基于单目视觉的工业机器人定位系统设计

在工业化生产流程中,工业机器人能准确识别并抓取目标工件的状态、位置信息,收集反馈给控制系统处理以修正加工程序参量,从而实现制造工艺的高度自动化及精加工。以视觉定位和图像信息收集、处理的工业机器人为对象基准,设计了一套单目视觉定位系统。系统引入了静态图像收集算法、图像信息模块测量和三维空间匹配测量算法,通过工业试验得出测量数据。误差分析结果表明,基于单目视觉的机器人定位系统符合加工自动化的信息数据要求,能实现工件参数和空间姿态间的匹配,辅助提升生产的自动化程度。     

工业机器人视觉定位技术的应用

阐述工业机器人的视觉定位技术应用，结合高端的图像处理技术，可以对工业机器人的视觉系统进行准确定位，从而提高工件定位的准确性。     

机器人视觉定位抓取教学案例设计

本文围绕当下机器人视觉定位抓取技术的应用热点,结合机器视觉课程教学大纲内容,设计了机器人视觉定位抓取教学案例。通过案例驱动式理实一体化教学,使学生加深对机器人视觉定位抓取系统中摄像机标定、工件图像分割、中心点坐标和偏转角计算、视觉系统与机器人系统通讯等技术的理解,激发学生学习兴趣,培养学生问题分析、方案设计以及基本算法的综合应用能力,进而提升学生解决实际工程问题的能力。     

基于图像识别的生产线零件分拣系统

针对工业领域的生产线零件分拣系统进行研究,其零件识别采用图像识别方法。主要针对工件图像的预处理进行了研究,使用加权平均的滤波方法对工件图像进行去噪处理,使用基于双峰法的阈值分割方法对去噪图像进行分割,并使用凯西算子提取图像中的工件边缘。同时对工件位置的定位方法进行了研究,为控制机械手抓取零件提供依据,用三菱公司的RV-4FL工业机器人进行工件分拣实验,使用上位机的Matlab软件实现工件零件的图像处理、识别和定位。     

基于改进YOLO6D的缸盖位姿估计算法

<正>针对机器人在分拣、装配等应用场景中，工件难以被识别和位姿精准定位的问题，本文以视觉引导机器人抓取缸盖为对象，提出一种基于YOLO6D改进的目标位姿估计算法。该算法使用Darknet53作为模型的特征提取网络，对输入的RGB图像进行处理，进而提取特征。该算法在自建的Line Mod格式的缸盖数据集中效果较好，其中2D投影误差精度达到83.65%,ADD精度达到98.92%,5cm5°精度达到95.44%，为基于视觉的工业机器人抓取应用提供了借鉴。     

基于单目视觉的机器人螺母分拣系统

本文提出一种基于单目视觉引导的机器人自动检测分拣系统。以六自由度UR5机器人和Basler Aca2500-14um高分辨率相机搭建系统。针对工业生产中常见的金属零件螺母进行自动定位和抓取。使用直方图均衡化与canny算子解决了金属零件表面高反光造成的侧面边缘与背景难以分割的问题,实验结果表明系统能够准确地识别螺母并完成分拣任务。     

一种视觉识别智能搬运机器人的设计

针对目前室内搬运机器人的移动精准度不高、视觉识别容错率低等问题，设计了一款以STM32F1和STM32H7为核心的双主控室内移动搬运机器人。采用13线霍尔编码器和增量式PID算法对电机进行闭环控制；采用电机里程计实现机器人定位，采用陀螺仪读取机器人姿态角度再利用PID算法对机器人空间定位和姿态进行矫正；利用OV7725摄像头获取图像，对图像进行中值滤波预处理，根据物体颜色并结合形状进行物料识别；利用PID算法对物料进行定位、抓取和放置。实验结果表明，在任意复杂的环境中，都能完成物料的正确抓取，并且能够精准地放置物料。     

