【模具监视器机器人视觉定位概述】如今，在工业产品的制造过程中，需要对某些工艺进行定位。比如在自动化生产线上，每个零件的快速准确安装就是定位。然而，传统的手动定位有以下缺点：　　(1)长时间检测容易使工人眼睛疲劳，受情绪影响，定位结果有很多误差；　　(2)每个工人对同一种定位可能有不同的判断标准，导致定位标准不一致，难以保证高质量的工作；　　(3)手动定位速度不一，甚至可能影响下一道工序的正常工作。

　　机器视觉——用机器代替人眼做定位、测量、扫码等。并通过机器视觉产品(即图像拾取器件，包括-CMOS和-CCD-)将捕获的目标物体转换成图像信号，传输到专门的图像处理系统，然后根据像素分布、亮度和颜色等信息转换成数字信号；图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标特征，然后根据判别结果控制现场设备动作。　　机器视觉技术的定位功能可以自动判断物体的位置，并通过相关的通信协议输出位置信息。通用定位功能多用于自动装配生产，如自动装配、包装、灌装、自动喷涂等。但它需要与自动执行器(机械手、喷嘴等)配合。).机器视觉定位不仅克服了传统人工定位的缺点，而且与人工定位相比具有以下优点：　　(1)定位精度高，结果可靠稳定；　　(2)定位速度快，可长时间工作，一天24小时运行。　　视觉定位系统及其组成　　机器人末端安装机器人视觉定位系统、操作工具(如喷嘴)和摄像头，使工件完全可以出现在摄像头的图像中。它分为摄像系统和控制系统：　　1)相机系统：智能相机负责视觉图像的采集和算法。　　2)控制系统：机器人末端的实际位置由控制箱控制。　　视觉定位的工作原理　　定位——简单来说就是通过图像传感器找到被测零件，确定其位置，输出位置坐标，然后由视觉系统完成工作；　　Guide ——可以理解为：待测物体坐标定位后，根据上一步的定位结果完成下一个动作(如机械手抓取)，精确引导机械手抓取物体和产品，或者进行冲孔、拧螺丝等其他生产工序。其原理是利用电荷耦合器件或互补金属氧化物半导体传感器采集图像，然后对采集的数据进行处理。首先，选择被跟踪目标的局部图像建立模板，在图像中建立坐标系，利用训练系统寻找并跟踪目标对象。然后对特征进行提取和跟踪，对数据进行识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节的给定位置。最后，控制末端执行器来调整机器人的位置

python中turtle怎么确定坐标
想画一个比较复杂的图像，而且还想用turtle画，最让人想退却的是无规律的笔势和繁多的坐标，告诉你一个确定坐标的方法。
用Photoshop,就是PS
PS有标尺工具，可以建立参考线，可以测量线段的长度和角度，更重要的是，PS的图像测量也是以像素为单位。不过PS的坐标原点是在左上角，而在turtle里坐标是中心。
有两种办法：
一种是不改变坐标原点，在原点处建立直角坐标系，这种方法相当于一个相对参考系，以长度角度画图比较方便；
另一种方法是改变坐标原点位置
home() #以当前海龟位置为坐标原点
这种方法可以在PS里给出坐标，直接用坐标绘图。
但是上述给出的方法可能有误差，不是精确到一像素长度，角度，坐标等，可能根据具体情况进行微调。

有一位朋友说过这么一句话，你教育孩子，除了应对竞争的知识外，最应该让孩子接触的学科就是天文和历史。奇怪，一门文科一门理科，这两门学科虽不挨着，但是有一个共同点，就是能扩展一个人的坐标系。天文帮你扩展人生的空间坐标系，历史帮你扩展人生的时间坐标系。
一个人建立了这样的时空感之后，至少心胸会大一点。他知道，他现在面对的所有困扰、烦恼、成就、欢喜，在历史上是无数人都曾遇到过的，他在宇宙中只是一粒微不足道的尘埃。