基于机器视觉的物料分拣工业机器人技术研究

随着我国工业经济的不断发展,机器人技术在工业制造领域中的用途也越来越广泛,尤其是对传统的物料分拣工作来说机器人已经基本上能够取代人工进行作业了。目前,利用工业机器人进行物料分拣工作主要是通过对机器人进行编程,但这种方法一般对设备和工作环境具有比较高的要求,成本也相对较高,因此,如何提高工业机器人在物料分拣中的精准度,对不同形状和尺寸的物料能够准确完成位置感应并完成分拣动作就成了我们应当重点关注的工作内容。在工业机器人编程中充分考虑机器视觉技术,让机器人初步具备人眼的基本功能,良好的视觉功能能够有效提高机器人物料分拣的效率。基于此,本文对工业机器人分拣系统和分拣流程进行论述,最后提出基于机器视觉提高工业机器人分拣技术的策略,旨在促进工业机器人在我国工业、制造业中的进一步推广和应用。     

焊接机器人视觉焊缝跟踪系统分析

分析了一套焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的总体构成.首先简述了焊接机器人及跟踪系统的总体构成,分析了机器人视觉系统寻找焊缝位置的视觉处理的动作流程,并对其中重要的步骤进行了详细的描述,重点介绍了机器人依照输入偏差与示教轨迹叠加跟踪真实焊缝的控制过程.最后使用Matlab软件仿真3关节平面机器人的跟踪焊缝的运动.     

基于Labview的机械手视觉引导系统设计

机器人的使用在工业中变得越来越广泛,如何使机器人的运行更加智能化、人性化,成为许多学者研究的热门课题。机器视觉作为一种新兴的技术,也越来越受到关注。工业机器人通过机器视觉获取的图像信息特征,能够更加准确地定位引导,抓取和放置物料。以机械手的目标识别和数据通讯为研究目标,针对物料的实时匹配识别以及上位机与机械手的数据通讯进行了详细的研究,并通过Labview编程完成整个机械手视觉定位引导的软件的编写。该视觉引导系统可以实现图像的图像标定和匹配定位,最终完成抓取和放置的动作。定位误差为±0.1mm。     

工业机器人视觉技术在自动化系统中的应用——评《工业机器人视觉技术及应用》

工业机器人视觉技术在自动化系统中能够对生产系统进行多个独立单元的划分,其中包含了工作平台、摄像平台及机械抓手等.工业机器人在自动化生产流水线中进行视觉技术应用时需要借助工业相机来对传送带上的物料进行图像采集整理,通过使用计算机图像处理系统来对收集到的资料信息进行传递识别、分析处理及科学定位,之后确定目标物的坐标,引导工业机器人进行精准的自动化生产操作.《工业机器人视觉技术及应用》一书主要讲述机器视觉基础知识、工业机器人与机器视觉系统如何通信.能够充分应用在工业机器人在自动化系统中的生产工作中.     

图像反馈机器人视觉伺服系统理论与实验研究

对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可应用在机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。本文分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理,采用了基于图像的视觉伺服方法,直接利用图像特征来控制机器人运动,构建了自由度GRB-400工业机器人图像反馈视觉伺服系统。采用该系统进行了机器人跟踪两维平面运动目标的实验,结果验证了该方法的有效性。     

基于背景学习的运动工件目标分割方法研究

精准的目标分割是实现工业机器人对工件目标跟踪和识别的前提和基础。在非限制场景中运动目标快速分割方法的基础上,提出通过高斯混合模型对传送带背景进行学习,实现了工业机器人视觉系统对传送带上运动工件目标的鲁棒分割。实验结果表明,利用该方法对运动目标进行检测,精度比视觉系统中原有的自适应阈值方法提高了7.5%。本文方法适用于具有稳态皮带背景的工业机器人视觉检测平台上的运动目标的高性能分割。     

基于视觉的工业机器人码垛控制系统

为避免工业机器人码垛过程中出现物料错位、物料摆放位置不准确等问题，基于实际问题，设计了基于视觉的工业机器人码垛控制系统。该系统利用欧姆龙视觉系统，得到了各个物料两个标记点在相机坐标下的位置信息，通过Socket通信，将信息传送给机器人；通过分析机器人运动学算法和坐标融合方法，得到了图像数据与机器人基坐标的关系；通过编写机器人RAPID程序，实现了物料摆放位置修正运动。试验结果表明，物料的放置位置误差均值在基坐标的X、Y方向分别被控制在了0.2 mm和0.3 mm内。所述控制方法实现了工作区域内物料的准确定位，精度高，鲁棒性好，满足了工业使用要求。     