六自由度姿态变换视觉实验平台及应用

为了适应生产线上不同摆放姿态下工件的视觉识别,实现基于视觉的机器人工件定位及抓取,构建了六自由度工件姿态变换模拟实验平台运动学模型及视觉系统模型,通过坐标变换实现工件姿态参量的测量。建立了六自由度姿态变换实验平台坐标系,通过3个滑动副、3个转动副,构建了基于Denavit-Hartenberg（D-H）方法的六自由度姿态变换实验平台运动学模型,并得到了D-H参量表、各个关节的变换矩阵及实验平台基座到末端的总变换矩阵。基于小孔成像原理,构建了姿态变换实验平台视觉系统的内、外参量模型,获得了工件表面点与图像点间的内参量关系矩阵及工件坐标系与相机坐标间的外关系矩阵。由激光环形光条图像,得到工件表面在摄像机坐标系中的法向量,并通过坐标系间的变换得到工件表面在世界坐标系中的法向量,进而推算出工件的姿态参量。结果表明,姿态参量的横滚角θ平均误差为0.373°,俯仰角φ平均误差为0.253°,偏转角ξ平均误差为0.673°。被测工件的姿态测量值与真实值基本吻合,满足不同姿态下的工件视觉测量要求。     

基于NJ运动控制器的Delta机器人动态抓取控制系统设计

为了提高机器人动态抓取过程的精度、速度以及系统的稳定性,设计了一种基于NJ运动控制器的Delta机器人抓取控制系统。通过采用欧姆龙NJ运动控制器和EtherCAT内部高速总线将Delta机器人的运动控制和外部运动逻辑控制进行无缝对接,实现了一体化控制。为了提高抓取效率,利用Delta机器人视觉系统识别抓取目标的位置,去掉重复图像信息,进而提出了一种动态的抓取算法,实现机器视觉与机器人动态抓取的完美结合。最后,通过对设计的机器人抓取控制系统进行实验验证,实验结果表明：此抓取系统可以实现对抓取目标的“检测一跟踪一抓取一搬运”,最快抓取速度可达110次/min,漏抓率小于2%。实验结果充分的证明了此动态抓取系统精准度高、速度快、稳定性强的特点。     

基于深度学习的机器视觉在机械臂中应用

本文研究了基于深度学习的机器视觉在机械臂中的应用。传统的基于程序控制的离线抓取方法仅适用于大批量的加工流程,无法实现对部分小规模产品的高效抓取。近年来,随着计算机视觉技术的发展,人们对随机放置对象的抓取问题有了更多的要求。为解决上述问题,本项目拟研究一种基于深度学习的机器人视觉抓取新方法,实现对目标的目标识别、姿态测量和抓取与放置,进而提升抓取效率。针对上述问题,本项目将从相机标定、双目测距、物体检测、物体语义分割、物体位姿估计等方面开展系统的研究。     

毫米级全方位微装配机器人的识别、定位及运动控制

介绍了一种毫米级全方位微机器人,设计用于微型工厂中的微装配操作.采用外部计算机视觉系统进行监控,先利用CCD摄像头捕捉微型机器人顶部及夹钳上的特征标志,再通过设计的视觉处理方法,实现了对微机器人的高精度识别和定位.在利用计算机视觉进行反馈控制的基础上,采用了对装配平台进行分区、快速前进与高精度步进相结合的运动控制策略,实现高精度的微装配任务.实验验证了以上方法和策略的有效性.     

单目视觉引导机器人在视觉检测中的应用

提出一种基于单目视觉引导的机器人工件表面缺陷检测系统。结合标定后的相机参数与物体成像以及物体虚拟投影建立的形状模板初步估计物体的位置姿态,物体的三维点云模型以一定位置姿态参数在虚拟空间的投影匹配零件真实位置姿态提升定位精度。定位完成后获取待检测位置的点云坐标及其法线方向经过坐标转换后提供给六轴机器人进行路径规划及机器人姿态控制,从而实现机器人辅助检测。     

基于视觉的取药机器人系统设计

针对现有药房药剂师取药任务繁重、效率低下等问题,设计了基于机器视觉的取药机器人系统,提出了一种基于融合局部特征匹配和Mean Shift算法的药品识别算法,系统整体实现了药品的识别、定位及抓取任务.首先,安装于药架之间的抓药机器人接收上位机发送的药品信息,通过摄像头识别药品,使用AKAZE算法对货架上的药品进行匹配,获...     

