毕业设计（论文）机器人视觉伺服控制中的目标识别.

1、毕 业 设 计(论文)专 业： 学 号： 学生姓名： 所属学院： 指导教师： 2010年 6月中国民航大学本科生毕业设计(论文)机器人视觉伺服控制中的目标识别Target identification of vision robot servo-control 专 业：学生姓名： 学 号：学 院：指导教师： 2010 年 6月创见性声明本人声明：所呈交的毕业论文是本人在指导教师的指导下进行的工作和取得的成果，论文中所引用的他人已经发表或撰写过的研究成果，均加以特别标注并在此表示致谢。与我一同工作的同志对本论文所做的任何贡献也已在论文中作了明确的说明并表示谢意。毕业论文作者签名： 签字日期： 年 月 日本科毕业设计（论文）版权使用授权书本毕业设计（论文）作者完全了解中国民航大学有关保留、使用毕业设计（论文）的规定。特授权中国民航大学可以将毕业设计（论文）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交毕业设计（论文）的复印件和磁盘。（保密的毕业论文在解密后适用本授权说明）毕业论文作者签名： 指导教师签名：签

2、字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日摘 要为了实现四自由度机器人GRB-400机器人的准确抓取控制，本文进行基于视觉反馈的机器人伺服控制系统研究。首先进行了视觉图像处理研究，由机器人平台正上方的摄像头捕获图像，采用中值滤波的方法进行图像滤波，直方图方法对图像进行增强，canny法对图像边缘检测和二值法图像分割，完成图像的预处理。其次对处理后的图像进行目标识别，提取图像特征，采用模板匹配的方法识别出目标工件。最后识别出的工件进行标定，图像中目标工件的位置决定了它在空间的位置。而对于分割后的二值图像，目标工件的中心位置与目标工件的质心相同，根据坐标计算公式求得质心位置坐标和角度值。由摄像头的线性模型标定目标工件的三维位姿，将结果反馈给执行模块，从而驱动关节正确运动，执行抓取工件操作。实验结果表明，所选择的算法简单实用，达到了预期的效果。关键词：工业机器人 图像处理 目标识别 摄像头标定ABSTRACT In order to realize the accurate capture control of four degrees-of-freedom robot GRB-400 ,

3、 this article carries on the servocontrol research of robot based on the visual feedback. First of all, the camera at the top of robot is used to capture images for the research of visual image processing,.With the method of median filtering, image filtering, image enhancement histogram method, canny edge detection method and the binary image segmentation,it complete the image preprocessing. Second, recognize the processed image ,find out image feature extraction. Use matching method to identify

4、 target workpiece. Finally ,distinguishde the work piece is carried on the demarcation,. The goal work piece positionin the image has decided it in the spatial position.But the division two value image, the goal work pieces central place and the goal work pieces center of mass are the same, obtains the center of mass position data and the angle value according to the coordinate formula.Through cameras linear model spotting work piece three dimensional pose, result feedback for executive module,

5、thus actuates the joint correct movement, execution capture work piece operation. Experimental results show that the choice of algorithm is practical,getting the desired results. Key Words：industrial robot image processing target recognition servo control目 录第1章 绪论1课题发展现状1课题目的2课题内容2第2章 机器人视觉反馈中的图像处理3图像增强3直方图增强32.1.2 直方图均化4对比度增强4图像滤波6邻域平均法原理6中值滤波6边缘检测7微分算子法7拉普拉斯高斯算子82.3.3 canny法9图像分割10灰度门限法11图像分割的方法11本实验中的图像处理过程12本章小结13第3章 图像目标识别14图像目标识别类型14图像目标识别的过程14图像目标识别的方法15图像目标识别的常用方法15图像目标识别的方法15图像的不变矩匹配17矩

