论文部分内容阅读
摘要：在这个信息时代，为了满足人们的各种需求，促进了机器人的诞生。最初为了工业生产而发展起来的工业机器人。至今为止的AI机器人在各种行业急速发展。工业、农业、服务业等产业将使机器人向更智能化的方向发展，对机器人的研究也更为火热。机器人视觉伺服控制是机器人领域的重要研究方向之一，其研究对于工业生产、宇宙飞行领域的发展尤其重要。本文论述了机器人的发展趋势和现状，并探讨了机器人的视觉伺服系统，描述了串联六自由度机器人的坐标系问题和基于图像的机器人视觉伺服系统，分析机器人的未来发展。
关键词：机器人 ;工业机器人;视觉伺服系统;
机器人视觉伺服系统是机器视觉与机器人控制的有机结合。它是一个非线性强组合系统。其内容涉及图像处理、机器人和动态电影、控制理论等领域，随着摄像设备性能价格比、速度和信息处理计算机理论的提高，视觉服务具备了实用的技术条件，而相关的技术问题也成为当前研究的重点。
一、视觉伺服的定义
人类几乎都能用眼睛获得外部的信息。千百年来，人类梦想着能制造智能机。这样的智能机首先有人的眼睛功能，能认识和理解外部的世界。人的大脑中有很多参与视觉信息处理的组织，可以简单地处理很多视觉问题，但是视觉认识作为一个过程，人知道的东西很少，所以对于智能机的梦想一直很难实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，拥有视觉功能的智能机开始由人类制造，机械视觉学科和产业也开始形成。机器视觉是美国制造工程师协会、机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会的定义。
机器视觉系统是用于通过与光学装置非接触的传感器获得必要信息或控制机器人动作的装置。
二、机器人视觉的发展过程
20世纪60年代，机器人和计算机技术的发展开始研究具有视觉功能的机器人。然而，在这些研究中，机器人的视觉和效果是严格开放的。机器人视觉系统通过图像处理获得其目标位置，并计算机器的位移位置根据目标位置。在整个过程中，视觉系统曾经提供“提供”的信息，然后不再参与该过程。1973年，视觉系统应用于机器人控制。这段时间称为视觉反馈。“视觉仆人“视觉反馈的重要性仅在于：从视觉信息中提取反馈信号。视觉操作包括从视觉信号处理到机器人控制的整个过程。视觉操作反映了机器人视觉的搜索内容，并通过视觉反馈进行更全面的控制。
三、机器人控制视觉伺服系统的分类
目前，机器人伺服控制有以下分类方法：
1根据摄像机数量，可分为单视觉伺服系统、双视觉伺服系统和多视觉伺服系统。
独特的视觉系统只能接收二维水平图像，不能直接接收目标深度信息。多功能视觉伺服系统可以接收到信息丰富的多方向图像。然而，由于信息处理量大，摄像机数量多，很难保证系统的稳定性。目前，伺服视觉系统主要接管电视。
2摄像机定位后，分为机械手系统和固定摄像机系统。
理论上，人工视觉系统可以精确控制，但对系统缩放误差和机器人运动误差非常敏感。固定摄像机系统对机器人在胶片中的误差没有反应，但在同样的情况下，目标位置精度比手动系统要低，因此，规则的准确性相对较低。
根据机器人图像的空间位置和特点，将光学随动系统分为局部化光学伺服系统和光学随动系统基于图像的伺服系统。
在基于位置的视觉伺服系统中，对图像进行处理，以计算摄像机或机器人前的目标位置.校准摄像机、目标和机器人。控制过程中需要更改的设置转化为机器人关节的旋转角度，机器人关节的旋转由关节控制装置控制。
在基于图像的伺服系统中，误差控制信息是从目标图像属性和期望图像属性的差异中获得的.这种控制方法的主要问题是，如何创建操作矩阵，以及图像是二维的.计算图像的雅可比矩阵需要估计目标深度（三维信息）.深度估计一直是计算机感知中的难点。雅可比矩阵的计算方法包括公式管理法、公共定义法、推测法和学习法，后者可以在线推测，学习方法主要采用神经网络方法。
四、根据安装控制器关闭的机器人，光伺服系统可分为动态运动观察系统和直接视觉伺服系统。
设置用于稳定手臂的美国机器人的第一个美国内圈，计算摄像机速度或成像模块中位置的加速度，机器人安装控制器通过成像模块直接计算机器人手臂的移动，以控制装配。
1.视觉服务的未来研究将集中在以下几个方面：
在真实环境中快速稳定地获取图像功能是视觉伺服系统的一个重要问题。
由于图像处理中的信息量巨大，可编程器件技术的发展，通用硬件算法的最新方法以及信息处理速度的提高，可以鼓励对这一问题的研究。
2定义适用于机器人视觉系统的理论和软件
目前，通过伺服机器人系统获得的图像处理方法很多，与机器人的视觉系统没有直接关系这样可以减少任务完成后视觉服务的工作量，提高视觉伺服电机的性能。
机器人伺服系统采用三种不同的人工智能方法
3神经网络应用于机器人伺服系统，然而，许多智能化方法尚未完全适用于机器人伺服系统.目前的研究主要依靠数学建模和数学计算，而计算机的处理速度很难满足系统速度的要求，但为了满足人的功能，计算的数量很少。相反，人工智能用于减少数学计算.是否提出满足系统对速度的要求.
