机器人视觉传感器的应用
视觉传感器标定方法与误差分析在机器人导航中的应用
视觉传感器标定方法与误差分析在机器人导航中的应用摘要：机器人导航是自动化领域的一个重要研究方向，其中的视觉导航在实际应用中发挥着关键作用。
然而，由于视觉传感器本身的误差和不完美性，导致导航时的定位与控制性能下降。
为了解决这一问题，本文将介绍视觉传感器标定方法与误差分析在机器人导航中的应用。
引言：随着机器人技术的不断发展，机器人导航已经成为自动化领域的一个关键研究方向。
机器人导航的目标是使机器人能够在未知环境中进行定位和路径规划，以完成各种任务。
而视觉传感器具有信息丰富、灵活性高等优点，被广泛应用于机器人导航中。
一、视觉传感器标定方法视觉传感器标定是确定传感器内部参数和外部参数的过程。
在机器人导航中，正确的标定对于可靠的定位和导航至关重要。
常见的视觉传感器标定方法包括：1. 内参数标定：通过对摄像头的图像进行拍摄和处理，利用角点检测和标定板上已知距离的特征点等方法，估计出相机的内参数，如焦距、主点坐标等。
2. 外参数标定：通过捕捉机器人在已知位置上的图像数据，结合机器人的运动学模型，使用非线性优化算法估计机器人在世界坐标系下的位姿。
3. 双目立体标定：将两个视觉传感器（一般为两个摄像头）进行标定，计算两个传感器之间的相对位姿，以便进行立体视觉测距、深度图像等应用。
二、视觉传感器误差分析视觉传感器在实际使用中存在一定的误差，这些误差会对机器人导航的性能产生一定的影响。
常见的视觉传感器误差包括：1. 相机畸变：由于光学系统的非理想性，相机图像中会出现畸变，如径向畸变和切向畸变。
这种畸变会对机器人的定位和路径规划产生影响。
2. 位姿误差：通过相机标定可以获得机器人的位姿信息，但标定误差会导致定位误差。
位姿误差可能由于传感器标定不准确、噪声等原因产生。
3. 环境光变化：由于环境光强度和颜色的变化，图像中的目标物体可能在不同光照条件下呈现不同的外观，导致目标检测和识别的性能下降。
三、视觉传感器标定方法与误差分析在机器人导航中的应用视觉传感器标定方法与误差分析在机器人导航中具有重要的应用价值。
机器人视觉传感器有哪些功能
机器人视觉传感器有哪些功能
在现代化工业生产过程中，工业机器人得到普及应用，机器人系统具备高效率、高精度、适应性强等优势，深受制造领域的青睐。
为了提升机器人性能，机器人视觉传感器发挥巨大的作用。
那么，视觉传感器有哪些功能呢?随着小编一起来了解相关内容。
机器人视觉传感器有哪些功能呢呢?为了检测作业对象及环境或机器人与它们的关系，在机器系统上安装了触觉传感器、视觉传感器、力觉传感器、接近觉传感器、超声波传感器和听觉传感器，大大改善了机器人工作状况，使其能够更充分地完成复杂的工作。
由于外部传感器为集多种学科于一身的产品，有些方面还在探索之中，随着外部传感器的进一步完善，机器人的功能越来越强大，将在许多领域为人类做出更大贡献。
工业机器人市场的大幕已经拉开，世界机器人市场的需求即将进人喷发期，中国潜在的巨大机械设备生产市场需求已初露端倪，工业机器人进军机床行业投资前景可期。
工业机器人能替代越来越昂贵的劳动力，同时能提升工作效率和产品品质。
机器人可以承接生产线精密零件的组装任务，更可替代人工在喷涂、焊接、装配等不良工作环境中工作，并可与数控超精密铁床等工作母机结合模具加工生产，提高生产效率，替代部分非技术工人。
使用工业机器人可以降低废品率和产品成本，提高了机床的利用率，降低了工人误操作带来的残次零件风险等，其带来的一系列效益也十分明显，例如减少人工用量、减少机床损耗、加快技术创新速度、提高企业竞争力等。
机器人具有执行各种任务。
传感器在机器人中的应用
传感器在机器人中的应用传感器是机器人中必不可少的组成部分之一。
它可以感知周围环境的物理量，如温度、湿度、压力、光强度、距离等。
在机器人中，传感器的应用极为广泛，本文将从多个方面介绍传感器在机器人中的应用。
一、环境感应在机器人中，环境感应是传感器的重要应用之一。
机器人通过安装不同类型的传感器，可以感知周围环境的温度、湿度、光强度等物理量，从而更好地适应不同环境，更好地完成任务。
例如，在农业机器人中，传感器常常用于测量土壤温度、湿度、光照强度等参数，以便更好地控制植物的生长环境。
