机器人的视觉一般包括哪三个过程？

机器人的视觉一般包括哪三个过程

工作原理机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能......接下来具体说说

什么是机器人视觉系统？机器人视觉工作原理

自动化集成系统配套服务商-日弘智能今天为大家讲讲什么是机器人视觉系统?机器人视觉工作原理。人们要想完成一系列的基础活动，如日常生活、工作中、学习培训就务必借助本身的器官，除脑之外，最重要的便是人们的眼睛了，(工业生产)智能机器人都不列外，要进行一切正常的生产制造每日任务，沒有一套健全的，优秀的视觉识别系统是难以想像的。

了解机器人视觉系统

一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

4、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

一、机器人视觉系统构成

视觉系统简单来说就可以用三个及*又相互联系的模块来概括：目标物图像的采集、图像的处理、指令的发出。

视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。

(一)机器人视觉系统的硬件设计

视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。

一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低，硬件质量的优劣，更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

(二)机器人视觉系统的软件设计

视觉系统的软件设计是一个复杂的课题，不仅要考虑到程序设计的最优化，还要考虑到算法的有效性，及其能否实现，在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。

视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高，以适应复杂的外部环境。

二、机器人视觉工作原理

机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。

具体过程如下：

三、实际应用

工业机器视觉难点在于精度和速度，要求都在毫米级，且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种。

1、食品安全监测

在流水化作业生产、产品质量检测方面，需要机器视觉观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。

2、制造业

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;

同时，在大批量工业生产过程中，人工视觉效率低且精度不高，机器视觉检测可以提高生产效率和生产的自动化程度，且易于实现信息集成。

3、太阳能、交通监控

太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。

在交通监控领域，可应用于车牌识别技术、图像分析技术，自动识别车牌，发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。

四、市场前景

传统制造业面临新的颠覆，转型升级将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇。而机器视觉作为自动化界高智能化产品，未来具有巨大的发展潜力。

中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。

机器人视觉系统分为哪几种，主要包括哪些关键技术？

机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉，人类视觉为人类提供了关于周围环境 最详细可靠的信息。

机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉，人类视觉为人类提供了关于周围环境 最详细可靠的信息。

人类视觉所具有的强大功能和完美的信息处理方式引起了智能研究者的极大兴趣，人们希望以生物视觉为蓝本研究一个人工视觉系统用于机器人中，期望机器人拥有类似人类感受环境的能力。机器人要对外部世界的信息进行感知，就要依靠各种传感器。就像人类一样，在机器人的众多感知传感器中，视觉系统提供了大部分机器人所需的外部相 界信息。因此视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。

依据视觉传感器的数量和特性，目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。

单目视觉

单目视觉系统只使用一个视觉传感器。单目视觉系统在成像过程中由于从三维客观世界投影到N维图像上，从而损失了深度信息，这是此类视觉系统的主要缺点( 尽管如此，单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小，在自主移动机器人中已得到广泛应用，如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时，单目视觉是其他类型视觉系统的基础，如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上，通过附加其他手段和措施而实现的。

双目立体视觉

双目视觉系统由两个摄像机组成，利用三角测量原理获得场景的深度信息，并且可以重建周围景物的三维形状和位置，类似人眼的体视功能，原理简单。双目视觉系统需要精确地知道两个摄像机之间的空间位置关系，而且场景环境的3D信息需要两 个摄像机从不同角度，同时拍摄同一场景的两幅图像，并进行复杂的匹配，才能准确得到 立体视觉系统能够比较准确地恢复视觉场景的三维信息，在移动机器人定位导航、避障和地图构建等方面得到了广泛的应用用。然而，立体视觉系统的难点是对应点匹配的问题，该问题在很大程度上制约着立体视觉在机器人领域的应用前景。

多目视觉系统

多目视觉系统采用三个或三个以上摄像机，三目视觉系统居多，主要用来解决又目立体视觉系统中匹配多义性的问题，提高匹配精度。多目视觉系统最早由莫拉维克研究，他为"Stanford Cart"研制的视觉导航系统采用单个摄像机的“滑动