4伺服机器人的视觉系统采用了自动视觉技术
主动视觉是计算机视觉和机器视觉领域的一个研究热点，视觉系统能够主动感知环境，并根据一定的规则自动提取出所需的图像功能，解决了一般难以解决的问题。
5将视觉传感器与其他外部传感器组合
为了使机器人能够更全面地感知环境，特别是通过完成机器人签证系统中的信息并在机器人签证系统中添加多个传感器，可以克服机器人签证系统的一些困难。然而，机器人签证系统中的信息融合和冗余问题必须通过引入多个传感器来解决。
结论
近年来，机器人伺服技术得到了迅猛发展，机器人视觉在德国和国外得到了越来越多的应用。在未来，机器人伺服系统在机器人技术中扮演着重要的角色，机器人伺服系统在工业生产中的应用越来越广泛。
参考文献
[1]曹泓浩.工业机器人的应用现状及发展趋势[J].科技风，2019，（5）：145. DOI：10.19392/j.cnki.1671-7341.201905126.
[2]高冲.我国工业机器人现状及发展趋势研究[J].现代信息科技，2019，3（9）：148-149，152. DOI：10.3969/j.issn.2096-4706.2019.09.058.
[3]吳宏杰，张跃辉，迟晓丽，等.中国机器人的发展状况[J].电子制作，2013，（9）：243-243.
[4]任丽，刘忠翔，李开阳，等.工业机器人发展及应用研究[J].数码设计（上），2019，（4）：178-179.
[5]李彬.我国工业机器人发展现状与措施[J].科技经济市场，2017，（3）：194-195. DOI：10.3969/j.issn.1009-3788.2017.03.110.
关键词：机器人 ;工业机器人;视觉伺服系统;
机器人视觉伺服系统是机器视觉与机器人控制的有机结合。它是一个非线性强组合系统。其内容涉及图像处理、机器人和动态电影、控制理论等领域，随着摄像设备性能价格比、速度和信息处理计算机理论的提高，视觉服务具备了实用的技术条件，而相关的技术问题也成为当前研究的重点。
一、视觉伺服的定义
人类几乎都能用眼睛获得外部的信息。千百年来，人类梦想着能制造智能机。这样的智能机首先有人的眼睛功能，能认识和理解外部的世界。人的大脑中有很多参与视觉信息处理的组织，可以简单地处理很多视觉问题，但是视觉认识作为一个过程，人知道的东西很少，所以对于智能机的梦想一直很难实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，拥有视觉功能的智能机开始由人类制造，机械视觉学科和产业也开始形成。机器视觉是美国制造工程师协会、机器视觉分会和美国机器人工业协会的自动化视觉分会的定义。
机器视觉系统是用于通过与光学装置非接触的传感器获得必要信息或控制机器人动作的装置。
二、机器人视觉的发展过程
20世纪60年代，机器人和计算机技术的发展开始研究具有视觉功能的机器人。然而，在这些研究中，机器人的视觉和效果是严格开放的。机器人视觉系统通过图像处理获得其目标位置，并计算机器的位移位置根据目标位置。在整个过程中，视觉系统曾经提供“提供”的信息，然后不再参与该过程。1973年，视觉系统应用于机器人控制。这段时间称为视觉反馈。“视觉仆人“视觉反馈的重要性仅在于：从视觉信息中提取反馈信号。视觉操作包括从视觉信号处理到机器人控制的整个过程。视觉操作反映了机器人视觉的搜索内容，并通过视觉反馈进行更全面的控制。
三、机器人控制视觉伺服系统的分类
目前，机器人伺服控制有以下分类方法：
1根据摄像机数量，可分为单视觉伺服系统、双视觉伺服系统和多视觉伺服系统。
独特的视觉系统只能接收二维水平图像，不能直接接收目标深度信息。多功能视觉伺服系统可以接收到信息丰富的多方向图像。然而，由于信息处理量大，摄像机数量多，很难保证系统的稳定性。目前，伺服视觉系统主要接管电视。