在工业机器人中，传感器可以用于检测环境温度和压力，以便更好地控制机器人的运行。
二、运动控制传感器在机器人中的另一个重要应用是运动控制。
机器人需要根据环境和任务的不同，进行不同的运动控制，这就需要传感器提供的测量数据。
例如，机器人需要根据测量到的距离数据来调整自己的运动速度和方向，以便更好地避开障碍物。
传感器还可以用于衡量机器人的转角、速度等参数，以便更好地控制机器人的运动轨迹。
三、姿态控制在机器人中，传感器还可以用于姿态控制。
姿态控制是指控制机器人维持某种特定的姿态，例如保持平衡。
在这种情况下，传感器可以感知机器人的倾斜角度，并根据这些数据控制机器人的运动，以维持机器人的平衡。
四、安全控制在机器人中，传感器还可以用于安全控制。
机器人在执行任务时，需要遵循一定的安全规则，例如避开障碍物、避免碰撞等。
传感器可以感知周围环境的物理量，并根据这些数据控制机器人的运动，以避免发生意外事故。
例如，在工业机器人中，传感器可以用于检测机器人周围的人员和物品，以便更好地控制机器人的运动，避免碰撞和伤害。
传感器在机器人中的应用极为广泛，可以用于环境感应、运动控制、姿态控制和安全控制等多个方面。
随着传感器技术的不断发展，机器人的应用范围也将不断拓展。
相信在不久的将来，传感器将在机器人领域发挥更加重要的作用。
机器人传感器的应用
机器人传感器的应用
机器人传感器在机器人技术中起着至关重要的作用，它们能够感知和获取环境信息，并帮助机器人做出决策和执行任务。
以下是一些机器人传感器的应用示例：
1.视觉传感器：视觉传感器，如摄像头和激光雷达，可以帮助机器人感知周围的物体、人和环境。
它们广泛应用于机器人导航、目标识别、人脸识别、三维重建等任务中。
2.距离传感器：距离传感器，如超声波传感器和激光测距传感器，可以测量机器人与周围物体之间的距离。
它们常用于障碍物避障、自主驾驶和室内定位等应用中。
3.接触传感器：接触传感器能够检测机器人与物体之间的接触或碰撞，以触发相应的反应。
它们被广泛用于机器人的安全系统中，例如机器人臂的碰撞检测和紧急停止。
4.姿态传感器：姿态传感器，如陀螺仪和加速度计，可以测量机器人的姿态和运动状态。
它们被用于机器人的姿态控制、平衡和姿势估计等任务中。
5.温度和湿度传感器：这些传感器可以帮助机器人感知环境的温度和湿度，用于环境监测、智能家居和农业机器人等应用中。
6.声音传感器：声音传感器可以感知环境中的声音和声音的方向，用于语音识别、声源定位和声音响应等任务中。
7.气体传感器：气体传感器用于检测环境中的气体浓度，常用于环境监测、室内空气质量检测和工业安全等领域。
传感器技术在机器人中的应用
传感器技术在机器人中的应用一、引言机器人技术是人工智能领域的重要研究方向之一。
在机器人的自主行动和环境感知中，传感器技术发挥着重要作用。
本文将从机器人的视觉传感器、触觉传感器和运动传感器等多个方面，介绍传感器技术在机器人中的应用。
二、机器人视觉传感器的应用视觉传感器是机器人感知外界环境的关键部件。
在工业生产中，机器人可以通过视觉传感器实现产品的自动检测和缺陷识别，提高生产效率和品质。
此外，在无人驾驶领域，机器人可以通过视觉传感器获取道路信息和障碍物识别，实现自动驾驶。
三、机器人触觉传感器的应用触觉传感器可以让机器人感知和控制接触力、力矩和形状等信息。
在机器人操作中，触觉传感器可以帮助机器人识别物体的材质和形状，实现精确的抓取和搬运。
此外，触觉传感器还可以应用于医疗机器人，如手术机器人中的触觉传感器可以帮助外科医生进行高精度的手术操作。
四、机器人运动传感器的应用运动传感器是机器人实现导航和运动控制的关键技术。
惯性传感器可以感知机器人的加速度和角速度，利用这些信息可以实现机器人的运动跟踪和定位。
激光雷达是一种常用的运动传感器，可以通过测量距离和角度信息，实现机器人的环境建模和避障。
运动传感器的应用广泛，包括工业自动化、服务机器人和农业机器人等领域。
五、机器人传感器融合技术的应用机器人的多传感器融合技术可以将不同传感器的信息进行整合，提高机器人的环境感知能力和决策精度。
例如，将视觉传感器和运动传感器的信息融合，可以实现机器人的自主导航和避障。
同时，传感器融合技术还可以应用于机器人的人机交互，通过融合语音识别、视觉识别和触觉反馈等多种传感器信息，实现智能化的交互体验。
