基于双目立体视觉的机器人定位系统设计与实现

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。     

基于双目视觉的工件定位与抓取研究

针对生产制造过程中工件的自动定位、识别与抓取等问题,研究基于双目立体视觉的工件识别定位方法;对每个工件进行SIFT特征提取,采用模板匹配方法实现工件的识别.用形态学方法获得工件特征点的二维信息,结合双目立体视觉标定技术得到工件的三维坐标,为机器人抓取工件提供信息;在实验中,相机标定、匹配识别与三维定位程序在MATLAB环境中执行,应用MATLAB和VC++混合编程技术将获得的工件信息传递给机器人的控制程序,实现了机器人对工件的在线实时抓取.     

视觉图像技术与机器人工件抓取的协作应用

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。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。     

工业机器人自动装配工件系统设计

为了提高工业产线零部件的加工作业效率,设计了一款针对零部件自动搬运及装配的自动化系统.该系统在可编程控制器PLC 1200系统环境下,通过视觉系统对两套工件的8个零部件加以检测识别作辅助,用工业机器人代替传统人工自动进行对零部件的搬运及工件装配作业,最终完成工件的整体装配工作.系统设计中运用工业机器人技术、可编程控制器...     

一种基于运动的线结构光视觉测量系统标定方法

针对船体分段数字化测量提出了一种基于直角坐标机器人的线结构光视觉测量系统.通过控制机器人的运动,安装在其末端的线结构光视觉传感器对固定的平面靶标成像,实现了摄像机坐标系与机器人坐标系位姿关系标定;同时利用交比不变性原理获取平面靶标上的特征点坐标,完成了结构光平面参数的标定.该方法易于实现,通过对已知的标准工件进行测量实...     

基于面结构光的机械工件三维扫描系统设计

针对工业机器人对自动化装配过程生产效率的提高以及工件拾取对三维扫描技术的应用需求,设计了能够准确提取机械工件表面点云的视觉系统。扫描系统主要由计算机、投影仪和工业相机构成。基于光学测量和机器视觉的原理,主要研究设计了扫描系统工业相机和投影仪的标定策略、结构光栅编码解码的检测策略以及点云重构的几何策略。对于机械工件三维扫描重构的多余背景平面点云,研究设计了通过随机选取点云并反复迭代构造背景平面实现分割的有效方法。实验结果表明采用面结构光技术,由投影仪投影不同频率的结构光栅在机械工件上,工业相机同步采集被机械工件调制的结构光栅图像,对图像中的光栅条纹进行提取并计算,并利用三角检测算法提取机械工件表面点云的方案具有高准确性,能够有效重构机械工件表面点云。     

基于机器视觉的卫星天线模块自动精密装配技术

针对卫星天线模块自动化精密装配需求,介绍一种基于机器视觉的机器人自动精密装配方法。通过6自由度工业机器人和相机建立Eye-in-Hand和Eye-to-Hand混合的自动装配系统,对系统进行手眼标定,从而确定相机、机器人、工具之间的相互位置关系,通过图像处理获取装配位置像素坐标,并通过坐标变换将像素坐标点转换为机器人基坐标点,控制机器人完成天线模块自动装配。装配时通过Eye-to-Hand和Eye-in-Hand系统分别直接定位天线模块上连接器公头和母头位置,消除连接器安装位置误差和模块外壳加工尺寸误差对定位精度的影响,该系统通过一次标定即可实现机器人末端工具在距目标物体垂直距离相同情况下X/Y任意位置的定位功能。实验结果证明该方法准确可行,所设系统满足50μm装配公差天线模块的自动精密装配要求。     

视觉引导技术在SCARA机器人装配任务中的应用

基于实际生产项目,提出了一种针对平面关节型机器人(SCARA)平面装配任务的手眼标定方法。对线性标定法的输出通过多次迭代使得累积误差和逐渐减小,相较于使用线性标定法来进行手眼标定,视觉定位的平均定位误差降低了0. 4 mm,最大定位误差降低了0. 6 mm。在使用SCARA机器人进行毫米(mm)级作业时,使用迭代线性标定法比传统的线性标定法有更高的视觉定位精度。同时,末端执行器完成对目标工件的抓取任务之后,使用解线性方程的思想求解SCARA机器人完成装配任务的末端位姿,通过实际工程项目的验证,装配成功率可达98. 6%。     

基于HALCON的机器人手眼标定精度分析与反演方法

通过视觉引导机器人完成抓取任务,机器人手眼标定的精度直接影响了抓取任务作业精度和抓取成功率。对于基于位置的机器人视觉引导系统,手眼标定的任务则是确定机器人坐标系与相机坐标系之间的位姿关系。通过HALCON平台,使用线性标定法实现了6DOF机器人的手眼标定。对手眼标定的结果进行反演,直观地展示了手眼标定的精确程度。最后通过采集多组不同数量的图片,在HALCON平台下验证了不同摄像机模型对手眼标定的精度影响,以及同种摄像机模型在不同数量图片的情况下手眼标定的标定精度。实验证明,根据位姿矩阵中待求解的未知量个数采集合适数量的图片和使用更精确的摄像机模型能够提高手眼标定的精度。