自主视觉物料搬运机器人的机械传动系统设计

本设计以生产线车间为例,介绍了一种基于机器视觉技术的物料搬运机器人。该机器人以OpenMV为视觉载体,将Arduino MEGA2560作为主控制器,根据机器视觉算法可准确识别货物的形状、颜色及标识信息并结合地面标记线指引实现寻迹功能,同时集搬运、码垛、避障等功能于一体实现搬运过程可视化并且可在较短时间内完成货物的装卸流程。本文着重阐述了自主视觉物料机器人的传动系统结构设计部分,其中包括机械手结构设计、机器人运动方式设计、传动参数计算等重要内容。     

基于机器视觉的智能空瓶检测机器人研究

介绍了智能空瓶检测机器人的机械与电气控制系统以及机器视觉在空瓶检测中的应用原理 ,分析了其中的关键技术 ,提出了相应的图像检测算法 ,并在实验样机上验证了算法的有效性和实用性     

基于机器视觉的Delta机器人目标识别算法研究

传统机器视觉目标识别算法中的目标物与背景不精确分割会导致定位不准确,并影响并联机器人工作时的抓取精确度。为此,提出一种基于ORB特征提取算法与Onecut分割算法结合的目标提取算法,对Delta机器人进行系统标定,确定了工业相机、机器人及传送带的位置转换关系。将ORB特征提取算法与Onecut算法相结合,实现了Onecut免交互分割以及对目标进行识别和定位。实验结果表明,此算法的定位精度达到并联机器人的抓取要求。     

机器人与机器视觉的垃圾分拣系统设计

随着人工智能和机器人在自动化生产线广泛应用,无人化、智能化为其提供了有力技术支撑.垃圾分类和再利用是当今亟待解决的社会问题,本研究结合机器视觉和机器人优势,基于Halcon的图像处理平台和IRB1410机器人的运控载体,对固体流通商品按国家分类标准进行分拣.重点研究机器人逆运动学算法、垃圾外包装条码实时采集、数字图像处...     

基于机器视觉的垃圾分类系统设计

针对垃圾分类效果不佳、效率过低和成本过高的问题,提出一种基于机器视觉的垃圾分类系统。系统通过OpenMV摄像头模块采集垃圾的图像信息,上传数据集到EdgeImpulse官网,进行数据的整理和数据集训练,之后迁移学习构建其神经网络模型,OpenMV输出识别的结果传递给单片机。单片机收到传递信息后,控制机械臂抓起垃圾并放入可回收垃圾桶和不可垃圾桶内。测试表明,设计的垃圾分类系统识别正确率达92%以上,具有识别正确率高、使用便捷和易操作等优点。     

安瓿智能视觉检测机器人研究

针对医药安瓿中出现的可见异物,设计了一种医药安瓿智能视觉检测机器人。介绍了该系统的系统结构、视觉成像原理、电气控制系统和检测算法等内容。该系统通过运用机械装置使安瓿与背景之间产生运动差异,利用高速摄像机获取安瓿的序列图像,在软件中采用二次差分和能量累积的方法提取图像中的运动目标。还分析了不同系统机构的优劣和该机器所选择的系统结构。实验证明所研制的医药安瓿智能机器视觉检测机器人可以应用于实际在线检测。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

近年来,机器人技术已逐渐走进每个人的日常生活。随着科技的进步和我国经济的快速提升,机器人领域的科研也一次次有了新的进步,机器人的分拣技术一直深受专业人士的关注,机器人和系件特性也在与时俱进。为了更好地提升机器人分拣技术,本文主要阐述机器视觉的工业生产机器人分拣技术服务平台的建设,并对其作用进行了实验研究。     

机器视觉技术在工业机器人中的应用研究

智能制造是我国迈向制造强国的重要途径，加快我国工业发展步伐，有利于我国工业高质量发展。机器视觉是一种通过使用光学设备和无接触式传感器来实现对目标图像信息自动接收与处理，从而获取所需要的信息或实现对机器人移动控制。另外，机器视觉通过模拟人类眼睛来进行测量和判断信息，以高精度、高效率和可持续工作能力，在结构化场景量化方面有着突出的作用。随着工业结构的调整与转型，机器视觉技术已被广泛地应用于汽车、印刷、包装、农业、医药、纺织等各个行业。所以，如何推进机器视觉技术的发展，对于智能产业有重要的意义。     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

新型起重机器人设计与控制

起重机器人是一种新型起重设备，能同时控制货物的位置与姿态，在飞机、船舶制造中具有广阔的应用前景。本文介绍了起重机器人的结构，分析了不同构型的特点，提出了构型参数的设计方法及基于运动学逆解的控制方法。     