六、机器人传感器技术的挑战和展望尽管传感器技术在机器人中的应用已取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
首先是传感器的精度和可靠性问题，高精度传感器的研发和生产仍需要技术上的突破。
其次是传感器的成本和功耗问题，降低成本和功耗将有助于推广传感器技术在机器人中的应用。
光学传感器在机器人视觉感知中的应用
光学传感器在机器人视觉感知中的应用在现代工业领域中，机器人的应用已经逐渐普及，如何提高机器人的视觉感知能力，成为了科研人员所关注的一个热点问题。
光学传感器，作为高精度、高灵敏的测量设备，已经被广泛应用于机器人视觉感知中，为机器人的精准定位、识别、检测等方面提供了非常重要的支持。
本文将介绍光学传感器在机器人视觉感知中的应用，包括距离测量、图像处理与识别、辨识目标形态和运动方向等方面。
一、距离测量光学传感器利用光线的反射、折射、扩散等原理，通过测量光线传输的时间、角度、强度等参数，来获得待测物体的位置、形态等信息。
其中，时间测量类传感器利用光线的速度与时间的关系来测量距离，适用于中、近距离的测量。
常见的时间测量类传感器有光电二极管（LED）激光距离计和飞行时间(TOF)传感器。
TOF 传感器是通过向待测物体发射一束脉冲激光，接收反射回来的光线所需时间，来计算出待测物体与传感器之间的距离。
相较于LED激光距离计等其他传感器，TOF 传感器具有更高的精度、更快的响应速度和更长的测量距离。
二、图像处理与识别传感器测量得到的光信号是离散的数字数据，经过合理的处理可以获得图像、颜色、形态等信息。
图像处理是将数字信号转化为图像，可以彩色、黑白或灰度阶梯图像等形式。
在机器人中的应用，图像处理可以用来识别物体、测量物体大小、位置和形态等。
传感器一般都带有A/D转换器，将信号转化为数字信号。
在图像处理中，可以通过高级算法实现目标的识别、运动跟踪、边缘检测等功能。
例如，运用卷积神经网络（CNN）实现物体的分类和识别，利用边缘检测算法辅助机器人进行目标拾取和操控等。
三、辨识目标形态和运动方向辨识目标形态和运动方向是机器人视觉中的重要问题。
传感器可以在获取物体信息的同时，获取到物体的形态和运动的方向。
例如，在自主导航中，机器人需要知道目标的位置和移动方向，才能对其进行跟踪和避障；在抓取物体时，也需要知道物体的形态和位置，才能经过计算判断出最优的抓取方式。
常见的工业机器人传感器类型和作用介绍
常见的工业机器人传感器类型和作用介绍工业机器人是现代工业生产中的重要设备，它可以自动完成各种工艺操作，提高生产效率和质量。
而机器人要实现自主操作和与环境的交互，就必须依赖传感器来获取各种信息。
下面将介绍一些常见的工业机器人传感器类型及其作用。
1.视觉传感器：视觉传感器是机器人中应用最广泛的传感器之一，可以帮助机器人获取周围环境的图像信息，实现目标识别、位置定位、检测等功能。
常见的视觉传感器包括CCD相机、CMOS相机等，其分辨率越高，精度越高。
2.力传感器：力传感器可以测量机器人与周围环境之间的力和力矩，实现精确控制和操作。
常见的力传感器有电容式、压阻式、电感式等，可以应用于装配、抓取、力控处置等任务。
3.距离传感器：距离传感器可以测量机器人与物体之间的距离，实现避障、定位等功能。
常见的距离传感器包括激光传感器、超声波传感器、红外线传感器等，可以用于测距、测量高度等任务。
4.光电传感器：光电传感器可以检测物体的存在、颜色、形状等特性，实现物体识别、分类、定位等功能。
常见的光电传感器有光电开关、光幕、光电编码器等，可以应用于自动分拣、装配等任务。
5.温度传感器：温度传感器可以测量机器人周围环境的温度变化，实现温度控制、安全保护等功能。
常见的温度传感器包括热敏电阻、热电偶等，可以用于焊接、烤箱等工作环境中。
6.声音传感器：声音传感器可以检测周围环境中的声音，实现语音交互、声音控制等功能。
常见的声音传感器有麦克风、声纳等，可以应用于机器人导航、语音识别等任务。
7.气体传感器：气体传感器可以检测周围环境中的气体浓度和成分，实现气体分析、安全监测等功能。
常见的气体传感器有气体传感电阻、气体传感器阵列等，可以应用于有害气体探测、环境监测等任务。
