随着工业自动化程度的加深,点胶机器人在实际生产中得到了广泛的应用,如汽车整装及零部件涂装生产线、幕墙及铝型材氟碳喷漆、喷粉生产线等。同时,其加工精度问题也受到了广泛的关注。机器视觉在点胶精度控制中已经得到了一定的应用,如起始点定位、胶点质量的检测等;而对于机器人在点胶过程中,由于受到外界干扰而产生的路径偏差等现象却未受到应有的关注。若能利用机器视觉对点胶过程进行监控,则能在一定程度上拓宽点胶机器人的应用范围。　　 本课题采用嵌入式系统设计方案,使用嵌入式Linux操作系统,以PC机为目标显示系统,将USB摄像头采集到的图像,经过网络传输进行显示。对点胶过程的图像进行分析和处理,并将分析结果反馈予机器人运动控制器,实现机器人点胶轨迹的矫正。　　 嵌入式开发平台采用S3C2410开发板和Linux操作系统。根据点胶机器人的运动特征和摄像头的安装位置,确定坐标转换关系。在成功移植USB摄像头驱动的基础上,基于Video4Linux编写程序实现了图像的采集和储存,并通过TCP协议进行传输,在本地的PC上进行显示。　　 为了提高实时性,本文采用移动平均法、二值化、圆点区域质心坐标提取等图像处理方法来获得目标区域的特征信息。在此基础上,寻找点胶的最优路径作为预设路径,并采集得到运动过程中胶头的相对位置数据,比较二者得出胶头实际偏移量,并采用PID控制策略对偏差进行调整。在PID控制器参数的调整过程中,分别采用了三种方法:人工、标准的BP网络、自适应调整学习率和动量因子的BP网络。用MATLAB进行仿真,实验结果表明,第三种方法的收敛速度快,收敛误差小,具备较好的实时性、适应性和可靠性。