10.1图象的理解与分析 10.2积木世界的景物分析 10.3视觉的知识表示与控制策略 10.4物体形状的分析与识别 10.5机器人视觉系统举例 10.6小结

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差

《种子学》课程教学资源（文献资料）基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展

东莞理工学院：《机器视觉技术》课程教学大纲（2025-2026第一学期）

东莞理工学院：《机器视觉技术》课程教学大纲（2024-2025第一学期）

东莞理工学院：《机器视觉技术》课程教学大纲（2024-2025第一学期）

《工程科学学报》：存在视场丢失的机器视觉精度补偿方法（南京航空航天大学：黄煜、黄翔、李泷杲、江一帆）

人工智能研究的成果 （一）国际象棋 （二）口语识别 （三）机器视觉 （四）专家系统

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