智能垃圾分拣系统的模拟与实现

针对当今世界城市生活垃圾不断增长造成的自然环境污染和资源浪费等问题,对我国和欧美等发达国家的城市生活垃圾分类收集和分类处理方面进行了对比研究,对发达国家在城市生活垃圾处理过程中的安全分类处理方式和垃圾再利用策略进行了归纳,结合国内外垃圾分类处理所遇到的问题和不足,设计制造出了一套实现垃圾桶颜色识别、路线识别、机械手动作和到达指定位置的自动化垃圾分拣系统模型,利用Code Warrior 5.0软件开发平台对系统程序在线调试,通过系统的反复运行对智能分拣小车的自动寻迹进行了累积误差统计试验.研究结果表明,智能垃圾分拣系统的累积误差波动稳定,寻迹的能力比较准确、可靠,实现了垃圾自动分拣的过程,为工业的应用实现提供了有利的参考和理论依据.     

基于机器视觉的水表分拣系统研究

针对现阶段水表生产分拣主要依靠人工、自动化程度不高、效率低下等问题,对水表定位、机械手自动抓取等问题进行研究,设计了一套基于机器视觉的水表分拣系统。通过颜色特征粗定位水表区域,基于归一化内积相似性精定位水表,得到水表位姿;构建Eye-to-Hand手眼标定模型并求解,将水表位姿转换到机械手坐标系,实现机械手对水表的精确抓取。研究结果表明：该系统的定位误差在1.5 mm以内,机械手能准确抓取水表,极大地提高水表上下料效率,基本避免了人工失误。     

基于机器视觉的垃圾分拣机器人

为了把人从环境恶劣、枯燥繁重的垃圾分类工作中解放出来,本项目设计了一款基于机器视觉的垃圾分拣机器人.机器人以STM32单片机为主控,根据树莓派发送的不同指令控制六自由度机械臂抓取垃圾.机器人的视觉系统部署在树莓派上,视觉系统使用CSI摄像头获取图像并通过YOLOv4目标检测算法求得图像中垃圾的分类信息和位置信息,最后通...     

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。     

一种基于摄影测量的自动分拣系统标定方法

针对6轴工业机器人自动分拣系统,提出了一种新的标定方法。该方法由工作相机对置于传送带上的平面靶标拍摄一幅图像,据此计算工作相机与平面靶标之间的单应性矩阵,运用摄影测量系统对传送带上的平面靶标及散布于机器人表面的标记点拍摄机器人绕A4轴做一次旋转运动前后的2组图像,再拍摄机器人绕其A1轴做一次旋转运动前后的2组图像,在对每组图像中的目标点分别进行三维重建的基础上,得到机器人坐标系以及平面靶标与机器人坐标系的位置关系,进而结合计算出的单应性矩阵得到工作相机图像平面至机器人坐标系的映射,实现自动分拣系统的标定。经实验验证,具有较高的标定精度。     

自主分拣机器人视觉系统的快速标定分析

为了能够进一步促进在视觉引导基础上机器人自主分拣系统的生产效率和生产质量,本文特对分拣机器人的三维视觉系统的快速标定方法进行分析与研究。利用分布在不同空间点的同坐标系进行表示,而后提出三维标定块角点构建多个弓箭手坐标系的标定方法。根据标定块角点坐标值在视觉坐标系下的求解问题,特提出基于局部点云拟合平面,而后对分析解立方程组的具体方法。本次所提出的标定方法只需要采集一次三维标定块点云和拖动机械臂末端的探针对标定块的三个角点进行接触,而后就可以直接对所需要的数据进行采集。     

基于PLC和机器视觉的工件自动分拣系统设计

该文以西门子S7-200 Smart PCL为控制核心,构建了一套基于机器视觉的工件自动分拣系统。该系统由控制模块、传输模块、人界交互模块、机器视觉模块组成,首先利用机器视觉技术识别出待分拣工件的特征,然后PLC根据机器视觉识别结果控制传送带动作将工件传送至不同产品盒,实现工件的自动分拣。实验结果表明,该生产线的分拣误判率低于0.4%,满足工业生产的要求。     

基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究

机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断,当前在水果分级分拣领域应用极广,已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点,但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测,成为制约分拣机器人应用的技术难点。现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点,通过对苹果进行尺寸测量、空间定位,并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别,实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣,并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣,实现生产线上的"手眼"协调工作。     

