申请/专利权人：范努克机器人技术美国有限公司

申请日：2010-02-03

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN106994684B

主分类号：B25J9/16(20060101)

分类号：B25J9/16(20060101)

优先权：["20090203 US 61/149443"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.09#授权;2017.08.25#实质审查的生效;2017.08.01#公开

摘要：一种控制机器人系统的方法包括以下步骤：提供由机器人系统的可移动机构支撑的工具；提供由保持器支撑的工件；产生该工件的图像；从该图像提取数据，该数据与工件的特征有关；使用从图像提取的数据沿着工件产生连续三维路径；和沿着该路径移动该工具。

主权项：1.一种控制机器人系统的方法，所述方法包括以下步骤：a.提供由所述机器人系统的可移动机构支撑的工具；b.提供由保持器支撑的工件并且向处理器提供所述工件的特征；c.向所述处理器产生所述工件的图像；d.所述处理器从所述图像提取数据，所述数据与所述工件的所述特征有关；e.所述处理器使用从所述图像提取的数据沿着所述工件产生连续三维路径；和f.控制所述机器人系统沿着所产生的路径移动所述工具；其中，所述特征包括位于所述工件上的区域或者边缘；其中，所述三维路径包括多个节点，所述节点中的每个包括所述节点关于所述图像的可探测特性的梯度幅值、所述节点相关联的边缘的长度、以及一系列相关联节点的数字标识。

全文数据：控制机器人工具的方法[0001]本申请是下述申请的分案申请：发明名称:控制机器人工具的方法，申请日：2010年2月3日，申请号：201080014504.9。[0002]相关申请的交叉引用本申请要求由此在这里通过引用而整体并入的、在2009年2月3日提交的美国临时专利申请序列号61149,443的权益。技术领域[0003]本发明通常涉及一种用于对机器人编程以遵循所期路径的方法。更具体地，本发明涉及一种使用视觉信息来控制机器人系统沿着所期路径移动工具以完成编程过程的方法。背景技术[0004]工业机器人越来越多地被用于更加广泛的各种应用。在大多数实例中，有必要向机器人“教导”机器人必须沿其移动以完成所期操作的路径。例如，在焊接应用中，机器人必须被编程以移动到多个接连的定向中，所述定向将有效地沿着工件上的接缝移动焊炬。[0005]向机器人编程或者教导所期路径传统上已手动执行。操作员与机器人控制器交互并且手动使机器人移动到必要的定向中以将工具安置到沿着所期路径的必要位置中。每一个位置然后均被编程到机器人控制器中，机器人控制器稍后重复所编程的路径。该过程通常是耗时的、困难的并且经常准确的不足以在机器人操作结束时给出令人满意的结果。此夕卜，传统的实践包括如下缺陷:在教导操作期间使操作员处于机器人工作空间内，这引入了在机器人和操作员之间不希望的碰撞的可能性。[0006]已提出了包括用于控制机器人操作的机器人视觉系统的若干系统。然而，无任何所述系统已使用了视觉系统来教导或者编程机器人以遵循程序路径。例如，美国专利号4，ei6，m;4，965，499;和5，572，103中的每一个均包括与工业机器人相关联的视觉系统，在机器人操作期间该视觉系统提供用于对预编程路径作出校正的视觉信息。已提出了这种系统以适应在实际所期路径和机器人正遵循的预编程路径之间的偏差。然而，在这些系统中的每一个系统中，有必要以传统方式对机器人预编程。现有技术的缺点在于，对于所处理的每一个部分，用户都必须明确地教导程序。[0007]还能够使用接缝跟踪来对机器人系统编程。美国专利4,812,614描述了一种用于焊接机器人的机器视觉接缝跟踪方法和设备。该设备能够自动地探测在实际焊接接缝和教导路径之间的偏差，其中为了校正焊接路径，该设备包括图像形成装置和图像处理器。通过该图像形成装置，来自公共光源的光在被会聚和透射之后，能够被投射到工件上以越过焊接接缝形成光线。沿着焊接接缝的方向置放的固态摄像机能够探测焊接接缝的图像，该图像进而被传输到图像处理器。该图像处理器优选地是包括软件的微型计算机，该软件用于处理分别由对接接头、角接接头、搭接接头和V形槽接头形成的图像从而计算偏差，包括越过焊接接缝的位置误差以及在实际焊接接缝和教导路径之间存在的、在焊炬和工件之间的距离变化所谓的焊炬高度）。