提高操作速度。
2. 智能家居智能家居系统也是机器人视觉检测技术应用的一个重要领域。
机器人可以掌握家庭的布局、物品的摆放等信息，从而实现家电设备的自动控制和操作。
例如，在浴室中，机器人可以识别镜头前的人脸识别，自动引导洗涤，控制水温，还可根据个人喜好播放音乐和视频。
3. 医疗护理机器人视觉检测技术在医疗护理领域的应用主要是用于帮助医护人员提高医疗过程的效率和安全性，例如可自动进行对病人皮肤颜色、温度进行检测，检查病人体内状况等。
三、机器人视觉检测技术的进一步发展除了进一步完善细节和操作功能外，未来还可以探索更广泛的发展领域。
例如，加强机器人的语音交互能力、实现与人类进行更为贴近的合作关系，将为未来人工智能的应用开辟更加广阔的发展前景。
总之，机器人视觉检测技术将为各领域提供更好的信息分析手段、帮助提高操作效率和安全性。
【FANUC发那科机器人】第7章_机器人的视觉
四、图像分析的发展历程 1、图像分析的兴起(1964年――1970年)
以改善图像质量为目标的计算机图像处理得到蓬勃发展。 2、图像分析的发展(1970年――1980年）
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。
第一类识别问题: 图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像
中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性， 通过它即可判别出该地物的种类。
第二类问题:
待识别物是有形的整体，二维图像信息已经 足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表 面的三维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易 表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体 正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来 的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹 配。
多传感器融合系统主要特点是：（1）提供了冗余、互补信息 。（2）信息分层的结构特性。（3）实时性。（4）低代价性。
三种结构形式：串联、并联和混合融合形式。
多传感器融合常用的方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡 尔曼滤波、DS证据推理、模糊逻辑、产生式规则、人工神经网络 等方法。
Class is over. Bye-bye!
z 与通信和信息检索结合
z 基于内容的图象和视频检索
z 与多媒体技术的结合
z
视频和图象的压缩(mpeg4, mpeg 7)
z 多种媒体媒体信息的结合
z 与计算机图形学的结合
z 基于图形的绘制
机器人的听觉
机器人智能视觉技术的使用技巧与注意事项
机器人智能视觉技术的使用技巧与注意事项随着人工智能技术的不断发展，机器人智能视觉技术已经成为许多领域的热门话题。
这项技术可以赋予机器人对环境的感知和理解能力，使其能够识别物体、分析场景和进行决策。
在正确使用机器人智能视觉技术时，我们需要了解一些技巧和注意事项。
首先，对于机器人智能视觉技术的使用，我们需要保持摄像头的清洁和稳定。
摄像头的清洁对于图像的质量和准确性至关重要。
定期清洁摄像头表面，避免灰尘或污渍影响图像识别的效果。
同时，稳定的摄像头装置也会影响图像处理的结果。
确保摄像头固定牢固且不会受到外部因素的干扰，可以提高机器人对环境的识别精度。
其次，合理选择图像处理算法和参数也是使用机器人智能视觉技术的重要技巧。
不同的环境和应用场景可能需要不同的图像处理算法。
在选择算法时，我们需要考虑图像的复杂程度、光照条件和噪声情况等因素，并根据实际需求进行选择。
此外，设置合适的参数也是确保图像处理效果的关键。
反复尝试和调整参数，找到最佳的参数组合，可以提升机器人智能视觉技术的准确性和稳定性。
另外，对于机器人智能视觉技术的使用，我们也需要关注数据的质量和数量。
数据是训练机器人视觉模型的关键要素，而质量和数量都会直接影响模型的准确性和泛化能力。
在采集数据时，我们应该尽量避免噪声和失真，并确保覆盖广泛的场景和物体类型。
同时，数据的数量也需要充足，以确保模型的有效训练。
更多的数据意味着更好的模型性能和更高的识别准确度。
此外，机器人智能视觉技术的使用还需要考虑实时性和计算资源的限制。
在某些应用场景下，机器人需要能够实时地对环境进行感知和决策。
因此，选择高效的算法和优化图像处理流程是必要的。
同时，机器人的计算资源也是有限的。
在设计和开发机器人视觉系统时，我们需要合理分配计算资源，并避免过度依赖于计算资源，以保证机器人能够高效地进行图像处理和决策。
最后，我们还需要注意机器人智能视觉技术的隐私和安全问题。
随着机器人智能视觉技术的广泛应用，相关的隐私和安全问题也越来越受到关注。
基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究
基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究一、引言随着工业自动化的快速发展，机器人在工业生产中的应用越来越广泛。
在传统的机器人操作中，其需要依靠预先设定的程序和精确的坐标定位来完成任务。
然而，随着机器人内置视觉识别软件的发展，机器人的感知能力和自主决策能力得到了显著提升。
本文将探讨基于FANUC机器人内置视觉识别软件的应用研究。
二、FANUC机器人内置视觉识别软件的特点FANUC机器人内置视觉识别软件是一种先进的计算机视觉技术，可以让机器人具备实时感知和智能决策的能力。
