工业机器人视觉系统组成和介绍专题培训课件
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机器人课件ppt课件
团队合作和创新能力培养
团队合作
机器人比赛需要团队成员之间紧密合作，共同解决问题。通过比赛，可以培养 学生的团队意识和协作精神，提高他们的沟通能力和解决问题的能力。
创新能力
机器人比赛鼓励学生发挥想象力和创造力，设计出独特的机器人和解决方案。 通过比赛，可以培养学生的创新思维和创新能力，为未来的科技创新和发明创 造奠定基础。
讨论机器人在通信过程中可能面临的数据安全与隐私保护问题及 其解决方案。
03 典型机器人系统 介绍
工业自动化生产线上的机器人
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工业机器人定义及分类
阐述工业机器人的基本概念、分类和应用领域。
工业机器人组成及工作原理
详细介绍工业机器人的机械结构、传感器、控制 系统等组成部分，以及工作原理和实现方式。
精心准备
团队协作
在比赛前，团队成员需要充分了解比赛规 则和要求，制定详细的计划和策略，并进 行充分的练习和调试。
在比赛中，团队成员需要紧密协作，分工 明确，各司其职，以确保机器人能够顺利 完成比赛任务。
创新思维
心态调整
在比赛过程中，团队成员需要不断尝试新 的思路和方法，以应对各种突发情况和挑 战。
比赛过程中可能会遇到挫折和失败，团队成 员需要保持冷静和乐观的心态，及时调整策 略，继续前进。
机器人分类
根据应用领域和功能特点，机器 人可分为工业机器人、服务机器 人、特种机器人等。
发展历程与现状
发展历程
机器人技术经历了从机械手臂到自主 移动机器人的发展历程，涉及计算机 、机械、电子、控制等多个学科领域 。
现状
目前，机器人技术已广泛应用于工业 生产、医疗卫生、军事安防、教育娱 乐等领域，成为现代社会发展的重要 推动力。
03工业机器人培训机器视觉系统原理及基础知识
3. 镜头－常见光学镜头的种类
按其它性能划分 • 固定焦距镜头 • 变焦镜头
• 自动变焦 • 手动变焦
• 不同接口方式的镜头
• C接口（后截距17.526mm） • CS接口（后截距12.5mm） • F接口（尼康口） • M42 • 其它：哈苏、徕卡、AK
3. 镜头－各种镜头常用配件
• 近拍接圈 • 偏振镜 • 滤色片
3. 镜头－镜头的理想模型
薄透镜模型，薄透镜是指透镜没有厚度，当然这种透镜是不存在的，而且 我们一般用的镜头都是多组镜片组合在一起的。我们通常使用中会忽略厚 度对透镜的影响，在去除透镜参数中的厚度后，可简化许多光学计算公式。
3. 镜头－镜头的理想模型
3. 镜头－镜头的理想模型
两个重要公式：
1/f = 1/S1 + 1/S2 S1＝f *( H/h+1)
对比度（Contrast）
镜头 摄像机 图像采集卡 显示器
镜头 照明光源 摄像机
景深（Depth of Field），指镜 镜头 头当物体在对焦清晰范围内， 维持一定品质的能力
失真（Distortion），也叫畸变 镜头
投影误差
镜头
3. 镜头
机器视觉系统的基本光学参数： • 视场角 • 工作距离 • 分辨率 • 景深
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－有关镜头的基本概念
• 焦距（F）： • 视场角： • 物距： • 像距： • 光圈：一般用口径系数f表示，指镜头口径与焦距之比，f/2.8即指1:2.8 • 景深（DOF）：在焦点前后各有一个容许弥散圆，这两个弥散圆之间的
距离就叫景深，即：在被摄主体(对焦点)前后，其影像仍然有一段清晰 范围的，就是景深。 • 分辨力：指能分清楚物体的能力，单位LP/mm（Line pairs/Milimeter） • 快门，决定曝光时间 • 数值孔径，Numerical Aperture (NA) • 基本放大倍数(光学放大倍数），Primary Magnification (PMAG) • 调制传递函数（MTF），MTF好的镜头有利于低对比度景物的再现，拍 出的图像层次丰富、细节明显、质感细腻。 • 畸变：也叫失真
机器视觉入门介绍ppt课件
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机器视觉发展历程（国外）
• 发展阶段：
➢20世纪50年代提出机器视觉概念，
➢20世纪70年代真正开始发展，
➢20世纪80年代进入发展期，
➢20世纪90年代发展趋于成熟，
➢20世纪90代后至今高速发展。
• 关键标志：