焊接机器人的控制器能够将焊接路径的误差信号转换成对应的数据，利用所述数据，焊接机器人的坐标能够得到校正以与实际焊接接缝相对准。[0008]然而，接缝跟踪需要教导路径或者教导程序，其中整条连续教导路径响应于探测到的从教导路径的偏差而偏移。[0009]作为现有技术的另一示例，还能够使得机器人沿着由在描述部件的CAD数据中可用的点构成的路径（即CAD-to-Path移动。在CAD-to-Path编程中，使用以视觉刺激的形式提供的实时信息调节机器人路径。然而，CAD-to-Path的缺点包括：1CAD-to-Path算法耗费太多的时间来执行;2生产成本过高;3它并不允许基于不准确的部件安置来更改机器人位置;和4它并不允许追踪手动绘制的参考点或者线。[0010]存在对简化和改进当前的机器人路径教导方法的需要。例如，希望的是消除在路径训练过程期间操作员处于机器人工作包络面envelope内的需要。另外，希望的是通过减少所需的时间量来改进在教导机器人路径中的效率。发明内容[0011]与本发明相符合且相一致，惊人地发现了一种使用关于工件的在视觉上获取的信息来控制机器人工具的方法。[0012]通过提供一种用于完全根据从输入图像提取的信息和机器人校准数据来合成机器人程序的手段，本发明解决了上述需要，同时避免了现有技术的缺点和缺陷。[0013]本发明提供了控制机器人系统的方法。[0014]一种方法包括以下步骤：a.提供由机器人系统的可移动机构支撑的工具；b.提供由保持器支撑的工件；c.产生该工件的图像；d.从该图像提取数据，该数据与工件的特征有关；e•使用从图像提取的数据沿着工件产生连续三维路径;和f.沿着该路径移动该工具。[0015]另一种方法包括以下步骤：a.提供由机器人系统的可移动机构支撑的工具；b.提供由保持器支撑的工件；c.相对于该保持器校准该可移动机构；d.产生该工件的图像；e.从该图像提取数据，该数据代表该工件的特征；f•使用从该图像提取的数据和来自可移动机构校准的数据向沿着工件特征的多个点中的每一个点分配节点；g•沿着节点产生连续三维路径;和h.沿着该路径移动该工具。[0016]又一种方法包括以下步骤：a.提供工具；b.提供工件；c.将引导线应用于该工件；d.提取与工件的特征有关的数据；e.定位该工件；f.使用所提取的数据沿着该工件产生该工具的理想路径；g.沿着该理想路径的至少一部分移动该工具;和h.调节该工具的位置以遵循引导线。附图说明_[0017]根据按照附图考虑时的优选实施例的以下详细说明，对于本领域技术人员而言，本发明的以上以及其它优点将变得显而易见，在附图中：图1是根据本发明的一个实施例的机器人系统的示意表示;并且_图2是根据本发明的一个实施例的、用于控制图1的机器人系统的方法的示意流程图；图3是根据图2的方法置于工件上的机器人路径的示意表示；_图4是根据图2的方法置于工件上的机器人路径的示意表示，示出了在跟踪机器人路径的一部分的工件上的焊接路径；图5是根据本发明的另一个实施例的、用于控制图1的机器人系统的方法的示意流程图；以及图6是在工件上的各种路径的示意图。具体实施方式[0018]以下详细说明和附图描述并且示意了本发明的各种实施例。说明和附图用于使得本领域技术人员能够实现并且使用本发明，而非旨在以任何方式限制本发明的范围。关于所公开的方法，所提出的步骤本质上是示例性的，因此，步骤的次序不是必要的或者关键的。[0019]图1示意了包括具有机器人基部14和在基部14上支撑的可移动臂16的机器人12的机器人系统10。臂16的一端支撑用于执行所期操作的工具18。例如，工具18可以是焊炬、等离子体切割工具、材料移除去毛刺工具、和用于施加密封剂或者涂料的涂覆工具涂覆器中的任何一种。要理解，能够使用任何机器人工具。[0020]控制器2〇适于控制机器人臂ie的移动从而在工件22上执行所期操作。工件22由在机器人工作包络面内的传统工件保持器24支撑。作为非限制示例，该保持器包括平桌。然而，能够使用任何保持器或者支撑器件。[0021]视觉系统26被置放成捕捉至少工件22的图像。在所示的实施例中，视觉系统26包括在机器人臂I6上支撑并且能够随之移动的三维激光视觉传感器28例如由FANUCRoboticsAmerica公司制造的iRVision®传感器）。