该软件具有以下特点：1. 高精度：基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以准确地识别和定位工件，实现精确的操作和装配。
2. 强大的算法支持：FANUC机器人内置视觉识别软件采用先进的图像处理和模式识别算法，能够有效地识别和判断不同形状、颜色和尺寸的工件。
3. 灵活性：FANUC机器人内置视觉识别软件具有很高的灵活性，可以根据不同的任务需求进行调整和优化，实现自适应操作。
4. 快速学习: 机器人内置视觉识别软件可以通过学习和模拟来优化工作流程，提高工作效率。
三、基于FANUC机器人内置视觉识别软件的应用案例1. 物料分拣在物流领域，常常需要对不同形状、规格和材料的物料进行分拣和分类。
基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以通过摄像头捕捉物料的图像，然后根据事先设定的识别算法进行分析和判断。
最终，机器人可以实现对物料的自动分拣和归类，大大提高了物料处理的效率和准确性。
2. 装配任务在汽车制造等领域，装配是一个重要的工作环节。
传统的装配需要依靠人工判断和操作，存在着一定的误差和低效率。
而基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以自动感知和识别零部件的位置和方向，根据事先设定的装配流程进行操作。
通过优化和加速装配过程，大幅度提高了装配效率和准确性。
3. 品质检测品质检测是生产过程中的重要环节，传统的品质检测通常需要人工参与，费时费力。
FANUC工业机器人视觉应用技术教学大纲
≪FANUC工业机器人视觉应用技术》教学大纲一、课程信息课程名称：FANUC工业机器人视觉应用技术课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分，4先修课程：无选用教材：《FANUC工业机器人视觉应用技术》，寇舒主编，2022年，电子工业出版社教材。
适用专业：本课程图文并茂，结构清晰，易教易学，可作为高等职业院校机电一体化专业、电气自动化专业、机器人专业的教学课程，也可作为相关工程技术初学人员的学习参考课程。
二、课程简介根据职业岗位需求，采用项目引导、任务驱动的模式，每个任务均有任务单、信息页和工作页全课程共包含7个学习情境，以发那科工业机器人为主要对象，讲解工业机器人的基本工作原理和应用知识,包括工业机器人结构、发展与应用、基本的编程语句和编程方法等。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“V”或"L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定六、学生学习建议(一)学习方法建议1 .依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过例题展开学习，掌握相对应的数据的计算方法。
2 .通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。
3 .进行练习和实践，提高自己的技能和应用能力，加深对知识的理解和记忆。
(二)学生课外阅读弁考资料《FANUC工业机器人视觉应用技术》，寇舒主编，2022年，电子工业出版社教材。
七、课程改革与建设本课程将学习情境的制定与任务驱动、项目教学、理论实践相结合，紧跟企业需求，真正体现工学结合的特点。
在编写本课程时，先从实际工业生产应用中提炼典型工作任务，再按照由易入难的原则构建符合教学要求的学习情境,每个学习情境都与一个完整的工作过程相对应，最后形成与高等职业教育改革需求相匹配的教学内容。
FANUC机器人智能视觉与检测
围。 • 可以用来让机器人判断特定轮廓的工件是否存在。如果存在，还可以获
取该轮廓在画面中位置
在红色方框内选取需要的工件图形 作为基准图形
使用图形匹配工具（2/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
从每个斑点群找到的圆柱体部分
检出圆柱的结果
圆柱棒料分拣
Байду номын сангаас
3维广域传感器 柔性拾取技术
概述 • 在过去对料框内散堆件抓取时，要针对每个应用和工件的情况专门设计手爪。 • 使用专用料框散堆件抓取应用的高度柔性的手爪，能够抓取各种形状的工件。 • 工件可以是金属或者非金属的任意材质，总重量不超过2kg。
柔性手爪
更加精简。 • 添加相应的视觉功能软件即可使用视觉功能。
固定相机测量工件 相对机器人偏移
2D补正功能
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
单视野
多视野
多视野
• 对大尺寸工件多个部位测量结果进行合成，实现对工件整体进行高精度的2D补正。
3DL相机检测原理
打开激光
激光发射器
FANUC智能视觉与检测
大脑
仿真
触觉
视觉 视觉传感器
力传感器
智能机器人
• 如同人类具有的触觉和视觉一样，智能机器人也能使用集成的智能技术感知工 作环境的变化。
• 增加系统的柔性，省去了机械夹具成本和空间。
3维广域传感器
iRVision视觉的分类
2D 3DL 相机 相机
机器人控制器
FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)资料讲解
F A N U C机器人机器人视觉成像应用(2D)发那科机器人视觉成像应用(2D)目录第一部分：视觉设定 (3)UFRAME_NUM=2 (3)UTOOL_NUM=2 (3)UFRAME_NUM=3 (7)UTOOL_NUM=3 (7)第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (9)PR[1]=VI[1].OFFSET (9)R[1]=PR[1,6] (9)应用范围：摄像头不安装在机器人上。
