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...     

基于机器视觉的轴承座分类识别系统研究

针对轴承座零件人工分拣效率低、出错率高等问题,对工业相机标定、轴承座图像采集、混合去燥、轮廓拟合、特征比对与目标分类方法展开了研究,提出了一种基于机器视觉的轴承座分类识别系统。首先搭建了一套图像采集系统来采集工业照明背景下多个轴承座摆放的图像,利用中值滤波对这些图像进行了去噪处理,将图像二值化后再利用特征过滤进一步对图像进行了混合去噪处理,遍历拟合了各轴承座轮廓并求出了其最小外包矩形,通过仿射变换将轴承座图像摆正,最后再根据3种轴承座的具体特征设置了ROI区域,依次对其进行了分类筛选,利用爱普生机器人进行了分类抓取实验。实验结果表明:该机器视觉分类识别系统总体识别准确率高达99.967%,相比于传统人工分拣有较大提高,可满足工业生产要求。     

基于机器视觉的救援机器人的设计与研究

随着人工智能的快速发展,救援机器人要能快速准确地实施救援,最重要的就是要能看见,机器视觉的提出解决了这个问题。机器视觉是一项综合技术,主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制,这也是救援机器人寻找被困者、处理地形环境以及将图像传送至操作者的根本。机器视觉的加入使救援机器人更加灵活,同时也为救援机器人智能化提供了必要条件。该文将工业相机作为视觉传感器,完成目标识别与定位任务。利用C语言编程在keil5软件平台开发,植入嵌入式实时操作系统FreeRTOS的STM32F427IGHx芯片中,以完成对机器人的实时控制。通过实验验证了视觉识别及定位方法的可行性。     

基于视觉技术的砖坯搬运机器人的设计

免烧砖现在广泛应用于建筑行业内,盘转式制砖机由于其能够连续出砖、稳定性好、效率高而被广泛使用。为解决盘转式制砖机生产过程中需要人工取砖、作业环境差、自动化程度低等问题,设计了一种砖坯搬运机器人,抓取机构采用独特的滚筒式结构设计,以PLC为控制核心,通过视觉技术进行良废品检测分析。机器人已在山东、河北等地使用,实现了砖坯从生产到搬运的全自动流程,其不仅使盘转式制砖机加工节拍得到提高,还大幅降低了后续码垛过程中砖坯的总体破损率。     

基于嵌入式机器视觉的机器人抓取系统

针对工业生产线上机器人自动化、智能化识别抓取需求,设计研发了基于Raspberry Pi 3B+控制器的嵌入式机器视觉系统。采用开源OpenCV视觉算法库,使用高精度摄像头采集图像,经过图像预处理、特征提取判断等,快速识别、判断、定位产品,实现机械手对产品的准确定位和分类。实验结果显示,该系统运行稳定,对图像数据的处理可靠,能够较好地实现识别。     

基于视觉定位的机器人搬运系统

本文基于德国VMT公司图像处理系统开发了具有对冲压上料原件定位及位置调整的机器人搬运系统.详细介绍了系统的组成、工作流程及被冲压工件机器人定位过程.为冲压上料过程提供了一套自动化、柔性化应用方案,可以有效克服冲压原件的装卡误差,大大提高冲压质量.     

基于视觉识别的智能垃圾分拣车的设计与实现

环保领域中垃圾的分类处理是核心环节.智能垃圾分拣车可以准确、及时的对生活、工业垃圾进行识别、分类和处理.根据智能垃圾分拣车的目标单元、分拣控制单元以及组装测试等方面的探究,提出一种智能垃圾分拣小车系统设计方案,通过智能垃圾分拣车的目标单元、分拣控制单元以及组装测试、分析试验,最后验证了设计的合理性,达到了垃圾从生产到投放、运输、处理的整个过程的目标,为优化垃圾分类处理设备设计工作提供参考.     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于ARM移动机器人视觉系统的设计

在嵌入式ARM+Linux平台开发了基于ARM移动机器人的视觉系统,使移动机器人脱离PC机平台,因此,机器人运动相对方便,运动范围也相对扩大.视觉系统的软件实现基于OpenCV,使系统开发方便,开发周期短.视觉系统可通过实时获取和处理图像来不断调整机器人运动位置,使跟踪定位精确.     

