摘 要

本文研究的是利用机器视觉来实现一种医疗机器人的机械手对目标物体的定位，利用机器视觉控制机械手抓取目标物体。利用机器视觉能更精确定位目标物体相对机械手的实际距离，实现该医疗机器人递送水杯、药物、开门等功能。在利用视觉对机械手控制系统设计的过程中，主要进行了以下的研究：

整个系统的设计分成两个大的部分，第一部分是图像处理分析和目标物模板的匹配，第二部分是机械手定位控制。图像处理主要操作包括图像采集、图像预处理、特征匹配、目标物和机械手位置输出。通过对不同图像处理进行实验和对比，找到使匹配结果准确率最高的图像处理方法和图像处理相关参数。本文最大的创新在于设计了一种新的空间物体定位的算法，本文的空间物体定位算法简单来说就是利用空间直线相交来确定目标物体在空间中的实际位置。此外，方案整体设计和合理使用各种图像处理手段实现对目标物体的识别也具有创新之举。

由于机器人运动时位置有误差，所以有可能机械手无法根据目标物体和机器人的相对位置正确抓取物体。本文研究的机械手控制系统就能很好解决这一问题。

关键字：图像处理；特征匹配；视觉定位

Abstact

In this paper, the machine vision is used to realize the positioning of a robot manipulator to target object, and the machine vision is used to control the manipulator to grab the object. Using machine vision positioning pinpoints the actual distance of target object relative manipulator, the medical robot delivers the functions of water Cup, medicine and door opening. In the process of designing the Manipulator control system using the visual positioning, the main research is as follows:

The design of the whole system is divided into two parts, the first part is the image processing analysis and object template matching, the second part is the Manipulator positioning control. The main operations of image processing include image acquisition, image preprocessing, feature matching, target object and manipulator position output. The image processing method and image processing parameters with the highest accuracy are found through the actual experiments and comparisons of different image processing. The biggest innovation in this paper is the design of a new algorithm of space object location, in this paper, the space object location algorithm is simply to use the space line intersection to determine the actual position of the object in space.

Because the position of the robot motion is error, it is possible that the manipulator can not grasp the object correctly according to the relative position of the object and the robot. The manipulator control system studied in this paper can solve one problem well.

Keyword：image processing; feature matching; visual orientation

目录

第一章 绪论 1

1.1 机械手定位控制系统概述 1

1.2 机器人手眼协调控制系统研究现状 2

1.3 研究的目的和意义 2

1.4 OpenCV概述 3

第二章 控制系统框架 4

2.1 系统总体框架 4

2.2 模块框架说明 5

2.2.1图像处理 5

2.2.2模板匹配 5

2.2.3动作控制 5

第三章 图像处理 7

3.1 引言 7

3.2 图像颜色空间 7

3.3 图像增强 10

3.4 图像去噪 11

3.5 二值化 12

3.6 图像处理方法的选择 14

3.6.1 图像处理方法的选择 14

3.6.2 图像处理参数的选择 15

第四章 目标物空间定位 17

4.1图像坐标获取 17

4.2 坐标转换 18

4.2.1图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 18

4.2.2 坐标转换 20

4.3 空间目标定位算法 22

4.4 机械手控制模块 23

第五章 实验与分析 24

5.1 图像处理实验 24

5.2 空间目标定位实验 26

第六章 经济性与环境分析 28

6.1 经济性分析 28

6.1.1 实物成本 28

6.1.2 虚拟成本 28

6.1.3 后期优化维护成本 29

6.1.4 经济性分析小结 29

6.2 环境分析 30

第七章 总结 31

参考文献 32

致谢 38

第一章 绪论

1.1 机械手定位控制系统概述

机器人和机械手近几年持续发展，机械手很早就应用在工业生产中，极大地提高了人们在工业生产中的生产效率。运用的工业生产上的单机械手定位控制系统已经发展比较成熟了，在机器人迅速发展的过程中，相对于单机械手来说，机器人主动视觉观察到的视野更加灵活和多变，物体所处的平台和状态也更加多样，所以控制机械手来完成预设的任务还具有一定的困难，如抓取物体、开门等。机器人要完成上述的一系列动作不仅仅需要控制机械手，还需要机器视觉、传感器等多方面的配合，机械手和机器人主动视觉配合实现对目标物的定位和对机械手的控制又称手眼协调联动系统。

机器人视觉控制系统的结构如图1.1所，状态反馈环节借助机器人携带的传感器感知机器人所处的环境和将机器人的位置反馈给机器人控制系统，而后将摄像头获取的图片处理和分析，得到控制机器人各部件协调运动完成相应动作所需的信息；动作决策和控制部分根据机器人需要完成的任务和机器人在地图中的位置，决定机器人完成任务所需运行的路线和动作。