包装生产线视觉上料控制系统研究

目的 为提高包装生产线中上料、送料过程的自动化程度,基于机器视觉设计一种视觉上料系统。方法 介绍摄像机成像原理。在此基础上,详细论述视觉标定过程,包括刚体变换、透视投影、图像离散化等。论述视觉上料控制系统结构,主要由工控机、软件平台、人机交互界面组成。工控机可实现视觉采集模块、机器人控制模块、传感器信号采集模块的分布控制和集中管理。通过实验验证所述控制系统的有效性。结果 实验结果表明,最大定位误差只有0.7 mm,定位精度较高;填料成功率可以达到99.5%以上,基本不会出现误抓、漏抓等情况;系统响应速度快。结论 包装生产线视觉上料控制系统具有响应速度快、定位精度高、填料成功率高等优点,可满足包装过程高速、高精度要求。     

基于并联机器人的包装分拣系统设计

目的针对我国食品生产和包装存在的效率低、分拣精度不高等问题,基于并联机器人设计一种包装分拣控制系统。方法根据机器人自动分拣系统的结构,采用一种基于时间和工件位置的图像去重复算法,以去掉重复信息。为了提高抓取精度,基于PID算法设计一种位置跟踪控制器,能够判断物体位置并实时调整并联机器人末端执行器,以实现目标物体的动态跟踪和抓取。结合工业控制机和运动控制卡搭建控制系统,并进行实验研究。结果实验过程中最快分拣速度可达到120次/min,漏抓率为0,误抓率小于0.2%。结论所述控制系统具有较高的稳定性和准确性,可满足实时性要求。     

包装生产线用码垛机器人智能定位方法

目的 为提高包装生产线中码垛机器人的智能定位精度,结合图像处理和智能算法设计一种码垛机器人定位方法.方法 分析码垛机器人基本结构和工作流程.介绍一种适用范围广的快速手眼标定方法,可通过图像处理得到物料实际位置.设计一种模糊神经网络控制器,用于消除实际抓取位置和理论计算位置之间偏差.采用遗传粒子群优化算法来解决控制器参数初始值优化问题.通过实验验证智能定位方法的有效性.结果 试验结果表明,实际抓取位置和理论计算位置之间偏差可控制在0.5 mm以内,实际分拣速度最高支持180个/min.结论 所述视觉码垛控制系统可实现工作区域内物料的定位和识别,几乎不会出现漏抓、误抓等情况,满足精度要求.     

包装物料形状特征提取和识别方法

目的为了提高包装过程物料抓取成功率,采用机器视觉设计一种物料识别和定位方法。方法以串联机械手臂为载体搭建一种基于机器视觉的物料识别、定位、抓取平台,包括物料传送模块、图像采集模块、视觉分拣模块、机器人控制模块和抓取模块等。重点论述相关图像处理算法,包括基于双边滤波的图像预处理方法,基于Canny算子的图像边缘检测,图像特征提取和质心定位等。最后进行实验研究。结果实验结果表明,码垛机器人的物料形状正确识别率可以达到99.25%,抓取成功率能够达到99.5%。结论所述物料形状识别和抓取定位方法可有效解决图像特征提取、定位等问题,具有识别率高、抓取准确等特点,能够满足包装搬运要求。     

基于ADT8940A1运动控制器的食品分拣控制系统设计

目的 为解决食品包装过程中漏抓率、误抓率高及分拣困难等问题,以分拣抓取为研究对象,设计一种基于ADT8940A1运动控制器的食品分拣控制系统.方法 实际分拣过程中,待分拣的食品形状多样,分布杂乱,情况较为复杂,采用传统的控制方式一般较难满足要求.为了克服传统分拣方法出现的各种问题,采用并联机器人控制,以ADT8940A1运动控制器为核心,提出一种模糊神经网络的PID控制方法.结果 系统最大抓取速度达150次/min,漏抓率小于0.1％,误抓率小于0.05％,能够满足设计要求.结论 采用该控制方法设计的食品分拣系统抓取精度高,具有较为稳定可靠的工作状态,能够满足食品分拣和包装要求,具有较高的市场应用前景.     