基于视觉反馈的机器人末端轨迹跟踪控制研究

工业机器人受机械本体间隙误差及外界干扰,在进行焊接、喷涂等工作时难以精确跟踪期望轨迹,严重影响工作效率和质量。根据视觉反馈控制原理,提出一种基于视觉反馈的末端位置动态补偿方法,设计视觉及末端执行器补偿机构,通过高速相机检测机械臂末端与期望轨迹的图像位置偏差,利用末端执行器进行位置补偿,可以快速高精度跟踪期望轨迹。通过实验对提出的方法进行验证,结果表明即使有外界干扰的情况下,机器人末端的跟踪误差最大为1.45 mm,显著提高了轨迹跟踪精度和跟踪速度,满足工业机器人末端快速、高精度的轨迹跟踪工况要求。     

轻量化汽车焊接机器人视觉测量及焊接轨迹跟踪

分析了轻量化汽车中铝厢车箱体的组成及基本制作工艺,针对其工艺对其焊接机器人系统中的机器人本体、机器视觉定位与检测系统及控制系统进行了研究。根据双目立体视觉理论建立机器人视觉测量模型,运用计算机对视觉测量模型进行仿真求解计算,再用试验的方法进行验证。研究结果表明,焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差在0.18 mm,仿真误差较小,说明运用双目测量理论的视觉测量模型跟踪精度较高,焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪试验误差0.2 mm基本一致,验证视觉测量模型的正确性,仿真及试验焊接轨迹跟踪误差完全满足实际生产需求。该研究为焊接机器人的工程应用及视觉测量技术在机器人轨迹跟踪方面的应用提供了有益的参考和借鉴。     

基于高速视觉的绳索牵引并联机器人轨迹跟踪控制

在绳索牵引并联机器人中,实时测量动平台位姿是实现高精度轨迹跟踪控制的关键环节。为此,设计一种基于高性能工业相机的高速视觉测量系统,实现绳索牵引并联机器人的运动学视觉伺服控制。设计一种基于感兴趣区域的位姿跟踪算法,并且加入Auto-Regressive(AR)模型对位姿进行实时预测,避免了绳索牵引并联机器人复杂的正运动学求解。以此为基础,构建了工作空间的运动学视觉伺服控制方案,在实际6自由度绳索牵引并联机器人上进行了轨迹跟踪控制试验,试验结果表明基于高速视觉测量的工作空间控制方案明显优于基于编码器反馈的关节空间控制。     

关于工业机器人上计算机视觉系统的应用分析

经济和社会的快速发展促进了工业技术的不断提升,我国工业生产中越来越多的开始应用工业机器人。工业机器人技术不断提升,在近年来发展速度较快。具有视觉能力的工业机器人比传统机器人生产效率方面更高,在实践过程中,我国机器人视觉系统的设计和应用技术水平不断提升,视觉技术是工业机器人实现长期发展的重要技术支撑。视觉控制技术涉及的内容较多,需要在工业生产实践中进行完善。本文以工业机器人上计算机视觉系统的应用为研究核心,分析阐述了工业机器人视觉系统的基本原理和特点,提出了工业机器人视觉系统应用的技术措施。     

基于开放式平台的视觉工业机器人研究

在工业机器人研究领域,基于视觉的伺服控制一直是研究的热点,开放性也是机器人控制系统的发展趋势。本文研究在基于运动控制卡和IPC的开放式机器人控制平台上六自由度视觉工业机器人的研制。视觉伺服模块采用CCD摄像机采集视频信号,应用基于DSP的视频处理卡处理采集到的视频信息,处理结果通过串口与上位工控机通信,上位控制软件通过运动控制卡驱动各关节伺服电机,实现预期的运动。通过实验,机械手末端可以实现对不同形状工件的模拟分拣动作。实验证明,本项技术具有一定的实用性并为完善的开放式视觉工业机器人的研制奠定了基础。     

装配机器人视觉定位系统的研究

建立视觉定位系统,用于工业机器人对工件的精确定位,从而引导机器人完成精确的装配动作。介绍了此装配机器人的系统结构并着重分析了视觉定位系统,推导了摄像机参数标定算法公式,并用Matlab标定工具箱求解,重点分析推导了工件圆心的定位算法。在有无视觉定位系统的两种情况下,对工件同一装配位的到位情况做重复性试验。实际应用证明工业机器人与视觉定位系统相互协作的模式是可行和稳定的,能满足工业现场对装配精度的要求。     

