基于视觉的工业机器人下料与铣边操作

针对传统工业冲压或注塑成型零件生产上的智能化水平低的问题,提出了一种基于视觉编程的工业机器人下料与铣边操作方法.通过视觉技术与工业机器人相结合,推导了一种工业机器人下料与铣边路径点计算公式,并设计了基于视觉的下料与铣边操作软件与硬件系统;该方法采用Eye-in-Hand手眼放置方式对工件进行定位抓取,采用Eye-to-...     

基于视觉的工业机器人装配演示示教研究

针对工业机器人编程效率低下、智能化程度不高和人机交互性能弱等问题，提出一种基于视觉的工业机器人装配演示示教系统，该系统包括目标检测与中心点定位模块、装配动作分类识别模块和机器人动作执行模块。在目标检测与中心点定位模块中,提出一种目标物体中心点定位和机器人抓取方法，使用实例分割算法识别物体类别，通过掩码均值化处理和坐标转换计算物体3D姿态信息；在装配动作分类识别模块中，建立基于深度学习网络的动作分类识别模型，该模型的输入为装配动作视频帧，输出为动作分类标签；最后，机器人动作执行模块根据物体类别、物体3D姿态和动作分类标签等信息规划机器人装配动作，控制机器人执行装配任务。以轴孔装配为例，验证了上述方法的有效性，实现了基于视觉演示的机器人装配模仿编程，对机器人演示示教研究具有一定的参考价值。     

并联机器人视觉抓取系统快速标定方法的研究

机器视觉技术给传统工业带来了深刻的变革。对机器视觉的并联机器人抓取系统的快速标定进行了研究,该机器人抓取系统的标定主要包括相机的标定和人机(相机与机器人)标定。该标定装置的硬件采用德国Basler Ace系列的工业相机和Delta机器人本体。相机标定软件使用C#编程工具通过调用图像处理软件HALCON的函数库开发图像处理软件,实现了对相机的标定。人机标定使用开放式软件平台CODESYS开发了机器人人眼标定变换模块。实测结果表明:该标定方法方便快捷、运行可靠、稳定。     

基于单目视觉的工业机器人拆垛系统设计与实验

基于单目视觉提出了工业机器人拆垛系统构想。为实现工业机器人视觉拆垛系统中机器人精确运动控制与工件位姿识别,运用D-H位移矩阵法建立了机器人运动学模型,得到机器人末端相对机器人坐标系的位姿信息。基于形状模板匹配法提出目标图像识别算法,得到各个目标图像在相机坐标系下的位姿信息;将三维视觉模型与机器人运动学模型进行信息融合,建立机器人视觉拆垛控制系统数学模型。基于CCD工业相机、4-DOF工业机器人搭建视觉定位抓取实验系统。通过对空间目标进行抓取的实验,验证基于单目视觉的工业机器人拆垛系统的正确性、精确性、鲁棒性。     

基于弧焊智能化的探索

弧焊智能化是对电弧焊接各环节进行智能化,传统的示教加再现的焊接机器人已无法满足要求,必须构建智能化弧焊机器人系统。对工业机器人控制、机器人视觉、六维力矩传感、激光2D/3D焊缝传感、高频逆变弧焊电源、机器人弧压调高技术、机器人弧焊工艺技术方面进行了研究。     

基于视觉的运动目标跟踪抓取和装配研究

为提高家电装配生产线自动化水平和生产节拍,提出采用基于机器视觉的跟踪抓取和装配系统代替人工进行分拣上料和装配工作。使用Open CV进行摄像机内外参数标定,运用基于1DPHT方法求取目标位姿,采用卡尔曼滤波算法对目标位置进行跟踪预测。并搭建基于SCARA机器人的视觉跟踪抓取平台和基于6R机器人的装配平台,实验表明该系统能够实现2D空间移动目标的有效抓取和装配,且工作效率和精度较高。     

基于机器视觉的Baxter机器人抓取算法研究

针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术提出了一种基于改进的Canny边缘检测和Hough变换的机器人抓取检测分类算法,并最终实现了机器人的目标抓取。通过实验证明,该算法能够有效提升Baxter机器人在完成抓取任务过程中的精准性和鲁棒性,该研究对智能制造环境下的机器人灵活抓取任务实现有着重要的案例参考意义。     

机器视觉主导的机械臂动态抓取策略研究

针对传统工业机器人在移动目标的抓取中存在灵活性和位姿适应能力差的问题,以开源机器人操作系统（ROS）为平台进行基于视觉反馈的动态抓取策略研究。在ROS中搭建UR5机械臂动态抓取系统,并对机械臂进行正逆运动学分析;提出基于RGB颜色空间和SITF算法结合的新型特征识别方法以提高识别效率;设计注视逼近的视觉反馈控制策略,实现机械臂对传送带上移动目标的抓取操作。结果表明：所提策略识别成功率达到99.6%,逼近抓取成功率达到98.33%,验证了机器视觉主导的反馈抓取算法基本满足工程实际应用,有较高的可行性和准确性。     

