（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，负责视觉图像的采集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说，数字相机是比较理想的选择，视觉检测怎么样，其中维视图像的MV-EM/E系列工业相机提供了接口丰富的开发包函数，分辨率、帧率等覆盖面广，通用性及稳定性好，所以是我们推荐的主要选择。

（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，计算机通过图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，视觉检测厂商，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，视觉检测的价格，后控制的末端执行机构，调整机器人的位姿。

（2）       控制执行模块：其一般是指将中间单元得到的信号转换为动作信号来控制各个机器人的关节使之进行动作。若通过PLC程序控制，就是通过低压电器来控制步进电机来完成相应的动作运转。

  机器视觉定位系统总体结构采用“PC机+图像处理模块+控制执行模块”的机构。理想的硬件是机器视觉的基础，

图像传感器（CCD或CMOS）用来完成目标物体拍摄的触发；图像采集卡是对传感器送达的信号进行对拍摄的图像的存储工作。然后计算机处理软件对得到的图片进行图像处理，这一步骤在主运算中完成，包括图像信息的提取、工件种类、尺寸、位置等信息。检测系统中的照明系统、拍摄系统、处理系统、执行系统都起着很关键的作用。

实验室做过一个并联机器人结合工业相机的相对简单的视觉分拣实验平台，主要完成对不同种类物体的分拣操作。工程上的调试往往更加复杂，要考虑视觉坐标和机械手用户坐标间的转换，传送带的速度和相机采集频率间的关系，的是图像识别的成功与否。我们预先训练了几种模板，盐城视觉检测，采集到图像信息后通过模板匹配的方式确定视觉坐标下不同种类工件的坐标信息，转换成机械手可以理解的用户坐标信息，完成抓取，再根据类别信息放置在预先设置好的位置处。

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