基于机器视觉的工业机器人分拣控制系统探究

在工业生产环节中,工件分拣是不可或缺的一部分.其作用是将不同型号的工件、物料分类摆放到对应的位置.随着科技的发展,机器人的性能、系统等也在不断提高,为了推动机器人分拣技术的进步,本文从机器视觉的角度出发,研究机器人分拣系统,并为整个控制系统的方案设计、运动学分析、对工业摄像机的标定、图像处理、运动目标的跟踪以及机器人分...     

基于工业机器人与机器视觉的芯片分拣系统设计

随着科技的发展,近年来工业机器人技术的不断发展成熟,在制造领域中,工业机器人的应用范围也越来越广.由工业机器人、机器视觉检测、PLC等系统构建的芯片分拣系统,可以实现复制式、可定制化生产,避免了工人的重复性劳动,减少了工作负担,让生产工作更加灵活,提高了工作效率.     

基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人设计

针对传统流水线上人工错误率高、速度慢和人工成本高的问题,设计了一种深度学习的流水线智能分拣机器人来缓解流水线的压力。该机器人采用分层结构设计,上位机采用Jetson Nano来完成机器人的图像采集、识别和处理,下位机由STM32G0作为主控,通过舵机和电机实现机器人的功能控制。同时上位机与下位机之间进行有效的数据交互,实现了机器人的抓取和分拣协调工作。在实验测试中,该机器人能够通过学习样本实现自动分拣不同类型的对象,并且能够精确识别。该流水线分拣机器人融入了计算机视觉与嵌入式系统,不仅使分拣机器人结构更紧凑,而且有利于提高社会生产力水平,具有良好的应用前景。     

基于机器视觉的机器人物料分拣系统的设计

随着生产技术发展和产业转型升级,机器人代替人工劳动是大势所趋,而视觉是机器人的“眼睛”。分拣是工业生产过程的关键环节,但传统分拣工作多以人工分拣为主,这降低了生产效率,且难以保证产品质量。运用基于机器视觉的机器人物料分拣系统,能对不同颜色的物料进行准确识别和精准定位。本文阐述了机器视觉应用的意义、基于机器视觉的机器人物料分拣系统组成,设计了基于机器视觉的机器人物料分拣系统软件,分析了系统的应用优势。通过实践,实现了基于机器视觉的机器人物料分拣系统功能,提高分拣安全性、可靠性和工作效率,从而提高工业生产的智能化,适应产业发展需要。     

基于机器视觉的元器件分拣系统设计

随着教育行业的兴起与发展,在众多高校中,电子专业课程的实验室和关于电子的社团在元器件管理方面会存在一些问题,比如元器件的存储存在不同型号元器件混合在一起该如何去解决的问题。在目前,元器件存储分拣通常需要花费大量的人力和时间。近年来,世界智能化程度越来越高,我们可以通过智能机器视觉来代替人工去识别大量的元器件混合场景,以提高分拣效率,降低传统分拣时间精力浪费的问题,减少重复枯燥的分拣工作。本系统主要针对传统元器件分拣方法准确率和效率低等问题,设计一个基于机器视觉的元器件分拣系统,可以广泛应用于数电实验室和社团元器件混合等多种需要进行元器件分拣分类识别的应用场景,具有较高的准确率和实时性,克服了人工分拣工作效率和正确率较低的问题。     

基于OMRON视觉的工业机器人分拣控制系统设计

工业机器人在分拣过程中,目标物体可能存在各种形状、尺寸和外观变化,同时还可能受到遮挡和光照条件的影响,使得目标的检测和识别复杂,导致分拣控制功能和应用性能差。为此,设计了基于OMRON视觉的工业机器人分拣控制系统。采用OMRON视觉传感器、机器人分拣控制器和驱动器,完成分拣控制硬件系统设计。利用OMRON视觉,采集工业机器人分拣目标图像,通过直方图均衡化和滤波去噪,完成初始分拣目标图像的预处理。提取工业机器人分拣目标的轮廓特征,通过特征匹配确定分拣目标类型,得出位置、几何结构等空间参数的检测结果。最终通过控制参数计算、工业机器人位姿识别以及控制量求解等步骤,实现系统的分拣控制功能。通过系统测试实验表明,设计系统的抓取位置控制误差、分拣目标位置控制误差和分拣对象表面磨损量较小,具有较好的分拣控制功能和应用性能。     

