机器人感知智能 课件 第3、4章 机器人视觉感知、机器人接近觉感知.pptx

机器人感知智能第三章机器人视觉感知

3.1机器人视觉感知介绍定义机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。它涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据，实现对外界环境的感知与理解，进而执行复杂任务。组成机器人视觉系统主要由软件和硬件两部分组成。硬件方面包括视觉传感器、图像采集卡、计算机和机器人及其附属的通信和控制模块等。软件方面则包括图像处理软件和机器人控制软件，共同协作完成图像的采集、处理与分析，以及机器人的控制指令生成。

3.1.1机器人视觉感知概述-机器人视觉的族谱光学在机器人视觉中至关重要，光源选择需根据具体应用挑选，常见类型有LED环形光源、低角度光源和背光源。光学图像处理是对图像进行分析以达到特定结果的技术，而计算机视觉则侧重于模拟人类视觉功能，实现目标的识别、跟踪和测量。图像处理与计算机视觉图3.1机器人视觉的族谱

3.1.1机器人视觉感知概述-机器人视觉的族谱图形识别与机器学习机器视觉用于工业自动检测、过程控制和机器人导引，侧重工程应用，使用计算机视觉和图像处理技术。机器视觉机器人视觉结合光学、图像处理、信号处理和机器学习等技术，使机器人能感知理解环境，实现复杂任务。机器人视觉信号处理在机器人视觉中用于图像的预处理、增强和分析，以提取有用信息，常见技术包括滤波、变换和特征提取。信号处理机器学习通过算法使计算机模拟人类学习行为，提升性能，在机器人视觉中用于图形识别，增强系统智能化。

3.1.2机器人视觉感知系统的组成机器人视觉系统的硬件包括视觉传感器、图像采集卡、计算机和机器人模块，它们协同工作，使机器人能准确感知和响应环境。硬件系统机器人视觉系统的软件包括系统软件、视觉处理软件和机器人控制软件，共同确保系统的高效运行和精准控制。软件系统图3.2机器人视觉系统的硬件系统

3.1.2机器人视觉感知系统的组成-硬件系统光电传感器含单一光感元件，而视觉传感器能捕获高分辨率图像，并与内存中的基准图像对比分析，如邦纳工程公司的某些产品可达130万像素。视觉传感器图像采集卡图像采集卡负责模拟信号到数字信号的转换，支持多相机同时工作，具备硬件压缩功能，通过PCI接口传输压缩后的数字视频，确保实时采集处理。计算机＆机器人根据系统需求选择合适的计算机及其外设和机器人或机械手及其控制器，以满足视觉信息处理和机器人控制的需要。图3.3邦纳视觉传感器P40MNI

3.1.2机器人视觉感知系统的组成-软件系统计算机系统软件选用不同类型的计算机就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。计算机系统软件机器视觉处理软件通过计算输入图像数据得出结果，形式多样，涵盖专用和通用功能，主流软件包括OpenCV、Halcon、VisionPro、MATLAB、LabVIEW和eVision等。视觉处理软件CODESYS是一款付费的PLC软件开发工具，包括用于编程的DevelopmentSystem和运行在控制硬件上的RuntimeSystem，广泛应用于欧洲工业控制领域。机器人控制软件

3.1.2机器人视觉感知系统的分类单目视觉双目立体视觉多目视觉全景视觉混合视觉单目视觉系统成本低、易实现，但缺乏深度信息，适合物体识别和追踪；双目视觉系统通过两个摄像头利用三角测量获取深度信息，类似于人眼功能，广泛应用于机器人导航和三维重建；多目视觉系统增加额外摄像头，解决匹配多义性，提高深度信息的准确性，适用于高精度需求场景；全景视觉系统提供360度视野，适合无人机监控和安全监控等需要全方位感知的场合；混合视觉系统结合多种视觉系统的优势，提高感知的准确性和鲁棒性，适应更复杂环境，适用于多种应用场景。

3.1.3机器人视觉感知发展-国外机器人视觉自20世纪初提出，1959年首台工业机器人诞生后迅速发展。90年代以来，嵌入式视觉和半导体技术的进步推动了视觉传感器的广泛应用，如康耐视的In-Sight系列。深度学习的兴起进一步提升了目标识别与检测的性能。如今，机器人视觉在工业制造、医疗、农业、交通和安全监控等领域广泛应用，显著提高了效率和安全性。图3.4康耐视IN-SIGHT2000视觉传感器（产品图）图3.5KEYENCE基恩士IV-H2000MA图像识别传感器图3.6SIMATICVS120视觉传感器图3.7德国SICK公司的Inspector视觉传感器

3.1.3机器人视觉感知发展-国内1999年至2003年，中国机器视觉行业处于启蒙阶段，主要通过代理业务了解图像采集和传输，初步掌握图像品质判断。2004年至2007年，行业进入发展阶段，本土企业推出多种软硬件产品，如模拟接口和USB2.0相机及采集卡，在PCB、SMT和LCD检测等领域取得突破。自2008年起，行业