板式换热器上料机器人3D视觉引导系统

为实现板式换热器在氦气检漏工序的自动上料,设计了基于RealSense 3D相机的视觉引导系统.采用深度信息与连通域分析结合的方法找出板式换热器的最小外接矩形,并根据深度信息微调最小外接矩形的4个顶点,使其在同一深度距离平面上,减小了误差;将最小外接矩形的中心坐标作为工件坐标发送给可编程逻辑控制器(PLC)进行坐标转换,PLC将实际偏移值发送给机器人完成抓取.经实验验证,抓取4种不同型号、分布于4个工位且摆放层为1～4层的板式换热器的平均抓取成功率为98.3％;在机械手速度设定为AUTO模式下最高速的50％时,每抓取一个工件耗时59.29 s,能够满足氦气检漏工序上料的节拍需求.     

基于3D视觉的水泵生产线零部件无序抓取研究

为了实现对堆叠零部件的识别、无序抓取及零部件装配状态的检测,依托某水泵生产线智能化改造项目,在现水泵生产线的基础上,建立了一套基于3D机器视觉的堆叠零部件无序抓取系统,从而实现了水泵生产自动化。首先,采用全局特征描述子PPF算法提取了零部件特征;在离线训练阶段,对满足条件的可见点进行了两两组合,计算了点对特征,得到了描述物体全局信息的模型;在线匹配阶段,通过使用基于霍夫变换的投票策略,完成了对零部件的识别;然后,再应用RANSAC算法进行了位姿粗估计,并利用ICP算法对位姿结果进行了微调,得到了目标的最优位姿估计;经过标定的转换矩阵确定了零部件在真实世界坐标系下的位置和姿态,以引导机械手对堆叠摆放的零部件进行精准抓取和放置;最后,将待测状态零部件图像与正确装配零部件图像进行了对比,以判断零部件装配状态,利用水泵生产线改造项目实际搭建了无序抓取系统实验,用以对该系统实施效果进行验证。研究结果表明：以水泵泵体为例,最终选定的点对特征数目为730 830,匹配准确率可以达到94.64%,匹配耗时为1.142 4 s;总体抓取平均成功率为92.3%,并且识别耗时、位姿粗估计耗时及位姿精匹配耗时...     

视觉伺服抓取系统及其数字孪生系统研究

针对智能制造生产线中的机器人抓取需求,设计了视觉伺服抓取系统;以视觉伺服控制系统为基础,设计并构建了视觉伺服数字孪生系统,实现了数字模型与物理模型的信息同步、互操作以及数字模型对物理模型状态的预测。对于目标物体的不同运动情况制定了3种目标运动状态预测方案,通过数字孪生系统对抓取实验的模拟结果确定使用不同方案的条件,为物理实体的抓取提供最优方案。以NAO机器人为实验平台实现了系统的抓取任务,通过实验验证了方案的有效性。     

基于LabVIEW的螺钉柔性抓取关键技术研究

为了解决某系列非标螺钉的自动上料问题,提出了基于机器视觉的螺钉柔性抓取系统。首先设计了Eye-to-hand视觉定位抓取系统,对采集的图像进行二值化、粒子分析等图像预处理识别螺钉目标。其次,针对螺钉目标采用拟合圆操作获取螺钉中心方向的系列圆特征参数,通过最小二乘法拟合求得中心线,进一步求解螺钉的抓取点与角度位姿参数。最后,以抓取点为中心设计符合夹爪抓取特性的ROI区域以判断可抓性。上位机将位姿信息发送到控制器,引导机器人运动到相应位置并通过末端夹爪完成对螺钉工件的抓取。通过实验验证表明系统定位准确率达到99.5%。     

基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究

针对多类堆叠工件分类和提取三维位姿困难的问题,对随机摆放规则物体的机器识别、三维定位和自动抓取等方面进行了研究,采用一种基于MLP分类器的视觉算法实现了工件识别。利用识别结果选取合适的透视可变形模板匹配将堆叠工件与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、深度计算和坐标变换完成了三维位姿估计,通过Halcon和Visual Studio联合编程的方式,进行了工件识别定位抓取实验系统的软件开发,设计了实验平台,对矩形工件和圆柱体对象进行了位姿提取和抓取实验。实验结果表明:该系统具有较好的分类效果和较高的识别定位精度,可以满足机器人对工件的在线抓取需求。     

