基于机器视觉二维码识别的工件仓储系统分析

传统制造业智能化改造升级过程中,仓储的智能化是其中重要的一个环节。文中分析研究一种利用机器视觉识别工件物料二维码信息实现智能仓储控制系统。本系统以欧姆龙FH控制器、工业相机、ABB IRB120型工业机器人、PLC立体仓库单元为硬件组成基础,工业相机完成工件二维码图像的摄取,该图像经欧姆龙FH控制器的识别处理得到工件编号,欧姆龙视觉处理系统将工件编号的数据信息发送到工业机器人,由工业机器人根据工件编号完成工件放置工作,从而实现仓储的智能化。     

并联机器人智能分拣系统设计

针对并联机器人在实际生产过程中对复杂工件的智能分拣问题,对并联机器人的配置、速度、加速度以及传送带的速度等方面进行了研究。对在分拣过程中影响并联机器人分拣成功率的因素进行了归纳,提出了一种基于视觉技术的并联机器人智能分拣系统,利用工业相机对传送带上移动的复杂工件进行捕获,利用图像处理技术获得工件的形状、位置等信息,并将所获得的工件信息传递给控制器,由控制器控制并联机器人对传送带上的工件进行抓取,通过实验获得了测试数据。研究结果表明:影响分拣成功率因素的优先级中,加速度对系统分拣的成功率影响较大,其次是机器人的速度,最后是传送带的速度。     

基于视觉筛选的并联机器人平面抓取系统设计

现代工厂中通常需要对工件特征进行判断,然后在平面内对工件进行分类放置。为了能高效快速地识别、筛选工件,采用了机器视觉技术,并将视觉技术应用在二自由度的并联机器人中,设计了一个基于视觉筛选的并联机器人平面抓取系统。视觉控制器对相机传送过来的工件图像进行处理,根据提取的工件的特征进行分类,并确定工件在视觉坐标系中的坐标。视觉处理器将坐标等信息传送给NJ控制器,同时在NJ控制器里运用ST语言编写程序实现机械臂的运动控制,并对运动过程进行3D仿真。仿真结果显示,通过机器视觉和并联机器人的结合,可以实现对工件进行精确的识别、抓取和放置。该系统可应用于根据物体形状不同进行分类的场合,并对研究机器视觉和并联机器人有一定的实用价值。     

机器人 日本电装公司将上市可快速移动的外观检查机器人

世界汽车零部件及系统的顶级供应商日本电装公司在“2007国际机器人展”上展出了可在快速移动中拍摄并作出判断的外观检查机器人。展示模型有两款：一款是在垂直多关节机器人的前端部分安装了相机和照明灯、在工件周围移动相机和照明灯的大型工件用机器人;另一款是手臂抓取工件,然后将其对准固定相机的小型工件用机器人。由于新产品的手臂可在检查点进行不间断拍摄．     

视觉系统在机器人工件识别定位中的应用研究

为了提高机器人对工件的识别定位精度,提高机器人系统对环境变化的应对能力,降低人工示教的工作量,提高生产效率,提出一种将视觉技术运用到机器人控制系统当中的设计方法,以提高机器人系统的智能化水平.文章采用智能相机系统、S7-1200可编程逻辑控制器和六自由度工业机器人来组建机器人识别定位系统,其可将处理好的偏移量传送给机器人控制系统进行位置修正.实验结果表明:该系统设计方法能够提高工件识别和定位的精度,且系统易于组建.     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

工件的视觉定位及机器人控制的应用研究

机器人通过视觉对工件定位信息和工作环境进行分析,完成相关工作任务成为机器人发展的方向.论文通过双目相机的开发平台Triclops SDK进行二次开发,在PC上实现了机器人对工件位置信息的快速获取;通过ABB机器人控制软件Robotstudio以及PC SDK的二次开发,实现对机器人的控制;研究了以公共点为基础的七参数法,采用标定件的方式实现了相机-机器人坐标系的标定.实验证明了系统的可行性和有效性.     

