机器人控制系统中视觉检测方法研究.docx

摘要:随着科学技术的不断发展，人类对制造业的需求要覆盖一个有机而完整的系统，工业机器人的诞生、成长和成熟使得自动化技术、信息技术和制造技术实现全局动态最优化,总体高效益、高柔性,并进而赢得竞争全胜的智能制造技术。对于这些情况，通常需要人们对工业机器人的执行运作进行处理与改造。在加工和生产过程中，人们对于工业机器人的识别和提取采用了视觉检测的技术，但现场环境复杂，对机器人标识信息的稳定性和实时性造成较大影响。所以将实时内容过程的采集，尝试在众多信息中获取和找寻重要内容并将其有效信息的传递给下一生产单元，成为了机器人智能化的一个重要环节。

此类工业机器人操作空间需要一定的搭建环境和功能特性，所以本设计提出了一种机器人控制系统中视觉检测方法研究的设计方案，其中涉及IDS相机视觉检测，python语言控制操作实现和opencv图像处理代码设计。

结果表明，采用图形化编程的方法为机器人控制系统的实现提供了一种高效的简化方式。本设计最终实现了对机器人的实时图像识别并进行下一部分的机械控制。

关键词：opencv图像处理;IDS相机检测；信息提取；机器人；

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1引言-1

1.2课题背景以及意义-1

1.3 国内外发展状况-2

1.3.1 国内发展状况-2

1.3.2 国外发展状况-2

1.4 本设计主要工作内容-3

1.5 章节安排-3

2 IDS相机连接识别-4

2.1 简介-4

2.2 IDS配置-4

2.2.1 连接相机并配置-4

2.2.2 IDS相机的预处理-4

2.2.3 IDS相机的线程-6

3 目标工件识别部分-8

3.1 设定基本函数-8

3.2工件检测类的执行-8

3.2工件检测流程-9

3.3相关算法标识-10

3.3.1 自适应阈值算法-10

3.3.2 canny边缘检测-11

3.3.3 Hough变换-13

4 机器人联机测试-14

4.1 检测全局变量的声明-14

4.1.1 坐标参数传递-14

4.1.2 计算工件原点距离-14

4.1.3 匹配感兴趣颜色-15

4.1.4 检测目标信息的流程-15

4.2 设备整体运行控制-16

结    论-19

参 考 文 献-20

致    谢-21