8.触摸传感器：触摸传感器可以感知机器人与物体接触的力和位置，实现精确控制和安全保护。
常见的触摸传感器有电容触摸传感器、压阻触摸传感器等，可以用于装配、物体操纵等任务。
视觉传感技术在焊接机器人中的应用
视觉传感技术在焊接机器人中的应用视觉传感技术在焊接机器人中的应用焊接机器人已经成为现代制造业中不可或缺的一部分，它们能够高效、精确地完成焊接任务。
然而，为了使焊接机器人能够更好地感知周围环境并执行复杂的焊接操作，视觉传感技术的应用变得至关重要。
以下是视觉传感技术在焊接机器人中的应用步骤：第一步：传感器选择选择适合焊接机器人的视觉传感器非常重要。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达和红外传感器。
摄像头可以实时拍摄焊接过程中的图像，激光雷达可以提供更精确的距离测量，而红外传感器则可以检测焊接区域的温度变化。
第二步：图像处理一旦选择好传感器，就需要对传感器采集到的图像进行处理。
图像处理过程中常用的技术包括边缘检测、形状识别和模式匹配。
边缘检测可以帮助识别焊接区域的边界，形状识别可以确定焊接工件的形状，而模式匹配可以将焊接工件与预定义的标准进行比对，以检测焊接质量。
第三步：图像分析在处理完图像后，需要对图像进行进一步的分析。
这可以包括检测焊接工件的位置和姿态，以及检测焊接区域的缺陷和质量问题。
例如，通过分析焊缝的形状和大小，可以确定焊接是否均匀，是否存在漏焊或过度焊接的情况。
第四步：路径规划根据图像分析的结果，焊接机器人需要规划出适当的路径来完成焊接任务。
路径规划过程中需要考虑焊接工件的形状、焊接区域的限制以及机器人的运动能力。
通过计算得到的路径，机器人可以在焊接过程中准确地定位和控制焊接枪的位置和姿态。
第五步：实时控制一旦路径规划完成，焊接机器人就可以根据实时采集到的图像和传感器数据进行实时控制。
这意味着机器人可以根据焊接过程中的变化来调整焊接枪的位置和参数，以确保焊接质量的稳定性和一致性。
综上所述，视觉传感技术在焊接机器人中的应用可以通过传感器选择、图像处理、图像分析、路径规划和实时控制等步骤来实现。
这些步骤的组合可以使焊接机器人能够更好地感知周围环境并执行复杂的焊接操作，从而提高焊接质量和生产效率。
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机器人视觉传感器应用庞浜学号19920141152889（厦门大学物理与机电工程学院，福建厦门 361005）摘要：传感器是自动控制特别是机器人技术中一个很重要的部分。
它类似人的五感(眼、耳、鼻、舌、身)对对象物，周围环境，系统内部状态进行快速、准确的感觉、检测、识别。
本译文介绍了几种类似人视觉功能的传感器(红外线传感器，视觉—位置传感器，色识别传感器)，及其原理、特点、应用及主要技术指标。
在机器人发展日益成熟的今天，视觉传感器的重要作用日益显现。
关键词：视觉传感器，图像处理，机器人Abstract:Sensor is a very important part of automatically controlled in particular robotics. It is similar to one of the five senses (eyes,ears,nose, tongue,body) to the object, the surroundings, the internal state of the system for fast, accurate feeling, detection, identification.The translation introduces several features similar to human vision sensors (infrared sensors, vision - position sensors,color recognition sensor),and its principles，characteristics,applications and main technical indicators.In today's increasingly sophisticated robot development, the important role of the visual sensor becomes increasingly obvious.1引言目前，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、强藕合的复杂系统，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。