视觉引导机器人协作AGV上下料系统研究

本文构建了一套引导机器人抓取物料的机器视觉定位系统.该系统以机器人,AGV和相机为硬件基础,借助软件平台对目标进行检测、识别及偏移误差计算等研究,在机器人程序内进行二次运算,根据相机软件运算的数据与机器人示教工件坐标系的数据建立偏移坐标模型,给出mark点偏移量与工件抓取点偏移量的转换关系,从而引导机器人精确抓取物料....     

探析工业机器人机器视觉系统在工件分拣中的应用

随着工业机器人现代化生产线的发展,智能视觉系统对于工业机器人的需求也随之增大。本文以汇博工业机器人、智能相机与S7-1200 PLC组成的软硬件为载体,主要研究基于智能相机的视觉系统协助工业机器人判检测工件的类型和位置,智能相机的使用使得分拣与搬运作业变得高效准确且成本低廉,为工业机器人能按确定的轨迹完成工件的抓取、搬运、装配以及入库一系列的作业提供了应用实践能力。     

智能相机在机器人定位和分拣中的应用研究

针对自动化生产线中工件位置获取和形状判别,提出了基于智能相机的设计方案。首先,机器人记录工件托盘中心为原始位置,并存入机器人变量中;然后,将所有不同形状的工件依次放置在工件托盘中间,智能相机逐一学习并记录工件的位置和形状;最后,在自动运行时,智能相机对工件拍照,并与预先学习的工件位置和形状进行比较,从而获得工件相对于托盘中心的偏移量和工件类型,通过Modbus/TCP传输给PLC,经数据处理获得机器人坐标系中工件的位置和类型,从而为机器人工件吸取和分拣奠定基础。     

基于图像处理的爬壁机器人焊缝识别与跟踪

基于爬壁机器人移动平台和单目相机的图像采集系统,设计了一种焊后焊缝图像处理方法,将改进的自适应中值滤波算法与灰度形态学方法结合,实现从信噪比较高的图像中提取特征。采用基于边缘检测和Hough变换的焊缝位置提取算法,经测试识别准确率达70%,且单幅图像平均处理时间为200ms,能满足管道爬壁机器人行进过程中的实时焊缝跟踪,并提供了一种引导机器人沿焊缝前进的自主定向方案。     

图像拼接技术在爬壁机器人位置伺服控制系统中的应用

针对传统爬壁机器人对裂缝图像拼接效果差而导致位置控制结果不精准、工作效率较差的问题,提出基于图像拼接的爬壁机器人位置伺服控制系统.选取 STM３２F１０３RCT６ 为主控芯片,采用气动方式设计机械气动结构,利用 PLC 位置伺服控制器实现故障电路检测.设计视觉控制平台,避免强电磁场影响.软件部分依据 CCD 相机实现机器人视觉监测,采用图像拼接技术删除相邻图像的边缘处重叠部分,实现对墙壁裂缝的准确监测,利用机器人运动速度及机器人预设位置轨迹计算爬壁机器人的位置伺服控制值,将该值传输至系统硬件,实现位置伺服控制.由实验结果可知,所设计系统对裂缝全景图像拼接的精准度较高,机器人的位置伺服控制准确率为 ９７．５％ .     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

弧焊机器人焊炬姿态规划系统的研究

为提高弧焊机器人的适应性和自动规划功能，研究了一种空间全位置焊接条件下的焊炬姿态自动规划系统。该系统借助于相应的摄像机标定软件，计算测试软件和焊炬姿态规划软件，协调计算机视觉，信号采集，图像处理等模块检测焊缝的空间信息，然4后查询焊炬姿态优化数据库，运行离线偏程等离子模块，实现自动规划弧焊机器人的焊炬姿态，采用研制的爆炬姿态规划系统在空间全位置条件下进行焊接实验，结果表明，该系统能保证爆接中焊缝的成形良好。     

