一种基于点云的机械手抓取方法

针对传统的机械手抓取方法难以获得可靠抓取位姿的问题，提出一种基于点云的抓取方法。通过深度相机获得工作空间的部分点云；采用GPD法在点云空间采样候选抓取位姿；最后，通过自主设计的评估模型筛选出高质量的抓取位姿。基于所提方法，搭建了完整的自主抓取系统，对多种物体进行实际抓取实验。结果表明：算法能有效地检测出可靠的抓取位姿，且对未知物体的泛化性良好，抓取成功率和抓取完成度较传统方法有明显提升，能够满足各类抓取任务的需求。     

无心磨床自动上下料机构设计与控制

针对传统模式中轴承滚子进行无心磨床研磨时采用人工上下料,存在的劳动强度大、加工效率低、产品表面易划伤等问题,文章结合轴承滚子的研磨加工特点,设计了加工轴承滚子的无心磨床自动上下料系统。该系统主要由自动送料机构、自动抓取机构、上下料流水线组成;该系统采用PLC作为控制器,实现了轴承滚子从送料机构上自动抓取,待磨削加工完成后再由机械手自动抓取放置在下料流水线,同时为了保证上下料过程系统运动的精确性采用SMC气缸、气爪与高精度传感器。实际应用表明,该自动上下料系统能实现轴承滚子在无心磨床上加工过程的自动化与滚子上料无接触切入式磨削,缩短了上下料时间,提高了加工效率的同时提高了滚子表面加工质量。     

基于改进Niblack算法的轴承滚子表面缺陷检测

为了提高轴承滚子表面缺陷检测的效率和准确率,设计了一套图像采集装置,采用背光源在轴承滚子侧面打光的方式,获取缺陷区域较明显的图像,克服传统光源照射方式的局限性;针对采集到图像包含无用的背景区域,首先使用阈值分割方法将轴承滚子区域从原始图像中提取出来;然后根据无缺陷轴承滚子图像沿垂直方向灰度值基本保持不变特点,采用改进的Niblack算法对轴承滚子表面图像进行处理,分割出缺陷区域。实验表明,该方法不仅可以有效的检测出轴承滚子的各类缺陷;且在检测效率和精度上优于传统阈值分割算法。     

基于结构光的焊缝表面质量检测

焊接质量检测是保证焊接质量的重要技术手段,人工检测焊接质量存在主观性强、效率低、准确率低等问题,为此提出了一种基于结构光的焊缝表面质量检测方法.首先,搭建了基于工业机器人和面结构光传感器的焊缝质量检测系统;其次,分析了焊接件的表面点云,采用随机采样一致性算法拟合平面以分割出焊缝点云,利用主成分分析算法得到焊缝点云的主方...     

轮毂电机端盖总成压装轴承抓取机构设计分析

轮毂电机端盖总成单机压装效率低、工序分散。在分析轮毂电机端盖总成结构及压装工艺的基础上,设计“轴承-端盖-油封”一体式压装装置。压装装置中,轴承抓取机构利用O形圈与轴承内圈之间的摩擦力实现轴承的抓取。提出一种根据所需摩擦力大小,利用Lindley公式、经验公式等进行O形圈选型计算及沟槽设计的方法。根据仿真方案进行样机试制,结果表明：设计的轴承抓取机构能够实现轴承的稳定抓取压装以及压装后与轴承自动分离。     

SMT零件的视觉遍历定位与抓取方法

为改善表面贴装(SMT)中零件的定位和贴装效率,提出了由上CCD的"粗定位"实现数据获取和零件抓取,到由下CCD的"二次定位"实现贴装的定位策略。将机器视觉与运动控制相结合,采用螺旋启发式算法遍历工作台,根据形状匹配和零件像素面积为判断条件,实现了全部待贴装零件与贴装工位的位姿定位和信息获取。应用了编程语言中数据库链表存储和指针技术,完成了位姿矩阵信息的存储与读取。采用快速排序算法,将位姿数据重新排序,以矩阵A和B为边界条件,最终实现了"数据获取—零件抓取—零件贴装—判断贴装"4个环节的贴装过程。为提高表面贴装效率和减少贴装错误提供了指导。     

