本文摘要：当我们谈论日益热门的工业4.0、智能生产这些话题时，机器人是一个无论如何也绕行不出的问题。

当我们谈论日益热门的工业4.0、智能生产这些话题时，机器人是一个无论如何也绕行不出的问题。机器人的智能化程度影响着整个工业进化的进程，传统的机器人仅有能在严苛定义的结构化环境中继续执行预计指令动作，缺少对环境的感官与应变能力，这很大地容许了机器人的应用于。

利用机器人的视觉掌控，不必须预先对工业机器人的运动轨迹展开示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提升生产效率和加工质量。这就是我们标题中提及的，基于机器视觉的工业机器人定位技术。

这一技术在国内最先被应用于焊机器人对焊缝的追踪，而维视图像的视觉收集设备及图像处理软件，沦为行业内视觉引领的先驱和选用。　　　典型的机器人视觉定位系统包含如图1右图，在关节型机器人末端加装单个摄像机，使工件能几乎经常出现在摄像机的图像中。系统还包括摄像机系统和控制系统：　　(1)摄像机系统：由单个摄像机和计算机(还包括图像采集卡)构成，负责管理视觉图像的收集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说，数字相机是较为理想的自由选择，其中维视图像的MV-EM/E系列工业照相机获取了模块非常丰富的开发包函数，分辨率、帧亲率等覆盖面广，通用性及稳定性好，所以是我们引荐的首要自由选择。

　　(2)控制系统：由计算机和控制箱构成，用来掌控机器人末端的实际方位。经CCD摄像机对工作区展开摄制，计算机通过图像识别方法，萃取追踪特征，展开数据辨识和计算出来，通过逆运动学解法获得机器人各关节方位误差值，最后掌控高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。

　　　图1机器人视觉定位系统构成　　下面我们来详尽的解析一下视觉引领机器人的工作原理。首先，用于CCD摄像机(还包括镜头等图像收集设备)将视频信号输出计算机，并通过软件对其较慢处置。处置的过程是这样的：挑选被追踪物体的局部图像，该步骤相等于离线自学的过程，在图像中创建坐标系以及训练系统找寻追踪物。

自学完结后，照相机不时地收集图像，萃取追踪特征，展开数据辨识和计算出来，通过逆运动学解法获得机器人各关节方位等价值，最后掌控高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如下图右图。　　视觉定位系统软件流程图　　这样，视觉定位系统将基于区域的给定和形状特征辨识融合，展开数据辨识和计算出来，需要较慢精确地辨识出有物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学解法获得机器人各关节方位的转角误差，最后掌控高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿以避免此误差。从而解决问题了机器人末端实际方位与希望方位距离很远的问题，提高了传统机器人的定位精度。

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