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首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：
0. 相机标定
这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：
Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动
Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）
只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个坐标系环
而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环
这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。
目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。
2. 有纹理的物体
机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。
幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。
对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。
↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。
3. 无纹理的物体
好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：
我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。
这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。
当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。
4. 深度学习
由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。
首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。
当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.
它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。
5. 与任务/运动规划结合
这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。
我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。
机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用
视觉注意在机器人上的应用主要是目标定位、目标识别以及目标跟踪等。视觉注意一般分为自上而下的视觉注意和自上而下的视觉注意；对于在机器人上的应用主要是自上而下（目标驱动）和自下而上（早期视觉特征）在什么时间以什么方式如何很好的结合。
机器人实验教学论文
1改革措施与实践结果
1．1实验平台的建设
为了强化学生在机器人方面的实践环节，首先需要构建机器人实验平台。让学生在课堂教学中了解机器人的基本组成、工作原理等，而学生的综合分析能力和解决问题的能力只能通过实践才能得到锻炼及提升。学生通过课堂教学了解机器人的基本组成、工作原理等，通过实践锻炼提高综合分析能力和解决问题的能力。依托西安交通大学机械基础实验教学中心的资源，将现有的实验教学机器人资源进行整合，构建机器人实验教学平台，包括:开放源代码的固高等国产机器人;具有示教手持盒的日本生产的商业机器人MOTOMAN－SK16、川崎RS10N等工业机器人;进行二次开发、能够组合使用的博时机器人。在机器人实验教学中，为学生的实践环节提供了足够的教学资源。
1．2改革实验教学体系，丰富实验层次
目前的实验教学体系多数为实验教师针对某一点进行实验教学。但是机器人本身具有实践性强、学科融合范围广的特点，机器人实验已经不能仅仅依靠单独的一个实验进行支撑，需要与机械结构、轨迹规划、系统控制、传感器等技术进行融合。目前开展的机器人实验往往着重于某一方面，不同的教师由于个人研究方向不同，或者专业限制，往往开展实验项目侧重自己的方向。但在本科教学中，还需要注重学生知识面的扩展，学生应全面地了解各个方面，开拓学生的眼界，因此机器人实验应增加“广度”。系统级的机器人实验是一种全新的实验形式，它将机械结构分析、建模、传感器技术、机械控制等多学科融合。在实验项目实施中，学生以团队形式进行实验，分工明确，为学生应用多种学科知识提供了平台，培养了学生创新和团队协作能力。在结构部分，小型的博时串联机器人拆装与建模分析、慧鱼模型搭建机器人;在机器人结构实验方面，以六自由度模块化可拆装串联机器人为平台，学生可自由搭建2～6自由度五种组合方式机器人系统。该机器人各关节内部结构多样化，采用了同步齿形带传动、谐波减速传动、行星减速传动、锥齿轮传动、蜗轮蜗杆传动等多种传动方式。每一模块均为透明封装，可直观看到内部传动结构及运动形式，并可将其拆装至螺钉级。通过机器人本体装拆实验可以提高学生对机构中各种传动原理的直观认识，锻炼学生的装配能力，并以此了解零件加工工艺与特点，增强学生对机构运动形式实践的动手操作能力。慧鱼模型是一套由机械构件、传感器、控制部件组成的机电产品。在控制部分，现有的实验仪器分为商业机器人及科教公司研发机器人。商业机器人技术成熟，使用可靠，但控制源代码不开放;科教公司研发机器人源代码开放，但设备使用可靠性较差，因此实验内容需要对两种实验设备进行调整，克服两类实验设备各自的缺点，让两者互补，形成对学生的全面培养。学生在对已有的机械工业中常见机器人使用后，工业中的手持器可供学生直接操作，将教学理论与工业实践并重，学生可以直接通过控制使用了解机器人的基本轨迹规划等，将注意力集中到机器人实验的主要问题中。科教公司研发的机器人源代码开放，学生在学有余力的情况下，能够进行二次开发，将机器人控制技术与传感器技术等相结合，提高学生兴趣，培养学生的创新能力。
1．3教学方法的改革，提高学生兴趣
机器人广泛应用在各个工业领域，实验教学与其中机械部件包括连杆、齿轮、马达、涡轮等，一般工程机械制造所需要的零部件在模型中都能找到，模型中的零件可以在短时间内插装和拆卸，为学生想象力插上了翅膀，在对实际机器人拆装后，组建属于自己的机器人，提高学生兴趣，增强学生对于传动知识的理解。工程应用是互相联系，密不可分的。以实验室中固高柔性制造系统为例，机器人在中间起到了仓储、上下料作用，完全实现了自动化控制，因此在机器人实验的开发中应联系工程背景，提高学生兴趣。实验体系包括常见的机器人运动学实验、动力学分析实验、轨迹规划实验，并且需要让学生明白机器各个部分的组成，因此在实验授课时，控制类教师与机械设计类教师应联合开发机器人实验，使学生将课程中学习的知识运用到实验中，加强理论与实践的结合。在学生使用中，学生可以先从柔性制造系统进行认知机器人广泛应用在各大工业领域，然后进行机器人的拆装，了解机器人的各个组成部分，随后进行自己控制机器人的运动轨迹，对运动轨迹进行规划。在学生全面了解机器人知识后，在综合实验中，学生可以选择偏结构方面的实验，如用慧鱼模型搭建机器人;也可选择偏控制方面实验，如机器人的视觉系统的开发;也可将二者结合，设计出新的机器人结构、系统等。这是一个从认知到实践的过程，符合人的一般认知规律。机器人学科具有更新快的特点，作为教师在教学时不仅需要给学生技术指导，更应该着重培养学生对机器人技术发展趋势的了解，培养学生的创新意识，让学生尽可能参与实验的各个环节，增加学生的主观能动性，包括实验问题的提出、实验机器人的.确定、实验程序(路线)的设计以及分析总结等。只有在实验过程中，学生团队精神、创新能力、动手能力等素质才能得到培养。
