基于 PSO-BP 神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪

针对分拣机器人视觉反馈跟踪精度差、耗时较长的问题,研究基于粒子群算法-反向传播(particle swarm optimization-back propagation, PSO-BP)神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪方法,以提升视觉反馈跟踪效果。依据分拣机器人的视觉反馈信息,建立分拣机器人运动学模型,并求解分拣机器人机械臂输出位置和输入位置的误差函数;利用PSO算法优化BP神经网络的权值与偏置;在权值与偏置优化后的BP神经网络内,输入误差函数,预测分拣机器人视觉反馈跟踪控制量;利用预测视觉反馈跟踪控制量,在线调整增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)的参数,输出高精度的分拣机器人视觉反馈跟踪控制量,实现分拣机器人视觉反馈跟踪。实验结果表明,该方法可有效视觉反馈跟踪分拣机器人机械臂的关节角;存在干扰情况下,在运行时间为10 s左右时,阶跃响应趋于稳定;有干扰情况下,视觉反馈跟踪的平均误差为0.09 cm,耗时平均值为0.10 ms;无干扰情况下,平均误差为0.03 cm,耗时平均值为0.04 ms。     

机器人视觉系统分析与识别研究

论文简要介绍了机器人的发展现状、相关研究的方向以及研究领域，讲述了机器人视觉系统图象处理，最后通过实例分析机器视觉系统的应用。     

基于LabVIEW的变电站绝缘子识别定位

目前,国内外对于智能变电站无人巡检系统中视觉系统的研究较多,但国内变电站巡检机器人的研发仍局限于人工识别图片。针对这一问题,以机器视觉为基础,建立了基于机器视觉技术的绝缘子识别定位系统,通过LabVIEW的Vision模块完成对绝缘子图像的特征提取,实现了对绝缘子的初步识别与定位。     

基于图像的机器人视觉伺服实验研究

以二自由度平面机器人为研究对象,组建了由两杆平面机器人、DSP图像处理系统、PMAC运动控制卡、松下交流伺服系统、工控机组成的机器人视觉伺服系统。建立了机器人视觉伺服系统的数学模型,并对基于图像的机器人视觉伺服系统进行实验研究。实现了基于圈像的机器人视觉伺服系统在具体硬件环境中的实现。     

机器视觉在码垛机器人中的应用

本文介绍了一种基于机器视觉的码垛机器人系统。该系统包括机器人、机器人视觉系统、端拾器、皮带机、传感器以及PLC控制系统。该系统可以实现对板料的自动识别和对位置的纠偏,适应板料的位置并且实现自动抓取。该系统是沈阳北盛汽车有限公司自动化开卷线的一部分,现已投入使用,在运行过程中,运行状态良好,满足生产需求。     

工业机器人分拣系统的设计与实践

在我国劳动力成本上涨、生产需求不断增加的背景下,将工业机器人投入分拣作业过程中,既节省成本,又可提高生产效率。文章设计了一套由机器人、PC机、相机、传送带和分拣控制软件组成的工业机器人分拣系统,通过相机得到目标物品图像,利用软件分析目标物品采集特征,获取物品信息和物品分拣存放地点行动路线,使工业机器人完成分拣作业流程。     

基于机器视觉的牵引供电接触网异物清除系统

列车在运行过程中,使用受电弓从铁路沿线接触网取得电力,而接触网大多都露天架设,极容易被各种异物悬挂,导致列车延误或发生安全事故。目前对接触网大多采用人工现场巡检方式,工作量大且效率低下。针对以上问题,设计了一种基于机器视觉的接触网异物清除系统,该系统由异物清除机器人和异物清除管理软件构成。异物清除机器人悬挂在接触线上,可自动运动拍摄视频,并利用机器视觉技术自动识别接触网上是否悬挂异物,若发现异物及时使用自带的大功率激光器清除,同时将相关数据通过4G网络发送到调度控制中心;异物清除管理软件收集并分析各个机器人上传的数据,若发现异物及时通知相关工作人员处理以保障列车运行安全,同时也能有效降低人工巡检工作量,提升巡检效率。     

基于机器视觉的缺陷检测应用综述

针对工业生产过程中缺陷检测的必要性以及传统人工缺陷检测的缺点,研究了基于机器视觉的缺陷检测技术,阐述了典型的机器视觉检测系统的组成,分析了国内外机器视觉缺陷检测技术的应用现状,展望了机器视觉缺陷检测技术的发展趋势,并指出不断优化算法,提高图像处理算法的准确性与鲁棒性,使检测系统更加智能化,是需要不断努力的方向。     

利用伺服控制，提高分拣效率

导入过程包括：确定每个产品的目的地（通过检查），然后，当将产品放到分拣装置上时，在产品间留出适当的间隙。常见的检查方法包括外观检查、自动识别、条形码、重量和机器视觉。在分拣过程中，产品转移到分拣后发送或运走系统（分拣线）上。很容易将全部分拣作业与分拣过程的这一步骤等同起来，但是没有前面和后来的步骤，分拣步骤只能简单的视为分离或转移。     

基于DSP的石油管道焊缝检测机器人系统

随着DSP处理能力的不断增强以及图像处理算法的日益完善,开发基于机器视觉的嵌入式实时系统成为目前图像处理领域一项重要分支.本文提出了一种基于DSP(TMS320DM642)的石油管道焊缝检测机器人系统,用于完成高性能的石油管道焊缝的实时自动定位和检测任务;介绍了机器人系统的工作原理,硬件系统原理;阐述了系统的焊缝识别算法和基于RF5参考架构的软件框架设计方案.经验证,该识别算法可靠、稳定、实时性好,能满足石油管道焊缝检测机器人系统对焊缝快速准确定位的要求.     

