工业机器人运用机器视觉技术改善定位精度
工业4.0时代的到来，少不了需要谈到机器人，机器人的智能化程度影响着整个工业演化的进程，传统的机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。而基于机器视觉技术的工业机器人，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。 机器视觉检测系统的工作原理是使用 CCD 摄像机(包括镜头等图像采集设备)将视频信号输入计算机，并通过软件对其快速处理。处理的过程是这样的：选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，相机不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位置。这样，视觉定位系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够快速准确地识别出物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位置以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了传统机器人的定位精度。
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