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。     

基于RPPR机器人智能分拣实验装置的研制

结合机器人和传感技术,开发了基于RPPR机器人自动分拣实验装置.机器人从固定位置抓取工件至检测位置,再根据检测得出的不同高度将工件置于相应位置.该实验装置可形象地为学生理解学习机器人、单片机、传感器、接口技术等课程提供实物模型.     

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。     

物料智能分拣控制系统的设计

通过PLC、工业机器人以及工业相机设计一款物料智能分拣控制系统,实现不同形状、不同颜色物料的识别和分拣。结合传送带运送物料,相机拍照识别物料形状和颜色,工业机器人抓取物料并分配到对应的存料区,上位机监控并实时修改控制参数等一系列流水线智能控制过程,得出该设计系统具有运行稳定、精度高的特点,并且可以减少人力的投入,节约人工开支,提高企业竞争力,具有很强的现实推广意义。     

Delta并联分拣机器人的运动学分析及仿真

以典型的3-RSS型Delta并联分拣机器人为研究对象,进行了机器人结构的设计、运动学分析,推导了该机器人工作位置的正逆解方程,采用MATLAB进行了正逆工作位置方程的求解,并对该机器人执行器末端工作空间进行了运动学仿真,得到了并联机器人的工作空间,对Delta并联分拣机器人的运动控制具有较为重要的参考意义。     

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EtherCAT的6-UPS并联机器人控制系统设计

针对机器人控制系统领域代码复用率低、拓展性差的问题,以6-UPS并联机器人为研究对象,采用开源机器人控制系统ROS为基本框架,借助IGH EtherCAT主站实现ROS系统与机器人之间的通信,在Gazebo-ROS中建立机器人的仿真模型,通过QT-ROS开发相应的人机界面,根据机器人运动学模型编写运动学节点、轨迹规划节点,实现机器人的仿真与实际控制并对底层驱动系统进行实时同步性测试。实验结果表明：控制系统的实时性和稳定性误差均在μs数量级,满足机器人控制系统的需求;通过设置中间路径点,测试仿真机器人以及真实机器人的运动情况,轨迹误差保持在一个脉冲当量以内,具有较高的控制精度。所设计的机器人控制系统可以有效地实现机器人的控制。     

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。     

并联机器人研究现状

并联机器人是一类全新的机器人,它具有刚度大、承载能力强、误差小、精度高、自重负荷比小、动力性能好、控制容易等一系列优点,因而扩大了整个机器人的应用领域。本文综述了并联机器人的研究现状;包括并联机器人的特点,运动学建模,动力学建模,应用状况等。     

工业机器人自动分拣工作站设计

以传统分拣生产线为依托,针对工人在线分拣误差率大、时间成本高、积极性低、工作效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的工业机器人自动分拣设备。利用RobotStudio仿真软件与SolidWorks三维绘图软件搭建机器人自动分拣仿真工作站;规划了生产布局和工作流程;编辑了工作站中的Smart组件、I/O信号和机器人离线程序。通过在RobotStudio软件中仿真和实验室实验,结果表明该设备很大程度上提高了分拣准确率、减少了分拣的时间、提高了分拣的效率,对自动化生产中分拣工作站的设计有借鉴意义。     

快递分拣机器人控制系统的设计

为提高快递分拣效率,设计了一种基于OpenMV机器视觉模块的快递分拣机器人控制系统。在这一控制系统中,通过机器视觉技术实现快递件的轮廓识别、定位、扫码及分类,将STM32单片机作为运动控制核心,外接传感器感知机器人的状态,基于串口与机器视觉模块双向通信,实现对放置在地面的快递件进行自动分拣。通过制作样机验证了设计的合理性与可行性。     

并联机器人机构研究概述

介绍了并联机器人机构的研究现状和应用,概述了少自由度并联机构的研究,针对国内外对并联机器人的研究,提出了研究中存在的问题和方向。     

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。     

基于Adams的Delta并联分拣机械手运动仿真

通过对分拣机械手的总体设计方案的分析,采用扫描法得出其工作空间,从而选择出合适的机构尺寸。在此基础上,通过运动学分析,从推导出的雅克比矩阵中得到速度、加速度的正反解表达式;并通过Adams验算了求解的正确性。最后对机械手速度和加速度进行分析,找出它与摆臂的摆动角速度和所加转矩的关系,从理论上为电机的选型提供依据。     

空间弹性并联机器人KED建模

本文首次用有限元方法建立了一种空间６自由度并联机器人的弹性动力学模型,文中根据并联机器人的结构特点,设其平台为刚性体,各条腿为弹性体,再根据平台与腿部的运动协调方程推导出它的ＫＥＤ方程,已知机器人的刚体运动规律,由此方程可以求出其平台以及腿部各关节的弹性运动规律,最后给出了数值例。     

并联机器人双目主动视觉目标定位的研究

为解决并联机器人"盲"工作状态,提高并联机器人的运动精度,构建了一种对并联机器人工作空间监测的双目主动视觉监测平台,并在双目主动视觉监测平台上给出了一种视觉空间目标定位算法.该算法分别研究了两个摄像机光轴在同-平面和不同平面时的空间目标定位问题.     

并联机器人的智能模糊滑模控制算法

针对以交流伺服电机驱动的二自由度并联机器人,设计了智能模糊滑模控制算法.该方法先设计动态滑模面,使系统的任意初始状态一开始就在滑模面上,消除了滑模控制的到达运动阶段,使系统在响应的全过程都具有鲁棒性;然后设计一种智能模糊控制器,用模糊控制器的输出取代滑模控制切换项的输出.仿真结果表明,该控制方法不仅增强了全局抗干扰能力,而且有效地消除了系统的抖振现象.