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摘 要

本文首先说明了视觉引导抓取的硬件组成，介绍了其中硬件设备的性能参数，分析了不同的相机硬件获取图像的方式以及各自的优缺点。简单说明了相机标定的目的和意义，根据相机的小孔成像原理和镜头会造成畸变的原因而选择使用棋盘格标定板来矫正畸变。在相机标定之前要将相机采集到的图像进行图像预处理操作，例如掩模操作、图像二值化、图像降噪处理等方式来降低外界光源的变化干扰，从而降低了目标定位算法的难度，可以更准确的获得中心点坐标。鉴于本文所使用的机械臂的局限性而使用了手眼标定法中的九点法和几何法给出了运动学逆解，并设计了相应的轨迹规划。最后，本文以不同颜色的木块作为抓取目标，实现了准确识别并抓取所需的木块并将其放到指定位置。

关键词：视觉引导，手眼标定，图像预处理

Research on grasping system of robot arm based on visual guidance

Abstract

At the beginning of this paper, the hardware components of visual guided capture are explained, the performance parameters of the hardware devices are introduced, and the advantages and disadvantages of different camera hardware for image acquisition are analyzed. The purpose and significance of camera calibration are briefly explained. According to the camera's pinhole imaging principle and the lens will cause distortion, the checkerboard calibration plate is chosen to correct the distortion. Before the camera calibration, we should carry out image preprocessing operations on the images collected by the camera, such as mask operation, image binarization, image noise reduction processing, etc. to reduce the change and interference of the external light source, and mask operation to reduce the change and interference of the external light source. Therefore, the difficulty of target location algorithm is reduced, the way to get the center point coordinates is more accurate and the corresponding trajectory planning is designed. In view of the limitation of the manipulator, the hand-eye calibration method and the geometric method are used to give the inverse kinematics solution. Finally, the paper takes the wood blocks of different colors as the grasping target, and realizes the accurate identification and grasping of the required wood blocks and puts them in the specified position.

Key Words: Visual guidance, hand-eye calibration, image preprocessing

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题来源及选题意义 1

1.2 国内外研究现状及分析 1

1.2.1 机械臂发展现状 2

1.2.2 视觉引导技术现状 3

1.3 主要内容和章节安排 5

第二章 视觉定位系统的硬件设计 6

2.1 视觉引导系统概述 6

2.2视觉引导系统硬件介绍 6

2.2.1摄像头 6

2.2.2 机械臂简介 7

2.3 本章小结 9

第3章 目标的识别与定位 10

3.1 相机标定 10

3.2 图像预处理 14

3.2.1 掩模操作 14

3.2.2 二值化 15

3.2.3 降噪 16

3.3 本章小结 18

第四章 手眼标定和机械臂运动学分析 19

4.1 手眼标定法 19

4.2 机械臂运动分析 20

4.2.1 运动学正逆解 20

4.2.2 轨迹规划 21

4.3 视觉引导系统总体设计 28

4.4 本章小结 30

第五章 总结与展望 31

5.1 总结 31

5.2 系统评价 31

5.3 展望 32

参考文献 33

致谢 36

第一章 绪论

1.1课题来源及选题意义

近年来，随着我国生活质量的不断提高。许多人不再愿意从事一些机械重复性的劳动，工人的工资提高也让生产成本也随之大幅提升，中国制造产业不得不寻找新的出路，而近年来目标识别与自动化生产技术的迅猛发展，让人们意识到只有通过对传统产业设备进行现代化、自动化升级改造，才能实现经济的稳定长久发展。

我国当前的主要劳动力以90后，00后为主，而这些人大多数都是独生子女，而且随着社会的发展，人们对工作环境的要求不断提升，许多高危，环境恶劣的行业很难再招到人了。在传统工业领域中尤其是一些反复的机械劳动中，因为工作环境的恶劣、反复的体力劳作、缺乏技术性，导致很多人对这些行业敬而远之。随着企业用工荒、工人工资的上涨，机器人代替枯燥重复的体力劳动是必然趋势。目前在一些桌面流水线岗位上，企业迫正在逐步使用机械臂代替人工来完成作业，提高产品质量水平的同时又能降低成本。

随着“中国制造2025”的提出与推进^[1]，在装配、焊接、喷涂等多项领域人工基本上被工业机器人所代替，进一步提升了工业生产效率及质量^[2]。但是，传统的机械臂是使用离线编程的方法来进行工作的，就是将设计好机械臂的运动路线及工作动作套用到机械臂上，动作固定且死板，无法对外界环境做出判断，实际生产中一旦出现外界环境的改变，就可能出现严重的事故。因此，本课题研究了视觉引导技术^[3-5]，就好比给机械臂装上了眼睛，让它可以识别周围的环境，提高机械臂的智能程度，让其可以在较复杂的环境中工作，将人从简单繁杂的劳动中解放出来。

1.2 国内外研究现状及分析

近年来，随着机器视觉的发展与研究，很多的机器人开始安装摄像头作为视觉传感器来提供反馈信号，视觉图像为机器人提供了十分需要的外界信息，并对图像进行预处理，保留需要的信息，剔除无用的部分。机器人自带的驱动控制系统准确地控制机器人按照规划好的路径进行操作，促进了机器人在自主移动和准确定位技术方面的发展。

1.2.1 机械臂发展现状

从上世纪五十年代，美国GeorgeDevol研制出了世界上第一台机械臂起。再到七十年代有人首次将图像采集系统加入到机械臂的控制中，都预示着机器人将会在各个领域体现出巨大的作用。这种最开始的，通过离线编程模式进行工作的机器人，属于第一代机械臂。这一类机械臂的最大问题在于无法像人那样感知外界，识别和分析所获得的信息，不具有推理判断能力，无法依据外界条件的不同，相应的调整自己的工作模式。第二代机器人是预先设定好程序修改的原则，这种智能机械臂技术发展快速且已经广发运用于各个行业。这类机器人被统称为初级智能机器人。第三代机器人，也被称为高级智能机器人，是一种在第二代机器人的基础上融入了自我学习能力的机器人。这种可以自我分析，自我修改程序的机器人是最理想，最高端的机器人，但是目前的技术水平还远远没达到这种指标，只是在局部或某些方面有这种智能含义，但不可否认这是一个机器人工程的关键性方面和研究热门。

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