基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现

传统的分拣作业一般采用示教或离线编程方式,当工作环境发生改变时系统无法即时的作出相应的调整,针对传统分拣方式中存在的不足,以并联型机器人和康奈视In-Sight7000型工业智能相机为基础,搭建一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统。该分拣系统结合了并联型机器人和机器视觉两方面的技术优势,对经典的Canny边缘提取算子做出了相应的改进,通过提取图象边缘信息作为匹配的特征,克服了光照变化对视觉系统造成的影响,实现了当分拣对象由传送带运送进入相机视野时,系统可以高速的对分拣对象进行识别和分拣工作。该系统显著提升了机器人对工作环境的适应能力,提高了生产效率和系统柔性。同时,实验结果证明了该系统软硬件设计正确,分拣成功率高。     

基于机器视觉的机器人作业目标定位

为了满足生产制造过程中物料无序分拣的需要,设计基于机器视觉的机器人作业目标定位系统。利用Qt开发人机交互界面,实现图像采集处理、通信和机器人运动控制功能。对图像进行阈值分割等处理,得到理想工作区域。通过机器人视觉系统标定实现相机像素坐标和机器人基坐标之间的转换,得到机器人坐标系下的工件位姿识别。在机器人目标抓取平台上随机摆放一定数量的工件进行数据采样,结果表明：系统准确度以及速度具有优势。     

基于机器视觉的机器人分拣系统设计

针对机器人分拣系统对工件摆放位置要求高的问题,研究开发了一套基于机器视觉的机器人分拣系统。阐述了该系统的组成和工作流程,搭建了基于机器视觉的机器人分拣系统实验平台,提出了一种适用范围广的快速手眼标定方法,采用机器视觉技术对摆放在相机视野范围内任意位置的工件进行定位并分类,通过TCP通信协议将定位分类信息发送给机器人,从而引导机器人对工件进行分拣。最后,进行了多次分拣实验,结果表明,该系统可对任意位置的工件进行分类,自动化程度高。     

智能并联机器人在快递行业应用的可行性

阐述了将并联机器人分拣机用在快递行业的基本思路,分析并联工业机器人与串联工业机器人技术特点和优势,论证了将并联机器人分拣技术和视觉技术结合在一起,应用在快递行业,不仅能够使机器人对外部环境变化做出相应的调整,还能提高机器人的灵活性和适应性,同时出错率也比起人工分拣大大降低,减少场地占用面积,提高分拣效率。     

基于NX MCD的工业机器人视觉分拣数字孪生系统设计

针对制造业中多类型、多颜色工件人工重复分拣出错率高的问题，设计一个基于工业视觉的工业机器人自动分拣物理控制系统和数字孪生系统。提出融合工业视觉、工业机器人、PLC等设备的以太网通信控制方案；基于视觉检测原理，应用视觉检测工具，结合PLC程序能够正确识别工件信息；基于NX MCD软件构建了工业机器人、输送带、工件等数字孪生系统；最后，对工业机器人和PLC进行联合编程，实现视觉分拣虚实系统同步作业。实验结果证明：该系统工件识别正确率高，工件分拣效率高，数字孪生系统能够实现虚实同步，为系统的动态监控、维护管理与虚拟调试提供了便利。     

同向滑杆并联机构的模糊自适应滑模控制北大核心

为减少机器人在快递件的分拣与包装时的轨迹跟踪误差,以同向滑杆支链3-PUPU并联机器人为研究对象,首先,建立机器人的运动学方程和拉格朗日动力学方程;其次,建立以模糊自适应算法为基础的滑模控制器;最后,在MATLAB中建立系统仿真框图和实验平台,对机构的轨迹跟踪误差进行仿真分析和实验研究。研究表明,模糊自适应滑模变结构控制的轨迹跟踪具有精度高、稳态误差小以及鲁棒性强的特点,从而对快递的精准分拣与包装是有效的,为该机构的实践应用提供了可靠依据并奠定了重要基础。     

