当我们谈论日益热门的工业4.0、智能制造这些话题时，机器人是一个无论如何也绕不开的问题。机器人的智能化程度影响着整个工业演化的进程，传统的机器人仅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。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，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。这就是我们标题中提到的，基于机器视觉的工业机器人***技术。这一技术在国内较早被应用于焊接机器人对焊缝的跟踪，而维视图像的视觉采集设备及图像处理软件，视觉测量尺寸，被行业内广泛使用。


机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，滁州视觉测量，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，机器人视觉测量与控制，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。

（2） 控制执行模块：其一般是指将中间单元得到的信号转换为动作信号来控制各个机器人的关节使之进行动作。若通过PLC程序控制，就是通过低压电器来控制步进电机来完成相应的动作运转。

机器视觉***系统总体结构采用“PC机 图像处理模块 控制执行模块”的机构。理想的硬件是机器视觉的基础，

图像传感器（CCD或CMOS）用来完成目标物体拍摄的触发；图像采集卡是对传感器送达的信号进行对拍摄的图像的存储工作。然后计算机处理软件对得到的图片进行图像处理，这一步骤在主运算中完成，包括图像信息的提取、工件种类、尺寸、位置等信息。检测系统中的照明系统、拍摄系统、处理系统、执行系统都起着很关键的作用。


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