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。     

无人机视觉定位与避障子系统研究

以无人机视觉定位与避障系统为研究对象,利用单目视觉定位与红外线传感器相结合的方式,准确识别障碍物,然后利用RGB模型进行图像处理,将图像二次分割,得到图像的轮廓曲线边缘,结合红外测距的数据结果,确定障碍物的位姿等信息。建立碰撞圆锥模型,实现无人机以特征点为圆心、危险距离为半径的绕行路线,实现避障。实验证明,AABB视界区碰撞模型能精确判断无人机飞行路径中的避障,提高无人机飞行效率。     

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。     

一种面向机器人抓取的铆钉视觉识别与定位测量方法

视觉引导机器人定位抓取研究和应用逐渐广泛,其关键问题是基于视觉的被测对象高精度测量定位。以抽芯铆钉作为研究对象,研究一种面向机器人抓取的抽芯铆钉视觉识别与定位测量方法,研制一种融合视觉系统的抓取末端。设计一种基于多重腐蚀和膨胀算子的抽芯铆钉钉头图像分割方法,可有效实现抽芯铆钉钉头和钉杆的分离。基于PCA算法对抓取角度进行主方向分析,根据抓取要求对主方向进行校正。基于单应矩阵变换,实现图像坐标系和机器人末端夹爪坐标系标定。通过实验验证了抽芯铆钉视觉识别的效果。     

基于机器视觉的干燥包完整度在线检测系统

目前,包装行业对产品包装塞入的干燥包完整与否未采取有效的措施。针对包装流水线干燥包塞入环节提出了基于机器视觉的在线检测关键技术,设计实现包装质量检测的软、硬件平台。被剪落的干燥包触发机器视觉检测系统获取图像,经过图像预处理,并采用基于黄金分割法的数字图像处理算法,定位干燥包上的色标区域,进行定量处理分析,根据图像处理结果作出相应决策。实验结果表明:该系统能够快速准确地判断干燥包的完整度,剔除不合格产品,具有实现简单、控制高效和应用前景广泛等特点。     

机器视觉定位平台的研究与应用

机器视觉主要研究用计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像或图像序列中提取信息,进行处理并加以理解,最终对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别.论文通过采用合理有效的图像处理技术,实现了对目标图像的特征提取,构建了视觉定位系统的平台.从实验结果来看,本系统实现了移动机器人在结构环境下的定位.     

基于机器视觉的轴承识别与定位算法研究

针对运用视觉技术对轴承进行质量检测与尺寸测量时,能够准确地识别定位到目标轴承,提出一种基于机器视觉的轴承识别与定位算法。通过对采集到的轴承图像进行预处理,分割出目标图像并提取图像的外轮廓边缘特征;设置轴承的模板图像,结合图像的Hu不变矩特征对轴承进行识别匹配;通过最小二乘法对图像边缘点进行圆拟合并采用迭代法进行修正,通过计算圆心的位置坐标,实现对轴承的定位。实验结果为：轴承的识别匹配度在0～0.03之间,定位误差在0.5像素以内,满足系统对轴承的识别定位精度要求。     

基于机器视觉的硬币分拣系统设计

设计了一套基于机器视觉的硬币自动分拣系统。采用视觉算法对图像进行预处理、特征约束和模板匹配,实现硬币的识别和定位。在此基础上,通过坐标转换,使用机械臂对识别的硬币进行抓取,完成自动分拣。实验证明,该系统具有较高的准确率和较低的漏检率,可以满足自动分拣需求。     

注塑产品在线检测的图像处理系统设计与研究

针对注塑产品检测中需要精密的机械装置实现定位的问题,对运用图像处理系统来完成其缺陷检测时所需的定位、配准及判断等方面进行了研究,对进行缺陷检测的图像处理系统流程进行了归纳,提出了一种通过对比图像的直线参数,并结合形心位置获得用于矫正待检图像位置的旋转量,再通过Hough变换测得的直线端点参数获得矫正待检图像的平移量,并结合基于FFT的相关运算来辅助确认平移量,最终根据经腐蚀运算的差影图像中各连通区域的面积判断产品是否存在缺陷的图像处理软件系统。利用Matlab对该系统进行了实现,并使用多种待检图像与模板图像进行对比测试。研究结果表明,该系统兼顾实时性和精确性,所设计的图像处理软件系统能够在廉价的低精度机械定位装置上实现注塑产品的在线检测。     

基于显微机器视觉的微小零件装配系统研究

针对精密微小型机电产品装配中的组成零件尺寸小、普通摄像机的分辨率低的问题,提出了一种基于显微机器视觉而建立的高分辨率CCD摄像机与体式显微镜相结合的显微视觉测量系统。采用MATLAB软件中图像平滑、图像识别、边缘提取以及最小二乘拟合圆等方法,对采集到的待装配微小零件的图像进行分析,研究了微小零件装配系统的组成、待装配微小零件的识别定位以及装配过程。结果表明,所采用的显微视觉测量系统,实现了待装配零件的识别定位,完成了待装配微小零件的自动测量和精密装配。     

