机械臂视觉抓取openmv

### 使用OpenMV实现机械臂视觉抓取 #### 1. 系统概述 为了实现机械臂的视觉抓取功能，整个系统通常由四个部分构成：机器人视觉、上位机、工业机器人以及待抓取的目标物体。在这个场景下，OpenMV作为机器人的“眼睛”，负责捕捉图像并对目标物进行识别和定位[^1]。 #### 2. 硬件准备 对于硬件方面的要求主要包括但不限于： - **摄像头模块**：这里选用的是OpenMV Camera Module。 - **微控制器单元(MCU)**：用于控制电机驱动器进而操作机械手臂的动作，在此案例中采用STM32系列单片机。 - **通信接口**：两者之间通过UART串行通讯方式进行数据交换[^2]。 #### 3. 软件开发流程 ##### 3.1 配置OpenMV环境 在OpenMV IDE环境中编写Python脚本以初始化UART端口，并设置波特率等参数以便后续的数据交互： ```python import pyb from pyb import UART # 初始化UART对象 uart = UART(3, baudrate=9600) def send_data(data): uart.write(str(data)) ``` ##### 3.2 编写图像处理逻辑 接下来定义一个函数`find_object()`来进行颜色跟踪或者形状匹配的任务，从而获取目标的位置坐标信息： ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) def find_object(): while True: img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([(30, 70)], pixels_threshold=200, area_threshold=200) if blobs: largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.area()) center_x = int(largest_blob.cx() / 2) center_y = int(largest_blob.cy() / 2) # 发送位置给MCU position = f"{center_x},{center_y}" send_data(position) break if __name__ == "__main__": find_object() ``` ##### 3.3 STM32侧编程 最后一步是在STM32CubeMX生成的基础项目基础上添加中断服务程序ISR来接收来自OpenMV传来的字符串形式的位置数据，并解析成具体的XY坐标值供下一步动作规划使用[^3]。 ```c void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart){ if(huart->Instance==USART3){ /* 处理接收到的数据 */ char receivedChar; uint8_t dataLength; // 假设每次只接收一个字符直到遇到逗号为止 do{ HAL_UART_Receive(&huart3,&receivedChar,1,HAL_MAX_DELAY); if(receivedChar != ','){ // 将字符转换为整数并累加计算X轴数值... }else{ // 开始读取Y轴数值... } }while(/*条件*/); // 解析完成后触发运动指令... // 准备下次接收 HAL_UART_Receive_IT(&huart3,(uint8_t *)&uart3_rxbuff,1); } } ``` 以上就是基于OpenMV与STM32配合工作的简易版机械手视觉伺服控制系统的设计思路和技术要点介绍。