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。     

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.     

型材搬运机器人视觉伺服控制研究

文章通过分析型材搬运机器人视觉伺服控制的技术要求和特点,提出一种基于型材型心线坐标附加值模型的识别算法,并以此作为型材图像边缘检测与识别理论的算法,分析了机器手的定位方法;以数字图像处理理论和算法为基础,以VisualC 6.0为平台,实现型材搬运机器人视觉伺服控制图像处理与机器手定位坐标值的确定,提供了一种型材搬运机器人视觉伺服控制的方法。     

基于OpenCV的机器人分拣系统设计

随着电商平台的发展,快递行业的整体规模迅速壮大,在物流成交量比较高的状态下,极容易出现“错件”分拣、快递分拣速度慢等问题,将严重影响快递包裹分拣。现对工业机器人分拣系统的性能、功能等方面进行研究,用机械臂代替人工分拣,设计出一种基于OpenCV图像识别的工业机器人分拣系统,进一步提升了工业机器人分拣水平。     

基于SVM分类识别的碗碟视觉伺服分拣机器人的设计

为解决商用碗碟清洗分装流水线依赖人工进行碗碟分拣的工程技术问题,以实现碗碟清洗流水线的碗碟分拣工序的智能化,研究并设计了基于视觉伺服控制的碗碟自动分拣机器人。该分拣机器人采用了直角坐标机器人结构,首先通过垂直安装在机器人上方的摄像头摄取待分拣碗碟图像,再利用视觉伺服控制软件中的经过训练的碗碟类型SVM分类器,对流水线上待分拣碗碟的形状进行识别,再进一步根据摄像系统的参数标定结果,利用图像处理的方法计算出碗碟的直径大小和相对X-Y坐标距离,并结合直角坐标机器人Z轴末端的超声波测距值,最终控制机器人完成碗碟吸取的动作。所设计的分拣机器人具有重复精度高、结构简单、造价低的优点,对提高商业碗碟清洗分装流水线的效率,优化分拣工序有着重要的意义。     

机器视觉在线识别系统稳定性设计及故障诊断

针对应用于工业现场的产品在线识别机器视觉系统,提出了稳定性设计的概念,并在硬件和软件系统设计中给出了稳定性设计策略.深入地分析了系统常见的故障类型及产生的原因,提出了故障诊断的流程.该方法已成功应用于机器视觉玻壳产品在线分类识别系统中,取得了理想的结果.     

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。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

将视觉系统应用到工业机器人当中去,使得机器人具有人眼的功能是当今机器人研究的重点。本文针对以往工业生产线分拣工件时存在的问题,从视觉的角度研究了相关技术难点。本文完成了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台的搭建,首先通过摄像机对传送带上进入工作区的工件进行图像采集,然后对图像预处理分析,接着用不变矩对工件进行快速识别,之后用Hough-链码识别算法对工件进行精细匹配,最后通过中心定位算法计算出工件的位置,引导机器人对工件进行分拣抓取。同时,本文还提出了多目标分块处理算法和Hough变换与链码相结合的Hough-链码识别算法。实验结果表明,该分拣系统可以有效解决规则几何工件的分类的问题,达到分拣的目的。     

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PID控制的自动分拣搬运机器人的设计

为实现物流配送的智能化、自动化,提高工作效率,降低物流成本,对自动分拣搬运机器人进行研究。以单片机控制技术为基础,建立了机器人的运动学模型和动力学模型,分析PID控制算法,依据RFID读卡技术,实现了物品的搬运与自动分拣。最后通过仿真实验验证了系统的可行性。