然而，视觉系统邡可以包括能够观察工件26并且收集代表摄像机观察所见东西的图像的数据的二维数字摄像机未示出）。各种传感器和摄像机是商业可用的，并且本领域技术人员将能够选择一种以满足具体情况的需要。[0022]作为非限制示例，视觉传感器28产生二维图像。然而，要理解，视觉传感器28能够适于或者被定向为产生工件22的三维表示。如图所示，视觉传感器28与控制器20通信从而能够如下所述的那样处理由视觉传感器28获得的图像信息。[0023]在某些实施例中，控制器20包括处理器30和存储系统或者器件32。处理器30适于基于指令集34分析由摄像机28捕捉的图像或者从视觉系统26的组件接收的其它数据。可以在任何计算机可读介质内体现的指令集34包括用于将处理器30配置为执行各种任务的处理器可执行指令。[0024]作为非限制示例，指令集34包括用于评估工件22的图像和提取与工件22的边缘和其它特征有关的信息的图像分析代码或者算法，其中所述特征例如能够包括可以形成复杂的或者简单的任何形状或者轮廓的、位于工件22上的任何区域或者边缘。要理解，特征能够被分解成片段并且各个片段能够被分解成多个子片段。当根据该特征创建程序或者路径时，能够将不同的创建属性赋予该特征的每一个片段以产生理想的机器人过程程序。[0025]要理解，特征能够从计算机辅助绘图（即CADEdges提取或者由用户输入产生，诸如鼠标在计算机辅助绘图的表面上点击以创建逐节点的线路或者路径。[0026]存储系统32可以是单一存储器件或者可以是多个存储器件。存储系统32的部分还可以位于处理器30上。此外，存储系统32可以是固态存储系统、磁存储系统、光存储系统或者任何其它适当的存储系统。要理解，存储系统32适于存储指令集34。例如可以在存储系统32中存储其它数据和信息，诸如缓冲数据。[0027]控制器20可以进一步包括可编程组件36。可编程组件36与处理器30通信。要理解，可编程组件36可以例如与机器人系统10或者视觉系统26的任何其它组件通信。在某些实施例中，可编程组件36适于管理并且控制处理器30的处理功能。可编程组件36为用户提供用于主动地管理处理器30的操作并且由此控制机器人系统10和视觉系统26的功能的装置。[0028]图2示意了根据本发明的控制机器人系统10的方法100。在步骤102中，将工具18置放在机器人系统10的可移动臂16上。在步骤104中，将工件22置放在保持器24上。如在步骤106中所示，一旦工件22就位，便基于保持器24相对于臂16的位置和定向来校准机器人系统10的臂16和工具18。作为非限制示例，使用三维校准网格框架来相对于保持器24校准臂16，以建立用于确定各种组件的相对位置和定向的坐标系统。要理解，能够存储代表校准步骤的数据以供后续使用。[0029]在步骤108中，视觉系统26产生工件22的图像。作为非限制示例，该图像是二维图像。然而，能够产生其它图像。该图像被传输到控制器2〇以提取与在图像中代表的关键特征或者边缘有关的信息。[0030]控制器20将图像的关键特征连同从步骤106获取的校准数据一起进行处理以产生沿着工件22的连续三维路径，如分别在步骤110和112中所示。作为非限制示例，处理器30基于在本领域中己知的图像处理方法来分析该图像。作为进一步的示例，处理器30分析该图像以限定工件22的多个边缘并且对所限定的边缘进行内插外插以拟合多个特征，由此形成工件22的几何轮廓。[0031]在某些实施例中，由处理器3〇探测到的每一个边缘或者特征均被分配有唯一的标识和特定长度值。特征或者边缘的点每一个均基于处理器30的预定设置而由节点代表。例如，与每一个节点有关的数据可以包括以下信息字段^contrast对比度一一节点关于预定的可探测图像特性例如光、反射率的梯度幅值;$edgejen边缘长度一一节点特征点）与之相关联的边缘的长度;$edge_id边缘标识一一一系列相关联节点的数字标识，其中每一系列均具有不同的标识;和$position位置——标准XYZWPR位置，其中节点的X-坐标是基于校准网格框架在图像中定位的，Y-坐标是基于校准网格框架在图像中发现的，校准网格框架中的Z-坐标是根据用户输入或者图像分析基于三维图像）以及指向节点“光侧”的梯度的R-角度中的至少一个来确定的，其中基于校准网格框架，该角度的单位为弧度。[0032]对于与特定系列相关联的每一个节点，边缘长度$edge_len和边缘标识$edge_id是相同值，其中具有相同边缘标识$edgejd的所有节点均代表沿着图像的边缘或者特征的连续路径。