基于移动物体抓取的四足机器人运动规划

基于机器视觉和运动规划原理,机器人可以在这种特定环境下不断移动物体并进行抓取动作,在存在动态障碍物环境下,设计了一种基于矢量的动态避障,可与运动物体跟踪系统相结合,实现四足机器人避障物抓取功能。     

基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现

机器人示教是实现机器人轨迹跟踪的一种重要方法,其工作原理决定了机器人作业的效率及复杂轨迹跟踪的精度。文章在传统示教方法基础上提出了一种基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现方法,通过应用双目立体视觉三维测量技术跟踪并记录机器人示教手柄完成的随机的复杂的操作轨迹,对轨迹数据进行坐标转换、运动学逆解,计算机器人各关节的期望旋转角度值,并驱动机器人运动,实现示教手柄的复杂操作的复现。该方法能够实现任意操作的实时示教再现,操作简单,工作效率高,与传统的示教方法相比显著地降低了工业机器人对专业操作人员的依赖程度,广泛地拓展了机器人的应用范围,具有极其重要的应用价值。     

一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

复杂环境下磁弹性微型游泳机器人的路径规划与识别跟踪

磁弹性材料设计的毫米级微型游泳机器人可通过外部均匀磁场实现连续形变来完成游泳动作,通过视觉反馈能提高机器人的路径跟随精度,但在复杂背景下机器人的视觉闭环控制易发生识别错误、跟踪失败等现象。针对上述问题,首先获取复杂环境下的障碍物信息,提出改进RRT*算法(IIC-RRT*)进行路径规划,同时基于环形平滑标签的YOLOv5识别跟踪算法(CSL-YOLOv5),在复杂背景下对微型游泳机器人的中心位置与旋转角度进行实时更新。在此基础上进行微型游泳机器人在障碍物复杂背景下的位置与角度的双闭环伺服控制,试验结果表明,提出的路径规划算法改善了路径生成的效率与平滑性,识别跟踪算法提高了微型游泳机器人的识别稳定性与精确性,为磁控微型游泳机器人在复杂背景下的精确控制提供了新思路。     

基于B样条曲线的工业机器人运动轨迹误差优化研究

为了降低工业机器人运动轨迹跟踪误差,提高机器人运动的稳定性,采用混合算法优化工业机器人运动轨迹,并对跟踪误差进行仿真验证。建立工业机器人三维模型简图,根据D-H方法和三角函数关系式推导出各个关节角位移运动方程式。采用B样条曲线设计工业机器人运动轨迹,引用粒子群算法并进行改进,设计出混合算法并优化B样条曲线,给出了混合算法优化迭代曲线。采用Matlab软件对工业机器人关节角位移跟踪误差进行仿真验证,与优化前角位移跟踪误差结果进行对比。结果显示:优化前,工业机器人各个关节运动角位移跟踪产生的最大误差为0.164 rad,跟踪误差较大,误差整体波动幅度较大;优化后,工业机器人各个关节运动角位移跟踪产生的最大误差为0.085 rad,误差降低了48.2%,跟踪误差较小,误差整体波动幅度较小。采用混合算法优化工业机器人运动轨迹,可以降低工业机器人运动轨迹跟踪误差,从而提高机器人运动的稳定性,能够提高工业机器人对产品的加工精度。     

微米级机器人视觉空间标定与目标定位算法与在自动包装技术中的应用

目前在包装纸盒使用包装纸自动包装生产线中,主要依靠工业机器人离线编程的方式,这样的包装方式误差较大。为了对包装纸进行精确的定位,以满足包装的要求,搭建了工业机器人、机器视觉为基础的包装纸自动包装系统。首先提出一种高鲁棒性的模板标定方法,将相机坐标系和机器人坐标系之间进行坐标转换;然后利用图像处理技术提取包装纸的角点,对包装纸进行定位;最后利用工业机器人将纸盒抓起并放在之前包装纸定位好的位置。实验结果证明了该系统软硬件设计实现了微米级的视觉定位和机器人动作。该系统显著提升了工业机器人对工作环境的适应能力,提高了生产效率。     

基于在线追踪和视觉的机器人动态搬运系统

研究设计了一套Fanuc机器人动态搬运控制系统,采用西门子1500PLC作为主控制单元,将输送线定位机构、工业机器人、稳定机构连接在一起。利用基恩士视觉和Fanuc机器人跟踪功能进行机器人动态视觉拍照,从而弥补挂杆的偏差,增加搬运产品的成功率。以机器人挂件取代人工挂件,将工人从单调、重复的体力劳动中解放出来,提高了企业的生产效率和生产质量。