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参考文献 30
附录A 31
附录B 36
第一章 绪论
1.1课题研究背景及研究意义
机器视觉是20 世纪50 年代兴起的，它是一门综合了计算机视觉理论、数字图像处理技术和运动控制技术的新型科技。机器视觉是用相机和计算机来模拟生物视觉的技术。机器视觉主要的目标是通过相机的标定来设定相机坐标与世界坐标转换的各种参数，然后实现用相机视觉感知世界。机器视觉技术的发展是人类科技进步的体现，机器视觉的水平也可以判断一个国家的生产和科技水平。
机器人技术是一门集合了计算机技术、控制理论、传感技术、人工智能、机械学等多学科的技术。机器人由主体结构、控制器、传感器、信息监测组成的，在相应的控制下，能够完成相应的动作和任务。机器人技术是当代研究的热门方向，因其应用领域十分广泛，种类丰富，也被作为一个国家科技发展水平的标准。机器人技术在21世纪获得很大的进展，从起初的简单理论引用到现在的广泛的教学学习，从最初的实验研究到现在的工业生产相结合，一步一步走向成熟，不仅为促进了自动化水平的发展，而且为提高了国家科学水平、解放了生产力。
机器视觉和工业机器人技术发展的水平和方向，对未来工业的生产方式有一定的影响。它们有机的结合起来，相得益彰，已经成为未来制造业需求下产生的必然结果。视觉引导机器人搬运起源于上世纪50年代，在80年代得到飞跃的发展，在80年代的中期，视觉机器人得到广泛的研究，在这一时期，很多理论、算法被提出，视觉机器人的应用领域也得到扩大，比如医药卫生、航天机器人等。随着人们生活水平得到很大提高，对产品质量也越来越高，为了提高生产效率和产品质量，视觉机器人被大规模应用到工业生产中。从产品的残次检测到裂纹识别等，一定程度上解放了生产力。由于机器视觉的加入，使得工业生产越来越智能化，人工操作和干预性越来越少，加快自动化的发展。
对于机器视觉行业来说2012年是个红火的一年，据大恒公司的数据显示，国内对视觉产品的需求较往年增长了16%，全球机器视觉行业的市场也达到了近80亿美元，并且增长速度一直在加快，正在向100亿美元的大关迈进。目前中国的制造业正在渡过重要的转型期，高精尖领域的发展，对制造业提出了更高的要求，传统的质量控制方法己不能适应趋势，劳动力成本的提高，产业链上的企业在综合评估产品质量和成本之间关系以后，都一致选择了工业机器人和视觉系统分别替代人工操作和人工测量。在2011年底，中国最大的代加工企业富士康宣布要在明年增加30万台工业机器人，预计在3年内安装规模将达到近100万台，“无人工厂”正在从猜想走向现实。
正是在这样的背景下，机器视觉得到飞快的发展。机器视觉对目标进行定位的方法有很多，例如使用两台摄像机得到同一时刻时目标不同空间角度下的图像，然后利用立体视觉对其进行处理。但是在工业应用中，往往由于设备数量或定位时间要求等限制，不能使用处理过程耗费时间较长的立体匹配技术，这时就要使用单摄像机对目标进行定位。此外，目前己有的研究大多是针对末端闭环的，可以利用摄像机作为中间媒介建立起目标和机器人手之间的关系。但是这种配置方式的要求比较高，作实际生产中往往无法满足。而本系统构建的末端开环系统，在生产线上经常遇到的，因此对提高生产效率和生产线的柔性具有重要意义，也为后续的研究提供了参考。
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