基于Labview的机械手视觉引导系统设计

机器人的使用在工业中变得越来越广泛,如何使机器人的运行更加智能化、人性化,成为许多学者研究的热门课题。机器视觉作为一种新兴的技术,也越来越受到关注。工业机器人通过机器视觉获取的图像信息特征,能够更加准确地定位引导,抓取和放置物料。以机械手的目标识别和数据通讯为研究目标,针对物料的实时匹配识别以及上位机与机械手的数据通讯进行了详细的研究,并通过Labview编程完成整个机械手视觉定位引导的软件的编写。该视觉引导系统可以实现图像的图像标定和匹配定位,最终完成抓取和放置的动作。定位误差为±0.1mm。     

基于计算机视觉识别的接线指导及检测方法

基于计算机视觉识别开发了一种能够快速指导接线工作并且对接线结果进行检测的方法。通过线号识别指导接线，分步判断法检测接线，以产品实物图或者三维模型为基准构建模板，扫条形码，系统自动调用模板主摄像头采集实物匹配模板。创新点在于采用图像拼接算法实现双系统取像融合，模板信息映射至实景，接线前通过识别线号做到提前判断接线位置和指导员工接线。同时，在接完一根线后立即对接线局部图像进行判断，实现高准确度的判断。采用2D识别算法，使得匹配响应时间控制到1s以内，采用漫反射光源，搭配最佳高角度照射打光方式，确保成像质量。实验结果表明，采用此方法指导和检测接线，能克服双系统取样图像拼接畸变、一次性检验准确率低和外部光线干扰等应用难点，大幅提升了接线效率和准确率。     

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。     

汽车安全带壳体特征视觉检测技术研究

采用对汽车安全带壳体特征进行实时检测的机器视觉系统,完成对壳体特征（如识别孔）的自动定位、检测,避免了直接接触。给出了系统的图像处理部分识别孔检测的一种方法：首先对系统采集到的汽车安全带壳体图像进行预处理,然后用几种边缘检测算子对处理后的图像进行边缘检测并择优选择一种算子,再运用亚像素边缘定位得到亚像素精度级的识别孔边缘并对识别孔进行直径测量。     

基于改进 Blob 分析的机器人批量搬运纠偏研究

为了解决工业机器人在快节拍搬运任务中因为机械定位误差导致无法正确放置产品的问题，提出了一种基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略。第1步基于机器视觉与图像处理技术利用改进的Blob分析方法识别出定位点，第2步利用平面仿射变换原理快速定位大量产品的位置。其中改进的Blob分析方法基于图像灰度反转、直方图均衡化、图像滤波技术结合阈值分水岭分割算法实现了对有限光照条件下不易成像的黑色托盘图像中定位圆形特征的可靠分割与圆心坐标提取。从而第2步的两点定位的托盘定位策略根据可靠的托盘圆心位置结果来计算托盘偏移前后的平面仿射变换矩阵以完成托盘的纠偏功能。最后通过在实际生产线的搬运工站实验证明基于改进Blob分析的两点纠偏定位的两步法策略的托盘识别准确性和召回率分别为99.75%和99.75%,同时产品的搬运时间降低了20.52%,提高了机器人下料系统的可靠性和效率。     

镀层粉化的自动识别与等级评价

针对传统人工进行合金化镀锌板镀层粉化级别评定的不足，提出基于计算机视觉的镀层粉化评价方法，自行开发了镀层识别与评级系统。通过OTSU阈值分割、中值滤波去除干扰因素影响；通过图像灰度标准差的中值滤波实现粉化区域识别，提取粉化宽度几何与纹理特征，建立了以粉化宽度、颗粒尺寸、粉化比例为衡量标准的镀锌板镀层粉化等级判断准则，实现计算机对镀层粉化图像的理解和自动识别。实验结果表明，该识别方法与等级判断准则有效、可靠。     

阀口袋自动上袋机器人系统设计研究

阀口袋包装方式是粉体的主要包装方式之一,但在上袋环节普遍依赖人工操作来完成,效率低,粉尘危害大。针对这一问题,设计了一种阀口袋自动上袋机器人集成系统。该系统主要由阀口袋输送装置、机器视觉系统、工业机器人和控制系统组成。通过视觉系统在线采集阀口袋局部图像,利用二次开发的图像处理程序对图像进行处理,完成阀口袋的识别定位;然后PLC与机器人通信,工业机器人在视觉引导下通过上袋末端执行器完成阀口袋的拾取、开袋、套袋等一系列上袋工序。该系统视觉识别定位速度快,上袋末端执行器运行稳定,配合机器人较好地完成了阀口袋的自动上袋作业。     

基于机器视觉的自动化装配系统设计

为了加快中国产业升级,机器视觉和工业机器人是改变手工装配模式的重要手段。机器视觉作为一种用于识别物体、从数字图像中提取和分析物体信息的技术,已被广泛应用于工业生产中。为了进一步推动机器视觉应用于自动化装配系统,文章提出与机器视觉系统相结合的自动装配系统的原型。在机器视觉系统中,开发一系列定位算法,并用图像校准以获得机器人拾取和放置过程的正确坐标。测试表明,系统能够正确检测和识别装配空间的形状和方向,从而实现零件的拾取和放置过程。     

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%。     

机器视觉定位平台的设计

研究了机器人视觉定位的工作原理,分析了视觉定位的常用方法.针对视觉定位系统的实际应用,介绍了相关的图像处理方法.通过采用合理有效的图像处理技术,实现了对目标图像的特征提取,进而构建了视觉定位系统的平台.从实验结果来看,系统实现了移动机器人在结构环境下的定位.