基于柔索传动的香菇分拣机械手研究

面对香菇分拣过程中出现的人工挑拣和包装劳动量大、生产率低、难以精确控制分级指标等问题,研制了柔索传动的五自由度机械手,用于优质香菇的分拣。设计了整个柔索传动机构,包括机械臂的设计、钢丝绳的固定、钢丝绳预紧力的调整、底座电机的排布以及电机的固定。设计了整个机械手的控制系统,包括硬件电路的设计和图像处理设计。该机器人采用精密柔索传动技术,有效实现动力机构和执行机构的分离,使机械臂的结构配重得到优化;同时采用视觉检测系统,运用图像处理技术,增强了运动的智能化,准确实现优质食用菌的抓取;由传感器组成的闭环控制系统,使机器人的重复定位精度更高,可实现接近360°的全方位工位物料的抓取;该产品适用性范围广,不仅可以运用到香菇加工线上的分拣,还可以运用到其他预包装食品的分拣上。     

成捆圆钢端面标牌自动焊接系统的研究

为实现成捆圆钢端面标牌焊接的自动化,设计一套以双目视觉测量引导的基于工业机器人的标牌自动焊接系统。整个系统主要由工业机器人、双目视觉识别系统、焊钉送料系统、标牌制备系统、末端操作器、控制系统等构成。双目识别系统采用双目相机扫描成捆圆钢端面,得到焊接位置坐标;焊钉供料系统实现焊钉的分料传送,标牌制备系统通过激光打标机将圆钢生产信息制作在标牌上,并将标牌输送到指定位置;末端操作器由工业机器人带动实现焊钉与标牌的抓取、定位焊接以及掰断焊钉尾部等操作;焊接控制系统中工控机与机器人、PLC、双目视觉测量系统等进行通信,完成标牌焊接的自动化流程。     

电动汽车机壳低压铸造机器人下芯设计与编程

针对电动汽车铝合金水冷机壳低压铸造连续生产过程中,需要在高温状态的型腔内手工装入螺旋砂芯的现状,规划使用机器人抓取螺旋砂芯并精确安装至型腔内的技术方案,设计带有视觉检测的锁芯传送带和内置接近觉感应器的夹持组件,实现螺旋砂芯在传送带上的准确定位和柔和抓取;使用激光扫描测距方式保证螺旋砂芯在型腔底座上准确安装定位;并通过示教编程方式编制机器人抓取和放置砂芯的动作程序,减轻高温工作劳动强度,提高低压铸造生产效率和生产质量。     

基于三维机器视觉的工业机器人定位系统设计

为解决工业机器人在复杂自动化生产线上目标精确定位问题,文章搭建了由史陶比尔工业机器人、Kinect视觉传感器和上位机组成硬件平台,设计了基于三维视觉的工业机器人抓取定位系统。通过棋盘标定法对工业机器人抓取系统进行标定,采用深度边缘分割方法采集图像并提取工作面,根据累计概率Hough变换法提取工作面上不同形状目标的中心点,编写上位机处理程序实现图像分割、目标中心点定位及机器人运动控制等功能。实验结果表明该系统能够对规则形状目标实现定位功能,定位精度满足工业机器人的工作需求。     

焊装自动线机器人顶盖抓具的设计研究

BIW大型焊装自动线中,运用机器人进行抓取和输送作业,能够保证整线节拍,极大提高自动化程度和生产效率.文中,以BIW机器人焊装线抓具输送设备为研究对象,采用模块化方法,设计出一种全新的轿车顶盖机器人抓具.实际运用表明这种机器人抓具定位精准、抓取可靠,同时充分利用了工业机器人的高精度和柔性化能力,实现了一台机器人对不同顶盖快速、准确的抓取、输送和焊装.     

基于ROS的工业机器人及AGV的视觉协同控制系统

当前自动化上下料的机器人之间仍各自独立运行，上下料位置固定缺乏柔性，智能化程度低。针对以上问题设计了基于ROS的工业机器人及AGV的视觉协同控制系统，用以实现智能化、柔性化的上下料工作。在ROS系统上，基于全局视觉与改进ArUco tag识别技术，开发了机械臂和AGV的识别与控制模块，实现了两种机器人在全局视觉下的识别与路径规划；并基于动态指令技术和ROS主从机通讯技术，实现了所开发ROS系统与机械臂和AGV的可靠通讯；最后，考虑不同机器人的协作规则和目标位姿计算方法，结合上述机器人识别与控制模块，提出了一种机械臂与AGV的视觉协同控制方法。实验测试表明，该系统能够实现多机器人的识别、控制与协同，工件托盘能够通过AGV按照要求实现任意指定位置的上下料接驳，具有良好的稳定性与柔性。     

