10分钟让小白的你懂得机器视觉与抓取对象机械手系统设计

1.本文基于机器视觉的可以分为三层：决策层。处理层和执行层。

本文主要 打算解决以下关键技术问题。 1、设置系统硬件环境； 2、C＋＋。源代码编写友好的人机交互接口； 3、针对目标的图像处理算法。识别和目标定位； 4、二次 工业相机和语音识别的发展 模块； 5、分析操纵器控制指令。 6、系统稳定性调试。本系统的预期设计是在运行过程中对 系统作为一个整体，通过开发的上位机控制软件，识别、定位并抓取指定的? 通过手动选择或语音选择对象，然后将其放置在提前设定好位置。

2. 系统设计

2.1. 系统设计框架

本文开发了一种人机交互基于MFC框架的界面，并在Visual C++的基础上进行开发。Studio平台。软件界面包括 显示拍摄的图像，发送控制信号 指示、接收反馈信息、 图像处理的操作，以及控制机器人的操作。以及各种参数的调整等。本文主要研究软件编程和算法应用，其中软件编程包括UI界面编程、数据通信编程，以及单片机编程。和算法的应用是机器视觉图像处理算法。 机器视觉图像处理算法 应用Halcon自己的语言，以及书面算法导出为C/C++语言，然后将代码以 移植到图像处理功能模块中 的主机控制软件。三大开发的算法包括：摄像机校准和手眼系统校准，Blob分析。和形态学处理，基于形状的模板。匹配和形状识别。 硬件部分包括那个黑白色的 大恒工业相机GigE Vision水星图像 系列；矩形光源和环形光源。重拍舞台和摄影机光源支架；Levosol’s。六自由度伺服操纵器；语音。识别单芯片系统模块；TTL转U