1．4考评方法的改革，突出培养学生能力
目前对学生的考核较为单一，仅是考核学生最终的实验结果，不仅不能督促学生对实验结果等进行合理分析，而且对于学生在实验中的操作也忽略了，这对于机器人实验考评而言是不合理的，机器人实验作为一门实践性很强的课程，没有一个唯一确定的答案。机器人结构分析实验可以培养学生空间想象的能力，关注细节的能力，机器人轨迹规划则涉及到数学在实际生活中应用的能力，而软件编程涉及规划能力。它反映了学生的空间想象和规划能力，对新事物的敏感度、以及完成任务的执行力。因此改革学生的实验考评体系非常必要。合理的考评方式不仅能使学生掌握机器人的相关知识，而且能对学生在后期机器人研究中起到一个引导作用。目前机器人实验教学的成绩评定中遇到的突出问题，即做为项目存在的机器人实验在学生评价体系中不应该规定学生的研究范围，而应该对学生综合能力进行考察，这就需要一个多元化和标准化的考核方式。在机器人实验中，学生以小组为单位，互相配合实验，在考核过程中，学生在实验中的过程考评应该占到非常重要的地位。为了避免教师的主观影响，学生应该进行互评，将学生互相之间的评价纳入考核方法。
2结语
经过机器人实验教学改革，学生普遍反应良好，增加了学生的动手实践能力。机器人实验教学改革是一个需要长期积累、不断深化的过程，需要在不断探索中提高总体教学质量，在实际教学中需要重视实践性环节，注重激发学生的学习主动性，培养学生的研究开发兴趣和科学创新精神，激励创新思维，培养学生解决实际问题的能力和创新设计能力。
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随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。 数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。 传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器系统 机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。 2．2 智能机器人控制系统 机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。 如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。 控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。 (2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。 (3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。 (4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现 智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务： (1)医疗监护 通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。 (2)远程诊断和会诊 通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。 3．1机器人视觉与视频信号的传输 机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。 机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程： (1)图像获取。通过视觉传感器(立体影像的ccd camera)将3维环境图像转换为电信号。 (2)图像处理。图像到图像的变换，如特征提取。 (3)图像理解。在处理的基础上给出环境描述。 通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求： (1)医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间(例如5分钟)传送1幅高清晰度静态图像。 (2)医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力时，可以传送分辨率较低和尺寸较小的图像，采用的方法是进行合理的压缩和恢复以保证实时性。 3．2机器人听觉与音频信号的传输 机器人采集的音频信号也有2种作用：一是提供机器人听觉；二是借助于音频信号，家庭成员可以和医生进行沟通，医生可以了解家庭成员的健康状况和心态。音频信号的传输为医生对家庭成员进行医疗保健提供了语言交流的途径。 机器人听觉是语音识别技术，医疗保健智能机器人带有各种声交互系统，能够按照家庭成员的命令进行医疗测试和监护，还可以按照家庭成员的命令做家务、控制数字化家电和照看病人等。 声音的获取采用多个立体麦克风。由于声音的频率范围大约是300hz一3400hz，过高或过低频率的声音在一般情况下是不需要传输的，所以只用传送频率范围在1000hz-3000hz的声音，医生和家庭成员就可以进行正常的交流，从而可以降低传输音频信号所占用的带宽，再采用合适的通信音频压缩协议即可满足实时音频的要求。智能机器人的听觉系统如图3所示。3．3各项生理信息的采集与传输 传统检测设备通过有线方式连到人体上进行生理信息的采集，各种连线容易使病人心情紧张，从而导致检测到的数据不准确。使用蓝牙技术可以很好地解决这个问题，带有蓝牙模块的医疗微型传感器安置在家庭成员身上，尽量使其不对人体正常活动产生干扰，再通过蓝牙技术将采集的数据传输到接收设备并对其进行处理。 在智能机器人上安装1个带有蓝牙模块的探测器作为接收设备，各种医疗传感器将采集到的生理信息数据通过蓝牙模块传输到探测器，探测器有2种工作方式：一是将数据交给智能机器人处理，提供本地结果；二是与internet连接(也可以通过gsm无线模块直接发回)，通过将数据传输到远程医疗中心，达到医疗保健与远程监护的目的。视频和音频数据的传输也采用这种方式。智能机器人的数据传输系统如图4所示。 4 蓝牙模块的应用 4．1蓝牙技术概况 蓝牙技术[4]是用于替代电缆或连线的短距离无线通信技术。它的载波选用全球公用的2．4ghz(实际射频通道为f=2402 k×1mhz，k=0，1，2，…，78)ism频带，并采用跳频方式来扩展频带，跳频速率为1600跳/s。可得到79个1mhz带宽的信道。蓝牙设备采用gfsk调制技术，通信速率为1mbit/s，实际有效速率最高可达721kbit/s，通信距离为10m，发射功率为1mw；当发射功率为100mw时，通信距离可达100m，可以满足数字化家庭的需要。 