基于图像的机器人视觉伺服系统仿真

以四自由度GRB-400工业机器人为研究对象，采用CORECO图像采集系统，构建了基于图像的视觉伺服控制系统。建立了机器人视觉伺服系统的数学模型，推导了GRB-400机器人系统图像雅克比矩阵。应用Matlab和Simulink，对GRB-400机器人图像视觉伺服系统进行仿真实验。结果表明，本文构建的机器人视觉伺服系统对静态目标定位、对直线运动目标及曲线运动目标进行跟踪，可以达到较快的响应和较高的精度。     

机器人视觉伺服仿真研究

介绍了机器人视觉伺服系统的概念、历史背景及其分类方法。对机器人及机器人视觉伺服仿真软件进行了详细介绍。最后,在LabView中实现了Puma560机器人追踪静态物体以及机器人动态响应的仿真。     

机器人视觉伺服及路径规划的研究现状与发展趋势分析

介绍了视觉伺服系统的结构和主要研究内容、讨论了基于图象的视觉伺服和基于位置的视觉伺服：针对视觉伺暇系统发展中的路径规划和视觉伺服系统的鲁捧性问题重点进行了阐述。最后分析了发展趋势。     

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服系统仿真

采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱(Robotics Toolbox for Matlab),在Matlab/Simulink环境下,运用子系统建立了基于图像的六自由度PUMA560机器人视觉伺服仿真模型.通过仿真试验,其结果表明所构建的机器人视觉伺服系统对于静态的目标定位能够达到较快的响应和较高的精度.     

视觉伺服系统的深度估计自适应控制研究

主要就机器人视觉伺服控制系统中的自适应深度估计问题进行了研究,对基于李亚普诺夫直接设计方法构造的深度估计自适应控制方法进行了可控性及稳定性分析,结果证明系统在自适应控制规律作用下能够渐进稳定。针对GRB-400四自由度机器人视觉伺服系统进行了仿真,仿真结果说明了算法的有效性。     

基于动态目标的机器人无标定视觉伺服系统仿真

机器人视觉伺服在智能控制领域有着广泛的应用。为了解决摄像机标定影响机器人视觉伺服精度的问题,研究一种无标定的视觉伺服控制系统。采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱和视觉仿真工具箱,在Matlab/Simulink环境下建立了图像反馈机器人手眼视觉伺服系统Simulink模型。仿真结果表明:所构建的机器人视觉伺服系统对于正弦波动目标的跟踪定位,反映较快、精度较高,能较好地满足工程应用要求。     

基于图像的采摘机器人模糊视觉伺服系统研究

果蔬采摘机器人是一类工作于非结构环境中的复杂光机电一体化产品,对其感知能力和智能化的要求比一般工业机器人高.将模糊控制应用于果蔬采摘机器人视觉伺服系统,选取果实图像重心坐标作为模糊控制系统的输入变量,构建模糊控制器;利用自调整因子对输出控制量进行修正,得到精确的输出控制量的模糊控制表.实验结果表明:基于图像的果蔬采摘机器人模糊视觉伺服控制系统克服了机器人视觉伺服系统的时变性、非线性和强耦合,具有较快的响应速度和很好的鲁棒性.     

基于视觉伺服的机器人作业系统研究

在分析了机器人离线编程后,提出了一种基于视觉的机器人控制方法.经过图像采集卡控制相机采集作业对象信息、对图像进行二值化处理、边缘检测、特征量计算、相机标定等步骤后,根据作业对象特征形成机器人控制信息.再调用MOTOCOM32库函数与机器人通信,实现对机器人的实时控制.实验完成了预定的作业任务,并证明了该方法的意义和实用价值.     

基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统

基于美国Cognex公司的VisionPro机器视觉开发软件对工业机器人视觉定位系统进行开发,可以加快应用程序开发周期,从而降低公司周期成本.视觉定位系统基于VisionPro采用C#编程语言进行开发,利用VisionPro中的图像获取、摄像机标定、目标物体匹配等工具完成目标定位和输出结果.实验证明该视觉定位系统具有实用意义.     

模糊逆运动学控制方法在机器人视觉伺服中的应用

文章主要研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题,首先构建了基于TCP/IP分布式视觉伺服机器人Look and Move系统,然后推导了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,最后针对该动态Look and Move系统提出了一种带有模糊自调整能力的逆运动学控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原逆运动学控制闭环系统的动态性能作了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能.     

