摘要
论文首先对机器人视觉的基本理论和方法进行了综述，包括机器视觉、机器人运动学和动力学和深度学习在视觉领域的应用。在此基础上，对该系统进行了系统需求分析，视觉系统与机器人手臂的融合，系统性能的测试和优化。在此基础上，深入研究视觉处理算法、抓取策略和轨迹规划等关键技术，并对其性能进行优化。本项目拟从图像处理算法的优化、机器学习模型的引入、抓取点的选取与轨迹规划的改进、机械手的操纵性能的改进等三个方面入手，进一步提高机器人的识别速度、精度和成功率。
关键词：机器人手臂，智能抓取，机器视觉
摘要 1
1绪论 2
2基本原理和方法综述 2
2.1《电脑视觉原理》 2
2.2机械手的运动学和动力学特性 3
2.3基于视觉的深度学习 3
3 基于视觉的机器人手臂抓取控制方法研究 4
3.1对系统的要求进行了分析和设计 4
3.2机器人手臂与视觉系统的融合 4
3.3检验和优化 5
4视觉机器人机器人抓持系统的优化设计 5
4.1可视化加工的最优算法 5
4.2机器人的抓取策略和机器人的运动规划 6
4.3优化控制系统的性能 6
5结论 7
参考文献 7
论文首先对机器人视觉的基本理论和方法进行了综述，包括机器视觉、机器人运动学和动力学和深度学习在视觉领域的应用。在此基础上，对该系统进行了系统需求分析，视觉系统与机器人手臂的融合，系统性能的测试和优化。在此基础上，深入研究视觉处理算法、抓取策略和轨迹规划等关键技术，并对其性能进行优化。本项目拟从图像处理算法的优化、机器学习模型的引入、抓取点的选取与轨迹规划的改进、机械手的操纵性能的改进等三个方面入手，进一步提高机器人的识别速度、精度和成功率。
关键词：机器人手臂，智能抓取，机器视觉
摘要 1
1绪论 2
2基本原理和方法综述 2
2.1《电脑视觉原理》 2
2.2机械手的运动学和动力学特性 3
2.3基于视觉的深度学习 3
3 基于视觉的机器人手臂抓取控制方法研究 4
3.1对系统的要求进行了分析和设计 4
3.2机器人手臂与视觉系统的融合 4
3.3检验和优化 5
4视觉机器人机器人抓持系统的优化设计 5
4.1可视化加工的最优算法 5
4.2机器人的抓取策略和机器人的运动规划 6
4.3优化控制系统的性能 6
5结论 7
参考文献 7