4．2蓝牙模块 rokl01007型蓝牙模块[5]是爱立信公司推出的适合于短距离通信的无线基带模块。它的集成度高、功耗小(射频功率为1mw)，支持所有的蓝牙协议，可嵌入任何需要蓝牙功能的设备中。该模块包括基带控制器、无线收发器、闪存、电源管理模块和时钟5个功能模块，可提供高至hci(主机控制接口)层的功能。单个蓝牙模块的结构如图5所示。 4．3主，从设备硬件组成 蓝牙技术支持点到点ppp(point-t0-point pro-tocol)和点对多点的通信，用无线方式将若干蓝牙设备连接成1个微微网[6]。每个微微网由1个主设备(master)和若干个从设备(slave)组成，从设备最多为7台。主设备负责通信协议的动作，mac地址用3位来表示，即在1个微微网内可寻址8个设备(互联的设备数量实际是没有限制的，只不过在同一时刻只能激活8个，其中1个为主，7个为从)。从设备受控于主设备。所有设备单元均采用同一跳频序列。 将带有蓝牙模块的微型医疗传感器作为从设备，将智能机器人上的带有蓝牙模块的探测器作为主设备。主从设备的硬件主要包括天线单元、功率放大模块、蓝牙模块、嵌入式微处理器系统、接口电路及一些辅助电路。主设备是整个蓝牙的核心部分，要完成各种不同通信协议之间的转换和信息共享，以及同外部通信之间的数据交换功能，同时还负责对各个从设备的管理和控制。 5 结束语 随着社会的进步，经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人需要家庭医疗保健服务。文中提出的应用于数字化家庭医疗保健服务的智能机器人系统的功能较为全面，且在家用智能机器人、基于蓝牙技术的智能家居和数字化医院等方面的拓展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。 更多论文请到文秘杂烩网 采纳哦
1研究现状及存在的问题水果实时分级系统主要功能是水果外部品质和内部品质的自动检测。水果的外部品质检测的项目有大小、形状、颜色、表面缺陷等，内部品质无损检测的项目为水果的硬度、糖含量、酸度、口味及某些内部缺陷等。1.1水果外部品质的自动检测水果的尺寸和颜色检测技术已比较成熟，且在国外已经实现自动化检测，在国内也有按重量或尺寸分级的系统。但果面的缺陷检测却一直成为水果实时分级的障碍。果面缺陷检测的技术比较复杂，目前存在以下几方面难题。1.1.1对水果整个表面进行实时视觉检测比较困难在水果分选生产线上，输送机构输送水果并把水果整个表面呈现给摄像机，这是水果实时分级系统比较关键的组成部分，因为当水果通过时，要求视觉系统能快速检查每个水果的全部果面，即使很小的缺陷面积，也会使得水果级别发生很大变化。同时，设计的视觉分级系统必须满足高生产率的要求。在这方面，国外学者（Growe,1996,Tao,1996)［1，2］采用滚子输送带使水果一边移动一边自身转动，从而使安装在输送带上方的摄像机能采集到水果的多个面的图像，达到全表面检测的目的。但由于水果大小和形状不规则，造成水果旋转速度不一致且难以保证按同一轴线旋转。此外，水果旋转两端的表面部分摄像机无法采集到，因此，分级误差较大。1.1.2快速而准确地测定水果表面的各种缺陷且与梗、萼凹陷区正确区分比较困难Miller等(1991)［3］对桃子的分选试验表明：因不能正确区分水果表面的缺陷和梗、萼凹陷区，由此产生的分级误差为25％左右。Rehkugler等（1986）［4］利用机械定向机构使苹果梗、萼处于垂直方向并绕梗萼轴旋转，CCD线扫描摄像机可扫描苹果的整个表面且形成一幅图像，该方法的特点是由机械定向机构定位水果梗、萼区，摄像机对此区不需要再检查。但因为受定向机构速度的限制，还达不到实时分级的速度，试验结果为每分钟选30个苹果。Yang(1996)［5］利用结构光图像与散射光图像相结合来区分梗、萼区和缺陷区，综合两方面图像处理的结果，共抽取16个特征参数，再利用BP神经网络区分苹果的梗、萼区和缺陷区，分辨精度为95％，但还需要进一步把试验结果应用于实际水果分选生产线中。Growe等（1996）［1］采取在780 nm附近带域内，用结构光由一黑白摄像机进行水果表面的凹陷度检测；在750 nm带域内的散射光照射下，由一黑白摄像机进行水果表面的可疑缺陷区检测。水果的输送旋转装置及摄像机布置如图1a所示，采用的双锥滚筒输送带可使水果一方面沿水平方向作平移运动，另一方面又绕自身水平轴作旋转运动。两个黑白CCD摄像机用来采集750 nm附近的散射光图像和780 nm附近的结构光图像，水果旋转一周摄取两次图像。两个黑白摄像机采集的图像经过设计的接口电路后，被合成为一幅黑白图像，合成过程如图1b所示。图像的处理由流水线图像处理系统完成。试验结果表明：每个水果采集两幅图像时，缺陷检测的速度可达5个/s，但误差较大，如对于苹果，碰伤检测的准确率仅为51％。试验表明，要想得到较高的检测精度，每个水果应采集5幅以上的图像，结构光至少6条以上。此外，由于水果尺寸不同所造成各个水果旋转速度的不一致，也是产生测量误差的原因。徐娟（1997）［6］及Nakano(1997)［7］利用人工神经网络法对缺陷区和梗萼区进行区分，试验表明神经网络的区分准确率较低。在果面各种缺陷的快速检测方面，Throop(1997)［8］等人研究了多光谱测量技术，对10个品种的苹果的22种缺陷，在460～1 030 nm光谱范围内，每隔10 nm试验测定了它们的反射光谱特性，其中对3种苹果同一种缺陷测量的结果如图2所示。图中纵坐标的马氏距离反映了水果缺陷区与正常区反射强度的差别程度，距离越大，两者差别越大。由图中曲线可看出：在中心为540 nm、740 nm、1 030 nm三波段附近，3种苹果同一缺陷与正常区的反射强度的差别表现为最大或最小值，最后通过对3个波段的图像进行简单的减法和阈值处理，即可得到检测的缺陷，下一步应考虑实际应用的实现。(a)(b)图1图像采集布置图与图像合成示意图(a)输送装置及摄像机布置(b) 图像合成示意图图23种苹果同一缺陷在460～1 030 nm范围内与正常区反射强度的差别情况1.1.3球形水果表面引起光照强度在投影面内呈曲面分布，以及二维图像上的透视区域与水果实际表面存在的畸变，给图像的缺陷检测带来困难和造成误差Tao(1996)［2］提出的球形变换法很好地解决了第一个问题。基本思想如图3所示：带缺陷的原始物体图像（OOI）与该物体反表面无缺陷的图像(IOI)相加得到变换后的物体图像（TOI），此图像具有平面物体图像的性质，而缺陷区低于该平面，然后经过简单阈值处理即可得缺陷区。何东健（1997）［9］提出了缺陷透视图像面积发生畸变的校正方法，但对复杂形状的缺陷区进行校正，还存在一定的困难。Nakano(1997)［7］利用一旋转平台使水果旋转，每旋转18°CCD摄像机采集一幅图像，苹果旋转一周可得20幅图像，为消除苹果球面面积的畸变，每幅图像只保留中间13 cm宽度的幅面，再全部合成一幅苹果整个表面的展开图像，此法非常有效，但在分选生产线上实现比较困难。图3球形变换方法1.1.4传统的图像处理及模式识别算法的速度不适合实时分选线的要求国外一般采用高速图像处理硬件与简单有效的图像处理软件相结合的途径，来实现水果的实时分级。如Yang(1996)［5］利用的是Transputer系统、结构光法和洪水算法；Growe等(1996)［1］研制的系统，图像的大部分工作由流水线图像处理硬件系统完成；Tao(1996)［2］采用的是专用Merlin图像处理系统和简单有效的球形变换法，研制的苹果分选系统已应用到水果分选生产线上，其分选速度可达3 165个/min。