基于改进ALOHA算法的RFID标签防碰撞研究

目的 为提高射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)标签识别成功率,以及包装生产线自动分拣效率、智能化水平.方法 以包装生产线检测系统为研究对象,结合RFID技术设计一种自动包装、检测、配送系统.介绍RFID检测系统,主要包括标签、阅读器、天线和控制系统.针对RFID识别过程中标签碰撞问题,提出一种改进ALOHA算法,采用动态预测权值估计标签数目使标签数目与数据帧长度大致相等.通过实验验证ALOHA算法的有效性.结果 实验结果表明,碰撞比率平均值只有1.1％,整个系统的检测成功率可以达到99.6％;所述改进ALOHA算法可以有效避免标签碰撞.结论 该系统能够自动完成检验,并且用时较少,检验过程中正确率较高,具有较高的市场应用价值.     

基于虚拟仿真的龙门机器人板材智能分拣系统及方法

在木门加工生产线上,针对龙门机器人对不同尺寸板材分拣的需求,本文提出了一种基于虚拟仿真的龙门机器人板材智能分拣实验系统。该系统基于Unity3D软件平台开发,搭建了龙门机器人分拣任务虚拟仿真场景,并在虚拟仿真实验场景中完成了虚拟数据集采集、相机标定以及手眼标定。针对不同尺寸的板材分拣任务,本文提出了基于板材的矩形角点势自适应识别的智能分拣算法,首先利用目标检测模型在局部区域内对板材进行角点检测,由双目成像原理恢复出的角点三维坐标计算板材尺寸和目标板材的抓取位姿,以此完成木门的分拣。该方法在相机采集图像过程中出现板材被遮挡的情况以及在板材复杂纹理和复杂背景的情况中更为鲁棒。此外,该方法完全在虚拟仿真环境下进行开发测试,不仅节约成本、安全高效而且方便进行多种测试方案的改变,对于向真实场景进行算法迁移和开发具有积极作用。实验结果表明,本文提出的方法可以完成龙门机器人板材智能分拣任务,对设计木工家具制造过程中龙门机器人智能分拣系统具有指导意义。     

ID3算法在包装机器人自动分拣中的应用

研究了包装机器人(机械手)多属性识别问题,结合数据挖掘技术的ID3算法,建立了一种适合混流包装线机器人进行多属性产品自动分拣装箱的方法。讨论了构建机器人多属性分拣系统所面临的问题,以及ID3算法的实现。研究表明,该算法能较好实现机器人在混流包装线上的分拣功能。     

基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计

目的为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。同时对机器视觉采集到的图像进行滤波、分割等图像处理,以提高机器人的视觉检测效率。结果实验结果表明,机器视觉码垛机器人的漏抓率为0,误抓率小于0.5%。结论该控制系统有效解决了规则物品的分类码放,实现了高效的物品码放。     

基于Sobel算法的塑料袋边缘位置标定

目的 对现有塑料袋装容器的外边缘轮廓进行精确定位,保证透明包装容器的外边缘轮廓在日常生产中可应用.方法 机器视觉塑料袋装容器检测系统依据图像信息收集、识别算法、sobel算法、位置标定、SVM结果对比等部分,确定透明包装边缘标定核心算法要点,在传统频域变换的基础上,进行sobel算法改进算法分析,有效提高对塑料袋装容器的外边缘轮廓识别率,明确该类包装的检测要点.以实际的液体透明医用包装袋为例,论证该类包装外边缘的特征提取方法,并且强化该包装边缘的视觉特征,最后进行SVM结果对照实验.结果 对照结果表明,该视觉方式可以实现对机器视觉的塑料袋装容器标定,精准率可以达到94％,对于机械手10％的边缘标定精确度是可以适用的.结论 基于该sobel算法以及优化措施,确定了机器视觉塑料袋装容器标定方式,满足了塑料袋装容器生产的有效定位要求.     