基于视觉引导的工业棒材上料系统研究

为了提高生产效率,设计一种基于视觉引导的工业棒材上料系统。首先,为了实现视觉引导进行工业棒材上料,设计了工业棒材上料总体方案,并对上料机械结构模型进行选型设计。然后,为了实现棒材的自动识别和位姿检测,提出了一种基于改进YOLOv5的旋转目标识别与定位算法。该方法在YOLOv5主干特征网络上,添加高效ECA通道注意力机制模块,利用其避免降维,并通过适当跨通道交互策略提高特征提取能力;为了增强不同尺度的特征信息融合,将原特征增强网络替换成BiFPN加权双向特征金字塔网络,进行自上而下和自下而上的多尺度特征融合,提高棒材识别准确率并获取平面位置信息;在此基础上,采用双目视觉进行立体匹配获取棒材的深度位置信息,最终实现棒材立体位姿检测。对所提上料系统进行实验验证,棒材识别的平均精度为99.4%,抓取棒材成功率达到90%及以上。     

基于双目视觉定位的机械臂智能抓取控制研究

随着科技的发展，机械臂开始往更加智能化、自动化的方向发展，单单依靠传统的通过示教器执行单一指令的机械臂已远远不能满足各类复杂的生产和服务。为了让机械臂更加智能化和科技化，通过赋予其双目视觉感知模块和智能控制系统，对机械臂智能抓取控制进行研究。采用HSR-Co605协作机械臂，基于双目视觉相机在ROS系统进行仿真建模、运动规划、障碍物规避等试验；在复杂环境下实现了机器人双目视觉模块自主识别定位物体，同时对周围障碍物进行避障规划，实现机械臂自主运动规划及智能抓取操作。在不同场景下进行了智能抓取试验，并对其试验结果进行了分析，为后续机械臂能更好地适应复杂的工作环境以及产业化发展提供参考。     

钢化玻璃绝缘子智能上窑定位装置研究

针对钢化玻璃绝缘子人工上窑中存在的安全隐患、效率低下等问题,对钢化玻璃绝缘子自动化生产设备进行了研究,设计并开发出了钢化玻璃绝缘子智能上窑定位装置,主要由机械、控制、视觉3大系统组成。图像处理系统利用Open CV开源视觉软件库和MFC搭建系统框架,并在VS2010上实现了整个智能上窑系统;采用改进的亚像素精度轮廓提取,提高了识别的准确率;该装置集图像采集、处理、输出于一体,实现了正、反重叠摆放产品的抓取、翻转和放置以及承载产品的隔板和托架抓取和放置。研究结果表明:该智能装置不受外界光照变化的影响,鲁棒性强,并且所设计的方案合理且有效,其上窑效率远高于人工效率,并已经在厂家在线运行。     

基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计

针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题,将单目视觉引导技术应用到工业机器人智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别,对检测定位进行了研究,建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系,提出了基于轮廓Hu不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理,然后利用轮廓Hu不变矩模板匹配算法进行了目标工件的识别,利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取,最后通过建立SOCKET通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于VS软件开发平台和ABB机械手,对智能抓取系统进行了搭建并试验。研究结果表明:该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高,可满足工业自动化生产的需求。     

离心泵蜗壳与叶轮间隙对泵组振动的影响

本文以某型单级离心泵作为研究对象,计算得出几种不同蜗壳与叶轮间隙条件下的流场脉动激励力,仿真预测泵组机脚的振动加速度响应并与实验结果对比验证,探究蜗壳与叶轮间隙对泵组振动的影响规律,为离心泵在设计阶段提供有益参考。     

叶片扭曲对离心泵叶轮水力性能的影响

在分析离心泵叶轮结构特点的基础上,考虑不锈钢叶轮的冲压及焊接工艺等方面,采用了带有锥度的前盖板和S形的扭曲叶片,并研究了离心泵冲压焊接扭曲叶轮水力设计方法.通过CFD对比了扭曲叶片和直叶片表面静压分布规律,结果表明在小流量工况时非设计工况下,直叶片进口背面有明显的负压区,很容易发生汽蚀.采用扭曲叶轮设计方法,在相同条件下泵的扬程提高了1m,效率提高了2%.     

基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究

针对工业装配生产线的自动装配问题,设计了一种基于单目视觉技术的机器人自动识别与智能抓取的结构.运用最大隶属度规则建立匹配关系矩阵,构建决策矩阵达到工件的模糊自主识别目的,并采用基于二阶惯性矩的轴向确定方法.在机器人装配作业平台上进行了工件识别与抓取的实验研究,实验结果表明,该方法能够获得很好的识别效果和实时性,为工业机器人智能抓取目标提供了必要的信息.     

