中国是工业机器人消费大国，工业机器人已经广泛应用于汽车制造、机械加工、电子电气、食品加工、物流等行业。自二十一世纪以来，机器人取得突飞猛进的发展，新技术不断应用于生产中，机器人的发展情况也在一定程度上反映了一个国家的自动化水平及科技发达程度。随着经济的发展、劳动力成本的提高、生产规模的扩大以及生产环境的复杂化，越来越多的企业工厂选择使用机器人代替人工进行工业生产活动，因此，研制更加智能化、信息化、高精度、高可靠性的自动化系统显得尤为重要，这将有利于提升工作效率、削减生产成本，从而推动制造业的转型发展。

国外很多公司和研究机构已经推出了成熟的计算机视觉系统软件，例如N1公司视觉软件、OpenCV算法库，用于科学研究和工业生产实际应用。美国、德国、日本、瑞典等工业技术及其发达的国家，已经将机器视觉技术应用到各个领域，在工业、医疗器械、军事领域都大展身手。

国内对机器视觉的研究起步较晚，但在国家政策支持下，许多高校和企业纷纷投入优秀资源研究，发展速度很快并取得了很多不错的科技成果。现阶段，国内一般将机器视觉技术应用于工业生产中的目标工件的检测与定位。

机器视觉是机器人进行工业检测、目标识别、工件定位、物体跟踪、机器人导航等领域的关键技术，具有非接触、精度高、灵活可靠、环境适应好的优点。机器视觉使用摄像机采集场景图像，并通过数字图像处理与分析，获取目标的特征及位置信息，并由此控制机械臂进行操作。这种处理过程能够广泛应用于流水线工件自动识别、零件无损检测、包裹分拣、焊缝测量等领域，能够有效地解决人工操作的劳动强度大、效率低和传统示教型工业机器人的环境依赖性强、功能单一、自动化程度低的缺点。

在传统的油管自动上料过程中，油管位置可能会发生偏移，这时就需要机器人准确地进行抓取，否则后续操作就不能正常的进行下去。

基于以上背景，本课题对基于机器视觉的油管定位抓取进行研究，建立机器视觉系统，使机器人能够识别和定位油管并进行抓取。在整个抓取过程中，对油管的定位是最关键的部分，直接影响到最后对油管抓取的准确性和精度，具有非常重要的研究价值。

2. 研究的基本内容与方案

本次课题基本内容是基于机器视觉系统对机器人进行控制以准确地对油管进行抓取。

整个油管抓取过程是：在机器人工作之前，先通过摄像机进行图像采集，并送到图像处理系统，以便确定油管的位置，从而实现利用视觉引导机器人准确地抓取油管。

基本原理是对油管进行识别定位，利用坐标变换得到空间位置，最后由机器人来完成抓取工作，系统需要具备两大处理单元，即图像处理模块和控制执行模块。

（1） 图像处理模块：是指通过工业摄像机对目标图像进行采集，然后经过图像处理单元对图像进行处理，将处理好的结果送给执行模块。