基于ABB机器人的双追踪传送包装系统设计

目的为提高物流、包装等行业物料包装的效率,设计基于ABB并联机器人的物料和包装盒传送带的包装系统,实现物料的动态拾取及放置。方法在系统中,建立传送带基坐标和物料移动工件坐标,当物料进入追踪队列后,被链接上物料移动工件坐标,DSQC377B追踪模块对物料的位置信息进行记录,机器人根据DSQC377B追踪模块反馈的信息,实现物料和包装盒的动态追踪。结果通过实验验证,该系统可以实现物料和包装盒的生产线的动态追踪,机器人平均拾取放置速度可达到每分钟60个,拾取传送带漏抓率小于0.2%,产品盒放置率达到100%。结论该系统大大提高了物料包装的效率,降低了成本,并具有较高的稳定性和准确性,可满足工业实际要求。     

包装码垛机器人嵌入式控制系统设计

目的为了提高码垛机器人运行精度,改善控制系统的通用性,以确保包装物品的生产效率。方法在分析包装码垛机器人基本结构和工作流程的基础上,基于ARM设计一种码垛机器人控制系统,同时提出一种Hough-链码视觉识别算法,用于提高码垛精度、满足视觉功能需求。通过原点定位实验和重复定位实验验证所述控制系统的有效性。结果实验结果表明,包装码垛机器人定位精度较高,其中原点定位误差小于0.20 mm,重复定位误差小于0.8 mm,完全满足设计要求。结论该控制系统能够满足实际作业需求,对于提升包装效率、降低成本具有一定意义。     

基于输送带及视觉跟踪的机器人分拣包装工作站仿真

目的 提高分拣包装工作站的生产效率和柔性,并探索在早期设计阶段利用虚拟仿真技术进行验证。方法 以某食品公司巧克力饼干产品的生产为例,提出结合输送带跟踪和视觉识别技术搭建分拣包装仿真工作站。在ABB公司离线编程与仿真软件Robotstudio开发环境下,首先对相关设备进行了三维建模,并根据任务要求完成工作站的空间布局。其次,需要完成输送带创建、动态Smart组件设计、工作站逻辑连接、输送带跟踪功能启用、相机数据记录和机器人控制程序编写。最后,分析工作站结构得到生产节拍的参数设定公式。结果 仿真工作站实现了对持续移动输送带上杂乱摆放物料的动态跟踪分拣装盒,能依据理论计算方式调节参数满足生产节拍的需求。结论 工作站达到了预期功能目标,可以为各行各业里以机器人为中心的分拣包装系统高效、柔性生产研究提供参考与借鉴。     

基于机器视觉的自动分拣码放系统研究

目的为实现包装码垛自动生产线上不同型号工件的分类码放,有效提高生产效率,降低生产成本。方法在工件识别应用中,提出一种基于机器视觉、PLC控制技术、HMI人机界面的分拣码放系统。在完成工业机器人相应的硬件及关键算法设计的基础上,利用以太网构建PLC网络控制系统,并与上位机管理系统实现交互。结果经实验测试,该自动分拣码放系统对工件的识别精度较高,均在99%以上,处理时间较短,均在0.2 s以下,能够满足生产要求。结论生产实践表明,该系统提高了工件分拣效率,减小了工人劳动强度,降低了生产成本,具有很高的推广应用价值。     

基于视觉标定的包装搬运机器人定位方法

目的为了提高包装搬运机器人的定位精度,提出一种基于机器视觉的末端执行器定位方法。方法基于OpenCV设计一种视觉标定算法,该算法包括摄像机标定和位姿标定,可实现待码放物体图像坐标和机械手坐标之间的变换。结合工控机和运动控制卡设计其控制系统,同时给出硬件设计和软件设计方法。最后进行实验研究,包括原点定位和重复定位。结果实验结果表明,所述控制方法能够提高搬运机器人的定位精度,原点定位误差约为0.14 mm,重复定位误差约为0.6 mm。结论该搬运机器人定位方法能够满足包装码垛要求。     

基于机器视觉的纽扣电池托盘分拣系统

目的为了提高电池生产企业的检测效率,避免误检,以降低企业生产成本。方法分析传统分拣方式中存在的不足之处,以ABB并联机器人和美国康纳智能相机为平台,搭建一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统。运用经典的SIFT算法对分拣对象的图片信息进行处理,克服了光照和位置变化对视觉系统造成的不良影响,提高分拣了效率。结果 ABB并联机器人根据图像信息能识别出待分拣的物体,且工作稳定、可靠,分拣成功率为100%。结论该分拣系统软硬件设计合理,满足了电池生产企业的要求。