机器人视觉检测技术研究论文

现如今，随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动，能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ，希望能对大家有所帮助！工业机器人技术论文范文篇一：《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词：工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业，常用于焊接，喷漆，上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能，它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命，或不安全因素很大而不宜由人去做的作业，用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人，核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的，只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料，点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现，机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业，点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000～4000个焊点，其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上，服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求：安装面积小，工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm )，以确保焊接质量;持重大(490～980N ) ，以便携带内装变压器的焊钳;示教简单，节省工时。 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺，绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广，除汽车行业外，在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统，而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求：在弧焊作业中，要求焊枪跟踪工件的焊道运动，并不断填充金属形成焊道。因此，运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标，一般情况下，焊接速度约取5～50 mm/s ，轨迹精度约为.2 ～ ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响，因此希望在跟踪焊道的同时，焊枪姿态的可调范围尽量大。此外，还有一些其他性能要求，这些要求包括：设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测，焊道跟踪)的接口功能。 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点： (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动，途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上，边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展，搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中，物料、工辅量具的装卸和储运，可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置，或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明，装配劳动量占产品生产劳动量的50%～60%，在有些场合，这一比例甚至更高。例如，在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中，装配劳动量占产品生产劳动量的70 %～80%。因此，用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后，引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序，随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品，如电机、水泵齿轮箱等，特别适应于中小批量生产的装配，可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心，并有诸多周边设备，如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合，此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多，整个系统将过于庞大，效率降低，这是不可取的。在机器人柔性装配系统中，机器人的数量可根据产量选定，而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此，和装配线比较，产量越少，机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础，融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的，多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展，工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二：《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前，机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表，这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域，这是目前，是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成，因此，它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看，工业机器人的应用范围越来越广泛，同时在技术操作中，他也变得越来越标准化、规范化，提高工业机器人的安全性。另一方面，工业机器人发展越来越微型化、智能化，在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求，工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面，工业机器人被广泛应用于工业生产中，代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业，例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上，同时还应用于原子能工业等高危险的部门，这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面，工业机器人在其他的领域应用也比较多，随着科学技术的飞速发展，提高了工业机器人的使用性能和安全性能，其应用的范围越来越广泛，应用的范围已经突破了工业，尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人，一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年，美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统，从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人，带有外部传感器，可进行离线编程。能在传感系统支持下，具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人，正在各国研制和发展。它不但具有感知功能，还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚，从“七五”开始国家投入资金，对工业机器及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期，经过30多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起，中国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展，工业机器人市场也已经成熟，应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有：第一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等;第三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化;器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄，工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段，虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人，但是技术力量不足与西方国家的技术封锁，对此，在发展过程中，存在着比较多的问题。细分起来，有如下几点： 首先，我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显，因此造成关键零部件的进口，影响了我国机器人的价格竞争力。 第二，我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发，但是都没有形成较大的规模，缺乏市场的品牌认知度，在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价，吸引国内企业购买，而在后续的维护备件费用很高的策略，逐步占领中国市场。 第三，认识不到位，在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平，代表了一个国家的制造业水平，我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性，这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献： [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学，2006年. [2]钟新华，蔡自兴，邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版)，2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学，2005年. [4]李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人，2002年05期. [5]杜玉红，李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动，2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学，2005年. 工业机器人技术论文范文篇三：《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动，对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说，工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段，第一代工业机器人智能化程度较低，只能通过预设的程序进行简单的重复动作，无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展，在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元，从而进行一些适应性的工作，这种机器人虽然智能化程度较低，但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天，第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升，其可以通过强大的传感原件收集信息数据，并根据实际情况作出类似于人脑的判断，因此可以在多种环境下进行独立作业，但成本较高，在一定程度上限制了实际应用。 分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的，是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥，由于其强大的功能和安全性，使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级，通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等，同时，随着测控技术的不断发展与创新，分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能，成为一种集测、控、管于一体的综合系统，具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点，因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力，使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力，可大幅提升工业生产过程的自动化程度，甚至实现真正的无人值守，对于降低人力成本，提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前，人工智能已经不只是停留在概念上，因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点，但在工业生产中，使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件，因此，将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中，操作人员需要在车间内来回走动，对设备的状态进行掌握，并对机床的操作面板进行操作，通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议，并通过光纤等介质实现信息数据的传递，即可实现远程监视和操作，降低工人的劳动量，并且各种控制系统功能的实现，理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 环保化。 在人类社会发展的最近几十年里，虽然经济得到了迅猛的发展，人们生活水平得到了显著的提高，然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染，因此，在可持续发展战略提出的今天，发展任何技术都应当以对环境友好作为前提，否则就是没有前途的，故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中，通过对资源的高效利用，并在制造过程中做到达标排放甚至零排放，产品在使用过程中对生态环境不造成影响，即便报废后也可对其进行有效回收利用，这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式，符合可持续发展的要求。 模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多，为降低系统升级改造的成本，并为维修提供便利，模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造，可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换，即便出现故障，只需将损害的模块进行更换即可，工作效率极高，通用性的增强为企业节约了大量的成本。 自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高，如果没有充足的电能供应就会影响生产效率，甚至由于停电造成数据的丢失等，因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应，使系统运行更流畅。 3结语 综上所述，机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高，在当前工业生产中具有较大的技术优势，相信随着科技的发展，机电一体化技术水平也会不断提高，为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢： 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文

首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：

物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；

位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；

相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。

由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：

0. 相机标定

这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。  内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；  外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：

Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动

Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。  这样，我们就可以得到一个坐标系环

而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环

这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。

目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。  另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。   当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。

2. 有纹理的物体

机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。  当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：  Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision (2004): 91-110.  具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。  因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。

对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。  如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。

↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果  当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。  而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。

3. 无纹理的物体

好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：

我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？  不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。  所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。

这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：  Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.

简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。  由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。  但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。

当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。  针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。

4. 深度学习

由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。

首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。   然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如  @周博磊  所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。

当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：  Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.

它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。

5. 与任务/运动规划结合

这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。

我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。  我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。  所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。   当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。

机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用

根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉注意在机器人上的应用主要是目标定位、目标识别以及目标跟踪等。视觉注意一般分为自上而下的视觉注意和自上而下的视觉注意；对于在机器人上的应用主要是自上而下（目标驱动）和自下而上（早期视觉特征）在什么时间以什么方式如何很好的结合。