机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。
机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，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，并确定其位置及各种状态。
机器人视觉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。
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。
计算机视觉应用多采用光电传感器、视觉传感器或者视觉系统来实现。
光电传感器结构简单，价格便宜，但是功能十分单一；基于PC机的视觉系统具有灵活的配置，并且具有优秀的处理性能和扩展能力，适合于各种视觉应用，但是系统相对比较复杂，开发周期长，价格也昂贵。
视觉传感器则具有价格适中、开发简单、体积小巧、可扩展性强等优点。
视觉传感器通常是指综合了光学设备功能和图像处理功能的独立传感器，它在保持灵活性的同时提供准确的决策结果。
视觉传感的工作原理如图1所示，其工作流程分为三步。
采集：摄像头捕获对象或者对象上某一部分的图像；分析：图像传输到存储器中进行处理、分析并和预设的参数进行比较；决策：传感器基于用户设定的容错参数进行决策，最后输出结果。
视觉传感器与光电传感器的传感模式相同，只是前者需要外置的光源。
但是光电传感器只能产生一束光，即只能检测某一个点；而视觉传感器可以检测某一个区域并产生数以千计的像素，而且通过调节传感器镜头可以改变检测区域的大小，在多点检测应用场合下只能使用视觉传感器。
视觉传感器还拥有很强的分析能力。
它可以分析图像的形状、大小和位置，能广泛应用于测量应用、模式匹配和视觉运动导向。
视觉传感器也具备强大的通讯功能，它不仅能够输出数字信号和模拟信号，也可以通过串口VGA(Video Graphics Array)接口或以太网口等标准通讯口传输大量数据，包括被检测部件的特征信息和数字图像等等。
当然，完善的视觉系统具有性能更高的硬件和通用性更好的软件。
PC架构的图像处理系统的优势主要体现在其通用性、可扩充性、灵活性上。
在一些高速(100帧以上)、高分辨率(百万像素以上)或检测算法复杂、需要大存储器的应用场合，视觉传感器有时就难以胜任。
但是，视觉系统价格昂贵，软件需要定制，其开发工作复杂，开发周期长，从而限制了它的应用场合。
图1 视觉传感器工作流程Fig. 1 Work flow of vision sensors视觉传感器并非为特定应用而设计，它易于从一个应用移植到另一个应用，而且视觉传感器的设置、组态和支持都非常简单，生产线上的人就可以完成这些工作。
随着微处理器、DSP、FPGA运算能力的增强，存储器集成度增加和成本的降低，视觉传感器检测软件的功能不断丰富，视觉传感器的应用领域不断扩展，已经逐渐进入了原PC架构的图像检测领域，如精密测量、质量检测、零件分类及定位等。
我们实验室的自动焊接机器人系统[1，2]、CASIA-I移动机器人平台[3，4]和巡线机器人平台[5，6]都使用了基于PC104的视觉控制系统，其控制结构框图如图2所示。
PC104计算机通过图像采集卡采集图像到内存中，首先进行图像预处理(如滤波、增强等)，然后根据控制器结构执行高级决策算法，得到最后结果后通过运动控制卡输出到机器人控制器执行。
同时，采集到的图像通过无线网卡传输到实时监控中心进行监控。
整个系统的运算负担全部集中在PC104计算机上，图像数据需要通过高速通道传输到内存单元，执行结果也需要通过外围运动控制卡输出，整个数据传输通道比较耗时。