2摄像机定位后，分为机械手系统和固定摄像机系统。
理论上，人工视觉系统可以精确控制，但对系统缩放误差和机器人运动误差非常敏感。固定摄像机系统对机器人在胶片中的误差没有反应，但在同样的情况下，目标位置精度比手动系统要低，因此，规则的准确性相对较低。
根据机器人图像的空间位置和特点，将光学随动系统分为局部化光学伺服系统和光学随动系统基于图像的伺服系统。
在基于位置的视觉伺服系统中，对图像进行处理，以计算摄像机或机器人前的目标位置.校准摄像机、目标和机器人。控制过程中需要更改的设置转化为机器人关节的旋转角度，机器人关节的旋转由关节控制装置控制。
在基于图像的伺服系统中，误差控制信息是从目标图像属性和期望图像属性的差异中获得的.这种控制方法的主要问题是，如何创建操作矩阵，以及图像是二维的.计算图像的雅可比矩阵需要估计目标深度（三维信息）.深度估计一直是计算机感知中的难点。雅可比矩阵的计算方法包括公式管理法、公共定义法、推测法和学习法，后者可以在线推测，学习方法主要采用神经网络方法。
四、根据安装控制器关闭的机器人，光伺服系统可分为动态运动观察系统和直接视觉伺服系统。
设置用于稳定手臂的美国机器人的第一个美国内圈，计算摄像机速度或成像模块中位置的加速度，机器人安装控制器通过成像模块直接计算机器人手臂的移动，以控制装配。
1.视觉服务的未来研究将集中在以下几个方面：
在真实环境中快速稳定地获取图像功能是视觉伺服系统的一个重要问题。
由于图像处理中的信息量巨大，可编程器件技术的发展，通用硬件算法的最新方法以及信息处理速度的提高，可以鼓励对这一问题的研究。
2定义适用于机器人视觉系统的理论和软件
目前，通过伺服机器人系统获得的图像处理方法很多，与机器人的视觉系统没有直接关系这样可以减少任务完成后视觉服务的工作量，提高视觉伺服电机的性能。
机器人伺服系统采用三种不同的人工智能方法
3神经网络应用于机器人伺服系统，然而，许多智能化方法尚未完全适用于机器人伺服系统.目前的研究主要依靠数学建模和数学计算，而计算机的处理速度很难满足系统速度的要求，但为了满足人的功能，计算的数量很少。相反，人工智能用于减少数学计算.是否提出满足系统对速度的要求.
4伺服机器人的视觉系统采用了自动视觉技术
主动视觉是计算机视觉和机器视觉领域的一个研究热点，视觉系统能够主动感知环境，并根据一定的规则自动提取出所需的图像功能，解决了一般难以解决的问题。
5将视觉传感器与其他外部传感器组合
为了使机器人能够更全面地感知环境，特别是通过完成机器人签证系统中的信息并在机器人签证系统中添加多个传感器，可以克服机器人签证系统的一些困难。然而，机器人签证系统中的信息融合和冗余问题必须通过引入多个传感器来解决。
结论
近年来，机器人伺服技术得到了迅猛发展，机器人视觉在德国和国外得到了越来越多的应用。在未来，机器人伺服系统在机器人技术中扮演着重要的角色，机器人伺服系统在工业生产中的应用越来越广泛。
参考文献
[1]曹泓浩.工业机器人的应用现状及发展趋势[J].科技风，2019，（5）：145. DOI：10.19392/j.cnki.1671-7341.201905126.
[2]高冲.我国工业机器人现状及发展趋势研究[J].现代信息科技，2019，3（9）：148-149，152. DOI：10.3969/j.issn.2096-4706.2019.09.058.
[3]吳宏杰，张跃辉，迟晓丽，等.中国机器人的发展状况[J].电子制作，2013，（9）：243-243.
[4]任丽，刘忠翔，李开阳，等.工业机器人发展及应用研究[J].数码设计（上），2019，（4）：178-179.
[5]李彬.我国工业机器人发展现状与措施[J].科技经济市场，2017，（3）：194-195. DOI：10.3969/j.issn.1009-3788.2017.03.110.