基于机器视觉的物料自动分拣系统研究

为解决工业自动化生产中的自动分拣问题,以工业机器人与海康威视MV-CA013-20GM型工业智能相机为基础,设计了一个基于机器视觉的物料自动分拣系统。利用OpenCV完成了相机的标定,并基于物料位置坐标提出了图像去重复算法。对原始图像进行预处理后,以匹配子图和模板图像灰度值的相关函数、归一化相关匹配准则为基础,提出了多阈值模板匹配算法实现对分拣对象的快速识别。实验结果表明:该分拣系统稳定可行,能满足实际生产中对传送带上的物料进行自动分拣的需要,提高了生产线的自动化和智能化水平。     

刀片智能识别与分拣机器人的设计

针对数控刀片表面质量检测主要依靠人工肉眼判断、检测效率低和漏检等问题,开展了缺陷刀片智能识别与分拣机器人技术研究。以三菱iQ-F可编程逻辑控制器(PLC)为控制核心,进行了机器人系统总体设计和控制系统设计;采用Halcon视觉开发平台,实现工件的精准分拣;采用伺服控制系统,实现工件精准摆放;采用三菱CC-Link现场总线,完成CPU和各伺服模块之间的通讯;通过GX Works 3软件编写,完成系统各功能模块之间的通讯及输入和输出的逻辑控制;对涂层后的数控刀片进行检测和分拣,整体运行速度达到使用要求,但误判率偏高,需加强对刀片表面前期洁净度的处理和系统参数优化。     

基于LabVIEW工业机器人自动分拣系统设计

自动分拣系统是大多数流水生产线上的一个重要环节。基于机器视觉的机器人分拣则有着适应范围广、随时变换作业对象和变换分拣工序的优势。设计基于Lab VIEW软件控制的工业机器人自动分拣系统,采用Lab VIEW软件编程、设计原型。测试和实验证明,系统能够稳定地实现物料的迅速识别和自动分拣。     

融合视觉和以太网技术的工业机器人分拣装配控制系统设计

针对制造业中多类型、多工位、无规则、有残次工件人工分拣出错率高与装配效率低下的问题,设计一个融合视觉和以太网技术的工业机器人分拣装配控制系统.应用工业以太网构建一个包含视觉、PLC、HMI和工业机器人的硬件系统;提出结合图像匹配、圆孔识别算法的工件检测与识别方法;基于坐标偏移的方法设计了一个PLC控制工业机器人的优化算法;并对工业机器人进行示教与编程,实现工件正确分拣与高效装配.测试证明:该系统工件识别正确率达100％,工业机器人的示教位置大大减少,工业机器人的控制程序明显简化,工件分拣正确率与装配效率显著提高.     

一种新型滤芯检测机器人控制系统的设计

讨论了一种新型滤芯检测机器人控制系统的设计，控制系统硬件用高精度步进电机加工驱动器，其他控制功能在上层软件中实现，滤芯检测机器人的末端速度采用了双梯形升降速规律，很好利用了电机的工作频率特性，控制系统软件基于Windows98操作系统平台，用VC6.0开发，为保证其实时性，控制软件采取了多线程实时优先级的策略。整套控制系统具有硬件成本低，系统操作方便的特点，在一定检测精度下是一种理想的选择。     

基于PID迭代学习控制的码垛机器人研究

以平行四杆件的码垛机器人为研究对象,运用机器人动力学中的拉格朗日功能平衡法建立码垛机器人的动力学模型。在经典PID控制的基础上,运用迭代学习控制(ILC)对系统未知参数和干扰进行补偿,实现机器人系统各关节对期望运行轨迹的跟踪控制。通过对控制系统的分析和仿真可得,在机器人系统稳定工作的前提下,将迭代学习率设置为0.75,经过10次迭代学习之后,系统的误差绝对值最大值与期望轨迹的比值能够控制在10%以下。实验结果表明,码垛机器人的PID迭代学习轨迹跟踪控制可以获得较高的跟踪精度。     

一种基于激光测距波纹板机器人自动焊接轨迹恢复方法

基于国内外波纹腹板H型钢机器人自动焊接研究情况,提出了一种机器人自动焊接波纹板的新方法. 基于工控机系统可离线编程及运行过程中实时存储数据的优点和机器人多自由度的良好可达性,通过编程使工控机与机器人之间实现交互通信,借助编码器和传感器外部设备与采集卡配合使用实现数据的采集与存储. 利用改进后的限幅滤波算法处理数据,将处理后的数据传输至机器人,机器人执行程序文件,从而实现波纹腹板H型钢的机器人自动焊接. 结果表明,该方法是可行的,且具有很高的实用性,旨在为将来波纹腹板H型钢的自动化焊接发展提供一个参考.     

