视觉检测系统的软件设计
通常情况下图像处理的流程如图下图所示。首先需要通过标定系统所得到的系统内外参数和图像的畸变模型对图像进行校正和恢复，使其能够反映工件表面的实际情况。其次，在视觉测量精度要求不高的情况下，可以直接在图像采集过程所得到的原始图像的基础上进行测量；而在本系统中，对测量的精度要求较高，所以需要对原始图像进行滤波和增强等预处理㈣。最后就是对图像中关注的特征进行定位，进而测量所需要的特征量，这是整个测量过程的核心。为了提高测量精度，本文先采用Sobel边缘检测算法进行粗定位，再采用亚像素特征定位方法进行细位。
基于机器视觉的工业机器人定位系统
本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。
视觉定位系统的组成
机器人视觉定位系统构成如图1所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。
系统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（包括图像采集卡）组成，污点划痕视觉检测，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；
（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；
经CCD摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，凹凸孔洞视觉检测，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。
视觉定位系统的工作原理
使用CCD摄像机和1394系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，玻璃表面视觉检测，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，图像卡不停地采集图像，视觉检测，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。
工作流程如图2所示。
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