要理解，路径中的节点点的数目是基于处理器30的预定义设置来确定的。[0033]在某些实施例中，用户手动提供不容易由处理器30探测到的、任何数目的图像点节点）。用户能够经由对工件22的预期几何形状的先验知识提供未由图像代表的第三维度的次级模型。通过向处理器30提供用户输入，用户能够教导工件22的关键三维特征。[0034]在某些实施例中，处理器30基于曲线拟合过程产生三维路径，该曲线拟合过程基于在特征之间或者沿着在预定维度中的边缘的变化率而产生点数据。作为非限制示例，曲线拟合过程类似于由FANUCRoboticsAmerica公司生产的ArcTool®应用软件的路径混合。还能够使用数据滤波来消除无关的图像数据或者组合图像数据以进一步处理。作为进一步的示例，基于对于与在臂16上安装的工具18相关联的过程而言特有的过程知识和过程参数来修改所产生的路径。[0035]对所产生的图像的评估的附加控制以及对节点和路径数据的合成呈现由路径定位工具提供，该路径定位工具在置于图像上的搜索窗口中追踪多个灰度边缘中的每一个并且在多个探测到的边缘上输出多个点。用户能够使用在下面描述的方法将路径定位工具配置为返回在每一个边缘上发现的所有点或者点的子集。[0036]对比度阈值方法包括对于将被考虑的点设置最小对比度。最大偏差方法包括设置从预定“直边缘”的阈值偏差。点间距方法包括基于连续点之间的距离设置阈值。当使用最大偏差时，视觉系统26返回逼近特定边缘的直片段的端点。在使用点间距的情况下，视觉系统26返回等距的点。[0037]因为预期使用在这里所公开的方法的应用的范围，多个现有的视觉过程必须能够如上所述的那样产生路径。例如，在二维单视图视觉过程中，路径点被投影到在校准网格平面上方固定Z距离处的平面。在去堆积depalletizing视觉过程中，路径点被投影到在能够由寄存器值指定的Z距离处的平面。在浮动框架视觉过程中，路径点被投影到随着机器人安装摄像机的观察位置移动的平面。在三维激光单视图视觉过程中，激光传感器首先测量平面，然后路径点被投影到测量到的平面。在三维截面视觉过程中，激光传感器构建其中竖直坐标代表沿着激光线的距离并且水平坐标代表到传感器的Z距离的二进制截面图像，其中视觉系统发现在截面图像的黑白边界上的点并且返回激光平面与表面相交所在的所有点或点的子集的X、Y和Z坐标。[0038]在某些实施例中，基于所产生的三维路径，预先教导的路径被处理器30偏移。要理解，用户能够基于图像的分析来选择所期路径。[0039]—旦三维路径得以产生，机器人系统10便使用关键特征沿着该路径移动工具18以确定工具18沿着该路径的任何部分的位置，如在步骤114中所示。具体地，能够使用所产生的路径来产生用于该机构追踪该路径的运动命令。在某些实施例中，视觉系统26能够关于工具18相对于工件22的位置为控制器提供实时更新。[0040]图3示意了根据方法100产生的三维路径200。如图所示，路径200包括置于工件204上的多个节点2〇2，其中每一个节点202均代表沿着工件204的特征的关键点。要理解，“关键点”是基于在上文中讨论的预定设置来选择的。作为非限制示例，路径2〇〇代表将被机器人炬焊接的工件2〇4的实际接缝。要理解，当未使用切边冲模来切割工件204时，理想的、一致的并且笔直的接缝并不总是可能的。方法100提供了一种用于产生标识并且跟踪工件2〇4的非一致特征以在其上执行更准确操作的路径200的手段。如在图4中所示，能够沿着路径200跟踪诸如焊炬之类的工具以将焊接接缝2〇6施加到工件204的一部分。能够基于焊炬从一个节点202到另一个节点的相对跟踪来确定焊炬的反馈位置。[0041]图5-6示意了根据本发明的、控制机器人系统10的方法300。作为非限制示例，方法300用于跟踪在几何复杂部分上的手动绘制线路。[0042]在步骤302中，将工具18置放在机器人系统10的可移动臂16上。在步骤304中，将工件22置放在保持器24上。如在步骤3〇6中所示，将引导线应用于工件22。通常，引导线是在工件22上手动绘制的。然而，能够使用应用引导线的任何手段。[0043]在步骤30S中，获得与工件22的特征有关的数据。在某些实施例中，视觉系统26产生工件22的图像。作为非限制示例，该图像是二维图像。然而，能够产生其它图像。