基于机器视觉的钢卷抓取图像采集系统设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

目标抓取时工业机器人在生产线上工作时要完成的最基本动作。目前世界上已投入使用的钢卷抓取系统,在工作方式上,一般都需要一个经验丰富的操作员,对机械手进行远程手动控制,达到机械手精确定位的目的。这种工作方式,对操作员的要求非常高,否则很难达到很高的精度,所以时常因为操作员的定位不准而使机械手与钢卷发生碰撞而造成损伤。基于图像处理的机器视觉技术，在钢卷抓取过程能够实现精确定位。

人类感知外部世界其中约百分之八十的信息是由视觉获取的。机器视觉技术就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像中提取信息，对客观世界中的景物进行识别。机器视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。机器视觉时一门综合性的学科，它包括了计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生物学和认知科学等。机器视觉有着广泛的应用，它是制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事领域中各种智能、自主系统中不可分割的一部分。

人可以通过视觉、听觉和语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的智能机器或计算机却要求严格按照各种机器语言来编写程序，只有这样，机器才能运行。为使更多的人能使用复杂的机器，必须改变过去的那种让人来适应机器的情况，而是反过来让机器来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让机器具有视觉、听觉和说话等能力。这时机器必须具有逻辑推理和决策能力。这种智能机器不仅使它更便于为人们所使用，同时如果用这样的机器来控制各种自动化装置，就可以使这些自动化系统具有适应环境和自主作出决策的能力。这样就可以在各种场合取代或部分取代人的繁重工作，或者替代人到各种危险和恶劣的环境中完成任务。

2. 研究的基本内容与方案

机器视觉的信息来源是图像，图像的采集作为视觉系统的核心，它提供了最原始的信息资源，所有的信息处理都是基于采集到的图像，因此采集的图像直接决定了最终所能达到的结果。就现有的采集方式来看，图像采集基本上都是通过摄像设备将图像以数字化的方式采集存储于机器中的。

图像采集系统既可以是最简单的摄像头通过usb接入pc机进行分析和处理，也可以是采用专用的采集存储系统来进行采集。在专用的采集系统设计中可以使用8位单片机、arm系统或dsp fpga为核心进行设计。

方案一：8位单片机方案

3. 研究计划与安排

1~3周：调研，完成开题报告。

4~6周：熟悉vc 6.0开发平台。

7~8周：采集系统的硬件设计和制作。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]徐方,邹风山,郑春晖.新松机器人产业发展及应用.机器人技术与应用,2011,(5):14~18.

[2]倪受东,袁祖强,文巨峰.冗余自由度机器人机构学研究现状.南京工业大学学报,2012,24(4):107~110.

[3]杨贺然.基于机器视觉的移动目标机器人抓取研究(硕士学位论文)北京:北京化工大学,2008 .