6、的概念17矩的有关变换20图像的不变矩特征表示22目标识别实验23本章小结24第4章 基于图像反馈的机器人视觉定位25系统标定概述25摄像机标定25标定的原理264.3 GRB-400机器人运动学分析27坐标空间定义28求解运动学逆解的方法29摄像机成像模型34视觉系统需标定的参数及方法35坐标变换原理354.5.2 机器人臂抓取364.6 本章小结36结 论38参考文献39致 谢40附录A：程序清单41附录B：外文翻译资料46第1章 绪论1.1 课题发展现状 智能机器人是工业机器人从无智能发展到有智能，从低智能发展到高智能的产物。它的智能特征就在于它具有与外部世界、对象、环境和人相互协调的工作机能。在这方面，视觉、接机器人视觉是模拟人类视觉在机器人上的体现，所以机器人视觉被认为是机器人最重要的感觉能力。机器视觉一般定义为自动获取分析图像得到描述一个景物或控制某种动作的数据，其本质是使计算机具有从单幅或系列二维图像阵列认知周围环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知周围物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、识别与理解。它是一个综合性学科，它涉及数学分

7、析、图像处理、图像理解、模式识别以及计算机硬件知识等。视觉伺服(Visual Servoing)和一般意义上的机器视觉有所不同，它是利用视觉传感器获取的图像作为反馈信息构造机器人的闭环反馈控制。机器人视觉伺服的实质是利用机器视觉的原理，从直接得到的图像反馈信息中快速进行图像处理，在尽量短的时间内给出反馈信息，参与控制决策的产生，构成机器人闭环控制系统，带有视觉的机器人对外部环境变化的适应能力增强，也使机器人的应用领域得到扩大。因而使用视觉来提高机器的智能水平，具有重要的现实意义和研究价值。近觉、触觉和力觉具有重要作用，视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。视觉引导是机器人对物体识别与定位的应用领域中一个重要问题。对于工作在特殊环境下的机器人来说，为了完成对目标物体的操作即“识别抓取放置”动作，对目标物体定位信息的获取是必要的。首先，机器人必须从背景中识别标物体；其次，机器人必须知道目标物体的位姿，以保证机器人准确地抓取；最后是必须知道物体被操作后的目标位姿，以保证机器人准确地完成任务。在传统的工业机器人应用场合，机器人只是按照固定的程序进行操作，物体的初始位姿和终止位姿是事先规定的。

8、当机器人工作环境发生变化或者目标物体发生变化甚至环境条件未知时，带有传统传感器的机器人控制系统就显现许多局限性，甚至无法准确完成预先给定的任务，对机器人引入视觉装置，一方面使得机器人可以模仿人类的视觉能力来感知外部环境，二是它能够实现无接触位姿测量，第三它在一定程度上提高了机器人智能化和机器人自适应、自学习的能力。对于机器人视觉技术，我们的主要任务是为机器人建造视觉系统。如同人类视觉系统的作用一样，机器人视觉系统将赋予机器人一种高级感觉机构，使得机器人能以智能和灵活的方式去对周围的环境做出反应。由于对机器人系统应用领域不断提出更高的要求，机器人视觉将越来越复杂。总之，机器人向智能化、类人化、多功能集成化发展是当前机器人发展的一个重要趋势，而机器人视觉伺服控制是智能机器人的一项关键技术。1.2 课题目的本课题以工业机器人识别、抓取为应用背景，利用单目视觉伺服系统来研究机器人的视觉伺服控制问题。1.3 课题内容主要针对机器人对目标的识别和定位，通过摄像头摄取图像，经过图像处理和伺服控制，实现机器人通过视觉对目标的识别和定位。主要内容：在机器人视觉伺服系统中，图像的实时采集与预处理。简单介绍了成像的原理以及图像预处理的方法和处理过程，针对具体目标物体，较详细地研究了图像分割技术和各种图像边缘检测方法，通过比较研究和分析，选择了合适的边缘检测方法。摄像机标定技术研究和视觉机器人视觉伺服控制系统。在对GBR-400机器人运动学、运动学反解、轨迹规划等分析的基础上，利用视觉信息完成了机器人对单目标物体的识别抓取实验研究以及对多目标物体的识别、选择和抓取。第2章 机器人视觉反馈中的图像处理 本章主要研究了机器人视觉伺服中图像处理算法:图像增强、图像滤波、和边缘检测和图像分割。其中在图像增强过程中，对所得图像的灰度进行了调整。在图像滤波研究中研究了基本图像滤波算法，中值滤波算法的结果比较让人满意。在目标识别中，主要研究了基于图像矩的目标检测方法，应用了边缘检测技术，对各种边缘检测算法都进行了比较研究。本章为后面的目标图像特征提取与视觉信息反馈计算奠定了基础。2.1 图像增强像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法

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