机器人视觉
视觉基础
1. 机器人视觉概述
机器人视觉是机器人感知环境的重要方式，通过摄像头等视觉传感器获取图像信息， 经过处理和分析后，为机器人提供环境感知和决策支持。机器人视觉系统通常包括 图像获取、预处理、特征提取、目标识别等环节。
视觉系统组成
- 视觉传感器：摄像头、深度相机等
- 图像处理单元：CPU、GPU等
- 视觉算法：图像处理、特征提取、目标识别等
- 控制系统：决策、执行等
代码示例：OpenCV图像处理
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('robot_vision.jpg')
# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 特征提取
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()2. 视觉传感器
视觉传感器是机器人视觉系统的基础，不同类型的传感器具有不同的特性和应用场景。 选择合适的视觉传感器对于实现特定的视觉任务至关重要。
常见视觉传感器
- RGB摄像头：获取彩色图像
- 深度相机：获取深度信息
- 红外相机：在低光环境下工作
- 激光雷达：获取3D点云数据
3. 视觉系统架构
机器人视觉系统的架构设计需要考虑实时性、可靠性和可扩展性等因素。 合理的系统架构可以提高视觉系统的性能和稳定性。
系统架构特点
- 模块化设计：便于维护和扩展
- 并行处理：提高处理效率
- 实时性：满足控制需求
- 可靠性：保证系统稳定运行