如今許多行業(yè)的不斷進步，使工業(yè)自動化程度越來越高，因此機器人廣泛用于工業(yè)生產(chǎn)，切割機器人也得到廣泛應用，目前，切割機器人主要采用離線教學再現(xiàn)和編程的方法，當進程置于不同或外部環(huán)境的變化，就需要重新編程或教導，以及切割電流的質(zhì)量無法實時監(jiān)控，離線編程的優(yōu)點，同時視覺反饋來提供對切割質(zhì)量的實時反饋，提高切割的質(zhì)量。

　　在當前的工程項目的基礎上，同時研究了大型鋼板切割過程中的軌跡跟蹤和軌跡信息的獲取，首先，完成雙目視覺跟蹤系統(tǒng)的硬件選擇類型和結(jié)構(gòu)，并在主要的硬件選擇的詳細資料，并解釋了每個設備在系統(tǒng)中的作用，從而完成可視化監(jiān)控系統(tǒng)的設計，為下一步的研究和實驗基地引進提供適當?shù)钠脚_。

　  結(jié)合實際工程環(huán)境和精度要求，通過對比選擇張正友校準方法，并對應用方法進行了改進，通過圖像處理算法是針對鋼板切割路徑而設計的，在噪聲處理之后，應用圖像改善以改善路徑對比度，提出了光差自適應分割算法，并給出了形態(tài)學處理方法，如今選擇應用于初始定位的變換，然后通過調(diào)整最小二乘法獲得軌跡的精確信息。

      在這項工作中，提取并測試了來自不同軌跡的軌跡，并且還驗證了軌跡提取算法，最后，在鋼板切割過程中遵循了直線斜率切割，提取所述驗證線和所述鋼板的邊緣，并進行三維重建之后，提供了重構(gòu)圖效應和軌跡參數(shù)，并且在一些情況下，路徑偏差總結(jié)，提供跟蹤調(diào)整偏差算法，并通過串行通信在下位機上進行偏差調(diào)整。 

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