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1. 工业AI机器人控制入门：视觉识别、坐标转换与动作执行

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
工业机器人基础
机器人结构 · 自由度 · 常用坐标系（关节
工业机器人基础机器人结构
03
视觉识别基础
工业相机选型 · 镜头与光源 · 图像采集与传输接口（GigE
视觉识别基础工业相机选型
04
图像处理入门
灰度化 · 滤波 · 阈值分割
图像处理入门灰度化
05
目标检测与识别
基于传统图像处理（模板匹配 · Blob分析）与深度学习（YOLO · SSD）的物体识别方法
目标检测识别
06
相机标定
内参 · 外参 · 畸变模型
相机标定内参
07
手眼标定
眼在手上（Eye-in-Hand）与…
手眼标定Eye-in-Hand
08
坐标转换基础
刚体变换 · 旋转矩阵 · 欧拉角
坐标转换基础刚体变换
09
机器人运动学
正运动学与逆运动学求解 · 以及如何将视觉坐标映射到机器人基座标…
机器人运动学正运动学
10
视觉引导定位
基于2D视觉的工件定位（位置与角度） · 实现抓取点计算
视觉引导定位基于2D视觉的工…
11
3D视觉与点云处理
3D相机原理 · 点云获取 · 滤波
3D视觉点云处理
12
机器人轨迹规划
关节空间与笛卡尔空间轨迹规划 · 直线 · 圆弧及平滑过渡
机器人轨迹规划关节空间
13
动作执行与IO控制
机器人数字IO · 模拟IO · 夹爪/吸盘控制
IO动作执行
14
视觉与机器人通信
TCP/IP · Modbus · Profinet等常用通信协议
视觉机器人通信
15
视觉系统集成
相机触发模式（硬件触发/软件触发） · 频闪光源控制与节拍优化
视觉系统集成相机触发模式
16
典型应用案例
基于视觉的抓取 · 分拣 · 装配
典型应用案例基于视觉的抓取
17
实战项目一
使用仿真环境（如RoboDK · CoppeliaSim）搭建视觉引导…
实战项目一RoboDK
18
实战项目二
基于真实相机与机器人（如UR · ABB）完成简单工件的定位与抓取
实战项目二UR
19
误差分析与补偿
视觉定位误差来源 · 标定误差 · 机器人精度补偿方法
误差分析补偿
20
安全与可靠性
工业机器人安全标准 · 视觉系统鲁棒性设计 · 异常处理与恢复
安全可靠性
21
调试与优化
视觉参数调优 · 机器人速度与加速度优化 · 节拍平衡
调试优化
22
常见问题与解决
标定失败 · 识别不准 · 坐标偏移
常见问题解决
23
进阶
多相机协同 · 动态跟踪 · 传送带跟踪与抓取
进阶多相机协同
24
进阶
基于深度学习的实例分割与位姿估计（如… · DOPE）
进阶基于深度学习的实…
25
进阶
力控与视觉融合 · 实现精密装配与插拔
进阶力控
26
进阶
数字孪生与离线编程在视觉引导机器人中…
进阶数字孪生
27
综合实战
从需求分析 · 方案设计 · 硬件选型
综合实战从需求分析
28
课程总结
核心知识回顾 · 技能图谱 · 常见误区与学习路径建议
课程总结核心知识回顾
29
考核与评估
理论测试 · 实操考核 · 项目答辩与评分标准
考核评估
30
拓展资源
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