基于机器视觉的环状零件表面字符检测

针对传统环形零件表面字符检测过程中出现的零件定位不准确、字符分割难度高、字符识别精度低等问题,提出了一种基于极坐标变换展开图片和卷积算法分割、识别字符的方法。首先对待检测的照片进行零件定位,分割出包含检测目标的最小区域。接着对该区域进行极坐标变换,展开环状区域,并将区域进行卷积运算,确定待检测区域。再根据特定卷积核运算结果,得出区域的像素分布特征,分割待检测区域。最后根据卷积神经网络和SVM对所分割的字符进行分类识别。实验结果表明,该方法字符定位分割精度高、抗干扰性强、识别准确率高,对复杂环境下环形零件表面字符检测具有一定的指导意义。     

灵巧手最小抓取作用力规划

为了在不增加能量与机械损耗下,提高灵巧手抓取物体的成功率,则必须对灵巧手在抓取物体上的作用点位置进行布局。因此,提出了一种基于最小抓取力的规划算法,以力封闭为约束条件,接触力法向合力为目标函数,采用差分进化算法计算,最后求得抓取最优点以及最小作用力,并利用最小奇异值指标来评价抓取性能。仿真结果验证了该算法应用于灵巧手的可行性,对于多指灵巧手的抓取具有参考意义。     

基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究

为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURF_FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF_FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。     

一种用于轴承缺陷图像分割的改进k-means聚类算法

为了实现轴承缺陷无损检测自动化,研究了轴承表面缺陷图像的分割方法。在数字图像处理技术的基础上,提出一种改进的k-means的图像分割算法。先利用二维向量小波变换对图像提取特征,根据表面缺陷特征,运用k-means算法的思想,对其进行改进。试验结果证明,该方法显著提高了分割速度和精度,受背景、光照、角度、姿态的影响很小,具有较好的鲁棒性,具有一定的使用价值。     

基于遗传算法的光照自适应精密轴承尺寸检测系统

机器视觉测量易受光照环境影响,针对车间实际工作环境灯光复杂,轴承表面光照不均,传统阈值分割算法无法精确分割图像,进而无法准确测量尺寸的情况,提出一种基于遗传算法的二维最大熵阈值分割算法,建立一套非接触式的轴承尺寸光照自适应检测系统。系统对内径公称值为21.0mm,外径公称值为31.0mm的轴承进行实验,在光照不均的情况下,该算法的图像分割效果明显,系统测量相对误差小于0.01%,最大误差不超过3μm,满足精度要求。     

复杂曲面喷涂姿态自主规划方法

针对曲率变化大的复杂曲面喷涂问题，提出一种基于粒子群的喷涂姿态自主规划方法。该方法基于工件点云模型实现，通过改进的区域生长算法将曲率变化大的工件分割为若干简单曲面，根据喷涂工艺特点对各个简单曲面进行喷枪包围盒下采样，建立喷涂姿态目标函数，通过粒子群算法求解工件各个曲面的喷涂姿态。平均曲率范围为[2.01×10^-6,1.83×10^-2]的工件试验结果表明：该方法可以有效地将复杂的曲面喷涂问题简化，将曲率变化大的曲面分割为边界规则的简单曲面，避免了待喷涂面超出工作空间或机器人进入奇异状态的问题，能够自主地实现复杂曲面的喷涂姿态规划。     

基于图像分割的芯片定位在检测系统中的应用

针对辐射环境下电路板检测对芯片进行定位的情况,提出基于图像分割的芯片定位算法。该算法首先通过人机交互选择待检测芯片并设定初始种子点;其次根据初始种子点进行SLIC超像素合并获得芯片的初始轮廓;再次利用One Cut分割出芯片的环形边缘;最后通过矩形拟合矫正芯片轮廓并获得芯片坐标信息。解决了大尺度的超像素在进行区域合并时,孔洞和断连区域以及跨边缘的超像素导致的轮廓提取不理想的问题。实验结果表明仅需很少的人机交互,可以有效提高图像分割质量,且定位精度在5pixel以内,响应时间在0.8s以内,满足电路板抗辐射检测领域的需求。     

基于视觉的机器人目标抓取研究

为了减少机械臂在产品分类和抓取过程中的执行时间,减少定位误差,提高生产效率,提出基于视觉反馈机制的机器人控制方法。针对传统机器人只根据待抓物体特征点进行识别的局限性,根据机械臂系统可同时检测对象颜色和形状属性,提出基于RGB颜色空间和surf算法结合的目标对象特征提取方法;结合机械臂空间移动过程方法的研究,从机械臂逆运动学的角度出发,对以完成位姿定位的物体进行抓取;使用众为创造科技有限公司生产的xArm机器人验证所提方法的有效性和鲁棒性,结果表明该视觉识别方法有效提高了机器人抓取的精准性。     