该图像被传输到控制器20以提取与在图像中代表的关键特征或者边缘有关的信息。在其它实施例中，与工件的特征有关的数据是从理想部分的计算机辅助绘图提取的。[0044]在步骤310中，使用视觉系统26来定位工件22。根据与工件的特征有关的提取数据和工件22的相对位置中的至少一个，处理器30沿着工件22产生用于工具18的理想路径，如在步骤312中所示。在步骤314中，起初沿着该理想路径的至少一部分移动该工具。在步骤316中，使用视觉系统26来定位引导线并且调节工具18的位置以遵循该引导线。[0045]在研究图6中的简单图时进一步解释方法300。如图所示，上实线400代表所产生的理想路径，中虚线402代表工件22的实际位置，在此处围绕两个点对框架进行移位。假设所有的中间点随着这种新关系相应地移位。下点线404代表在工件22上绘制的引导线位置。除线路的Y位置偏差以外，先前创建的所有点数据均得以保留。[0046]作为非限制示例，需要三个功能应用组以促进方法300:1部件位置参考框架基于使用机器视觉系统26发现的一对三维点而移位（gPA_CREATE_FRAME，其中在机器人坐标空间中发现片段始点和终点并且三角函数使用始点终点来限定纠正实际工件22和它的模型之间的空间关系的新框架;2沿着所创建的框架创建包含表征理想路径和工具角度的点序列的计算机辅助绘图（CAD数据卿A_EMULATE_CAD，其中利用以固定的俯仰度采样的X、Y和Z点绘制用于活动片段的多个路径点中的至少一个，视觉系统26被以固定的接近度置放以观察所绘制的引导线，并且提供了适当的工具切割信息滚转、俯仰、偏转、高程）；和3在移动工具18通过所述位置并且仅仅改变对应于所发现的线路的Y位置时，“追踪”引导线（即A_MOVING_LINE_TRACK，其中平滑的移动要求通过动态地on-the-fly调用视觉程序来发现线路位置。[0047]在某些实施例中，A_CREATE_FRAME.TP程序产生将引导追踪例程位置的新框架参考。作为非限制示例，使用由FANUCRoboticsAmerica公司制造的iRVision®3DL系统来发现相对于X、Y和Z的开始和停止位置。视觉程序定位开始位置。然后移动到所发现的位置，并且在提取Z高度时改进位置。对于结束位置，重复这个过程。三角函数从两个点（即原点和X轴点）创建框架。新框架处于由0到X形成的平面中并且用户框架Z轴得以继承。总之，A_CREATE_FRAME•TP程序关注工件22的截面，并且创建始点为0，0，0且终点为X，0，0的框架。输入的描述性部分数据被规范化至这个框架，并且各个路径点和工具角度偏离这个线路框架）。[0048]在某些实施例中，A_EMULATE_CAD.TP程序通过使用iRVision®“CrossSectionAnalysisTool截面分析工具”针对工件22产生模拟的CAD数据。具体地，关于框架，以X、Y和Z提取各个点在“A_CREATE_FRAME”内被规范化为当前部分的始点和终点）。[0049]A_EMULATE_CAD.TP程序定位截面的始点，然后将3D摄像机移动到该始点。CrossSectionProgram截面程序提取激光线的轮廓的X、Y、Z位置，并且发现所期几何关系或者结点。所有的点均被存储，并且使用计数器来对在这个截面中包含多少间隔保持跟踪。一旦发现激光轮廓位置，便在仔细检查下一个截面之前将工具向前移动所设定的增量。[00S0]总之，A_EMULATE_CAD.TP程序相对于参考框架创建数据点，所述数据点包括X、Y、Z和工具W、P、R值以模拟类似于在FANUC®RoboGuide程序中的CAD-To-Path特征所产生的数据的特征片段数据格式。将使用点数据来创建仅仅Y值改变的理想路径基于视觉在何处发现手动置放的引导线）。[0051]在某些实施例中，A_M0VING_LINE_TRACK程序从相对于当前截面规范化的CAD数据提取点。A_M0VING_LINE_TRACK程序首先加载开始位置并且在闪光上定位视觉系统26以探测所绘制的引导线的位置。视觉系统26然后定位在下一线段上的固定高度处。机器视觉程序在后台中运行以定位引导线的实际位置。所发现的引导线位置用于通过允许工具18在仅仅一个方向上移位来更新臂16和工具18相对于工件22的位置。以此方式，能够在移动和更新工具18的位置时动态地跟踪引导线。总之，a_M0VING_LINE_TRACK程序使用点基础来遵循理想路径。当工具18行进通过所有的点时，视觉系统26更新路径位置仅仅Y值）。[0052]机器人系统10和方法100、300提供了一种用于通过完全根据从工件22的图像提取的信息和机器人校准数据来合成机器人程序而控制机器人工具18的手段。所述方法能够应用于各种机器人工具和操作。[0053]j艮据前面的说明，本领域普通技术人员能够容易地确定本发明的实质特性，并且在不脱离其精神和范围的情况下对本发明作出各种改变和修改以使其适合于各种使用和条件。

