工业机器人视觉伺服控制技术：从标定到目标跟踪

"本文主要研究视觉伺服在工业机器人控制中的应用，探讨了手眼协动技术，涵盖了相机标定、图像处理、目标检测、视觉伺服系统实现以及动态目标跟踪等关键环节。" 第一章介绍了视觉伺服控制技术在工业机器人领域的意义和市场需求。视觉伺服在自动化生产和精密操作中具有广泛的应用前景，而工业机器人市场的发展需求日益增长。国内外的研究现状表明，视觉伺服控制系统的研究在不断进步，国内外的研究趋势各有特点，国外侧重于理论和技术的深入，国内则在努力追赶并结合实际应用场景进行创新。 第二章阐述了工业相机的成像模型和标定方法。相机标定是视觉伺服的基础，包括直接线性变换(DLT)法和张正友法，这两种方法分别用于确定相机的内在和外在参数，从而将像素坐标转换为真实世界坐标。通过实验分析和对比，选择合适的标定方法以提高定位精度。 第三章详细讨论了图像处理和目标检测技术。从图像采集开始，通过灰度直方图分析图像特性，进而进行图像分割和边缘检测，包括灰度阈值法和多种边缘检测算法。通过对静态目标的边缘检测实验，提取目标特征并进行匹配，为后续的机器人控制提供精确的目标信息。 第四章重点在于工业机器人视觉伺服系统的构建。手眼协调是机器人视觉控制的关键，硬件和软件部分的设计与集成是系统的核心。通过建立视觉控制器模型，利用图像雅可比矩阵进行视觉反馈控制，开发上位机控制界面，实现了视觉伺服控制。 第五章探讨了工业机器人对曲线运动目标的跟踪与拾取。通过垫圈模板的特征匹配，设计了针对不同运动特性的目标跟踪算法，如匀速、匀加速和匀速率转弯的模型，以适应动态工作环境中的目标捕捉。 本文深入研究了视觉伺服在工业机器人控制中的关键技术，为实际应用提供了理论基础和技术支持，对于提升工业机器人在复杂任务中的精度和效率有着重要的实践意义。