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我国的视觉机器人发展相对国外比较缓慢，真正开始研发开始于上世纪80年代末期，_开始是在科研能力上借助他人的成果进行模拟，随着改革开放的实施，引入了相当多的国外人才，这些为视觉机器人的发展奠定了基础[1]。目前我国的视觉机器人还处于研发阶段，在一些高校和企业中有不少的研究成果，但是在市场生产和应用中还没有一套真正属于自己的系统。
在我国，虽然对于不同领域的机器人已经开始推广应用，但很多都是在国外研究的基础上加以改进或进行二次开发，总体的研究水平仍和国外存在一定的差距,视觉机器人更是处在研究的初级阶段，因此，对于视觉机器人的研究、开发和使用具有重要的意义。
本文研究的意义在于从“机器换人”的思想角度出发，将视觉与工业机器人相结合起来应用于加工中心上下料系统，以此来适应对多样化工件的加工，为了满足不同环境下的生产工作，把视觉传感器置于机器人末端执行器部位，实现随动和实时分析，从而提高生产效率和灵活性，为工人减轻工作压力，同时推动工业自动化发展。
1整体的结构设计
为了实现通过视觉引导机器人完成工件的上下料过程，首先需要图像传感器先获取到由传送带传输过来的工件的位置,然后通过对图像的处理分析，得到工件的形状和准确位置，通过笛卡尔坐标系的转换矩阵，获取工件在世界坐标系下的位置,再通过机械手的控制系统来实现机械手的抓取工作。
其中，传输系统主要包括传送带装置；图像处理系统主要包括补偿光源，图像传感器以及负责图像分析的计算机算法技术;机械手系统主要包括机械手本身，与之相匹配的控制柜，和负责抓取工件的夹具;为了满足不同种类的工件，末端夹具采用了快换装置,方便替换不同夹具来抓取工件。具体布局如图1所示。
2视觉工作原理及摄像机的标定
2.1视觉工作原理
通过对视觉系统的研究可以让机器人能够像人一样“看”清对象，并了解作业对象，对被加工对象有比较直观的认识，从而更好的适应多变的工作环境。计算机的视觉定位是根据“寻位-加工”的方法实施的，其中“寻位”是模仿人去识别感兴工件在空间中的相关信息,通过计算系统建立仿生视觉模型进行相关的计算和处理。
计算机的视觉系统包括工件状态的捕获和对图像的计算，根据得到的结果完成信息的传输。其中图像的获取主要包括光照的补偿、ccd相机和配套的镜头等设备；图像的分析处理一般是通过相关的算法在软件中完成;结果的显示是通过显示设备显示经过处理后的特征图像。信息的传输是把得到的位姿信息传送给相关的执行设备，终完成动作的实现。
目前的视觉研究中，双目视觉的研究过程存在空间匹配难、可视区域小等特点，在单目视觉中却不需要考虑这些,而且单目视觉相比立体视觉的标定步骤少，结构的设计也不繁琐。单目视觉定位的方式有:几何光学法、几何形状约束法、辅助棒间接测量法、激光辅助测距法等。因为视觉传感器在结构上受到一定的限制,所以上述大多数方法只有在对固定的被测物体进行近距离成像的条件下才会有效。而且单目视觉定位系统不用考虑双目摄像机之间距离的约束，所以在实际的工作坏境中适用性更好。
视觉定位系统完成上下料工作过程图如图2所示。
2.2摄像机的标定
对相机进行标定是机器视觉作业中非常必要的问题，
这是获取相机几何参数的过程。从拍摄的图像出发，计算物体的相关信息并重建物理模型，物体和图像之前的关系是由相机的内外参数联合决定的。对相机进行标定的步骤就是寻找图像和物体的对应关系的过程。相机的内部参数是指决定了相机的理想成像和实际成像之间对应关系的相关信息;相机的外部参数主要包括相关的变换矩阵[2]。 图2视觉引导系统工作流程固
目前存在的相机标定技术根据方法不同主要分为三种:第一种是传统的相机标定法;第二种是主动视觉相机标定法;第三种是相机的自标定法。传统的相机标定法是根据已知物体的形状和几何参数，通过相关的计算，得出相机的内外部参数，这种标定方式适用范围广，而且标定的精确度高，但标定步骤繁琐；主动视觉相机标定法需要先取得某些动态参数，通常能够进行线性运算，有较高的鲁棒性，但不适用于相机动态参数未知的情况;相机的自标定法是通过多个图像之间存在的某种关联进行标定，虽然比较灵活，但该方法是非线性标定，而且它的鲁棒性不好。
在进行相机标定之前，还需要先研究相机的成像模型，一般选用理想的针孔模型为例，这也是相机成像模型中的成像方式，如图3所示。
因为图像处理的终目的是要获取感兴对象的形状和位姿，所以建立了如图3所示的相关坐标系。
① 像素坐标系(〇uv):它是用于描述像素位置所使用的坐标系。相机获取的图像终是以mxn形式的数组进行存储的，像素的数值在图像上表现为该点的亮度，像素坐标系的建立如图中所示。
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结束语：
本文首先设计出了由视觉引导的加工中心上下料系统整体结构,然后根据摄像机的工作原理，对选用的摄像机进行标定,通过计算机对图像进行相关的处理，终得到工件在工作环境中的具体位姿,终引导机器人完成工件的上下料工作。