采用神经网络算法的机器视觉成像器

长久以来，智能机器一直是人们梦寐以求的机器，如今，人们的幻想己成为现实。用机器视觉来识别图形不断变化的元件，这需要复杂的算法。神经网络能够模仿类似于人脑细胞的处理功能。由美国通用视觉公司和IBM公司发明的零指令集芯片使得Pulnix公司的Zicam摄像机能够把图形分解成更小的组元，     

基于机器视觉的果园林下割草机器人研究

高效智能地割除果园林下杂草是实现果园智能化管理的重要基础.针对当前果园林下割草机器人智能化水平低、成本高等问题,设计与实现了一种基于机器视觉的果园林下割草机器人.构建了四轮驱动机器人本体,设计了由升降系统和刀具组成的割草机械结构.并提出了以机器视觉为基础的割草机器人避障、自动返航等路径规划方法.最后,以平整草坪为实验场地与传统人工进行实验对比.结果表明,所设计的果园林下割草机器人可以显著提高割草效率与智能化水平,为果园的精准管理提供必要的技术支撑.     

基于机器视觉的果园林下割草机器人研究

高效智能地割除果园林下杂草是实现果园智能化管理的重要基础.针对当前果园林下割草机器人智能化水平低、成本高等问题,设计与实现了一种基于机器视觉的果园林下割草机器人.构建了四轮驱动机器人本体,设计了由升降系统和刀具组成的割草机械结构.并提出了以机器视觉为基础的割草机器人避障、自动返航等路径规划方法.最后,以平整草坪为实验场地与传统人工进行实验对比.结果表明,所设计的果园林下割草机器人可以显著提高割草效率与智能化水平,为果园的精准管理提供必要的技术支撑.     

一种机器视觉的灾后救援机器人系统设计

针对灾后现场地形环境复杂且危险性大的特点,提出一种基于机器视觉的灾后救援机器人(RWTT-I)系统。机器人由视觉控制系统、两个相同的可变形双曲柄(parallelogram double crank,PDC)模块和轮履替换(replaceable wheeltrack,RWT)模块组成。每个PDC模块都可以独立的通过变形越过台阶、壕沟等障碍物,RWT模块在驱动力作用下能以轮式和履带式两种运动模式在各种地形环境下运动,通过视觉系统确定障碍物的位置尺寸来控制机器人调整PDC或RWT模块来越障救援。机器人系统成功的进行越障实验,表明了其越障性能能够满足灾后救援机器人的项目要求,具有很大的应用价值和推广意义。     

基于机器视觉的双臂协作机器人拧紧装配实验研究

针对发动机连杆装配过程复杂繁琐且操作人员易受伤害的问题,提出一种基于机器视觉和力觉协同引导下的双臂协作机器人拧紧装配策略。在建立双臂协作机器人运动学模型的基础上,协作机器人首先通过左臂进行机器视觉识别及引导,带动右臂在PID算法下进行位姿调整及伺服机构的粗定位;在精定位阶段,运用机器人末端的力觉信息反馈,实现扭矩监控和拧紧螺栓双向协同作业,协力完成拧紧工序的力觉精确调整;通过以上装配策略,实现发动机连杆拧紧全过程管理,提升了装配工艺操作的高效性及安全性。实验结果表明：基于机器视觉和力觉协同引导下的双臂协作机器人装配安装过程全程可控,且装配结果符合生产工艺要求,可在序列化生产中推广应用。     

基于NI myRIO的机器视觉搬运车设计

以美国国家仪器公司的嵌入式开发平台myRIO1900为核心控制器,该文介绍基于Arduino Mega2560的MegaPi主控板通信实现对电机的驱动,以LabVIEW,NI Vision机器视觉库和Visual Studio Code作为软件开发平台,构建了智能搬运车。搬运车通过摄像头采集必要的图像,在myRIO1900中识别货架上的二维码和货物的颜色,实现了货物存取位置的自动判断。车载巡线传感器、超声传感器保证了车辆的稳定行驶。实际测试表明,搬运车实现了预期功能,可为工业过程自动化设计、智能工厂和创新教学提供新的思路。     

基于机器视觉的协作机器人装配汽车外饰条的应用

利用光栅传感器结合旋转编码器跟踪双板链输送线上车辆位置,利用激光测距仪引导视觉拍照系统至车辆Y向等距位置,通过视觉系统定位车辆相对协作机器人执行机构的位置。在周边设置稳定光源,不同颜色车辆的差异化图像处理,使定位成功率达到99.8%。协作机器人接收视觉系统X、Z坐标信息,通过力控方式,按设定轨迹完成装配过程。通过验证,该过程轨迹100%覆盖装配点,装配点受力完全满足技术要求。