1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....检测和自动追踪中。即时追踪的少于。例如，两块钢板紧紧地撞在起而没有产生沟槽，机器人末端的追踪速度是。焊缝轨迹线的位置和方向不能预先知道。图是追踪前所拍摄的图像。在图像中有两条短的白色平行线，它们是用来搜索的照相机的镜头下部的边界长的白色直线是通过转移方式所探测到的轨迹线，白色的圆点是激光焦点，黑色的方形点是激光焦点和通过音响视觉运算法则在维空间中所计算出来的轨迹线的起点。图所展示的是追踪结果的图像，其中激光焦点已经沿着焊接线移动到了其起点的位置。追踪前的图像追踪后的图像图左侧照相机追踪前后的图像轴上的和追踪到的空间距离上的如图所示。实验结果表明轴上的的误差小于，空间距离上的的误差小于。系统不仅能够自动的识别焊缝，并且在即时的轨迹追踪和控制中满足焊接的要求。总结在这篇文章中，人们提出了让用于激光焊接的关节机器人进行维焊缝追踪的方法......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....在例如激光焊接和切割的精密材料加工过程中，这种方法可以改善关节机器人动态轨迹的精确度。通过人们所提出的这种运算法则，轨迹线和激光焦点可以以三维视觉的方式重建。通过个适当的工具坐标系，所需要的代替工具可以容易而又快捷的计算出来。在机器人运动学的基础上，人们控制机器人的最终运动，并尽可能的减少轨迹的。试验结果表明这种方法可以有效的提高激光焊接机器人的轨迹精度，并且应用这种方法的系统可以满足高精度轨迹追踪的要求。鸣谢这项研究受到中国国家自然科学基金会编号，以及用于高等教育博士计划的研究基金编号的支持。参考文献,以维视觉为基础的工业机器人的控制福罗里达州，美国。月王建华，赵晓光，谭明可视伺服机器人追踪控制的研究机器人,中国,用于图像基础控制的计划关于机器人学和自动化的徐阚烈，费仁清，王晓刚等关于维线段追踪系统的研究上海大学学报,中国张文曾，陈强......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....德旭，严志国，和闵谭综合系统和智能科学重点实验室，自动化协会，中国科学院北京中国科学院研究生学院，中国徐德，李园，谭摘要人们提出了种以产生可视光线为基础的焊缝追踪系统，这种系统被应用于管道焊接机器人中。首先，在对焊接表面激光反射和照相机的位置，激光所在的平面以及焊接后激光条纹图像的效果进行分析的基础上，设计出了视觉传感器。为了防止在焊缝图像中出现严重的反射扰乱，人们开发了图像处理和特征抽取的运算法则。为了对管道焊接进行焊缝追踪，人们采取了种图像视觉控制系统。人们通过控制管道焊接机器人的焊缝追踪实验来证实这个系统的性能。引言在涉及机器人焊接的相关问题中，焊缝追踪是其中的个重要的问题，它也是进行高质量的自动化焊接的基础。工业上的焊接机器人大部分用于教学，并且机器人重复这个路径以满足焊接中光束的位置要求。在焊接机器人的这种工作模式中存在些问题，例如焊接位置的不精确性，由热量扩散而导致焊接处的变形与扭曲......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....所以在焊接的过程中控制光束的焊缝轨迹是必要的。其次，管道焊接机器人不能预先对焊缝进行定义，因为当管道改变方向时，焊缝可能偏离管道内部的位置。焊缝的轨迹可以随着轴线方向上管子的移动而改变。在这种情况下，这种模式就不适合进行管道的焊接，并且焊接机器人需要修正光束和即时焊接时焊缝之间偏移。为了避免在移动管道时出现焊缝的偏离，提出了种程序来控制轴线方向上管子的移动。参与讨论了当管道方向改变时管子在轴线方向上移动的原理。解决问题的办法是用三自由度多机械手来升降管子，调整管子的位置，并摆正管子的方向。这两种方法仅和管子的移动有关。事实上，当管子改变方向时，焊缝将偏离其原来的位置。然后，在进行高质量的焊接时就需要焊缝追踪系统。机器人焊接，智能和自动化素。激光反射的分析为了改善焊接处的焊接质量，焊接处通常需要用磨轮磨平，以便去除焊接处表面的铁锈和杂质。当光束照在光滑的焊接表面时，由于强烈的激光反射......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....这经常会在焊缝图像的反射时产生混乱，并降低视觉传感器图像的质量，使激光条纹变形，并且增加特征抽取的困难。当光线照在物体的表面上时，反射光线有散射和镜面反射，如图所示。图物体表面的散射和镜面反射根据,反射光线的强度计算公式如下是总的反射光线强度是部分光线的强度是散射光线的强度是在光滑表面上理想的镜面反射光线的强度，并且反射方向服从反射定律是在实际表面上镜面反射光线的强度。