如今许多行业的不断进步，使工业自动化程度越来越高
，因此机器人广泛用于工业生产，切割机器人也得到广泛应用
，目前
，切割机器人主要采用离线教学再现和编程的方法，当进程置于不同或外部环境的变化
，就需要重新编程或教导
，以及切割电流的质量无法实时监控，离线编程的优点，同时视觉反馈来提供对切割质量的实时反馈，提高切割的质量。

　　在当前的工程项目的基础上

，同时研究了大型钢板切割过程中的轨迹跟踪和轨迹信息的获取，首先
，完成双目视觉跟踪系统的硬件选择类型和结构
，并在主要的硬件选择的详细资料，并解释了每个设备在系统中的作用，从而完成可视化监控系统的设计，为下一步的研究和实验基地引进提供适当的平台。

　  结合实际工程环境和精度要求，通过对比选择张正友校准方法
，并对应用方法进行了改进，通过图像处理算法是针对钢板切割路径而设计的，在噪声处理之后，应用图像改善以改善路径对比度，提出了光差自适应分割算法
，并给出了形态学处理方法，如今选择应用于初始定位的变换
，然后通过调整最小二乘法获得轨迹的精确信息
。

      在这项工作中
，提取并测试了来自不同轨迹的轨迹，并且还验证了轨迹提取算法，最后，在钢板切割过程中遵循了直线斜率切割，提取所述验证线和所述钢板的边缘，并进行三维重建之后，提供了重构图效应和轨迹参数，并且在一些情况下
，路径偏差总结
，提供跟踪调整偏差算法，并通过串行通信在下位机上进行偏差调整
。 

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