基于视觉反馈的机械手运动控制研究

作为工业机器人中的一种,机械手现已广泛应用于众多场合,譬如搬运、焊接、点胶、采摘等。现通过四自由度机械手作为对象进行研究,以双目视觉系统为基础,实现机械手运动过程控制,并且通过实验验证了智能抓取目标物体的功能。     

基于西门子PLC五维机械手装配系统的电气设计

柔性制造系统是指具有高度自动化程度的制造系统。文章将选取集运输、加工、检测、安装、存储和检测于一体的柔性制造系统为研究对象,具体阐述该系统中的检测安装环节,即五维机械手装配系统。针对工业装配生产线的自动检测装配问题,该系统,基于机器视觉技术,采用了特征值方法以识别零件,从而构建了一套完善的机器视觉系统,展现了工业生产线自动化检测装配的整个工艺流程。具体来说,五维机械手装配系统是采用西门子控制器S7-200和位置控制模块EM253,通过图像传感器辨别处理的方法识别零件是否合格。同时,该系统通过输出脉冲信号控制五维机械手装配系统上各轴的步进电动机,伺服电动机及其驱动器进行精确的位置定位,实现零件多角度的检测和组装。通过实验与调试,采用该方法在满足了零件的高精度识别和定位要求的同时,仍然保证了系统高效率运转,满足了零件装配作业的实时性和精度要求,具有深远的研究意义和实践价值。     

基于激光三维点云的机械工件识别方法

随着中国制造2025的到来,运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件,工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题,提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法,该方法主要能够识别工件是哪种工件。首先对流水线上杂乱无序的工件进行激光扫描,得到工件的三维激光点云数据,将三维激光点云数据初步去噪。运用MATLAB软件对得到的三维激光点云进行中心切片,得到点云的主视切片、俯视切片、左视切片;运用HALCON软件对点云切片去噪、增强、分割,提取中心切片的边界信息并得到提取区域的特征参数,进而识别工件的类型。最后运用自主研发设备进行实验,分别以步距为0.05 mrad、测距精度0.2 mm、测角精度为0.02 mrad进行扫描,实验结果表明,识别准确性达96.67%。该方法对同类问题有较大的借鉴意义。     

仿人足球机器人目标定位与追踪算法改进

对于仿人足球机器人来说,视觉功能是极其重要的。在足球机器人的各种关键技术中,机器视觉是应用范围最广,最为基本的技术之一。移动机器人视觉的研究主要集中在颜色模型建立、目标识别、定位以及跟踪等方面。仿人机器人视觉系统的识别与定位算法也是目前的研究热点,目标的实时识别与定位是足球机器人在足球赛中精确踢球的前提。文章主要是针对目前足球机器人在视觉系统上所存在的问题进行了颜色模型建立及目标定位算法的改进,加入了目标追踪算法,确保目标识别与定位的准确。在i Kid足球机器人上进行试验并调试,试验结果具有较好的实时性和准确性。     

自主足球机器人的单目视觉自定位方法

全自主机器人足球系统中，每个自主足球机器人都是一个独立的智能机器人，有自己的决策、通信、视觉和感知、机电控制等子系统，但是系统不具备全局视觉。为了使系统能够了解场上全局信息，足球机器人的自定位是必须解决的关键问题之一。文章介绍了一种在颜色场地信息已经视觉识别的前提下，通过单目视觉测距，实现全自主足球机器人自定位的几何方法：对摄像机CCD像面的量化、镜头的非线性畸变和摄像机定标等可能引起误差的因素进行了分析．实验结果表明方法可行。     

移动送料机器人地图构建与运动控制研究

移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础。针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略。利用slamgmapping算法包,实现了机器人在特定装配生产线环境下的同时定位与地图构建;在主程序代码中利用状态机的机制,实现了机器人到达指定工位的运动控制。实验结果表明,该算法和运动控制策略可以满足在所搭建的装配生产线中进行定位和运行。     

基于STM32的智能物料搬运控制系统设计

为了提高仓储物流自动化与智能化水平,达到物流搬运行业提高工作效率与减少生产成本的目的,着力于设计一套基于STM32的智能物料搬运控制系统,使机器人实现行进控制、循迹定位、颜色及二维码识别、物料抓取与精准码垛等功能。根据设计需求进行分析,文中明确了物料搬运机器人的开发功能,将机器人设计划分为结构设计、电路设计、控制系统、视觉检测四个部分。为智慧物流加工行业解决人工劳力搬运分拣以及低智能机器低速低效搬运码垛的问题提供了一种可行方案。