国内研究者（刘禾，1998，徐娟，1997，杨秀坤，1997，何东健，1997）［6，9～11］大多利用一般的微机和图像采集卡，开发了一些图像处理和模式识别的新算法，如把人工神经网络、模糊理论、遗传算法、图像形态学、分形理论、小波理论及人工智能理论用于图像特征的抽取和识别。但由于图像处理的硬件速度太低，故只能限于静态水果图像分选的算法研究。此外，水果分级的算法应具备人工分级的一些优良性能，如学习与记忆功能，因为目前的一些分级算法的训练样本都比较少，而要分级的水果品种多变且量大。1.2水果内部品质无损检测反映水果内部品质的主要指标有硬度、糖含量、酸度、口味及内部缺陷等。目前国内外研究的主要方法和存在的问题如下。1.2.1水果的硬度检测水果的硬度可间接反映水果的成熟度、运输中的抗损坏性、储藏期等。目前用于水果硬度检测的方法主要有变形法和声学法。变形法就是在一定时间内给水果施加一定的动态力或冲击力，然后根据测得的变形量确定水果的硬度。如Schmilovitch等（1995）［12］研制成功了枣子硬度自动检测系统，其原理是把枣子放在两平板之间，在上面板施加5～8 N的动态力，根据所测变形量的大小把枣子分成4个硬度等级。Delwiche(1991)［13］利用冲击法研制了苹果硬度自动检测系统，发现冲击力会造成苹果表面的轻微损伤。变形法只能测量水果表面的局部硬度，实际上，水果表面硬度变化较大，故限制了变形法的应用。声学法包括声波脉冲响应法和超声波法，声波脉冲响应法（20～1 500 Hz）就是利用一麦克风测量受轻微敲击水果的声波强度，由此确定水果的硬度。Armstrong等（1993）［14］试验研究了所测声波强度与水果硬度的关系，发现二者有很好的相关关系。此法的优点是简单、无损，且能反映水果的整体硬度，缺点是必须注意周围噪声的绝缘及机械振动的消除，此外水果形状也影响测量精度。超声波(＞20 000 Hz)法是根据超声波在水果等介质中传播时，能量衰减系数的大小来确定水果硬度。但由于水果内部含有较多气隙且各向异性，故超声波很难穿透整个水果。1.2.2糖含量、酸度、口味的自动检测糖含量、酸度比较有潜力的检测方法是近红外法（NIR）和磁共振法（MR）。近红外法又分穿透法、反射法和部分穿透法，部分穿透法原理如图4所示。穿透法对水果不适应，反射法一般用于水果表面特征的检测，因此常用的方法是部分穿透法。由图4可看出，在部分穿透法中，光线经过的路径比穿透法短，且入射光线与接收器有一夹角，此夹角的确定对测量起关键作用，此外二者之间必须加一隔板。884 nm和834 nm测得量的比值已用于桃子、苹果（Slaughter ，1995）［15］糖含量的自动测定。Slaughter等（1996）［16］对西红柿，在400～1 100 nm的光谱范围内进行部分穿透性测量试验，结果表明：800～1 000 nm范围的信息对糖含量的确定最有用，测得的相关系数r＝0.92, 但酸度测量比较困难。Mizrach(1997)［17］利用超声波法试验研究了超声波衰减系数和芒果硬度、糖含量、酸度的关系，但其超声波测量探头必须与果面接触，故限制了在线的应用。因此，利用近红外多光谱技术测定水果内部糖含量及其他成分是很有前途的，为达到实时应用的目的，应进一步确定最合适的一两个波段并与计算机视觉技术结合。磁共振及磁共振成像（MRI）技术也是测定水果内部成分的有效方法，其依据是物质内部的某些原子核（H、C、P等）在外部磁场作用下，可与射频区域的电磁波辐射相互作用。Chen等(1996)［18］利用此法对鳄梨的成熟度和鲜杏梅的糖含量进行了一些研究，得到了较好的结果。此法的主要缺点是设备昂贵。图4部分穿透法与水果的口味相关的化学成分主要是可挥发性芳香化合物，当水果成熟时，就会在周围空气中散发这种挥发性芳香气体。Benady等（1995）［19］研制的电子传感器可以测量这种气体的浓度。1.2.3水果内部缺陷的检测西瓜的内部空心用超声波检测已比较成熟。其他缺陷的检测，目前国外正研究利用X射线法、磁共振和磁共振成像技术等方法测量，因成本高及安全性等问题，故很难在农业中推广应用。2研究的途径及方向探讨水果实时分级系统的进一步研究应从两方面入手，一方面要加快水果外部品质的计算机视觉实时分选技术的研究；另一方面也要进行水果内部品质的无损检测技术的研究。因为水果分级的主要目的是选出高质量的水果，故水果内外品质的检测技术都十分重要。在水果的外部品质检测方面，应进行多种技术集成的应用研究。（1） 对于水果整个表面机器视觉快速检测的问题，可采用机械与光学技术相结合，设计合理的传送机构，既保证水果在传送带上比较平稳地移动，又可由视觉系统快速检测到水果的全部表面。尽量减小因水果不规则运动造成的分级误差、损伤及图像的模糊。（2） 对于果梗、萼区与缺陷的检测与视觉区分方面，应采用多光谱技术与机器视觉技术相结合，研究水果图像上可疑缺陷区的关键特征参数的抽取方法，得到简单、有效、快速的图像处理和识别方法。（3） 在球形果面造成的光反射强度呈曲面分布及曲面成像面积的畸变问题，可从光照设计、图像合成及软件补偿3方面综合考虑。光照的充分设计可解决第一个问题；多幅图像的有效合成，可解决畸变问题。我们通过试验表明：一个水果至少应采集5幅图像，然后再合成为一幅，可基本保证水果整个表面上缺陷的有效检测，以避免畸变误差。软件补偿的方法必须简单而有效，以适合高速的要求。（4） 在实时系统的图像处理器硬件设计方面，首先应采取先进的并行CPU芯片，如TMS320C80等；其次处理板的设计应与视觉系统结合起来考虑，如采集多路视觉信号的合成问题，机械机构与视觉系统的同步电路设计等。当然，也可引进国外比较成熟的高速图像处理主板，而其他技术可由国内自行开发，这样可以加快国内水果实时分级系统实现自动化的步伐。（5） 在图像处理和识别的软件设计方面，应把传统方法与现代新方法（神经网络，并行算法，遗传算法，模糊技术，人工智能，图像形态学，分形学，小波变换等）结合起来，改变传统图像信息的超数据量表达方式，寻求图像表达与解释的新方法，力求图像处理和识别算法的快速性、有效性及鲁棒性。在水果内部品质检测方面，声学振动法是实现硬度自动检测的有效方法，但应设法消除影响测量精度的因素，并进行在生产线上的应用开发；近红外局部投射法和磁共振法是水果糖含量、酸度等内部成分自动检测的有效方法。在国内，近红外局部投射法更有应用前景，应进一步研究其通用性、稳定性和实用性；内部缺陷的无损检测应进一步研究新原理和新方法，应采取自己开发和从国外引进相结合的方式。此外，应进行多种传感器测量信息集成技术的研究，这是水果内外品质实现实时自动检测与分级的有效途径。3结语利用各种现代技术的高度集成，在水果分选生产线上同时完成水果内外品质的检测与分级是将来进一步研究的方向和目的。随着科学技术的飞速发展，在我国近期有望实现农产品品质的自动化检测与分级。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用 自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里?以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场操作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。