基于机器视觉工作分拣系统的设计与组态

随着社会的不断发展、科技的进步,自动分拣系统越来越便捷、可靠.工业生产上很多流水线采用自动分拣系统.本设计主要采用欧姆龙机器视觉FZ5系统及三菱FX3U系列PLC,对自动分拣系统进行研究,设计了一套具备机器视觉、性能高、可靠性强的、以PLC控制为核心的自动分拣系统,提高了分拣的工作效率、降低了成本、节省了劳动力.     

基于机器视觉的工业机器人定位系统

建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位.采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征.经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求.     

机器视觉技术在工件分拣中的应用

研究了机器视觉技术在工业分拣问题中的应用,介绍开发过程中使用的主要图像处理算法.利用VisualC++编程软件建立图像处理的算法库,实现对规则几何工件的识别和定位.分析视觉算法库中的摄像机模型,并且求解出摄像机内外参数、畸变参数、旋转和平移向量.然后对图像序列进行图像预处理、Hough圆检测、角点提取和轮廓识别等运算分析.提出计算多目标中心的算法和一种角点特征结合轮廓特征识别算法.仿真结果表明,该视觉算法可以有效解决规则几何工件的分拣问题,并且能准确地计算工件中心,周长,面积和边缘,以达到分拣的目的.     

基于OpenGL的工业机器人分拣系统仿真

针对工业机器人视觉分拣工件问题,开发了一套工业机器人分拣仿真系统。该系统主要包括工件的识别与定位算法和机器人分拣的动态仿真,是基于VC++6.0开发平台和OpenGL图形库而开发的。工件识别是依赖于角点检测实现的。本文在确定工件表面中心和长轴的基础上,基于几何原理提出了一种新的机器人运动学反解方法,并验证了运动学分析的正确性,且直观地实现了机器人分拣工件的动态仿真。仿真结果表明,该系统能够快速、准确分拣工件,满足实际工程的要求。     

基于机器视觉的机器人自动上料系统设计

本文提出一种基于机器视觉的机器人自动上料系统的设计方案.系统利用相机对工件形状、大小和位姿信息进行采集,上位机的图像软件进行处理并与设定好的标准模板进行特征匹配,最后通过PLC控制的工业机器人利用获得的位姿信息进行快速抓取,触摸屏能够作为操作平台和监控设备来保障系统稳定运行.实验结果显示,自动上料系统能够精确抓取物体,...     

基于机器视觉的双足机器人寻迹系统设计

双足行走机器人的步态规划、步态交换稳定性控制和行走轨迹识别是其研究重点,机器人控制系统设计的合理性直接决定机器人本体的最终行走性能。同时,合理设计双足机器人的运动机械结构,降低了运动控制难度。双足机器人寻迹系统的步行运动,需要多个关节的协同控制,来保证重心的稳定性,这对双足机器人寻迹系统的硬件尺寸和关节质量有一定的限制。在特定场景中对机器人的寻迹是一个复杂的系统,包括视觉采集、图像预处理、导航线提取、路径规划、机器人控制等算法。因此,本文讨论了基于机器视觉的双足机器人寻迹系统的设计,并对系统设计进行了探讨和分析,以确定机器人各部分都能得到灵活处理。     

基于机器视觉技术的变电站巡检机器人自动导航系统

该文设计基于机器视觉技术的变电站巡检机器人自动导航系统,有效规划巡检机器人巡检路径,实现巡检机器人自动导航。该系统利用以PIC16F73为单片机的核心控制器,通过机器视觉采集模块采集变电站巡检设备和路线图像,经过图像处理模块分割、去噪处理后,由无线传输模块传输至巡检导航模块,结合栅格法和蚁群算法得出变电站巡检机器人路线规划最优路线;利用PID控制器控制巡检机器人按照规划路线行驶,实现变电站巡检机器人自动导航。实验结果表明,该系统无线通信性能好、覆盖范围广,可准确采集变电站巡检设备和路线图像并精准实现巡检机器人定位,能够有效规划巡检路线,实现巡检机器人自动导航。     

