基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

机器人分拣技术一直受到业内人士的广泛关注。为探讨该技术的特性,文章基于机器视觉搭建一个工业机器人分拣技术平台,并将其做而已实验系统,着重探讨了机器人在相机静止-目标自静止,相机静止-目标运动两种情况下的分拣技术特点,得出相关结论,供同行参考借鉴。     

基于双目视觉的食品分拣Delta机器人定位抓取技术

目的：解决Delta机器人在食品分拣中定位精度差、抓取成功率低等问题,提高机器人的柔性抓取能力。方法：在现有双目视觉和Delta机器人技术的基础上,提出一种基于双目视觉的Delta机器人柔性抓取方法。采用张正友标定方法对相机进行标定,通过弦中点Hough变换对目标进行识别和定位,根据PID跟踪抓取控制Delta机器人抓取动态目标。通过试验对单目标分拣和多目标分拣性能进行分析,验证该方法的可行性。结果：该方法能够准确、快速、稳定地对目标进行动态抓取(成功率在94.0%以上)。结论：双目视觉与Delta机器人相结合可以有效提高机器人的定位精度和分拣抓取的成功率。     

视觉识别移动式分拣装盘机器人的系统集成

视觉识别移动式分拣装盘机器人主要由光学视觉系统、工业机器人、数控有轨车等组成,在生产制造与商业配送的自动化物流系统中,可解决多品种、多规格物料的自动搭配及分拣装盘,使物料的流动和转移更趋于合理.集成后的系统能实现按辅料配方进行自动堆码、分拣装盘,对空、实托盘进出作业的自动控制;具有图形监控、故障报警等功能;能对分拣装盘及搭配辅料进行自动管理;还能对一条轨道上的两台机器人进行安全、有效的工作调度.     

烟箱品牌视觉检测分拣系统的设计应用

为解决烟箱品牌信息在条码识别过程中误检率偏高等问题,基于模板匹配算法设计了烟箱品牌视觉检测分拣系统。该系统由高精度彩色工业相机、条形光源、工控机、光电传感器等组成,通过对工业相机抓拍的烟箱侧面的编码(数字字符)进行图像处理、模板定位匹配、模板精确匹配等操作,识别烟箱品牌,并将得到的烟箱品牌信息传送给物流分拣系统,准确地实现分拣操作。应用效果表明:采用视觉检测分拣系统后,烟箱品牌的平均误检率由原来的12.10%降低到0.28%,有效提高了检测效率,保证了生产的连续性和稳定性。     

基于改进PSO-SVM的生产线分拣机器人罐装食品识别方法

目的:解决现有食品生产线分拣机器人目标识别方法存在的准确率差和效率低等问题。方法:在对基于双目视觉食品分拣系统进行分析的基础上,提出了一种将改进的粒子群算法和支持向量机相结合用于食品分拣机器人的目标识别。通过改进粒子群算法寻优支持向量机参数,获得优化的支持向量机分类模型,对全局特征和局部特征分别进行分类器训练,动态分配特征权重系数,得到最佳识别率。通过试验分析所提方法的性能,验证其可行性。结果:与常规方法相比,所提方法在食品分拣机器人的目标识别中具有较高的识别精度和效率,准确率为99.50%,平均识别时间为0.048 s,满足机器人的分拣需要。结论:所提方法能有效识别罐装食品,提高了分拣机器人分拣准确率和效率。     

基于改进BP神经网络的食品分拣机器人视觉伺服控制方法

目的：解决目前食品分拣机器人的视觉伺服控制系统结构复杂、计算量大,无法满足分拣机器人对视觉伺服控制系统的灵活性和适应性的问题。方法：在机器人视觉伺服控制系统结构的基础上,提出一种将改进粒子群算法与BP神经网络相结合的食品分拣机器人视觉伺服控制方法。粒子群算法在迭代过程中使用交叉和变异来保持种群多样性,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。结果：与常规控制方法相比,该控制方法可以在较短的时间内将食品生产线机器人带到预定位置,位置逼近的相对误差为0.38%。结论：该控制方法在处理较复杂的任务时,具有较强的适应性,有一定的实用价值。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明:该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

高速机器人分拣系统机器视觉技术的研究

针对我国食品生产行业的实际需求,基于并联机器人、机器视觉等先进技术,构建了面向食品生产包装的高速机器人分拣系统,研究了输送带上运动食品的机器视觉定位算法,设计了运动食品分级与定位的机器视觉硬件系统,基于专业图像处理软件Sherlock,研发了自动分拣机器视觉软件系统,以提高我国食品生产效率、保证食品卫生、降低劳动强度。     

快递入库智能分拣机器人系统

文章介绍了一种快递入库智能分拣机器人系统,该系统应用机械臂和视觉识别系统的结合,使快递入库分拣智能化、高效化,彻底解决了快递入库分拣是遇到的常见问题,同时也解放了快递入库员的双手,使快递入库更加准确、高效。     

面向非典型食品生产的高速机器人分拣系统设计

为解决食品生产种类多、差异大等原因造成难于分拣的问题,以并联机器人和视觉技术为基础,设计分拣系统的运行方案。而目前对于复杂型包装及体积小的食品,国内外对其设计的分拣系统技术并不成熟。根据高速机器人视觉系统的功能需求,构建了更精准的不同食品定位和分级的硬件系统,并完成控制系统的软件程序设计。通过对整个系统的研究发现其能够达到设计的要求,可有效地提高复杂包装及小体积食品的分拣效率,降低人工劳动的强度。