家庭服务机器人手眼协调系统设计

针对目前智能家庭场景下,家居服务机器人对不同物品位姿的识别准确度与操作性差等问题,进行机器人手眼协调识别技术与物品灵巧操作规划方法的研究,提出了视觉前馈目标定位与视觉反馈位姿匹配相结合的识别与多位姿抓取方法。首先,基于SSD深度神经网络模型识别待抓取物品,并进行三维测定,以得到物品粗略坐标位置;其次,根据所得三维坐标预设深度相机与物品的相对位姿,采集物品与障碍物的深度信息,并基于Linemod算法与内置三维模型进行位姿匹配,完成对物品精确位姿的测定;最后,依据所得物品与障碍物的位置与姿态,规范臂手系统的抓取位姿,实现灵巧抓取物品。由以上原理,设计手眼协调测试实验进行不同桌面高度的物品抓取成功率与抓取误差测试,实验抓取总成功率高,且误差满足实际精度要求;该研究有利于提高家居服务机器人物品操作的灵巧性与适应性,对于家居服务机器人产业的发展具有重要意义。     

基于视觉导向的机械手设计与研究

设计了一套视觉引导的智能拾取机械手,该机械手主要由控制系统、执行机构、视觉系统、驱动系统四大部分组成。此次设计的机械手是基于Delta结构,首先对机械手的设计方案进行简单介绍,接着介绍移动机构与抓取机构的设计,然后对机械手运动定位原理进行说明,最后阐述了视觉系统的工作流程以及控制系统的工作原理。文中研究成果为工业自动化中,应用视觉来引导机器人识别和智能地抓取三维物体的实用系统开发提供了较好的借鉴。     

一种3C产品零件的智能分拣系统设计与实现

随着人类对生产自动化和智能化等的要求不断提高,人力成本不断攀升,社会对智能设备的需求越来越旺盛。针对在生产线上某3C产品零件杂乱摆放,就如何分拣排列处理问题,提出一种基于Sobel边缘算子模板匹配的视觉引导算法对工件识别定位,设计了一种二目标规划算法抓取实现模型。企业应用验证表明,该技术方法分装的合格率,效率和产量明显提高,具有较高的市场应用价值。     

长短叶片离心泵汽蚀性能数值模拟分析及实验研究

为提高离心泵的汽蚀性能,利用CFD数值模拟分析与实验研究相结合的方法对长短叶片离心泵在不同汽蚀余量时叶轮内部气液两相的分布规律进行分析研究,分析了3种不同短叶片进口直径在不同汽蚀工况时气泡分布情况对叶轮内部流动和性能的影响。分析结果表明:选择合理短叶片的进口直径可以有效提高离心泵的抗汽蚀性能,避免叶轮进口堵塞和流道内发生漩涡汽蚀。当汽蚀余量减小到一定程度,离心泵短叶片进口直径为0.65D2(D2为叶轮外径)时,在长叶片和短叶片的背面都会出现漩涡汽蚀区;当离心泵短叶片进口直径为0.75D2时,在长叶片背面与短叶片工作面间的流道内会出现两个漩涡汽蚀区;当离心泵短叶片进口直径为0.85D2时,离心泵的抗汽蚀性能最佳。     

简易小方孔冲模设计

在我厂生产的不锈钢冲压多级离心泵系列中,其中流量为60m3/h,单级扬程20m以下的冲压多级离心泵是全不锈钢型,其内在的叶轮、正反导叶、导流板、导流壳等均为不锈钢板材冲压、拉深成形。     

离心泵叶轮抗汽蚀优化设计

针对循环水系统离心泵的汽蚀问题对叶轮进行优化,通过选择适当的叶轮折引直径,改变叶轮入口角度来改善泵的吸入性能及改变叶轮的制造工艺和选择抗汽蚀性能好的双相不锈钢,较好解决了循环水泵叶轮汽蚀问题并设计制造焊接式叶轮.     

基于图像处理的机器人精确抓取的设计与实现

在分拣系统中,机器人抓取点不准确,容易造成抓取失败,影响生产。针对这个问题,构建了由机器视觉、PLC、机器人、流水线组成的分拣系统。图像处理采用RGB矢量中值滤波法、Sobel算子边缘检测法、支持向量机识别法,工件位姿信息经PLC处理后传给机器人。实验结果表明,机器人能对工件进行精确定位并抓取,有较高的工程实践价值和指导意义。     

基于OpenMV的智能小车路径规划及定点摆放棋子的设计

以智能小车为载体,以机械臂为抓取机构,通过OpenMV的识别以及Arduino的驱动控制,提供了一种能够完成路径规划及定点摆放棋子功能的系统设计方案,该系统的机械结构以及程序设计简单,可靠性高,可实践性强。