基于视觉引导的FANUC机器人抓取系统研究

针对目前工业机器人上料时大都采用预先示教的方式,一旦工作条件发生变化就会导致抓取失败的问题,研究了一种基于视觉引导FANUC机器人的抓取系统,提高了机器人柔性化抓取能力。系统采用单目视觉定位方法:将图像中的特征点通过相机标定参数、Eye-in-Hand手眼标定参数转换为机器人基坐标系下的位姿,利用FANUC Robot Interface实现上位机与机器人通信并把定位结果发送到机器人位置寄存器,引导机器人运动到相应位置并通过末端执行器完成对空心圆柱体工件的抓取。经过多次抓取实验数据分析,该系统定位误差在0.5mm以内,具有很好的实际应用价值。     

智能视觉技术在焊接系统中的应用

介绍了最新的激光视觉传感技术在机器人焊缝搜索定位、机器人或专机自动化焊缝跟踪及智能化激光焊接系统中的应用。设计的Sense-I/D和SF/D传感器能实现快速精确地搜索定位焊缝,而且能最大限度地减少对焊枪可达性的影响;先进的Mini-I/D激光传感系统可以简单而可靠地实现焊缝跟踪,在焊接中能够根据所测量的间隙和错边等数据实时地调整焊接过程参数;Digi-Las数字激光焊接头包含了焊缝搜索位、焊缝跟踪、焊接参数自适应控制及焊缝成形和表面缺陷检测功能。应用适合焊接的智能化激光视觉传感技术,可提高焊接质量和生产效率,降低焊接生产成本,有效提高焊接产品质量和价格的竞争力。     

一种悬臂式3D打印机器人的路径规划研究

针对目前3D打印装置结构单一和打印空间小的的缺点,研制了一台悬臂式3D打印机器人。运用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立连杆坐标系,根据齐次坐标变换,建立机器人正运动学方程,求取机器人末端打印喷头相对于世界坐标系的位姿。采用代数法进行逆运动学求解,通过控制各关节变量,实现3D打印机器人各轴联动,驱动打印头在3D打印平台上按照指定轨迹实现3D打印功能。该3D打印机器人具有多角度多工位打印的特点,并能够在工作现场打印零件。对3D打印的路径进行规划,提出了一种基于蚁群算法和改进的近邻法进行轮廓路径规划的方法,并运用该方法在悬臂式3D打印机器人实验平台上进行了零件打印实验。与传统的zigzag法和repetier-host法比较,单层的轮廓路径长度分别缩短了19.5%和14.7%,打印时间缩短了12.6%和8.8%,结果表明,该路径规划方法的打印效率更好。     

安川首钢机器人有限公司

机器人3D视觉搬运系统MotoSight-3D是安川最新推出的快速3D视觉搬运功能,可以对料筐内任意摆放的工件进行视觉定位、准确抓取,对沾油的工件、带曲面结构复杂的工件都可实现高精确度的识别分拣。视觉重复精度可达±0.1mm。该系统主要应用于螺母凸焊机上料、汽车冲压件上下料、杂乱堆放工件归整码放作业等需求。     

基于计算机视觉的排爆机器人三维坐标计算

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一种基于计算机双目视觉的排爆机器人三维坐标计算方法,并依此设计相应的控制系统,以实现排爆机器人的自动抓取。首先介绍排爆机器人机械结构设计,然后介绍计算机双目视觉的原理及其软硬件,最后抓取精度实验和分析,机器人自动抓取目标物时,误差小于2 cm,满足抓取任务的精度要求。抓取中,当手爪在机器人正前方时,误差最小,反之,当手爪在机器人正前方的上面或下面、左边或右边时,误差变大;同时目标位置愈近愈好,但由于机械手的视觉范围决定不能太近,否则可能抓不到,或无法使目标物在摄像头的视觉范围之内。     

基于工业机器人的三维扫描技术研究

在被测曲面表面形貌和轮廓未知的情况下,由于存在无法准确布置采样点、视点偏移等问题,三维扫描过程中会出现缺失区域,严重影响表面完整性和扫描质量。因此,提出了一种工业机器人+三维扫描仪的解决方案,以工业机器人为运动平台,搭载三维扫描仪对曲面进行扫描操作。在获取快速扫描点云数据后,通过弦长离散法判断缺失区域并确定边界点,然后运用最小包容球对缺失区域进行包容计算,预估扫描缺失区域的范围和无效扫描区域的法线方向,并采用圆周等分法重新布置采样点,规划扫描路径,最后转化为工业机器人精扫描运动轨迹,补全缺失区域。