基于视觉的工业机器人示教编程研究

为解决工业机器人编程过程中的局限性,提出了基于视觉的工业机器人示教编程。首先通过视觉标定,确定机器人相对于世界坐标系的方位。然后对摄像头采集到的图像进行数字图像处理,包括光线补偿、边缘检测、颜色建模及目标识别,得到示教工具在示教过程中的坐标数据,再将数据转化成机器人可执行的文件,最后通过实验验证了基于视觉的机器人示教编程方法的可行性。     

基于RGB-D图像的机器人无标定视觉定位

针对柔性生产单元工业机器人轴孔装配任务中工件的识别和定位,提出一种能适应小批量多规格装配任务的工业机器人无标定视觉定位方法,减少了因复杂的标定过程和工况变化造成的设备停机而消耗的时间。基于深度图像设计了图像处理和特征识别算法,完成了目标工件最小外接矩角点坐标的提取。通过深度图像数据和机器人之间的坐标转换关系计算得出运动控制参数,驱动机器人完成粗定位。运用霍夫圆检测算法从彩色图像中提取待装配圆孔的几何参数,进而驱动机器人完成二次定位。实验结果表明,该方法的定位精度稳定在0.6mm～1.2mm之间,基本满足后续装配过程对定位误差的要求,可用于多规格、小批量轴孔装配过程中目标的识别和定位。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

机器人视觉在数控加工中心的应用研究

机器人是智能化发展的产物,具有出色的物体识别功能,智能化机器人在工作过程中,会通过对目标物体位置以及基本类型的感知,实现自动化追踪与抓取等功能,其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息,机器人视觉主要是通过形状特征的辨认,判断目标图像,并从庞大的自然图像库中以抽象的形式表现出来。本文主要探讨了机器人视觉,在数控加工中心的应用,希望能够为数控机床群的协同加工奠定有力基础,实现对目标物体的有效识别,并具备定位追踪功能,实现自动化特征提取,并按照形状指导解决数控工件加工过程中的关键问题。     

双目立体视觉的羽毛球机器人环境自动感知

为了提高羽毛球机器人的接球成功率，提出基于双目立体视觉的羽毛球机器人环境自动感知方法。分析羽毛球机器人外部结构与内部智能控制系统的组成要素，结合气缸工作过程，利用旋转矩阵变换坐标构建机器人运动学模型；采用棋盘格标定算法获取相机内、外部参数，矫正畸变现象，采用双滤波算法过滤图像噪声；匹配不同视角下图像同一特征点，重构三维环境信息，使用核相关滤波器算法对感知区域做循环位移，构建海量目标分类器，实现环境自动感知。仿真实验证明，所提方法能够获得感知区域更多的目标信息，无论在哪种击球方式下，都能准确感知环境，减少接球定位误差，提升接球成功率。     

面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法

针对分拣机器人作业目标的结构形状复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,提出了面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法。基于四自由度Dobot机器人构建了具有视觉感知的分拣机器人系统,视觉系统获取传送带上多目标的图像,图像预处理算法提高分拣目标的对比度,构建圆形和线性结构元素对最大类间方差法分割的多目标区域进行填充和边缘平滑。建立基于图像信息的质心坐标,对多目标区域的连通域进行识别与定位。实验结果表明,该方法能够实现对多目标数量的统计,在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对形状复杂、位置随机的多目标进行识别与定位,为分拣机器人的自主抓取、分拣提供位置信息。     

双目视觉人工喷涂轨迹示教编程方法研究

喷涂轨迹的路径规划技术是喷涂机器人应用研究的关键点.针对人工示教编程中机械示教装置使用的局限性,即示教操作不便,示教空间范围受限等,提出一种基于双目视觉的人工喷涂轨迹示教编程系统方法.首先,在示教喷枪进行色球安装预处理;接着,双目视觉位姿跟踪系统利用色球识别方案,分别计算色球的坐标位置与喷枪的位姿信息,捕获喷枪实时运动...     

图像处理技术在高压除冰机器人视觉系统中的应用

除冰机器人在高压输电线上高速行走并进行除冰作业,其视觉系统是除冰机器人感知外部环境的重要器官,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。视觉信息是否正确、及时地处理直接关系到除冰机器人的行驶速度以及避障能力,对除冰机器人控制的实时性和鲁棒性具有决定性作用。视觉信息处理技术是除冰机器人研究中的关键技术。该文主要介绍的是从目标标志物的图像获取,再经过图像预处理、图像分割和图像特征的提取过程的数字图像处理技术在除冰机器人中的应用。     

基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现

机器人示教是实现机器人轨迹跟踪的一种重要方法,其工作原理决定了机器人作业的效率及复杂轨迹跟踪的精度。文章在传统示教方法基础上提出了一种基于视觉跟踪的机器人复杂轨迹模拟再现方法,通过应用双目立体视觉三维测量技术跟踪并记录机器人示教手柄完成的随机的复杂的操作轨迹,对轨迹数据进行坐标转换、运动学逆解,计算机器人各关节的期望旋转角度值,并驱动机器人运动,实现示教手柄的复杂操作的复现。该方法能够实现任意操作的实时示教再现,操作简单,工作效率高,与传统的示教方法相比显著地降低了工业机器人对专业操作人员的依赖程度,广泛地拓展了机器人的应用范围,具有极其重要的应用价值。