在談論日益流行的工業(yè)4.0和智能制造主題時，無論如何，機器人都是不可避免的問題。機器人的智能程度會影響整個行業(yè)的發(fā)展。傳統(tǒng)的機器人只能在定義良好的結構化環(huán)境中執(zhí)行某些命令動作，并且缺乏識別和響應環(huán)境的能力，這嚴重限制了機器人的應用。借助機器人視覺控件，您無需進行預教學或離線編程工業(yè)機器人的運動軌跡，從而可以節(jié)省大量編程時間，并提高生產(chǎn)效率和加工質(zhì)量。 這是標題中提到的基于機器視覺的工業(yè)機器人視覺引導技術。

典型的機器人視覺定位系統(tǒng)由安裝在鉸接式機器人邊緣的單個攝像頭組成，因此在攝像頭圖像中可以看到工件。該系統(tǒng)包括照相機系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。

（1）攝像頭系統(tǒng)：由一臺攝像頭和一臺計算機（包括圖像采集卡）組成，負責視覺圖像收集和機器視覺算法。數(shù)碼相機是當前行業(yè)技術發(fā)展水平的理想選擇。其中，MV-EM / E系列工業(yè)相機提供了豐富的界面開發(fā)包功能，廣泛的分辨率，幀速率等，以及多功能性。并且由于其良好的穩(wěn)定性。

（2）控制系統(tǒng)：由計算機和控制箱組成，用于控制機器人邊緣的實際位置。用CCD相機拍攝工作區(qū)。該計算機使用圖像識別方法來提取跟蹤特征，執(zhí)行數(shù)據(jù)識別和計算以及逆運動學以捕獲機器人中每個關節(jié)的位置誤差。它控制高精度末端執(zhí)行器并調(diào)整機器人。姿勢。

下面，讓我們詳細分析視覺引導機器人的工作原理。首先，使用CCD攝像機（包括鏡頭之類的圖像捕獲設備）將視頻信號輸入到計算機，然后軟件快速對其進行處理。處理過程如下：選擇要跟蹤的局部圖像。此步驟等效于離線學習，在圖像中建立坐標系并訓練系統(tǒng)以查找要跟蹤的內(nèi)容的過程。學習后，攝像機連續(xù)收集圖像，提取跟蹤功能，執(zhí)行數(shù)據(jù)識別和計算，并使用逆運動學為機器人的每個關節(jié)位置獲取給定值，并獲得高精度?？刂颇┒藞?zhí)行器以調(diào)整機器人的姿勢。

通過這種方式，視覺引導系統(tǒng)將基于區(qū)域的匹配和形狀特征識別相結合，以執(zhí)行數(shù)據(jù)識別和計算，從而快速而準確地識別出物體特征的邊界和中心。機器人視覺引導系統(tǒng)使用逆運動學來獲取機器人每個關節(jié)位置的旋轉角度。通過控制誤差，控制末端執(zhí)行器并調(diào)整機器人的姿勢，減少該誤差。這解決了機器人邊緣的實際位置遠離期望位置的問題，并提高了傳統(tǒng)機器人的定位精度。