权利要求：1.一种控制机器人系统的方法，所述方法包括以下步骤：a.提供由所述机器人系统的可移动机构支撑的工具；b.提供由保持器支撑的工件并且向处理器提供所述工件的特征；c.向所述处理器产生所述工件的图像；d•所述处理器从所述图像提取数据，所述数据与所述工件的所述特征有关；e•所述处理器使用从所述图像提取的数据沿着所述工件产生连续三维路径;和f.控制所述机器人系统沿着所产生的路径移动所述工具。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像是二维图像。3.根据权利要求2所述的方法，还包括提供构成不容易在二维图像中能探测到的三维数据的图像点的步骤。4.根据权利要求2所述的方法，还包括经由对所述工件的预期几何形状的先验知识提供不容易在二维图像中能探测到的、所述工件的第三维度的次级模型的步骤。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像由三维视觉传感器产生。6.根据权利要求1所述的方法，还包括手动教导所述路径上的点的步骤。7.根据权利要求1所述的方法，其中使用所产生的路径来产生用于所述机构追踪所述路径的运动命令。8.根据权利要求1所述的方法，还包括基于从所述图像提取的数据和所产生的路径中的至少一个来偏移预设路径的步骤。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述路径被置于所述工件的所述特征上。10.根据权利要求1所述的方法，还包括对从所述图像提取的数据进行滤波的步骤。11.根据权利要求10所述的方法，其中对数据进行滤波的所述步骤是基于对比度阈值、最大偏差和点间距中的至少一个。12.—种控制机器人系统的方法，所述方法包括以下步骤：a•提供由所述机器人系统的可移动机构支撑的工具；b.提供由保持器支撑的工件；c.相对于所述保持器校准所述可移动机构并且向处理器提供所述工件的特征；d.向所述处理器产生所述工件的图像；e•所述处理器从所述图像提取数据，所述数据代表所述工件的所述特征；f.所述处理器使用从所述图像提取的数据和来自所述可移动机构的校准的数据，向沿着所述工件的所述特征的多个点中的每一个点分配节点；g•所述处理器沿着所述节点产生连续三维路径;和h.控制所述机器人系统沿着所产生的路径移动所述工具。13.根据权利要求12所述的方法，其中所述图像由三维视觉传感器产生。14.根据权利要求12所述的方法，还包括经由对所述工件的预期几何形状的先验知识提供不容易在二维图像中能探测到的、所述工件的第三维度的次级模型的步骤。15.根据权利要求12所述的方法，还包括手动教导所述路径上的点的步骤。I6•根据权利要求12所述的方法，其中使用所产生的路径来产生用于所述机构追踪所述路径的运动命令。17.根据权利要求12所述的方法，其中与每一个节点有关的数据包括所述节点的梯度幅值、所述节点与之相关联的特征的长度、一系列相关联节点的数字标识和所述节点在预定义坐标系统中的位置中的至少一个。'18.—种控制机器人系统的方法，所述方法包括以下步骤：a•提供由所述机器人系统可移动的工具；b.提供工件；c.将引导线应用于所述工件；d.利用处理器提取与所述工件的特征有关的数据；e.定位所述工件；f•所述处理器使用所提取的数据沿着所述工件产生所述工具的理想路径；g.控制所述机器人系统沿着所述理想路径的至少一部分移动所述工具;和h.控制所述机器人系统调节所述工具沿着所述理想路径的位置以遵循所述引导线。19.根据权利要求18所述的方法，其中定位所述工件的所述步骤由视觉系统执行。20.根据权利要求18所述的方法，其中与所述工件的特征有关的数据是从用于理想部分的计算机辅助绘图数据提取的。

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