3-RRR平面并联机器人神经网络滑模控制研究

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明:神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。     

基于焊点压痕的伺服焊枪点焊质量在线检测方法

针对目前车身点焊质量检测广泛采用的破坏性检验和无损检测方法中存在离线、小样本、检测成本高的缺点,借助于伺服焊枪编码器的位移反馈特性提出一种基于压痕的焊点质量在线检测方法.试验建立包括机器人及控制器、伺服焊枪和焊接控制器在内的点焊试验系统,利用伺服焊枪编码器位置反馈特性在线获取焊点压痕,通过PLC位移采集系统在线标定压痕获取精度,最后以0.8 mm的普通低碳钢板(GMW2)为例,完成基于压痕的焊点质量在线评价.试验结果证明,伺服焊枪编码器位置反馈精度能够满足焊点压痕测量要求,点焊接头质量在线评价的准确率符合实际生产要求,文中提出的基于压痕的点焊质量在线评价方法可以实现点焊接头的在线检测.     

基于MATLAB的并联机器人ISMVSC轨迹跟踪控制研究

主要介绍了积分滑模变结构控制（ISMVSC）在并联机器人控制系统中的应用。在传统变结构理论的基础上。提出一种以趋近率设计的ISMVSC模型跟踪控制策略,并将此理论应用于两自由度并联机器人轨迹跟踪控制系统。基于MATLAB／SIMULINK进行动态仿真,仿真结果表明：ISMVSC控制策略对外部干扰及参数变化具有较强的鲁棒性,其良好的跟踪性能可实现并联机器人的高精度控制。     

基于嵌入式PC的机器人运动控制系统设计

针对现有全向移动机器人电控系统结构复杂、可靠性低的问题,设计了一种基于嵌入式PC的机器人运动控制系统。控制器连接传感器检测和电机驱动等Ether CAT总线端子模块,实现硬件的模块化集成,使系统硬件结构更紧凑。采用模糊控制算法跟踪路径,软PLC的任务分配实现软件的模块化设计,程序的执行效率更高。实验结果表明:电机响应速度快且鲁棒性好,机器人能准确跟踪预定路径,验证了该控制系统的有效性和稳定性,能满足复杂环境下的应用要求。     

基于PLC的数控焊接变位机控制系统开发

根据机器人焊接系统对数控变位机的要求,采用松下FP-X系列PLC作为控制核心,利用其脉冲输入/输出通道与伺服电机及编码器构成了位置伺服系统,实现了回转、俯仰两轴联动的点位控制与连续轨迹控制功能,配置了触摸式操作的人机界面以及与焊接机器人通信的标准接口。空载试验与运行证明,所开发的控制系统基本可行。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划

机器人轨迹规划是机器人研究中的一个重点方向,直接关系到机器人的工作效率。为了使机器人运动过程中角速度和角加速度连续,采用三次样条插值函数对运动轨迹进行规划。由于角速度过快和角加速度过大会导致机器人系统产生震动和冲击现象,因此利用粒子群优化算法对角速度以及角加速度约束下的机器人运动时间进行优化,使得机器人在平稳运行的同时保持运行时间最优。最后运用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,实验结果证明了该方法在机器人轨迹规划中的可行性。     

基于ADAMS的6R机器人控制模型研究

机器人的控制是机器人领域的一大难点。提出了一种机器人新的控制模型,即运用三维建模软件建立机器人的虚拟样机模型,再利用虚拟样机软件ADAMS进行动力学正、逆问题分析。为了验证模型的可靠性,将利用拉格朗日方法建立的动力学模型与利用ADAMS得到的模型进行对比,并利用ADAMS+Matlab联合仿真对机器人进行控制算法仿真。结果证明了该方案的可行性。