第一部分：视觉设定发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。
程序第一行和第二行内容为：UFRAME_NUM=2UTOOL_NUM=2以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。
此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。
2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。
3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全部落在成像区域内。
4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。
在程序A1中记录此位置，假设此位置的代号为P1。
抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。
得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。
5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。
示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。
此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。
6、按照如下图片内容依次设定视觉。
图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时，中g=200左右。
FANUC机器人视觉识别系统简介
CREATE:创建新视觉数据 EDIT:编辑已有视觉数据 VTYPE:工具类型，包括：Camera Setup Tools、Camera CalibrationTools 、Vision Process Tools以及Application Setup Tools。 COPY:复制视觉数据 DETAIL:查看视觉数据信息 DELETE:删除已有视觉数据 FITER:筛选所有视觉数据
5.3D标定数据核对
点击Data选项，核对标定结果，完成设置后 Save保存。
Position of Camera Relative to Cal.Grid相对于标定板 的相机位置：这是从网格坐标系看到的位置 Laser1 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光1平面的位置 Laser2 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光2平面的位置 Position of Cal. Grid Relative to App.UFrame相对于yo 用户坐标系的标定板的位置 Position of Robot Holding Camera手持相机机器人的位置 ：这是实施标定时的手持相机机器人的位置。它表示从基准 坐标系看到的机器人的机械接口坐标系（手腕法兰盘）的位 置。只有在固定于机器人的相机时才显示值。 Camera Frame Relative to Robot相对于机器人的相机坐标 系 Laser Frame Relative to Robot相对于机器人的激光坐标 系
ON
OFF
1、基本组成
(连接多台相机时使用)
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- 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)。
使用图形匹配工具（2/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
通过检测砂型局部上表面轮廓判断 该面是否在生产过程中损坏
通过检测板金件轮廓判断该板金是 否漏焊
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使用图形匹配工具（3/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
确认有没有漏组装的零件
通过轮廓识别工件种类
参数设定
灰度检测结果输 出窗口
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灰度检测工具（2/2）
应用举例 • 下面的应用通过检测画面中特定区域的灰度平均值判断工件是否存在缺
柔性手爪
使用柔性手爪拾取各种形状的工件
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3维广域传感器 3D模型匹配功能
概述 • 本功能通过3D模型匹配的技术检出工件三维位置。 • 3D的模型事先通过示教录入到视觉系统中。 • 适用于难以通过CCD相机检出外轮廓的外表面有弧形的金属工件，例如曲轴。
料框中的曲轴
对散乱的曲轴分拣
23
视觉检测
24
组成
特长
三维位置和倾斜、旋转的角度
• 使用2条激光作为参照光的方式实现3位测量。 • 结合了二维图像和激光混合测量。 • 适用于工件表面有二维轮廓特征，并且附近有平整表面工件的3维测量。
6
固定相机测量工件 相对机器人偏移
3DL补正功能
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
单视野
多视野
多视野
• 对大尺寸工件多个部位测量结果进行合成，实现对工件整体进行高精度的2D补正。
5
3DL相机检测原理
打开激光
激光发射器
激光图像处理
检测到激光所在平面的 位置
三维相机
二维相机