凹版印刷机位置控制及产品检测由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧/s 以下且可调。摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。本系统改进型中值滤波法。该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基(如强度、色度、饱和度等)来进行检测。根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：(1) 由像素计算矩形面积，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和饱和度(S )，然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直(纵向)相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。将该偏差信号送给伺服变频驱动单元，驱动交流伺服电机，使相应的套色修正辊ML上下移动来延长或缩短印料自上一单元印刷版辊到该单元印刷版辊的行程来动态修正。 在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。一般地说，首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：对IC表面印字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。 在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。 在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。 随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
国内机器视觉研究的现状及发展趋势：早前，由于使用机器视觉的行业在我国本身就属于新兴领域，再加之视觉产品技术的普及推广不够，导致机器视觉的应用几乎是空白，即便有也只是低端方面的｡目前，随着我国配套基础建设的完善，以及技术与资金的不断积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，逐步开始了工业现场的应用，如制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域，但真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用和发展空间还很大。
随着机器视觉技术的不断发展和推进，近年来，国内很多科研机构在机器视觉方面取得了优异成果｡例如，由北京中泰通科技发展有限公司和上海交通大学联合研制的Super—DⅡ型排爆机器人，是国家“863”计划项目支持开发的具有自主知识产权的最新实用型产品｡该机器人采用四个低光CCD摄像头，分别在机械手、爆炸物销毁器、车体前端和车体顶部的云台上各安装一个，这四个摄像头组成多方位的立体摄像观察系统，通过无线通信或有线通信方式将观察到的画面传输到操作系统的视频显示器上，便于操作人员操控机器人工作｡由于机器人的视频监控系统采用四画面切换技术，既可以单幅画面显示，又可以四幅画面同时显示，从而为操作人员掌握系统信息提供了支持和帮助。
当前，视觉技术在我国应用较多的是车牌识别｡不少科研机构或公司在车牌识别方面都已经逐渐开发出自己的产品，如北京绿睿科技公司、陕西维视公司、昆明利普视觉公司等｡其中，较具代表性的有北京绿睿科技公司研发的车牌识别系统。
机器视觉发展前景很好。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面，也有商业层面，但制造业的需求是决定性。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升，也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合，更加大了机器视觉的发展前景。【微信平台，沟通无限】想了解更多关于读码器的相关知识，建议到研祥金码官网了解一下，研祥金码是中国企业500强研祥高科技控股集团旗下专业从事机器视觉业务的公司。公司致力于智能读码器、显示屏领域智能化生产加工和质量检测设备的研发、生产和销售，为业界独有的国际化创新型技术企业。公司产品自上市以来，产品广泛应用于各行业。
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机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。从我个人的研究经验看，限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2. 如何让机器认知这个世界？这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统，但神经科学的发展目前只能做到了解和模拟大脑的一个局部，而不是整体（当然计算能力限制也是原因之一）。事实上，我们对人是如何对一个目标或场景进行认知的这一问题仍停留在定性描述而非定量描述上。 3. 机器视觉系统经常被人诟病的问题之一就是准确性。以十年前如火如荼的人脸识别算法为例，尽管一系列看似优秀的算法不断问世，但目前为止在非指定大规模样本库下进行人脸识别的准确率仍然无法满足实际应用的需求，因此无法取代指纹或虹膜等近距接触式生物特征识别方法。这一问题的出现并非偶然。因为目标越精细，越复杂，信息越大，则其模糊性和不确定性也越强。人类之所以能够较好的对人脸进行识别，其实也是以牺牲一定的准确性为代价的。而机器视觉在做的事情一方面想要借鉴人脑或人眼系统的灵感去处理复杂而庞大的信息流，另一方面又想摒除人脑在模式识别方面存在的精确性不足的缺陷。这显然是一种一厢情愿的做法。 综合以上三点，机器视觉的发展在短期内难有重大突破，当前的实用技术仍然还是会集中在特定性任务或特定性目标的识别算法的开发上。
现如今，随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动，能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ，希望能对大家有所帮助！