事实上，反射表面是由许多微小的镜面组成的。所以反射方向和强度服从分布。，和是反射率系数是表面系数是距离是孔的直径是焦点是照相机的观察角度是光发生散射时的比率的角度。在上述所有反射中，当视觉传感器中有合适的信号时，散射可以清晰的反映出激光条纹的图像平面反射通常反映出整个图像，并且会引起图像中条纹所在区域的发光。所以应对视觉传感器进行定位以避免平面反射，并清晰的呈现出激光条纹的图像。在公式中......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....并且接收方向服从反射定律。所以，为了使图像清晰，照相机应避免出现在反射平面的方向上。三角形测量原理以光线为基础的视觉传感器三角形测量原理如图所示。是激光所在的平面，是平面反射光线所在的平面是照相机的视觉轴线。角是照相机的视觉轴线和焊接表面之间的夹角是照相机的视觉平面与激光所在平面之间的夹角。在图像坐标系中槽的深度和宽度可以如下计算得到在公式中，是焊槽的宽度图像坐标系的比例系数。越大，条纹槽的特征越明显，用角度和来清晰的表现条纹图像。根据以上的讨论和分析，在设计视觉传感器时可以得出以下些结论应该避免使照相机的视觉轴线出现在反射平面的方向上，这样可以减少由于光线的集中对激光条纹图像造成的干扰。根据公式，为了在照相机坐标系中得到有关结合点的适当的形状信息，应当适当的选择角度，。当实际的是，是，是，就可以得到合适而又清晰的条纹图像。视觉传感器的结构如图所示......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....人们采用了如下三条条纹。图像处理与特征抽取为了探测激光条纹的各部分及其边缘，人们开发了些有关图像处理的运算法则,。但是在焊接的情况下，很难在有严重干扰的同时可靠的提取信息。在这篇文章中，为了防止焊接表面严重的反射干扰，尤其是这三条激光条纹之间的相互作用，人们开发了种关于图像处理和特征提取的运算法则。这个过程包括依次对三条激光条纹进行目标区域的搜索，对适当的起点的选择，对侧影的提取，这些侧影是以强化了并分配好的柱状条纹为基础，以及特征的选择与提取。图像的处理照相机中的图像的尺寸是像素。为了加快图像的处理并减小图像的干扰，应该探测有关的图像区域。在图像平面中有关的激光条纹是水平的，根据强度配可以固定。通常投影的三个高峰相当于图像空间中条纹的图像位置，通过条纹的位置和假设的空白，人们推断出了条纹的三个区域。在黑色的背景下，典型的激光图形可以很清楚的展现出来，通过起点把图像中的条纹分段是合适的......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....人们计算出了从高到低的强度水平中每级的像素的数量。当所积累的像素达到所指定的数量时，强度水平被看作是图像各部分的起点。通过柱状物的分配强度，焊接槽的侧影被抽取出来。每个柱状物上的像素的强度分配依次在三个区域上计算出来，最大值的点作为侧影上的点被抽取出来。同时，人们提出了空间上的连续性的标准来检测提取点的连续性。然后采用中央过滤器和均匀过滤器来减少脉冲干扰并测量噪音。特征提取由于焊接槽中心点的强度和稳定性，所以人们选择它们作为图像特征来提取。首先，通过转移方式探测条纹的主要线段。显著地是这些主要的线段和条纹侧影可以组成焊接结合区域的图像。边界上的点是根据主要线段与条纹侧影之间的距离来探测的。从结合区域来搜索条纹侧影，当距离很短时，边界点和图像就固定了。然后通过图像的中心点就可以提取出三个特征点......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....图是原始图像和特征的提取结果焊接槽的中心点被依次提取出来。图焊缝的激光构建图与特征提取的结果焊缝追踪控制系统焊接机器人由底座，垂直架，和水平机械手组成它由步进电动机来驱动。激光发生器和视觉传感器被安装在水平机械手的末端管道设置在滚轴上。在激光发生器与焊缝之间有两个自由度，即水平方向与竖直方向上运动的自由度。管道焊接机器人的结构设计如图所示。在图像空间中焊缝的最初的坐标系作为焊接前的参考位置被记录了下来。因为视觉传感器被安置在焊缝的上方，并且图像坐标系的方向与焊缝的方向致，所以控制系统被分离成两个方向。在图像坐标系中偏离方向的像素相当于在空间中偏离水平的位置，并且方向的偏离相当于竖直方向的偏离。以图像为基础的追踪控制系统就是根据这种相关关系开发出来的。矩阵把焊接的空间转换为机器人图像空间的等式如下根据公式，和不断的被视觉传感器定义......”。