关闭激光Biblioteka 400mm二维图像处理
检测在平面上图形的位置 和旋转
取。
3
iRVision系统的构成
相机
示教器
机器人控制器
相机电缆直接连入 机器人控制器
• 机器人控制器内配置了相机的接口。
• 与需要PC机处理、存储图像数据的第三方视觉系统相比， iRVision 系统构成
更加精简。 • 添加相应的视觉功能软件即可使用视觉功能。
4
固定相机测量工件 相对机器人偏移
2D补正功能
使用图形匹配工具（1/3）
• 视觉系统检测画面中是否存在与事先示教好的标准图形一致的图形。 • 可以设定和标准图形相比，允许实际图形的角度变化范围和比例变化范
围。 • 可以用来让机器人判断特定轮廓的工件是否存在。如果存在，还可以获
取该轮廓在画面中位置
在红色方框内选取需要的工件图形 作为基准图形
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3维广域传感器 顶点检出工具
概述 • 在众多的点云数据中通过计算分析，找出局部顶点位置。 • 输出找到点的X, Y, Z数据，方向数据W, P, R为0。 • 适应工件类型范围最广，只要有点云能够识别，就能找到局部顶点。 • 适合吸盘类、磁铁类的机器人手抓手抓。
系统整体图
局部顶点检测图
拾取局部顶点
单视野
多视野
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3未维广域传感器概述
• 3维广域传感器由投影仪和两个数字相机相机组成。有3DA/1300（最大检测范围 1300mm）和3DA/400（最大检测距离400mm）两种。
• 是一种将条纹状投影作为参照光的3维测量方式。 • 一次可检测出多个工件的3维信息，适用于散堆件拾取作业。 • 具有IP65防尘防水等级。 3维广域传感器
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3维广域传感器 斑点群工具
概述 • 斑点群是指空间具有连续、不间断的三维点的区域。 • 不需要检测到平面全部，因此平面局部被遮挡也能识别。 • 位置信息位于检测到面域的中心位置。
斑点群2
斑点群1
瓶盖检出
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3维广域传感器 圆柱检出工具
概述 • 圆柱体检出从3维点云找到的斑点群的圆柱体部分。 • 需要预先设定圆柱直径和长度的尺寸。 • 适用于分拣圆柱形工件
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灰度检测工具（1/2）
• 用来检测画面中某些特定区域的灰度数据。这些数据包括：灰度平均值，特定灰 度占检测区域的比例，灰度均方差，平均灰度值和灰度中位值。
• 通过对以上灰度数据的检测来判断位于画面中某些区域工件是否存在，或者是否 完整。
• 通过和图形匹配工具一起使用，达到灰度检测区域的位置跟随图形轮廓位置变化， 从而保证检测区域和工件相对位置不变
从每个斑点群找到的圆柱体部分
检出圆柱的结果
圆柱棒料分拣
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3维广域传感器 柔性拾取技术
概述 • 在过去对料框内散堆件抓取时，要针对每个应用和工件的情况专门设计手爪。 • 使用专用料框散堆件抓取应用的高度柔性的手爪，能够抓取各种形状的工件。 • 工件可以是金属或者非金属的任意材质，总重量不超过2kg。
FANUC智能视觉与检测
大脑
仿真
触觉
视觉 视觉传感器
力传感器
智能机器人
• 如同人类具有的触觉和视觉一样，智能机器人也能使用集成的智能技术感知工 作环境的变化。
• 增加系统的柔性，省去了机械夹具成本和空间。
2
3维广域传感器
iRVision视觉的分类
2D 3DL 相机 相机
机器人控制器
示教器
• 2D相机可以补正工件在平面内的位置，补正机器人工作轨迹。 • 3DL相机可以补正工件在空间三维位置，补正机器人工作轨迹。 • 3维广域传感器可以检出多个工件的位置和角度，适合于对散乱堆放工件的拾
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视觉跟踪在食品医药行业中的应用
多机器人的眼药水整理
高速整列
17
3维广域传感器 3维点云图
• 两个CCD相机通过检测投影光的信息获得空间范围内点云X，Y，Z位置， 组成3维点云图。
• 根据实际拾取工件的形状选择对应软件工具，点云将按照特定算法拟合特 定形状，从而得到工件3维位置信息。
工件实体
三维点云 18
底板搬运
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视觉在汽车发动机制造的应用
发动机缸体机架 自动拆跺
发动机螺栓拧紧
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视觉在汽车零部件行业中的应用
汽车保险杠上挂
13
视觉在家电生产中的应用
压缩机视觉拆跺
14
视觉在弧焊行业中的应用
管板焊接中的视觉定位
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视觉在电子行业中的应用
电子元件定位
PCB电路板定位
电子元件是否漏装检测
电子元件焊接品质检测
投影条纹 8
3维广域传感器散堆拾取功能
散堆拾取功能特长
• 一次可以检出多个工件的3维位置后，进行拾取。 • 具有手爪避让功能，可以避免手爪与料框四周发生碰撞，实现稳定运行。 • 自动记录拾取失败的工件信息，避免重复拾取不易拾取的工件，提高拾取
成功率。
9
视觉位置补正
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视觉在汽车钣金搬运中的应用