工业机器人技术论文范文篇一：《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词：工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业，常用于焊接，喷漆，上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能，它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命，或不安全因素很大而不宜由人去做的作业，用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人，核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的，只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料，点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现，机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 2.1 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业，点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000～4000个焊点，其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上，服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求：安装面积小，工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm )，以确保焊接质量;持重大(490～980N ) ，以便携带内装变压器的焊钳;示教简单，节省工时。 2.2 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺，绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广，除汽车行业外，在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统，而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求：在弧焊作业中，要求焊枪跟踪工件的焊道运动，并不断填充金属形成焊道。因此，运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标，一般情况下，焊接速度约取5～50 mm/s ，轨迹精度约为.2 ～0.5 ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响，因此希望在跟踪焊道的同时，焊枪姿态的可调范围尽量大。此外，还有一些其他性能要求，这些要求包括：设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测，焊道跟踪)的接口功能。 2.3 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点： (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动，途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上，边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 2.4 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展，搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中，物料、工辅量具的装卸和储运，可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置，或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 2.5 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明，装配劳动量占产品生产劳动量的50%～60%，在有些场合，这一比例甚至更高。例如，在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中，装配劳动量占产品生产劳动量的70 %～80%。因此，用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 2.6 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后，引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序，随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品，如电机、水泵齿轮箱等，特别适应于中小批量生产的装配，可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心，并有诸多周边设备，如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合，此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多，整个系统将过于庞大，效率降低，这是不可取的。在机器人柔性装配系统中，机器人的数量可根据产量选定，而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此，和装配线比较，产量越少，机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础，融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的，多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展，工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二：《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前，机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表，这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域，这是目前，是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成，因此，它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看，工业机器人的应用范围越来越广泛，同时在技术操作中，他也变得越来越标准化、规范化，提高工业机器人的安全性。另一方面，工业机器人发展越来越微型化、智能化，在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求，工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面，工业机器人被广泛应用于工业生产中，代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业，例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上，同时还应用于原子能工业等高危险的部门，这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面，工业机器人在其他的领域应用也比较多，随着科学技术的飞速发展，提高了工业机器人的使用性能和安全性能，其应用的范围越来越广泛，应用的范围已经突破了工业，尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人，一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年，美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统，从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人，带有外部传感器，可进行离线编程。