基于热力学有限元分析的轮胎滚动阻力仿真

从滚动阻力的发生机理出发，建立了一套完整的轮胎滚动阻力分析系统。采用该系统对子午线轮胎的滚动阻力及滚动阻力系数进行建模分析与试验对比，通过轮胎组合工况的仿真计算，分析了载荷、充气压力、稳态速度等对轮胎滚动阻力及滚动阻力系数的影响情况。仿真数据和试验数据的比较表明，在实际的轮胎操作条件范围内该分析方法是可靠的。     

全天候移动车间巡检机器人目标定位算法

全天候移动车间巡检机器人移动轨迹复杂,为获取高精度的巡检机器人目标定位结果,提出一种全天候移动车间巡检机器人目标定位算法。优先标定得到移动车间环境的相机,获取相机参数,通过高低纹理匹配完成移动车间环境重建。然后通过相机内外参数将匹配点的图像坐标和世界坐标相关联,以此为依据估计巡检机器人的位姿。最终将得到的移动车间环境地图和周围数据相结合,采用粒子滤波算法对全天候移动车间巡检机器人位置组建的粒子群集合优化处理,通过不断迭代更新,输出目标定位结果。结果表明,所提算法可以有效降低巡检机器人目标定位时间以及联合定位误差,获取准确率更高的目标定位结果。     

基于概率方法的多微型机器人分布式定位

针对常见的微小型机器人群体定位中单纯依赖外部彩色视觉图像信息以及定位精度较差的问题,提出了一种基于概率方法的多微型机器人分布式定位方法。该方法利用部分可观Markov过程,将外部视觉信息和机器人个体的驱动信息融合,从而提高了定位精度。方法基于分布式形式出现,并且仅需要外部视觉传感器提供灰度图像,从而提高了多机器人系统的可扩展性。     

一种足式移动机器人的混合视觉伺服控制方法

针对一种配有单目相机的足式移动机器人,提出一种基于图像单应性的混合视觉伺服方法,利用单应性矩阵中的元素构造状态变量估计估计机器人相对位姿,使机器人在缺乏深度信息的情况下可准确到达目标位姿。相较于轮式移动机器人,在足式机器人移动过程中,足式机构的间歇性运动直接影响机器人视觉反馈过程和伺服控制系统的准确性和稳定性。为解决这一问题,通过分析足式机构运动学并建立足式机器人移动速度与电机转速的映射关系,使控制器可以更准确地调整机器人运动速度。考虑到足式机构运动对视觉反馈环节的影响,提出一种改进型自适应中值滤波算法提高位姿估计精度。伺服环节设计了滑模控制器,并采用李雅普诺夫方法证明了控制系统的稳定性。最后,利用CoppeliaSim软件搭建足式移动机器人虚拟模型,通过仿真验证了所提出控制方案的可行性与有效性。     

基于P3P原理的装配机器人手眼标定方法研究

针对一类微装配机器人的固定式手眼系统,提出了一种标定方法。采用P3P位姿测量原理获得空间点在摄像机坐标系中的坐标,从而建立机器人空间坐标系与手眼坐标系的位姿关系,给出了手眼系统标定的具体步骤,建立了标定方程组及其基于最小二乘法的求解方法。考虑到计算和测量误差等因素带来的旋转矩阵非单位正交矩阵的问题,采用了一种简单的校正算法进行修正。该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单,相关实验验证了该方法的标定精度和有效性。     

基于机器视觉的表针自动码垛系统

为了解决表针生产过程中的自动码垛问题,设计了基于机器视觉的表针自动码垛系统。在表针自动码垛系统中,通过安装在平面关节型机器人上的工业相机,对送料转盘进行图像采集。结合几何轮廓定位和斑点分析等图像处理技术,对图像特征进行提取,获取送料转盘上随机分布的表针位置信息与正反面信息。借助优化后的表针吸嘴和手眼标定技术,通过平面关节型机器人以一定间隔交替分拣正面表针和反面表针。正面表针由平面关节型机器人直接码垛,反面表针经过180°旋转机构翻转后再进行码垛,从而实现表针的全自动码垛。通过试验确认,基于机器视觉的表针自动码垛系统可以满足多种不同规格表针的码垛要求,定位精度、效率与稳定性高,误差小。