本文以机器视觉在工业中的应用出发,研究基于机器视觉的工件识别定位与抓取,研究的内容按以下三个方面展开:一、机器人视觉系统的标定,包括摄像机的标定和手眼关系的标定;二、工件识别与定位的图像处理;三、机器人视觉系统的实现。具体的研究工作如下:一、机器人视觉系统的标定:1.摄像机的标定:根据摄像机的成像原理,通过自制的标定板,从不同角度拍摄多幅图片,借助MATLAB标定工具箱对摄像机系统的内参数进行标定。2.机器人主动视觉的手眼标定:针对本文所用的固高机器人GRB-400的特点,首先,利用场景中的特征点,通过精确控制机械臂做2次特定的平移运动来标定手眼关系的旋转矩阵;其次,通过固定在机械臂末端的激光笔来获取工件平台上特征点的世界坐标,根据机器人视觉系统的坐标变换关系来求解手眼关系的平移向量;最后,给出并分析了手眼标定的实验结果,标定的结果表明本文方法具有一定的标定精度,可满足机器人的工件定位与自动抓取的要求。二、工件的识别与定位:本文研究的图像处理,包括图像预处理、轮廓提取、基于Hu不变矩的模板匹配以及工件位姿信息的确定。对于工件图像的预处理,主要分析了图像灰度变换、图像滤波和阀值分割的算法以及处理的效果;提出由阀值分割后的二值图像提取工件外部轮廓的方法及流程,并分析了工件外部轮廓提取的结果;关于工件图像的识别与定位,则通过计算工件轮廓的Hu不变矩特征,然后采用模板匹配的方法予以实现,同时给出了工件位姿的确定方法;最后通过实验的结果及分析,验证本文方法的有效性与可行性。三、机器人视觉系统的实现:以Visual C++2010作为系统开发环境,同时利用OpenCV所提供的图像处理算法库进行C++的程序设计,将系统的各个功能模块封装成类以便于程序的设计。根据系统的功能,包括系统设置、系统状态信息显示、图像信息显示、工件的自动识别定位与抓取以及其他辅助功能等,进行系统界面编程以及系统功能的程序设计,最后完成实验的验证。