2、形状识别

物体的形状识别是模式识别的重要方向，在计算机中物体的形状有多种表示方式，基于不同的形状表示方式，提出了多种形状识别方法，如基于傅里叶描述子、主分量分析、不变性距等方法。在形状识别中，识别所基于的模式特征非常重要。

形状识别的一般流程：形状提取、形状特征提取和分类识别。

3、特征点识别

FAST角点检测，通过考察像素点与周围领域内的16个像素点的差异来确定特征点，并且通过分割测试算法对检测效率做了极大的提升。

图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征。

4、yolov5识别

传统的目标检测系统利用分类器来执行检测。为了检测对象，这些系统在测试图片的不同位置不同尺寸大小采用分类器对其进行评估。如目标检测系统采用deformable parts models (DPM)方法，通过滑动框方法提出目标区域，然后采用分类器来实现识别。近期的R-CNN类方法采用region proposal methods，首先生成潜在的bounding boxes，然后采用分类器识别这些bounding boxes区域。最后通过post-processing来去除重复bounding boxes来进行优化。这类方法流程复杂，存在速度慢和训练困难的问题。

我们将目标检测问题转换为直接从图像中提取bounding boxes和类别概率的单个回归问题，只需一眼（you only look once，YOLO）即可检测目标类别和位置。

5、AR二维码识别

在特征提取模块中，我们使用纹理特征提取算法从原始输入图像中提取出多分辨率直方图特征、局部二值模式特征和边缘方向直方图特征，这三种纹理特征的表达形式均为一维数组。我们将这 3 个数组连接为 1 个一维数组，作为后续分类模块的输入。

四种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系。

02、高精度相机

提供完整的视觉硬件设备，相机能够实时的“看到”工件所处的位置以及姿态，自动判断得到下一个抓取的工件信息。机械臂系统根据相机的分析结果，自动规划路径并同时避开障碍物实现对工件的抓取。

支持相机光源调整，对反光、暗色等金属件，紧密贴合或随意摆放物件均可有效识别相机点云成像细腻，抓取精度高，引导精准，高效准确的完成引导操作，抓取精度可到0.5mm。

03、六种适配机械臂

适配6种桌面级小型机械臂-M5Stack和树莓派版本，采用高度集成的伺服单元，在融合机械臂的基础原理的同时，精简结构设计，方便进行课程教学。

（M5版本和树莓派版本）

04、可视化软件

支持可视化软件操作，可以选择对应视觉算法，全自动识别抓取放置，方便观看效果展示，并且支持分步运行，可以只识别、只抓取、只放置，让用户理解每一过程原理。同时，可以通过图形化的方式，实时显示坐标信息，物体定位坐标与机械臂实时坐标；显示物体识别信息，比如形状识别三角形，会显示形状为三角形。

总而言之，帮助用户实现所有可监测信息的图形化显示，用户也可以在软件控制界面下，修改XY坐标，完成精准抓取。

05、开源软件系统ROS

软件系统基于开源机器人操作系统ROS进行架构设计，方便利用各种人工智能开源资源，开发如视觉抓取、3D感知场景规划等智能化应用。

机械臂视觉抓取过程

01、手眼标定

手眼标定即相机内参和外参的标定，用于矫正图像和后续数据推算。内参即与相机安装位置无关的本身硬件参数（如焦距、像素大小等），内参标定功能包为 camera-calibration ；外参即相机在世界坐标系中的参数（如相机的位置、旋转方向等），外参标定的功能包easy_handeye 。

02、实现物体识别与定位

视觉抓取的第一步自然是对于目标物体的识别和定位，目前可以借助开源视觉库Opencv的内置库以及ROS开源包进行实现。不论是通过二维图像的深度信息或是物体的颜色形状 还是三维点云的识别分析，相机需要传回目标物体在世界坐标系中的位置和姿态。

对于物体的识别分析，后续可以进一步采用机器学习 / 深度学习的方法。

03、计算位置坐标

计算位置坐标，需要根据上一步相机返回物体的像素中心点坐标，再根据抓取区域中心点相对于机械臂坐标和可识别物体相对与机械臂的坐标，以及两个aruco二维码的相关距离数值，推算出机械臂抓抓取物体的坐标。

4.运动规划

机械臂的运动规划（这里包括路径规划）属于上层算法内容，是机械臂算法的研究重点。

插件Movelt!为我们提供了一个易于使用的集成化开发平台。它由一系列移动操作的功能包组成，包括运动规划、操作控制、3D感知、运动学、动力学、控制与导航算法等。我们可以通过 Moveit! 提供的的编程接口来进行机械臂的运动规划控制，根据第三步中的目标姿态，得到一个可达路径。

完整配套

针对实验教学和实践教学，完整配套系列教材、实训指导书等，轻松开展教与学活动。

八大学习点

01 视觉教育套装你能学到什么?

02 课程大纲

2023 套装组件

（点击放大查看）

2023 产品参数

名称 ：人工智能套装 2023版

整体尺寸：500X400X405mm

识别速度：颜色/形状/二维码：300ms特征点：600ms

识别精度：3mm

摄像头名称：USB无畸变摄像头

图像像素：2M 1080p

支持图像格式：MJPG/YUY2

像元尺寸：3.0umx3.0um

最高帧率：MJPG：1920*1080@30fpsYUV：1920*1080@30fps

USB 协议： 标准 UVC 协议

电源供应：DC5V 90mA

视场角度：110°无畸变

镜头焦距：2.8mm

支持的系统：Windows XP/7/8/10/VISTA/SEVEN/MAC、LINUX(include uvc)/树莓派/Android 4.2+

2023 应用案例

适用于中高职、及应用型本科，面向人工智能、机器人工程、自动化等相关专业的实验实训教学使用。

1

某所中等职业学校-人工智能实训项目

2、某中学人工智能项目

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