機器人視覺系統組成

   在人的日常工作、學習中，眼睛起著至關重要的作用。這對于工業機器人也不例外，要完成正常生產任務，沒有一套完善的視覺系統是做不到的。那么如何設計工業機器人的視覺系統呢？機器視覺系統組成是什么呢？

   機器人研究的重要點就是：導航定位、路徑規劃、避障、多傳感器融合。定位技術有幾種，不關心，只關心視覺的。視覺技術用到“眼睛”可以分為：單目，雙目，多目、RGB-D，后三種可以使圖像有深度，這些眼睛亦可稱為VO（視覺里程計：單目or立體），維基百科給出的介紹：在機器人和計算機視覺問題中，視覺里程計就是一個通過分析處理相關圖像序列來確定機器人的位置和姿態。

 

   當今,由于數字圖像處理和計算機視覺技術的迅速發展,越來越多的研究者采用攝像機作為全自主用移動機器人的感知傳感器。這主要是因為原來的超聲或紅外傳感器感知信息量有限,魯棒性差,而視覺系統則可以彌補這些缺點。而現實世界是三維的，而投射于攝像鏡頭（CCD/CMOS）上的圖像則是二維的，視覺處理的目的就是要從感知到的二維圖像中提取有關的三維世界信息。

 

   系統基本組成：CCD、PCI、PC及其外設等。CCD/CMOS

   一行硅成像元素，在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉移器件，通過電荷的依次轉移，將多個象素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。

 

   視頻數字信號處理器：圖像信號一般是二維信號，一幅圖像通常由512×512個像素組成(當然有時也有256×256，或者1024×1024個像素)，每個像素有256級灰度，或者是3×8bit，紅黃蘭16M種顏色，一幅圖像就有256KB或者768KB(對于彩色)個數據。為了完成視覺處理的傳感、預處理、分割、描述、識別和解釋，上述前幾項主要完成的數學運算可歸納為：

 

(1)點處理常用于對比度增強、密度非線性較正、閾值處理、偽彩色處理等。每個像素的輸入數據經過一定關系映射成像素的輸出數據，例如對數變換可實現暗區對比度擴張。

 

(2)二維卷積的運算常用于圖像平滑、尖銳化、輪廓增強、空間濾波、標準模板匹配計算等。若用M×M卷積核矩陣對整幅圖像進行卷積時，要得到每個像素的輸出結果就需要作M2次乘法和(M2-1)次加法，由于圖像像素一般很多，即使用較小的卷積和，也需要進行大量的乘加運算和訪問存儲器。

 

(3)二維正交變換常用二維正交變換有FFT、Walsh、Haar和K-L變換等，常用于圖像增強、復原、二維濾波、數據壓縮等。

 

(4)坐標變換常用于圖像的放大縮小、旋轉、移動、配準、幾何校正和由攝影值重建圖像等。

 

(5)統計量計算如計算密度直方圖分布、平均值和協方差矩陣等。在進行直方圖均衡器化、面積計算、分類和K-L變換時，常常要進行這些統計量計算。

 

   視覺導航定位系統的工作原理：簡單說來就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。

   德諾機電（蘇州工業園區）有限公司來自新加坡，2002年11月正式成立于蘇州工業園區，在上海也設有分公司。公司主要從事工廠非標自動化生產線的設計、制造、安裝、調試及其周邊的配套服務。