船舶小组立焊接工位特征提取和检测

为实现无人工干预的船舶小组立工件的智能焊接,采用线激光设备采集小组立工件表面点云,并制定针对性的算法对海量三维点云进行特征提取和检测。根据小组立流水线焊接工位现有条件和需求,制定基于二轴位移机构的线激光扫描式测量方案。针对海量线激光点云,从算法复杂度和准确性两方面,设计基于随机采样的底板提取算法,分割底板和加强筋。通过角点提取算法计算底板角点坐标和关键尺寸,对加强筋进行聚类分割和基于线条点云聚类阈值的噪点去除,并通过对比焊接前后的加强筋点云评估焊接质量。通过现场测量实验,验证了测量方案和算法的可靠性,表明机器视觉的方案可以为船舶智能制造提供技术基础。     

三维物体的准最小包围盒快速求解方法

针对现有求解精确三维物体最小包围盒算法的时间复杂度过高这一问题,提出一种基于物体表面采样点集的准最小包围盒快速求解方法。该方法首先提出一种增量式聚类简化算法对物体表面采样点集的非特征区域进行大幅简化,并将简化后点集的精确最小包围盒作为求解原始采样点集准最小包围盒的定位空间,以该空间下的最小轴向包围盒作为原始三维物体的准最小包围盒。试验结果表明,在满足求解精度要求的前提下,该方法与采样点集的精确最小包围盒求解方法相比,其计算效率提高90%左右,与基于遗传算法的求解方法相比,其计算效率最大可提高30%。     

电机轴承老化判断及其装配方法

一、电机轴承老化的判断检查用轴承在轴颈上末清洗之前的检查方法，有以下几种故障情况：轴承内外圈（环）产生裂口；由铁质或塑料元件，把滚珠固定分割，而在滑道上作匀速圆周运动的夹持器产生裂口、碎裂、脱铆，使滚珠凑合在一团；沿切线方向用手触动轴承的外圈，是否滚动而不活动自如，有异常感觉，以查明滚珠产生剥皮、脱落或裂口，有较大的腐蚀麻点；再用手握住轴承外圈，沿轴向前后搬动时，外圈明显位移，并与新轴承或好轴承相比有显著的区别；用0．13mm塞尺检查滚动轴承的幅向间隙一周，间隙均匀而一致，属轴承正常磨损寿命告终，都…     

基于机器视觉的Baxter机器人抓取算法研究

针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术提出了一种基于改进的Canny边缘检测和Hough变换的机器人抓取检测分类算法,并最终实现了机器人的目标抓取。通过实验证明,该算法能够有效提升Baxter机器人在完成抓取任务过程中的精准性和鲁棒性,该研究对智能制造环境下的机器人灵活抓取任务实现有着重要的案例参考意义。     

基于工作温度8Cr4Mo4V钢制轴承外套圈尺寸及应力变化特征分析

测定了8Cr4Mo4V钢制直壁圆筒形轴承外套圈在不同工作温度下内外径尺寸及表面残余应力的变化特征,分析了引起轴承外套圈尺寸变化和表面残余应力变化的因素,并对轴承外套圈进行了微观组织观察。结果表明,在不同工作温度下,保温300 h后轴承外套圈的尺寸均增加1~2 μm,轴承外套圈外径的尺寸变化量大于内径尺寸变化量;工作温度下残留奥氏体转变为马氏体,马氏体深度回火,均会使轴承外套圈内径表面残余压应力增加。工作温度为150 ℃时,内、外径表面残余压应力绝对值增加幅度最大,随着工作温度的提高,表面残余压应力绝对值增加幅度降低。轴承外套圈内外径表面残余压应力的增大是由于轴承钢中残留奥氏体转变为马氏体,发生体积膨胀引起的。马氏体发生深度回火导致体积收缩,外套圈内外径收缩尺寸量不同将引起内外径表面的残余压应力值变化不同,尺寸收缩将导致内径残余压应力增大,而外径残余压应力减小。     

基于特征分割识别的点云配准

针对大型工业零件难以一次扫描点云模型的问题,基于工业零件包含大量规则面(平面、柱面、锥面)的特点设计了一种点云的自动配准方法.首先,提出一种基于生长区域算法的点云配准预处理算法并实现,将点云基于曲率变化和连续性分割成多个子点云,再基于特征面提取出子点云的特征属性(法线、轴线);其次,设计出一种点云粗配准方法并完成粗配准...