塑料垃圾精选机的总体功能及参数分析

采用从整体到局部,从整机到重要部件逐步展开的分析方法,研究了塑料垃圾精选机的总体功能,分析了破碎辊子、筛网、皮带及带轮、电机等关键部件的作用,探讨了其设计和选型方案,发现以风力分选为技术特征的塑料垃圾精选机能够完成塑料垃圾的破碎、传输、分选以及对不可回收垃圾的筛选.该精选机的开发对环保产业发展有着良好的促进作用,值得大力推广应用.另外,对精选机的核心工作部件——破碎辊子的静态和动态参数进行了研究,探讨了破碎辊子的结构几何参数、运动学参数以及辊齿的排列布置参数,在设计过程中应该合理匹配这些参数,以达到最优工作方式及最佳工作质量和最高工作效率.     

基于机器视觉的手机镜片分拣系统

设计实现了一套基于机器视觉的以PLC为控制核心的手机镜片分拣系统。针对不同尺寸的镜片设计了基于区域分割的图像采集系统,并给出了相应的上位机产品分拣程序模型。实验结果表明该系统能够高速可靠地采集图像、分拣成品。     

日本蔬菜和水果拣选机器人的发展状况

本文介绍了日本机器人在蔬菜，水果拣选方面的应用和发展状况，并以具体实例，概述了日本在实现全自动无人拣选蔬菜和水果的系统中引入机器人以及机器人技术的最新动向，讨论了机器人在蔬菜，水果拣选应用中亟待攻克的技术难题。     

摄像机标定中一种约束条件选择方法

目前在摄像机标定中,普遍采用最小二乘法,约束条件选择对计算精度有很大影响.对以往的约束条件选择进行了分析和总结,提出了一种新的约束条件选择方法.经过数学推导得到计算公式.解算过程避免了解非线性方程.它充分考虑了参数之间的约束关系,利用正交矩阵保证Frobenius范数不变性来选择约束条件.使误差能按参数之间约束关系进行分配,从而能提高摄像机标定精度.     

机器视觉半导体分选系统的研制

大批量混杂废旧半导体电子元件的自动分选对其后续环保再生处理有很重要的作用,目前多为人工目检,精度不高,效率低.设计了一种基于机器视觉OCR图像处理技术的自动分选系统,系统中废旧半导体电子元件的进料、图像获取、识别分类全流程计算机自动控制.经测试系统技术指标为:分选速率1-2个/秒,识别率70％以上,误识率小于2％.     

一种基于OpenCV和Tsai的摄像机两步标定新方法

为实现成形加工系统中摄像机标定技术,对开放计算机视觉函数库OpenCV进行了分析。在Tsai方法基础上,结合传统摄像机标定原理,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解算法,给出了一种适应于成形加工的MVS摄像机标定新方法。实验结果表明,该算法不仅具有良好的跨平台移植性,而且提高了标定精度和计算效率,能高效地获得相应的标定参数,可以满足一般成形加工中机器视觉系统的需要。     

一种基于机器视觉的机器人标定方法

机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术之一.提出了一种基于机器视觉的机器人标定方法,利用双目视觉测量机器人上的目标点,通过目标点位置的测量撮出机器人的关节轴线,根据相应的运动学模型求出机器人的几何参数,并解决了在测量过程中摄像机视野小的问题.实验结果表明该方法能够实现机器人几何参数的标定,提高了机器人的绝对精度.     

一种多功能自动分拣装置的控制系统设计

为了提高分拣过程中的准确性、持续性和多条件性,降低误差率、人工成本和劳动强度,实现无人化分拣。该研究设计了一款集扫码分拣、重量分拣、材质分拣、高度分拣等为一体的多功能分拣装置。重点介绍了扫码+材质+高度组合功能分拣装置的工作原理、流程、控制系统设计,通过样机调试,验证了设计功能的实现。     

棉花异性纤维分拣机器人抓棉手的结构设计

棉花中的异性纤维影响纯棉产品质量,采用智能机器人替代人工作业是新的发展方向。文章设计了一款具有5自由度棉花异性纤维分拣机器人。该机器人主要由四轮移动小车、液压升降平台、腰部、大臂、小臂、机械手等组成。针对棉花抓取与分拣,对机器人的抓棉手进行了结构设计,以滑环和连杆作为设计变量,优化了抓棉手的机械尺寸;同时,文章针对抓棉手指采用有限元方法进行了应变和模态分析,结果显示手指设计合理。