工业机器视觉系统

工业机器人视觉系统组员：王凯（介绍讲解）周若原（资料搜集）陈刚徐恒（ppt制作）姜亚兵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。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【robotvision】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。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。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。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。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。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、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。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。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。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。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。EndingStyle