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目前主要的工业机器人生产厂家都有自己的专用机器人控制器，例如:KUKA机器人公司生产的KRC4机器人控制器系统、FANUC公司生产的R-30iA机器人控制系统、YASKAWA 公司生产的YASNAC XRC UP20机器人控制系统等。以上这些工业机器人公司的机器人控制器技术具备水平高、性能安全可靠以及兼容性好等优势，同时一直进行技术创新和机器人在科技前沿的应用研究。
作为复杂的大型自动化生产设备系统中的一个标准单元，工业机器人的兼容性和实时协作性尤为重要。机器人控制器结合现场总线成为被控单元，主控制器通过总线给机器人控制器发送运动指令或获取反馈信息，同时也可控制挂载在机器人控制器上的工具单元的动作。对于越来越智能化的自动化系统中，对多传感器的应用和对采集信号处理算法的开发能力成为控制系统开发的关键，能否准确的获取到信号以及对信号的处理算法先进性决定着控制系统自动化水平的优劣。
对工业机器人控制基本是利用示教器编程，实现固定轨迹的运动。但是基于操作系统的离线编程是工业机器人控制的新趋势，尤其是添加多传感器作为反馈实现智能化控制。将机器视觉与工业机器人结合，可以为控制系统添加可视化的反馈信息，给工业机器人的智能控制系统以强大的信息支持。机器视觉技术包括图像的采集与图像的后期处理。图像的采集是利用工业相机的成像原理获取一幅完整的图像信 号:图像的后期处理是对图像信息进行分析，提取出所需的特征参数，间接的获得目标物体的数据信息。机器视觉技术可以大幅度提高工业机器人的感知能力，从而使工业机器人更好地适应现代化的智能生产方式。
图像处理技术结合目前先进的特征识别技术的应用，可更加快速完成特征的提取，在产品检测、装配和产品的识别分类等方面具有广泛的应用前景。图像处理技术*重要的是对图像特征区域的边缘检测，得到一个完整的边缘图像是图像处理成败的关键。图像的边缘检测算法有多种，由于对不同图片边缘提取，采用不同的边缘检测算法。为获得比较完整的边缘图像，采用边缘检测算子工具来获取图像边缘，边缘检测算子的处理效果决定着图像边缘轮廓完整度。
因此，对现有先进的边缘检测算子进行改进，以便应用到所需的系统中变得尤为重要。将机器视觉技术应用在工业机器人上，即提高生产设备的自动化程度，又提高工业机器人在视觉检测、目标定位和模式识别等方面的精准度。
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