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设计和开发了一个排爆机器人的双目立体视觉系统。该系统使用Matlab7.0和机器视觉软件EVision6.2的EasyMultiCam进行图像捕获并和EasyMath模式匹配库进行图像特征匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、求取可疑目标物的特征点的立体坐标,并把图中实时显示在控制台上,控制排爆机器人准确地抓取可疑目标物。该机器人视觉系统成功的抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。 相似文献
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在传统基于固定视觉的排爆机器人抓取系统中,相机视觉易被遮挡且不能保证拍摄清晰度。基于随动视觉技术,提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统。利用深度相机计算目标物体的三维坐标,采用坐标转换方法将目标物体的位置坐标信息实时转换至机器人全局坐标系,并研究相机坐标系、机器人全局坐标系与末端执行器手爪工具坐标系三者的动态映射关系,实现排爆机器人的自主抓取。实验结果表明,与传统固定视觉方法相比,随动视觉方法可在误差2cm内,使得机器人机械手爪准确到达目标物体所在位置,且当机器人距离目标物体100cm~150cm时,抓取效果最佳。 相似文献
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针对传统工业机器人预先示教或单目视觉引导应用的局限性,提出一种基于双目立体视觉的机器人定位系统设计,获取目标物体在空间中的三维信息。该系统设计基于ABB机器人执行系统,使用TCP触碰标定板的方式完成双相机的标定,采用SIFT斑点算法获取工件的特征,结合Opencv3.4.1库,基于图像特征点对左右相机获得的图像进行立体匹配,得到物体的三维点坐标,引导机器人实现抓取。 相似文献
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提出一种基于双目视差和主动轮廓的机器人手眼协调技术;该方法利用主动轮廓的思想动态地逼近和跟踪机器人及目标物体的外部轮廓,通过控制双目视差趋零来实现机器人靠近目标和抓取物体.首先建立了机器人手指轮廓的几何参数模型和相应的观测概率密度模型,利用CONDENSATION算法对轮廓进行动态逼近和跟踪.然后针对动态轮廓的几何特征,探讨了基于双目视差的手眼协调控制策略.最后利用这种手眼协调控制技术进行了机器人抓取圆球目标的实验.实验表明,这种方法具有对图像噪声不敏感的特点,可以在杂乱的背景环境和复杂的纹理条件下执行视觉引导的跟踪和抓取任务,具有较强的鲁棒性. 相似文献
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针对果实振荡、重叠影响采摘机器人采摘精度和效率的问题,研制了一种在农田
环境下利用视觉检测技术和机器人定位抓取技术的苹果采摘系统。首先利用图像处理技术对初
始图像进行图像预处理;其次根据图像角点提取算法检测图像曲率,通过计算曲线段上的多个
像素平均角方向之间的差值对曲率进行平滑处理,获取图像曲率集中峰值点;最后对图像曲率
峰值点进行像素坐标标定,并将该点像素坐标转化为物理坐标作为机器人的定位抓取目标点,
机器人根据定位目标点的位置信息调整运动姿态对果实进行实时追踪和识别,实现果实的精确
定位、抓取和采摘。试验证明,该系统下的机器人抓取果实的成功率高达九成以上,基本能够
满足实际生产中的果实采摘需求,可为苹果等球状果实精准识别、定位抓取提供参考。 相似文献
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针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明:该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。 相似文献
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针对传统机械臂局限于按既定流程对固定位姿的特定物体进行机械化抓取,设计了一种基于机器视觉的非特定物体的智能抓取系统;系统通过特定的卷积神经网络对深度相机采集到的图像进行目标定位,并在图像上预测出一个该目标的可靠抓取位置,系统进一步将抓取位置信息反馈给机械臂,机械臂根据该信息完成对目标物体的抓取操作;系统基于机器人操作系统,硬件之间通过机器人操作系统的话题机制传递必要信息;最终经多次实验结果表明,通过改进的快速搜索随机树运动规划算法,桌面型机械臂能够根据神经网络模型反馈的的标记位置对不同位姿的非特定物体进行实时有效的抓取,在一定程度上提高了机械臂的自主能力,弥补了传统机械臂的不足. 相似文献
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工业机器人在抓取环节如果配置机器视觉装置,应用图像处理技术,在抓取效率和准确度方面就有优势。该文介绍机器人功能实训台的工件抓取视觉系统的组成,侧重工件轮廓的图像处理技术,以图像处理作为机器人视觉系统处理的核心目标,将视觉图像技术与机器人工件抓取技术协作应用于工业机器人实训平台的抓取环节,利用工业机器人运动过程中坐标的转换,通过相机的正确标定与抓取动作的共同控制,实现工件的精确定位,达到可靠抓取的目的。总结图像处理技术在工件抓取中的协作应用效果,期待便捷的视觉图像技术与机器人工件抓取的协作应用。 相似文献
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针对机器人抓取过程中需要实时评估抓取质量以动态调整抓取构型的问题,提出了基于触觉先验知识的机器人稳定抓取方法.首先,根据抓取过程中物体抵抗外界扰动的能力,提出了一种基于触觉信息的抓取质量评估方法.在此基础上,建立了视触觉联合数据集并学习触觉先验知识.其次,提出了融合视觉图像和触觉先验知识的稳定抓取构型生成方法.最后,在搭建的机器人抓取系统中对10种目标物体进行了实验验证.结果表明,相比传统的视觉方法,该方法的抓取稳定性提高了55%;针对已知物体和未知物体,稳定抓取成功率分别为86%和79%,体现了较好的泛化效果. 相似文献
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基于MatlabRTW的排爆机器人控制系统 总被引:4,自引:2,他引:4
本文提出一种基于Matlab语言的排爆机器人控制系统的设计方案,使用SIMLINK仿真工具,分别设计了控制系统框图、控制信息流程图,并通过xPC目标系统实现了该机器人实时控制系统。实验结果表明,该控制系统能满足机器人自动抓取目标物体的实际要求。 相似文献
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以VS2010为软件平台,以Staubli TP80机器人,康耐视摄像机和传送带为硬件基础,对锯条进行识别,定位和动态抓取,搭建了一个基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统,其中Staubli-TP80机器人为操作手臂,利用康耐视摄像机和工控机搭建视觉检测平台,通过抓取系统的参数化建模实现图像坐标到机器人坐标的转换,利用OpenCV函数库实现锯条的图像处理和模式匹配,最后控制机器人对动态目标进行抓取。 相似文献
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1引言
机器视觉是研究计算机模拟生物宏观视觉功能的科学和技术,即用摄像机和计算机等机器代替人眼对目标进行测量、跟踪和识别,并加以判断。主要应用于如工业检测、工业探伤、精密控制、自动生产流水线、邮政自动化、粮食优选、显微医学操作,以及各种危险场合工作的机器人等。随着高新技术在机器人研究中的深入应用,智能机器人逐渐成为机器人研究领域的主流,其中智能机器人的视觉系统是一个重要的组成部分,对它的研究也越来越多。本文中的系统主要是利用VC智能摄像机进行图像采集,并对采集到的图像进行处理,确定目标物的位置,并将此信息传递给PLC,由其控制机械手准确地抓取该目标物。 相似文献