，工业机器人是制造业的制造设备，对于稳定性、定位精准度的要求，是非常高的，因此，需要借助机器视觉技术处理图像，通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作，得快速获取物体的质心和边界，才能满足工业机器人系统运行的自定位需求，缩短其期望位置和末端位置间的差距，进而才能促进机器视觉技术的创新和发展。
一 、视觉定位系统组成
依托机器视觉的机器人定位系统包含摄像机系统和控制系统，其中摄像机系统中包括计算机(具有图像采集卡)、摄像机，主要收集视觉图像，并应用机器视觉算法。控制系统包含控制箱和计算机，对计算机末端具体位置完成控制。工作区利用CCD摄像机进行拍摄，并使用计算机识别图像，得到跟踪特征，完成数据的计算和识别，借助逆运动学方式获取机器人每一位置的误差，再对高精度末端执行模块进行控制，科学调整机器人的位置和位姿。

二 、工作原理
机器人系统较为复杂，其中包含工业计算机、伺服电机、伺服控制器等部件，借助“人类引导思想”工艺，对人类的行为习惯、肢体动作、决策方式、表达模式进行展示和控制。依托机器视觉技术的机器人定位系统工作原理包含以下内容。
1、工业相机
工业相机的主要工作原理是光传感使光线经过相机镜头进入传感器，实现CCD成像或者COMS成像，进而将光学信号调整为电信号，利用内部模数转换电路形成数字信号，同时将信号传输到DVP或DSP位置完成加工，获得可以进行工业控制的格式。
2、视觉定位系统
视觉定位系统主要借助1394采集卡、CCD摄像机向计算机中输入视频信号，同时对其进行迅速处理。系统选取物体图像、搜寻跟踪物、构建坐标系，进而获取跟踪特征，完成数据计算和识别，借助逆运动学原理获取机器人关节区域数值，利用末端执行部分完成对机器人位姿的控制。
3、区域匹配
以依托区域的匹配方式为例，该技术主要是将图像中某一位置的灰度区域当作模板，在另一个图像中寻找相似或相同的灰度值对应分布区域，从而加强图像之间的匹配度。依托区域的匹配方式中匹配关键是尺寸固定的图像窗口，而判断相似性的关键是度量值。
4、提取图像特征
系统工作台背景和工作台工件颜色差别较大，如果工件是黑色，则需要将该条件当作识别工作的主要依据。若工件的边缘灰度出现明显变化的情况，则可以得出对象的边界节点。在扫描线技术中，若扫描过程中灰度变化十分明显，则该像素点是边界点。此外，可以利用最小二乘方法，通过边界点将其拟合成圆周，得出圆心区域。

三、系统动作过程
1、机器人标定
在借助机器视觉技术对机器人进行引导前，需要对相机坐标系和机器人完成标定，建议使用“三点自动标定”方式，对机器人进行标定操作，同时设置标定工件的自动模板，进而为后续机器视觉技术控制和引导机器人系统操作提供技术支持。
2、系统动作流程
在运行工位模块时，需要借助可编程的PLC控制器单元，结合锂电池载流片系统对机器人系统中气缸、伺服电机、传感器等装置完成上料操作。同时，工业相机可以采集上料后锂电池载流片的图像，并分析处理图像，实现特征识别、模块匹配、定位计算物料、确定目标位置，进而将数据传输至机器人系统中，使机器人可以对锂电池载流片完成科学的取放工作。

新华鹏激光己经广泛把高精度视觉定位系统应用于激光焊接设备上面，特别是从事电池电芯以及电池PACK的用户，采用视觉定位系统助力激光焊接，提高了电池的焊接精度与焊接的良品率，成为众多厂家优先考虑装配的重要模块系统。