➢ 20世纪70年代CCD图像传感器的出现是机器视觉提供了可靠清晰的图像；
➢ 20世纪80年代以来处理器、图像处理技术的飞速发展为机器视觉的高速发展提 供了基础条件；
➢ 硬件——相机，控制器，光源及支架； ➢ 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
发那科
机械手引导
明场照明
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暗场照明
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光源——构造光源
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光源——构造光源
使用不同照明技术对滚珠轴承产生的影响：
滚珠轴承
光纤环光灯
荧光环光灯
漫射圆顶灯
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同轴照明灯 直角持续漫射灯 持续漫射灯
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镜头——主要参数
• 工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响 将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。
• 参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
FOV
物距 视 野 （
） . 景深（DOV）
《工业机器人》PPT课件
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2.圆柱坐标型
圆柱坐标型操作机，它有两个移动关节和一个转动 关节，末端操作器的安装轴线之位姿由(z，r，θ)坐标 予以表示。
该种型式的工业机器人，空间尺寸较小，工作范围 较大，末端操作器可获得较高的运动速度。它的缺 点是末端操作器离z轴愈远，其切向线位移的分辨精 度就愈低。
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3.球坐标型
球坐标型操作机它有两个转动关节和一个移动关节， 末端操作器的安装轴线之位姿由(θ，φ， r)坐标予以 表示。该种型式的工业机器人，空间尺寸较小，工 作范围较大。
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4.关节型
关节型操作型它有三个转动关节，即机身上部相对 于下部的转动，肩关节的转动和肘关节的转动。腕 关节的转动属于末端操作器的自由度。该种结构的 工业机器人，空间尺寸相对较小，工作范围相对较 大，还可以绕过机座周围的障碍物，是目前应用较 多的一种机型。
工业机器人
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一.工业机器人的历程
1 9 6 0 年 美 国 A M F 公 司 生 产 了 首 台 工 业 生 产 柱 坐 标 型 Versatran机器人，可进行点位和轨迹控制。
1979年，Unimation推出PUMA机器人：多关节、全电 机驱动、多CPU二级控制，采用VAL专用语言，可配 视觉、触觉、力觉传感器。
执行机构是机器人赖以完成各种作业的主体部分。 通常为开式空间连杆机构。
驱动-传动机构由驱动器和传动机构组成。传动有机 械式、电气式、液压式、气动式和复合式等。而驱 动器有步进电机、伺服电机、液压马达和液压缸等。
2024版02060_EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件
EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件REPORTING2023 WORK SUMMARY目录•EPSON机器人视觉概述•EPSON机器人视觉系统组成•EPSON机器人视觉图像处理技术•EPSON机器人视觉识别与定位技术•EPSON机器人视觉检测与测量技术•EPSON机器人视觉系统集成与应用案例PART01 EPSON机器人视觉概述EPSON机器人视觉定义与发展定义EPSON机器人视觉是EPSON公司研发的一种基于图像处理和计算机视觉技术的自动化检测系统，旨在通过模拟人类视觉功能，实现对物体形状、颜色、纹理等特征的识别、定位和测量。
