[发明专利]视觉识别工业机器人

说明书

所属技术领域

机器人和图像处理一体化，利用计算机和摄影机模拟人的视觉功能，代替人工作业提高工作效率和生产自动化。

背景技术

目前，机器视觉已广泛应用在电子、航天、汽车、食品、包装、制药等领域。工业分拣是其中备受关注的领域之一。

传统生产线上，机器人的所有动作和摆放位置需要进行严格的预先设定。一旦环境产生变动，机器人的运动将严重偏离设定，产生很大的抓取误差，无法满足大批量的高速生产。而将机器视觉运用其中的分拣系统有着高度的精确度和速度，且充分考虑工业现场的可靠性，是以往的技术无法匹敌的。

机器视觉自起步到现在短短几十年时间，已从实验室走向了实际应用，且在各个领域得到了长足的发展。例如，苏伊士运河大学开发了一种基于视觉技术的分拣土豆系统；众为兴SCARA公司开发的四轴机器人可分拣、搬运一些较小的规则工件；德国VMT公司开发了具有对冲压上料元件定位及位置调整基于图像处理机器人搬运系统等。全球视觉市场以每年8.8％的增长速度在增长。在中国，机器视觉也有了一定的发展，很多人提出了各种基于机器视觉的系统研究，如基于机器视觉的印刷电路板检测，基于机器视觉的流体速度量化研究，基于机器视觉的硬币图像识别，基于机器视觉的印刷品缺陷识别等。

随着学术研究成果的积累，机器视觉已成为一门独立学科。且随着计算机技术的高速发展，机器视觉系统的成本大大降低。有了理论基础和广阔的应用前景，机器视觉的未来发展十分光明。但由于理论和实际无法完全匹配，机器视觉的发展仍有许多局限性。现阶段的研究很多缺乏坚实的理论指导，更多的是实验性的。因此，机器视觉仍然需要大量的人力、物力的投入。

发明内容

本发明主要是应用工业流水线智能化控制领域，特别是在人工作业效率较低或人工视觉无法达到的环境，代替人工作业，以提高工作效率和实现生产自动化。采用嵌入式视觉系统，包括图像获取、预处理、特征提取和匹配等部分。

本发明提供的技术方案是，采用目标标定；图像处理-模块匹配及轮廓识别；数字信号处理-利用数字图像处理的基本理论和图像跟踪的基本方法，实现图像分割、图像匹配、质心跟踪、波门跟踪、相关算法等内容；嵌入式系统。

本发明的有益效果是：利用嵌入式系统作为主要处理控制中心代替典型的机器视觉系统由计算机的控制，实现工业流行线智能化控制。有效降低了系统成本，提高系统运行效率，且安装方便、配置灵活、携带方便。

在嵌入式视觉系统上实现整个机器视觉检测系统，包括图像获取，预处理，特征提取和匹配等部分。在图像获取中，考虑到实际工业流水线自动化控制的工业成本控制问题，拟采用灰度图像。对于图像的预处理，我们拟采用小波变换等方法根据图像中出现的不同的噪音类别来进行降噪。而对于预处理后的图像，拟基于Canny算法进行特征提取从而得到我们所需要的特征点信息。