机器人集成了电子技术、传感技术和智能控制技术等，是一种能够自动执行工作任务的机器装置，其可以接受人类的指挥，也可以依照人工智能技术制定的原则和纲领自主行动，在许多领域得到了应用。

　　目前，工业机器人只能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。工件视觉定位方法，配合专用的图像处理软件，利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，能够实现工业机器人视觉系统的可靠定位，在提升工件定位精度和加工效果方面发挥了积极作用，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。

　　一、视觉定位系统的组成 

　　机器人视觉定位系统构成(如下图所示)，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：

　　(1)摄像机系统：由单个摄像机、计算机和采集系统(包括图像采集卡)组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法;此系统推荐使用数字相机，提取精度会比搭载一般摄像机的精度要高。

　　(2)控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置;  

　　经CCD摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算。

图1 喷涂机器人视觉定位系统组成

　　二、视觉定位系统的工作原理

　　使用美国TEO品牌的数字相机TM-C6597E，搭载TM-C520HP图像采集系统，由专用摄像机、均衡传输线、图像采集卡，三者统一设计，将视频信号输入计算器，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物体。学习结束后，图像 卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解 机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位置。

　　这样，视觉定位系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够快速准确地识别出物体特征的边界与中心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了传统机器人的定位精度。

　　三、图像的特征提取

　　工作台上的工件与工作台背景对比在颜色方面形成很大的差别,即工件识别为黑色,提取黑色图像的中心线，采集系统将这一信息作为识别工件的重要特征。

　　一般视觉系统获取工件图像时，由于受到种种条件的限制和噪声的干扰，因此不能直接在视觉系统中直接使用，必须经过图像分析和识别进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。