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，形状检测怎么样，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，上海形状检测，再根据类别信息放置在预先设置好的位置处。

这样，视觉定位系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，形状检测好不好，能够快速准确地识别出物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，后控制的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了传统机器人的定位精度。

基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。

　　整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。

是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的位置。



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