73、基于视觉与特征处理的机器人技术研究

基于视觉与特征处理的机器人技术研究

在当今科技飞速发展的时代，机器人技术在工业生产等领域的应用越来越广泛。其中，基于视觉的机器人抓取系统以及刀具磨损状态监测方法成为了研究的热点。下面将详细介绍相关的关键技术。

视觉机器人定位与抓取的关键技术

视觉机器人要实现精准的定位与抓取，涉及到多个关键技术。

相机标定

计算机视觉系统的设计目标是通过相机拍摄的图像来估计物体在三维空间中的位置、形状等信息。相机标定则是通过实验和计算获取相机参数，建立物体点在相机像素坐标与世界坐标中三维坐标之间的映射关系。常见的相机标定方法有自标定法、主动视觉法和张正友标定法。

随着制造技术的发展，仿生复眼成像系统应运而生。例如，袁泽强等人设计并制造了一个具有 17 个小眼的仿生表面复眼原型，其总视角超过 180°。他们利用张正友标定法完成了复眼系统中 17 个小眼和 38 对相邻小眼的目标定位，并基于相邻小眼之间存在大重叠视场的特性，提出了非相邻小眼的外部参考标定方法，实现了高精度大视场目标定位。

目标识别匹配

图像内容分析的效果在很大程度上依赖于图像分割的效果，其准确性直接决定了图像识别的精度和系统后期的鲁棒性。近年来，随着视觉机器人工作精度的不断提高，工作条件也日益复杂，对图像处理的要求越来越高，传统算法的分割效果不佳。因此，许多学者开始研究混合图像分割技术，通过优化算法来获得最佳的图像分析效果。

朱成鹏等人提出了一种基于 ORB 算法的工件图像识别方法。该方法将 ORB 算法与 Surf 描述符相结合，以获取具有旋转尺度不变性的图像角点，从而提高图像识别的效率和准确性。

基于深