能在传感系统支持下，具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人，正在各国研制和发展。它不但具有感知功能，还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚，从“七五”开始国家投入资金，对工业机器及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期，经过30多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起，中国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展，工业机器人市场也已经成熟，应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有：第一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等;第三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化;器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄，工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段，虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人，但是技术力量不足与西方国家的技术封锁，对此，在发展过程中，存在着比较多的问题。细分起来，有如下几点： 首先，我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显，因此造成关键零部件的进口，影响了我国机器人的价格竞争力。 第二，我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发，但是都没有形成较大的规模，缺乏市场的品牌认知度，在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价，吸引国内企业购买，而在后续的维护备件费用很高的策略，逐步占领中国市场。 第三，认识不到位，在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平，代表了一个国家的制造业水平，我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性，这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献： [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学，2006年. [2]钟新华，蔡自兴，邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版)，2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学，2005年. [4]李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人，2002年05期. [5]杜玉红，李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动，2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学，2005年. 工业机器人技术论文范文篇三：《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 1.1工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动，对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说，工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段，第一代工业机器人智能化程度较低，只能通过预设的程序进行简单的重复动作，无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展，在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元，从而进行一些适应性的工作，这种机器人虽然智能化程度较低，但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天，第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升，其可以通过强大的传感原件收集信息数据，并根据实际情况作出类似于人脑的判断，因此可以在多种环境下进行独立作业，但成本较高，在一定程度上限制了实际应用。 1.2分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的，是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥，由于其强大的功能和安全性，使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级，通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等，同时，随着测控技术的不断发展与创新，分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能，成为一种集测、控、管于一体的综合系统，具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点，因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 2.1人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力，使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力，可大幅提升工业生产过程的自动化程度，甚至实现真正的无人值守，对于降低人力成本，提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前，人工智能已经不只是停留在概念上，因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点，但在工业生产中，使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 2.2网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件，因此，将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中，操作人员需要在车间内来回走动，对设备的状态进行掌握，并对机床的操作面板进行操作，通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议，并通过光纤等介质实现信息数据的传递，即可实现远程监视和操作，降低工人的劳动量，并且各种控制系统功能的实现，理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 2.3环保化。 