当前位置：首页 > 基于机器视觉的工件智能抓取技术研究
视觉系统中直接使用的图像，必须在进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像。
3.如何对预处理以后的图像进行特征识别和特征提取
已经把待测目标工件进行过图像预处理，接下来要针对静态工件的特征提取，最后要根据已经提取的目标工件的特征进行分类。特征提取的意义于要区分不同种类的工件就要把它们之间不同的信息提取出来，作为识别的前提条件。一般来说，提取普通特征包括周长、边缘、面积、曲率、角度和物体质心等
4.如何根据提取的特征对目标进行分类和目标定位
目标分类是指对得到的不同目标进行区分并将其归为某一已知类的过程。对于图像目标来说通常利用图像特征来对目标进行描述，然后对其分类。通过模版匹配计算目标上空间点和像素点之间的对应关系。然后创建模版，对后续的图像进行目标定位。 5.如何跟踪目标
对于运动的目标，通过跟踪能够得到目标的速度和加速度，并可以对将来目标出现的位置进行预测
6.如何将目标在图像中的位置转化到机器人基坐标系中并进行机器人运动学反解
通过相机标定得到图像坐标与机器人基坐标之间的转换关系，将目标在图像中的位置信息转化为机器人基坐标系中的具体坐标，并通过该坐标进行机器人运动学逆解，得到关节运动信息
7.如何规划路径并控制机器人进行目标抓取
通过前面得到的运动学逆解，合理的设置机器人抓取运动规划，包括路径规划和手部抓取规划，路径规划是研究按照何种路径，将机器人手部坐标系的原点和目标抓取坐标系的原点重合的问题，抓取点规划是针对不同形状的物体，如何选择合适夹持点位置的问题。
1.5本课题的研究方法
1.5.1获取图像 1)硬件介绍
一个稳定的视觉系统的构建需要根据任务的特点和现场环境的特点进行，例如精度，目
标尺寸，检测速度，安装空间大小等要求，都将影响系统硬、软件的选择。典型的视觉系统包括的硬件很多，但最重要的最基本的三件设备是：光源、镜头和相机。本节主要给出本系统所用硬件的参数并对其进行简单介绍 1.光源
由于所有非发光物体都是通过反射光才能在传感器上留下影像，所以光源的正确选择是保证视觉系统正常工作的基础。在选择视觉系统光源时要注意，使用的光源要把感兴趣目标和背景区分开来，削减非关心目标或噪声的干扰，并且光源本身不会带来额外的干扰， 2.镜头
镜头与人眼的晶状体具有类似的功能，如果没有安装镜头进行拍摄，得到的图像将是花白色，不包含任何场景信息。所以镜头的作用是汇聚目标反射回的光，在感光原件上产生细节丰富，锐利的图像。镜头的参数选择一般是根据配用的摄像机感光原件的大小来进行的，如果二者的参数不合适，将出现图像记录不完整，视场角不符合要求或者画面在焦点外的问题本文选择的是COMUPTAR公司的M0814-MP2型号的镜头，参数如表所示： 性能指标 靶面尺寸 焦距 最大成像尺寸 控制 光圈 聚焦 变焦 接口 尺寸 3.摄像机
本系统使用的是Basler公司的acA2500-14gm型号的工业相机，如图所示，该相机的性能指标和参数如表所示：
参数 2/3’’ 8 8.8*6.6 手动 手动 手动 C-接口 33.5*28.2
图3 Basler acA2500-14gm型号工业相机
性能指标 传感器类型 有效图像元素 像素尺寸 数据位数 镜头接口 传输方式 帧率 供电要求 参数 Aptina MT9P CMOS, rolling shutter 2592*1944 2.2 x 2.2 12 C-mount, CS-mount Gigabit Ethernet 14 Via Power over Ethernet (802.3af) or + 12VDC (± 10%) via the camera′s 6-pin Hirose connector 外形尺寸 42 x 29 x 29 表1 Basler acA2500-14gm型号工业相机参数
5.拍摄参数设定
为了提高图像处理速度并兼顾分辨率，选择的拍摄参数如下表：
图像尺寸 色彩 ISO速度 帧频 记录频率 待定 待定 待定 待定 待定
2）软件介绍
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，它可以完成以下工作： 1.图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
2.图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
3.矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
4.基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）
5.结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
6.摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配）
7.运动分析（光流、动作分割、目标跟踪） 8.目标识别（特征方法、HMM模型）
HALCON软件介绍
HALCON是一款来自德国慕尼黑的世界顶级机器视觉编程环境，该软件以面向问题为基础，涉及工业领域中光学工程、精密制造、包装、半导体、印刷、机械等行业。使用它可以迅速构建一个准确、稳定、高效率的视觉解决方案。该软件具有强大的函数库，能导出C++、C、VB等语言，缩短了代码编写时间，为构建独立的视觉系统提供了方便。利用HALCON软件构建一个独立视觉系统分为三个步骤：
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