基于三维视觉伺服的智能装配系统设计

在机械制造中,零件装配是生产整合的重要环节.目前装配任务主要依靠人工完成,效率低下,部分自动化装配平台虽然可通过机器人开环控制系统完成装配任务,但灵活性欠缺.为了提高柔性和生产效率,对装配进行研究后,以三角轴为对象,设计了三维视觉伺服装配平台,采用图像处理和PNP算法进行位姿估计,设计基于位置的视觉伺服控制器.实验结果...     

基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究

针对现场工程人员使用基于PC平台或嵌入式模块等机器视觉系统开发机器人视觉程序比较困难的状况,对机器人与内置视觉识别软件之间联系进行研究。以FANUC机器人集成内置视觉识别功能软件为研究对象,介绍工业相机与机器人物理连接;分析相机标定原理和标定过程;以2D形状和条形码工件为例,详细介绍了视觉识别程序处理过程和机器人视觉程序关键指令以及搬运程序流程。把多个模型混合放置,内置视觉系统都能准确识别,机器人都能精准分拣和搬运。机器人集成内置机器视觉系统硬件连接简单,识别工具丰富,使用方便,机器人程序与视觉数据交互便捷,拓展了机器人工艺应用范围。机器人集成内置视觉识别功能是自动化领域和机器视觉系统发展趋势。     

基于机器视觉识别的小型机器人分拣搬运系统的研制

提出一种小型机器人分拣搬运系统的设计和研制方法。它基于机器视觉识别技术对工件进行辨识,用四自由度机器人进行搬运和分拣。主要研究内容有分拣系统的总体设计、部件和附件的设计、视觉系统的基本原理和编程、四自由度机器人的示教以及I/O通信和编程等。该系统己应用,效果良好。     

基于Sysmac自动化平台的Delta机器人控制系统设计

为了提高Delta机器人在自动化拾取作业中的控制精度、速度及系统的实时性和可靠性,提出基于欧姆龙Sysmac自动化平台对Delta机器人控制系统进行设计,采用NJ系列机器人控制器和控制用高速网络EtherCAT,将机器人的运动控制和周边运动的逻辑控制进行统一,实现一体化控制,并通过视觉系统判断抓取对象的位置偏差,实现精确定位,展现机器人与视觉系统的完美配合。验证工作基于Delta机器人的动态抓取实验平台展开,顺利地完成了"检测—跟踪—抓取—搬运"实验,实验结果充分证明了方案的可行性。     

利用开关卡尔曼滤波器的目标跟踪技术研究

为了使机器人视觉伺服控制系统的目标跟踪精度得到进一步提高,构建一种基于开关卡尔曼滤波器的视觉伺服控制系统。研究视觉伺服的目标跟踪原理,推导相关的数学模型,并分析跟踪误差产生的原因;针对图像采集和处理引入的延时问题,通过卡尔曼滤波估计得到目标运动的速度信息,以此作为前馈量输入视觉伺服控制器,补偿由于目标运动和延时造成的跟踪误差;为了解决卡尔曼滤波器由于目标运动的突然变化而降低估计性能的问题,引入运动监视器以在目标运动突然变化时发出开关信号并重置卡尔曼滤波器;最后对该算法进行实验与仿真。结果表明:基于卡尔曼滤波器的视觉伺服控制器能把跟踪误差控制在1 mm以内,而开关卡尔曼滤波器能有效地减少因目标运动状态突然变化而产生的跟踪误差。     

基于NX MCD的工业机器人视觉分拣数字孪生系统设计

针对制造业中多类型、多颜色工件人工重复分拣出错率高的问题，设计一个基于工业视觉的工业机器人自动分拣物理控制系统和数字孪生系统。提出融合工业视觉、工业机器人、PLC等设备的以太网通信控制方案；基于视觉检测原理，应用视觉检测工具，结合PLC程序能够正确识别工件信息；基于NX MCD软件构建了工业机器人、输送带、工件等数字孪生系统；最后，对工业机器人和PLC进行联合编程，实现视觉分拣虚实系统同步作业。实验结果证明：该系统工件识别正确率高，工件分拣效率高，数字孪生系统能够实现虚实同步，为系统的动态监控、维护管理与虚拟调试提供了便利。