另外，PC104计算机运行的是功能复杂的Windows操作系统，较多的系统资源消耗在系统服务中，从而影响控制系统的整体性能，而且其较大的体积和重量对移动平台而言也是一个负担。
因此，我们希望开发一个集成度高、结构灵活、图像处理软件功能丰富的视觉传感器，通过集成的微处理器和微系统内核减少数据传输的通道，在保证视觉信息处理性能的同时减小系统的体积，增加系统平台的移动能力。
本文开发的视觉传感器主要基于机器人平台的基本应用需求来设计和实现。
在设计过程中，充分考虑了结构的灵活性和可扩展性，以便向其它的应用平台上移植。
图2 基于PC104的视觉控制系统Fig. 2 Vision control system based on PC104 2视觉机器人分类目前，视觉机器人伺服控制系统有以下几种分类方式:（1）按照摄像机的数目的不同，可分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统单目视觉系统只能得到二维平面图像，无法直接得到目标的深度信息；多目视觉伺服系统可以获取目标多方向的图像，得到的信息丰富，但图像的信息处理量大，且摄像机越多越难以保证系统的稳定性。
当前的视觉伺服系统主要采用双目视觉。
（2）按照摄像机放置位置的不同，可以分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone)在理论上手眼系统能够实现精确控制，但对系统的标定误差和机器人运动误差敏感；固定摄像机系统对机器人的运动学误差不敏感，但同等情况下得到的目标位姿信息的精度不如手眼系统，所以控制精度相对也低。
（3）按婿机器人的空间位置或图像特征，视觉伺服系统分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统在基于位置的视觉伺服系统(如图1所示)中，对图像进行处理后计算出目标相对于摄像机和机器人的位姿，所以这就要求对摄像机、目标和机器人的模型进行校准，校准精度影响控制精度，这是这种方法的难点。
控制时将需要变化的位姿转化成机器人关节转动的角度，由关节控制器来控制机器人关节转动。
在基于图像的视觉伺服系统中，控制误差信息来自于目标图像特征与期望图像特征之间的差异。
对于这种控制方法，关键的问题是如何建立反映图像差异变化与机器手位姿速度变化之间关系的图像雅可比矩阵；另外一个问题是，图像是二维的，计算图像雅可比矩阵需要沽计目标深度(三维信息)，而深度佑计一直是计算机视觉中的难点。
雅可比矩阵的计算方法有公式推导法、标定法、沽计方法以及学习方法等，前者可以根据模型推导戴标定得到，后者可以在线沽计，学习方法主要利用神经网络方法。
（4）按照采用闭环关节控制器的机器人，视觉伺服系统分为动态观察一移动系统和直接视觉伺服前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机器人手臂各关节运动的控制量。
视觉伺服所面临的主要问题视觉伺服的研究到目前已有近20年的历史，但是由于视觉伺服所涉及的学科众多，所以其发展有赖于这些学科的发展，目前在视觉伺服的研究中仍然有很多问题没有很好地解决。
（5）图像处理的方法在理论和实际计算处理速度上都是图像伺服最大的难点；（6）在图像处理完成后，图像特征与机器人关节运动之间模型的建立是图像伺服的另一难点；（7）目前的许多控制方法都不能保证系统在工作时是大范围稳定的，所以对有关控制方法的研究也是必要的。
3 几种视觉传感器简介3.1红外线传感器红外线是比可见光波长长的电磁波，其波长在0。
72-1000μm。
的范围内。
所有作热振动的物体都发射红外线，但是人眼感觉不出来。
人的体温为36-37℃，发射出g~10件，波长的远红外线。
把物体加热到400-700℃时发射出3~5林阴的中间红外线。
红外线传感器是检测这些波长的光传感器。
红外线传感器大致可以分为量子型和热型两种。
热型高性能的焦电式红外线传感器价格便宜，使用广泛。
例如人民生活中使用的防盗报警装置，自动门，火灾预感器电子量程等。
在生产过程控制和自动化方面用来作非接触温度测定，薄膜厚度测定和检知物体等。
本文主要论述视觉和近接觉的焦电式红外线传感器的功能以及使用时的注意事项。