发展历程自20世纪80年代起，EPSON开始致力于机器人视觉技术的研究与应用。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，EPSON机器人视觉系统逐渐实现了从二维到三维、从静态到动态、从单一到多元的检测与识别能力。
智能家居在家庭环境中，EPSON 机器人视觉技术可实现家居设备的自动识别和控制、家庭安全的自动监控和报警等，提高家居生活的便捷性和安全性。
工业制造在自动化生产线中，EPSON 机器人视觉系统可用于零部件的自动识别和定位、产品质量的自动检测等，提高生产效率和产品质量。
物流仓储在智能仓储系统中，EPSON 机器人视觉技术可实现货物的自动识别和分类、库位的自动规划和优化等，提高物流效率和准确性。
医疗卫生EPSON 机器人视觉系统可用于医疗影像的自动分析和诊断、手术机器人的自动导航和定位等，提高医疗水平和效率。
高精度识别高速处理灵活配置易用性EPSON机器人视觉系统采用先进的图像处理和计算机视觉算法，可实现高精度的物体识别和定位。
EPSON机器人视觉系统支持多种硬件配置和软件定制，可根据用户需求进行灵活配置和扩展。
EPSON机器人视觉系统具备高性能的计算能力，可实现高速的图像处理和数据分析。
EPSON机器人视觉系统提供友好的用户界面和简单易用的操作方式，方便用户进行使用和维护。
工业机器人应用技术课件ppt(PPT163张)可修改文字
一、机器人控制系统的特点
(3)具有较高的重复定位精度，系统刚性好。除直角坐标机器 人外，机器人关节上的位置检测元件不能安装在末端执行器上，而 应安装在各自的驱动轴上，构成位置半闭环系统。但机器人的重复 定位精度较高，一般为±0.1 mm。此外，由于机器人运行时要求 运动平稳，不受外力干扰，为此系统应具有较好的刚性。
(5-20)
随此着外实 ，际还工要作考情虑的况各作的关不节业同之，间信可惯息以性采力存用、各哥储种氏在不力同等内的的控耦存制合中方作式用，。和重在力执负载行的影任响务，因时此，，系依统中靠还经工常业采用机一些器控人制策的略，动如重力补偿、
前馈、解耦或自适应控制等。
与在自由空间运作动再的控现制相功比能，机，器人可在重受限复空间进运行动的该控制作主业要是。增加此了外对其，作用从端操与外作界接的触角作用度力（来包看括力，矩）要的控制要求，
图5-1 机器人控制系统的分类
二、机器人控制系统的组成
图5-2 机器人控制系统组成框图
二、机器人控制系统的组成
(1)控制计算机。控制计算机是控制系统的调度指挥机 构，一般为微型机，微处理器分为32位、64位等，如奔腾 系列CPU等。
(2)示教编程器。示教机器人的工作轨迹、参数设定和 所有人机交互操作拥有自己独立的CPU及存储单元，与主 计算机之间以串行通信方式实现信息交互。
因而受限运动的控制一般称为力控制。
四现、场机 总器线人应智用能于求力生控控产制现制方场法，系在统微机具化测有量良控制好设备的之人间实机现双界向面多结，点数尽字量通信降，从低而对形成操了新作型者的网的络集要成求式全。分布因控制系统—— 现位场置总 控线制控部制分系的此统输，出(fieΔl多dqb1u和数s速co度情nt控ro况制l s部y要s分tem的求，输F控出CΔS制q)。2相器加，的其设和作计为机人器员人的不关节仅控要制增完量Δ成q，底用于层控伺制机服器人控的制运动器。
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
(3) 执行机构及人机界面是在所有的图像采集和图像处理工作之后，完成输出图像处理的结果，并进行动作 (报警、剔除、位移等)，通过人机界面显示生产信息，并在型号、参数发生改变时对系统进行切换和修改的工作。
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。
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。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
机器视觉培训系列教程 基础入门培训
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：为确保视觉系统正常取像获得足够光信息而提供照明的装置 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：为确保视觉系统正常取像获得足够光信息而提供照明的装置 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本