康耐视与史陶比尔签署战略合作伙伴协议

机器视觉系统和工业标识供应商康耐视公司(Cognex Corporation)近日宣布与机器人市场的主要供应商之一史陶比尔机器人技术公司(staubli Robotics)签署合作协议,共同致力于推广装有康耐视视觉系统产品的自动化解决方案。机器视觉系统正在日益广泛地用于机器人产品中,在提高企业生产率和增强市场竞争力方面发挥了重要作用。康耐视有关负责人称,该协议是其机器人战略的重要一步,公司通过对InSight进行有益补充,推出了一款用于测定图形位置和辨认图形的几何图形对比软件Patmax,可以和配有遥控云台的InSight5000系列产品一起使用,并且和标准…     

基于三维激光传感器的机器人视觉系统及应用

机器人视觉系统是当前机器人领域的研究热点之一,激光扫描系统具有抗干扰强的特点,在机器人视觉领域得到了广泛的应用.结合机器人系统以及激光扫描系统,对机器人三维坐标测量的相关应用进行介绍.介绍了机器人测量、激光三维扫描系统以及几种三维坐标测量在工业上的应用实例,对基于三维激光扫描的机器人视觉系统的工业应用前景进行展望.     

利用伺服控制,提高分拣效率

<正>导入过程包括:确定每个产品的目的地(通过检查),然后,当将产品放到分拣装置上时,在产品间留出适当的间隙。常见的检查方法包括:外观检查、自动识别、条形码、重量和机器视觉。在分拣过程中,产品转移到分拣后发送或运走系统(分拣线)上。很容易将全部分拣作业与分拣过程的这一步骤等同起来,但是没有前面和后来的步骤,分拣步骤只能简单的视为分离或转移。分拣系统的最后操作(分拣后或运走)将产品移动,以进行装运、用货盘装运、分段运输,或继续移动产品,以进行额外的分拣。     

基于PC的机器视觉系统

本文概述了机器视觉的市场前景，比较了PC式视觉系统与嵌入式视觉系统在检测速度、测量精度等指标上的优劣，并最点介绍了基于PC的机器视觉系统的设计方法，包括光源、镜头、摄像机、图像采集卡等的选用以及视觉软件的设计方法。文章还列举了几个基于PC的机器视觉的成功应用案例。     

基于NAO的迷宫解决算法研究

迷宫的最优路径是指从迷宫入口到迷宫出口的最近通路。求解迷宫路径问题的算法很多,基于法国Aldebaran公司新兴研制的人工智能机器人NAO,以机器视觉NAO Marks和位置点数据队列为基础,提出了一种新的解决机器人迷宫路径优化算法。实验结果表明,该算法实现简单,在复杂迷宫环境下能有效地实现迷宫路径规划。     

基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术的研究

针对目前大部分以工业机器人为核心的自动化生产线用工件固定方式进行加工作业,严重制约工业机器人在自动化生产线中的应用范围.为此提出一种基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术.通过双视觉系统各自识别工装参考目标点的三维坐标和角度姿态,建立在相机坐标系下的三维坐标.利用多参考孔位采用最小二乘法拟合最优解,通过双目视觉的标定参数和定位换算算法,计算出目标点在工业机器人工件坐标系下的立体位置和姿态,引导工业机器人对工件的精确立体定位,最终实现机器人的各种加工作业.结果表明,双机器视觉能够精确引导机器人实现立体定位功能,误差小于0.5 mm,满足工业生产的一般性需求且具有良好的通用性.     

全自动灯头质量机器视觉检测系统

为了克服灯头产品质量人工检验效率低、精度差等缺陷,将机器视觉检测技术引入灯头产品质量检验,实现了基于机器视觉技术的灯头产品质量全自动在线检测。检测系统由电机及传动模块、振动送料器、分拣执行机构、PC机、摄像头、光源、图像采集卡以及图像处理软件构成,针对灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,根据其不同的图像特征设计了可靠有效的算法进行判别。实际应用表明,系统简单实用,能准确高效地识别出目前灯头产品中存在的六种主要质量缺陷,并能实时对缺陷产品进行分类剔除。     

工业机器人和机器视觉在风力发电机组变桨轴承装配中的应用

介绍了风力发电机组变桨轴承机器人装配平台,论述了这一平台中工业机器人装配设计的主要难点。分析了工业机器人视觉定位、位置补偿、状态实时检测与软件仿真技术,通过项目验证了工业机器人和机器视觉在风力发电机组变桨轴承装配中的应用效果。     

基于机器视觉的智能医疗吊塔系统的设计与实现

近年来,医疗吊塔在手术室中的应用变得越来越重要,因此,医疗行业对其提出了更高的要求,主要体现在安全性、可靠性和智能性等方面。本文在研究多种路径规划算法后,设计了一种基于机器视觉的智能医疗吊塔系统,该系统应用机器视觉系统,通过图像处理技术对医疗吊塔末端托盘周边的环境进行障碍物分析,并针对手术室特定的工作环境,提出了一种实时避障算法。实验结果表明该医疗吊塔系统能够实现稳定自动运行,实时避障的功能,具备了安全性、可靠性和智能性等特点。     

基于神经网络的并联机器人分拣系统优化

本文主要通过研究工厂智能分拣作业的生产流程,针对多种约束条件下的Delta型并联机器人分拣多目标物体的问题,提出基于神经网络算法的并联机器人分拣抓取路径优化方法,通过对分拣过程分阶段的系统优化,并结合其实际生产情况提出了这一优化算法。通过对各层神经元不断的优化训练,记录更多的样本数据,最后通过仿真试验结果表明,采用该方法与传统方法相比更加快速的完成了分拣任务,有效缩短了分拣时间,提高了工作效率,对于智能分拣的研究具有重要意义.