所属分类：机器人运动控制与电力电子 当前为单品课程，可返回上一级继续浏览同方向资料。

← 返回上一级

← 返回所属目录咨询 / 购买

3D机器视觉引导工业机器人Pick and Place抓取

共计 30 章节

点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域

学习目标 · 课程结构 · 3D视觉引导抓取的应用价值与行业案例

课程导入学习目标

工业机器人基础

机器人运动学 · 常用坐标系（基座 · 工具

工业机器人基础机器人运动学

深度相机原理（结构光 · ToF · 双目）

3D视觉基础深度相机原理

内参 · 外参 · 畸变模型

相机标定内参

点云预处理

滤波（直通 · 体素 · 统计）

点云预处理滤波

物体识别与定位

基于点云的模板匹配 · 特征描述子（FPFH · SHOT）

物体识别定位

6D姿态估计方法（PPF · 深度学习） · 位姿精化（ICP）

位姿估计PPF

抓取质量评估 · 力闭合与形封闭 · 抓取姿态生成与碰撞检测

抓取规划抓取质量评估

机器人路径规划

关节空间与笛卡尔空间规划 · 避障 · 轨迹插补与速度规划

机器人路径规划关节空间

视觉-机器人系统集成

通信协议（TCP/IP · Modbus · Profinet）

视觉机器人系统集成

Pick and Place流程设计

从相机触发到抓取放置的完整流程 · 节拍优化与异常处理

案例实战（一）

基于结构光相机的散乱零件抓取 · 包括标定 · 识别

案例实战基于结构光相机的…

案例实战（二）

传送带动态抓取 · 涉及运动物体跟踪 · 时间同步与动态抓取策略

案例实战传送带动态抓取

案例实战（三）

多物体堆叠场景的抓取 · 使用分割与位姿估计实现逐个抓取

案例实战多物体堆叠场景的…

深度学习在3D视觉中的应用

3D目标检测网络（VoteNet · PointNet++） · 实例分割与位姿回归

深度学习3D视觉

点云标注与数据集构建

标注工具 · 数据增强 · 仿真数据生成（如Blender

点云标注数据集构建

3D视觉引导抓取的仿真环境

ROS+Gazebo · CoppeliaSim · Isaac Sim中的系统搭建与验证

3D视觉引导抓取…ROS+Gazebo

常见问题与调试

标定误差分析 · 点云噪声影响 · 光照与反射干扰

常见问题调试

算法加速（GPU · CUDA） · 多线程流水线

性能优化GPU

安全与可靠性

机器人安全区域 · 视觉系统故障检测 · 冗余设计与异常恢复

安全可靠性

工业标准与协议

PLC集成 · OPC UA · 机器人控制器与视觉系统的标准接口

工业标准协议

项目实战（综合）

从需求分析 · 方案设计 · 系统搭建到调试交付的完整项目流程

项目实战综合

课程总结与进阶方向

技术趋势（AI+3D视觉 · 柔性抓取） · 学习资源与职业发展建议

课程总结进阶方向

不同深度相机（如Kinect · RealSense · 工业相机）的对比与选型依据

3D视觉选型Kinect

手眼标定实战

使用OpenCV或Halcon进行手… · 标定精度验证与误差分析

手眼标定实战OpenCV

点云配准与拼接

多视角点云拼接 · ICP精配准 · 全局配准（如Super4PCS）

点云配准拼接

抓取姿态生成算法

基于力闭合的抓取候选生成 · 基于学习的抓取检测（如GraspNe…

抓取姿态生成算法基于力闭合的抓取…

机器人运动学与逆解

正逆解计算 · 奇异点规避 · 工作空间分析在抓取中的应用

机器人运动学逆解

视觉引导的实时性

帧率 · 延迟 · 视觉与机器人同步策略

视觉引导的实时性帧率

设计一个完整的3D视觉引导Pick… · 包括方案书 · 代码实现与演示

综合考核Pick