在人类社会发展的最近几十年里，虽然经济得到了迅猛的发展，人们生活水平得到了显著的提高，然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染，因此，在可持续发展战略提出的今天，发展任何技术都应当以对环境友好作为前提，否则就是没有前途的，故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中，通过对资源的高效利用，并在制造过程中做到达标排放甚至零排放，产品在使用过程中对生态环境不造成影响，即便报废后也可对其进行有效回收利用，这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式，符合可持续发展的要求。 2.4模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多，为降低系统升级改造的成本，并为维修提供便利，模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造，可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换，即便出现故障，只需将损害的模块进行更换即可，工作效率极高，通用性的增强为企业节约了大量的成本。 2.5自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高，如果没有充足的电能供应就会影响生产效率，甚至由于停电造成数据的丢失等，因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应，使系统运行更流畅。 3结语 综上所述，机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高，在当前工业生产中具有较大的技术优势，相信随着科技的发展，机电一体化技术水平也会不断提高，为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢： 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文
机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用 自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里?以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场操作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。凹版印刷机位置控制及产品检测由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧/s 以下且可调。摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。本系统改进型中值滤波法。该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基(如强度、色度、饱和度等)来进行检测。根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：(1) 由像素计算矩形面积，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和饱和度(S )，然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直(纵向)相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。将该偏差信号送给伺服变频驱动单元，驱动交流伺服电机，使相应的套色修正辊ML上下移动来延长或缩短印料自上一单元印刷版辊到该单元印刷版辊的行程来动态修正。 在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。一般地说，首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：对IC表面印字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。 在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。 在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。 随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。从我个人的研究经验看，限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2. 如何让机器认知这个世界？这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统，但神经科学的发展目前只能做到了解和模拟大脑的一个局部，而不是整体（当然计算能力限制也是原因之一）。事实上，我们对人是如何对一个目标或场景进行认知的这一问题仍停留在定性描述而非定量描述上。 3. 机器视觉系统经常被人诟病的问题之一就是准确性。以十年前如火如荼的人脸识别算法为例，尽管一系列看似优秀的算法不断问世，但目前为止在非指定大规模样本库下进行人脸识别的准确率仍然无法满足实际应用的需求，因此无法取代指纹或虹膜等近距接触式生物特征识别方法。这一问题的出现并非偶然。因为目标越精细，越复杂，信息越大，则其模糊性和不确定性也越强。人类之所以能够较好的对人脸进行识别，其实也是以牺牲一定的准确性为代价的。而机器视觉在做的事情一方面想要借鉴人脑或人眼系统的灵感去处理复杂而庞大的信息流，另一方面又想摒除人脑在模式识别方面存在的精确性不足的缺陷。这显然是一种一厢情愿的做法。 综合以上三点，机器视觉的发展在短期内难有重大突破，当前的实用技术仍然还是会集中在特定性任务或特定性目标的识别算法的开发上。
计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习（ML）和深度学习（DL）等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢？ 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介绍了这种新兴技术将如何推动我们进入控制设计和工业物联网（IIoT）应用的下一个时代。