基于机器视觉的零件表面瑕疵自动分拣系统设计

针对精密零件表面瑕疵人工检测工作量大且人为误差较大的状况,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵检测分析中,并结合嵌入式系统控制分拣机构对零件进行自动分拣。本文设计的一个基于机器视觉的零件表面瑕疵自动分拣系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵自动分拣。     

基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值,利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选,分选的煤矸石粒度为25～150mm,而对于150mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣,设计了一种基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统。该系统采用机器视觉采集煤矸石信息,应用深度学习方法实现煤矸石识别和抓取特征提取;在获取煤矸石序列信息后,根据煤矸石位置进行排序工作,并通过多目标任务分配策略将抓取任务下达给相应机械臂控制器;机械臂获取任务后,根据获得的任务对目标进行动态监测,当目标进入机械臂工作空间后由视觉伺服系统驱动机械臂完成煤矸石分拣。试验结果表明,该系统可对粒度为50～260mm的煤矸石进行高效、快速分拣,所采用的煤矸石识别方法和分拣策略在不同带速下具有良好的稳定性和准确性,煤矸识别与定位的综合准确率可达93%,验证了该系统的可行性。     

基于机器视觉的颜色分拣机器人设计

为了提高分拣工作的效率、降低成本,设计了基于视觉识别的颜色分拣机器人。该机器人将OpenMV作为机器视觉的主要模块,机械臂作为运动模块,通过KPZ51核心系统板完成模块之间的信息互通,基于Lab颜色空间以及CamShift跟踪算法实现了颜色识别与跟踪、物体抓取、串口通信等多种技术。测试结果表明,改进后机器人识别的正确率从56%提高到了92%。颜色分拣机器人能够根据颜色对物体进行分拣。     

一种基于深度学习的自动识别分拣机器人设计

通过对煤和岩石的纹理特征值进行分析,使用图像处理与模式辨别技术分拣煤矸石中的大粒度煤矸石,针对工作制作出了一种将机器视觉作为基础的多机械臂煤矸石分拣机器人系统。该系统在运用过程中通过机器视觉搜集煤矸石信息,采用深度学习的方法辨别与提取煤矸石的特点;当提取煤矸石基本信息后,依据煤矸石的位置开展排序工作,同时利用多目标任务分配策略把提取任务传送至机械臂控制器;当机械臂接收到任务之后,依据接收到任务实时监测目标,在目标进入机械臂工作区域后,使用视觉伺服系统促使机械臂分拣煤矸石。     

基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统设计

为实现巡检中更低的误检率,设计一种基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统。利用远距离激光雷达配合多种设备,实现机器人的定位导航。根据图像预处理模块能够实现巡检图像的色彩分割、降噪滤波等处理。总控平台模块主要由六部分构成,分别为图像识别单元、核心服务单元等。通过硬件与软件相结合实现机器人的电力巡检功能。实验结果表明,设计的机器人运动指标良好,能够实现高效变电站巡检,同时系统的巡检导航性能良好,巡检误检率较低,说明系统满足设计需求。     

基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测系统设计与实现

针对双球红外接收头芯片人工缺陷检测难度大、误判率高等问题,设计了一个基于机器视觉的引脚缺陷检测系统,对双球红外接收头芯片的引脚进行缺陷检测,达到分辨出合格品和瑕疵品的目的;首先,通过工业相机实时采集芯片图像,并对图像进行滤波、灰度化等预处理;然后利用VisionPro视觉软件的PMAlign工件进行图像特征匹配,计算引脚个数以判断引脚是否缺失,利用AnglePonitPonit工具计算引脚间距以判断引脚是否弯曲;最后将检测到的芯片位置信息和识别结果通过socket通讯协议发送给工业机器人;工业机器人根据识别结果,将合格品和瑕疵品分别抓取至不同区域,实现对芯片的分类管理;实验结果表明,该缺陷检测系统误判率为0.4%,满足工业生产的要求。