立体视觉”来实现，雅西达提出了三目立体视觉系统解决对应点匹配的问题，真正突破了《目立体视觉系统的局限，并指出以边界点作为匹配特征的三目视觉系统中，其三元的配的准确率比较高，艾雅湜提出了用多边形近似宕的边界点段作为特征的三目匹配算法，并用到移动机器人中，取得了较好的效果，三目视觉系统的优点是充分利用了第三个摄像机的信息，减少了错误匹配，解决了双目视觉系统匹配的多义性，提高了定位精度，但三目视觉系统要合理安置三个摄像机的相对位置，其结构配置比双目视觉系统更烦琐，而且匹配算法更复杂需要 消耗更多的时间，实时性更差

全景视觉

全景视觉系统是具有较大水平视场的多方向成像系统，突出的优点是有较大的视场，可以达到360度，这是其他常规镜头无法比拟的，全景视觉系统可以通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。图像拼接的方法使用单个或多个相机旋转，对场景进行大角度扫描，获取不同方向上连续的多帧图像，再用拼接技术得到全景图。折反射全景视觉系统由CCD摄像机、折反射光学元件等组成，利用反射镜成像原理，可以观察360度场景，成像速度快，能达到实时要求，具有十分重要的应用前景，可以应用在机器人导航中。全景视觉系统本质上也是一种单目视觉系统，也无法得到场景的深度信息。其另一个特点是获取的图像分辨率较低，并且图像存在很大的畸变，从而会影响图像处理的稳定性和精度。在进行图像处理时首先需要根据成像模型对畸变图像进行校正，这种较正过程不但会影响视觉系统的实时性，而且还会造成信息的损失。另外这种视觉系统对全景反射镜的加工精度要求很多，若双曲反射镜面的精度达不到要求，利用理想模型对图像校正则会存在较大偏差。

混合视觉系统

混合视觉系统吸收各种视觉系统的优点，采用两种或两种以上的视觉系统组成复合视觉系统，多采用单目或双目视觉系统，同时配备其他视觉系统。全景视觉系统由球面反射系统组成，其中全景视觉系统提供大视角的环境信息，双目立体视觉系统和激光测距仪检测近距离的障碍物，清化大学的朱志刚使用一个摄像机研制了多尺度视觉传感系统POST,实现了双目注视、全方位环视和左右两侧的时代全景成像，为机器人提供了导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视场范围大的优点，同时又具备双目视觉系统精度高的长处，但是该类系统配置复杂，费用比较高。

机器视觉的工作原理及流程

工作原理

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

采用机器视觉设备就是用机器替代人眼完成检测，具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像，而这个采集的过程可以说是机器视觉最为重要的一个环节了，因为要将被采集器件需要检测的特征全部都体现出来，所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数，确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整。

当然这个时候是模拟量，然后利用专业的图像处理软件将模拟信号**为数字信号；再对其进行运算，抽取目标的待检测特征，比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等；输出结果，反馈到机械端对于器件进行分检，将不合格器件挑选出来。

一般来说，机器视觉设备工作原理就是把机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。

工作流程

1、首先通过工件定位检测器检测物体是否在移动或靠近相机系统的视场中心。如果在该范围内，则将触发脉冲信号发送到图像采集部分。

2、图像获取部分根据设计人员预先设置的步骤和延迟，将启动脉冲发送到相机和照明系统。

3、照相机停止当前扫描并重新开始新的帧扫描，或者照相机在开始脉冲到达之前处于等待状态，并在开始脉冲到达之后开始帧扫描。

4、如果采用的策略是曝光策略，则应在相机开始新的帧扫描之前打开曝光机制，并可以根据使用要求预先设置曝光时间。

5、如果使用曝光策略，则需要使用另一个启动脉冲来打开照明，灯光的开启时间应与相机的曝光时间匹配。

6、照相机曝光后，正式开始扫描和输出一帧图像。

7、图像获取部分接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或直接接收由摄像机数字化的数字视频数据。

8、图像获取部分将数字图像信息存储在缓冲器，处理器或计算机存储器中，以进行图像处理和显示。

9、处理器或计算机处理，分析和识别图像以获得测量结果或逻辑控制值。

10、根据计算机给出的处理结果，控制流水线的运动，执行定位并纠正运动中的误差。

以上就是机器人的视觉一般包括哪三个过程？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！