基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究

针对工业装配生产线的自动装配问题,设计了一种基于单目视觉技术的机器人自动识别与智能抓取的结构.运用最大隶属度规则建立匹配关系矩阵,构建决策矩阵达到工件的模糊自主识别目的,并采用基于二阶惯性矩的轴向确定方法.在机器人装配作业平台上进行了工件识别与抓取的实验研究,实验结果表明,该方法能够获得很好的识别效果和实时性,为工业机器人智能抓取目标提供了必要的信息.     

工业机器人单目视觉对准技术研究

针对工业机器人精确对准问题,提出了一种基于单目视觉的工业机器人对准技术。该技术把工业机器人与单目视觉测量技术相结合,根据特制的手眼标定板,快速建立单目视觉测量系统与机器人上对准轴之间的手眼关系和对准的基准位姿;在对准环节,通过单目视觉系统获取工件目标的姿态,然后根据已有的手眼关系和基准位姿,求解在机器人基坐标系下机器人末端的对准轴的位置调整量,迭代调整机器人末端位姿,从而实现了机械人末端的对准轴与工件目标的精确对准。实验结果表明:在测量距离约是150mm处,对准平均精度优于0.2°。     

面向喷涂件下挂的机器人 3D 视觉引导策略研究

因悬挂链运送喷涂工件难以严格定位,导致其下挂效率低下,提出一种基于 3D 视觉引导机器人进行喷涂件下挂的控 制策略。 通过实例分割网络 Mask-RCNN 进行训练推理,得到喷涂件实例 MASK,获取经像素对齐并实例分割后的彩色图和深 度图,利用相机内参重建喷涂件三维点云;离线生成喷涂件模板点云,在线生成喷涂件目标点云,经点云初始配准矫正喷涂件的 位姿后,进而通过 ICP 精配准算法实现喷涂件位姿估计;在机器人视觉系统手眼标定之后,进一步通过 5 次多项式插值设计机 器人关节平滑运动轨迹,控制引导机器人进行喷涂件下挂。 实验结果表明,喷涂件位姿估计角度平均误差不超过 10°,在 Z 移 动方向上误差值平均为 6. 83 mm,最小为 0. 02 mm,且在仿真环境和现场环境可引导机器人实现喷涂件自主下挂。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

面向抓取任务的机器人离线编程优化

为提高工业机器人的运行效率,降低生产成本,对工业机器人抓取过程进行离线编程优化。以IRB1200型机器人为例,首先,根据机器人正、逆运动学搭建运动学模型;其次,分析加工工艺和机器人运行轨迹;再次,在Tecnomatix环境中搭建仿真平台,分析不同运动情况下TCP速度;最后,对比机器人离线编优化前后的速度,加工时间缩短约10%。经实验验证,该优化方式可提高工业机器人运动效率,降低工作能耗。     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于单目视觉的工业机器人目标识别技术研究

为实现工业机器人能在多个目标的工作环境下自主识别指定的目标,提出了一种基于单目视觉技术的解决方法.主要采用中值滤波和最大类间方差法对初始图像分别进行滤波和分割,给出一种新的统计矩阵标记区域算法,利用目标本身的几何特征达到识别目的,选取质心标记法实现目标物体的定位.实验结果表明,该方法在较复杂的环境下能够获得较好的识别定位指定目标的效果,为工业机器人抓取目标提供了必要的信息.     

面向CNC无人值守的工业机器人视觉识别研究

提出利用制造系统工业机器人,集成视觉触控执行器模块,识别CNC工作状态及报警信息,模拟人手触控CNC操作面板,执行预定保护措施.研究了尺度不变特征转换与CNN方法,比较了两者识别性能,提出构建面板识别模型,获得了良好综合识别性能,识别准确率达到99.34％,识别速度约0.6秒百张图像.为提升技术通用性和可推广性,研究并...     

一种面向机器人抓取的铆钉视觉识别与定位测量方法

视觉引导机器人定位抓取研究和应用逐渐广泛,其关键问题是基于视觉的被测对象高精度测量定位。以抽芯铆钉作为研究对象,研究一种面向机器人抓取的抽芯铆钉视觉识别与定位测量方法,研制一种融合视觉系统的抓取末端。设计一种基于多重腐蚀和膨胀算子的抽芯铆钉钉头图像分割方法,可有效实现抽芯铆钉钉头和钉杆的分离。基于PCA算法对抓取角度进行主方向分析,根据抓取要求对主方向进行校正。基于单应矩阵变换,实现图像坐标系和机器人末端夹爪坐标系标定。通过实验验证了抽芯铆钉视觉识别的效果。     

基于双目视觉识别技术的智能挖掘机器人研究

为能够在无人驾驶情况下完成各项复杂作业任务,设计和研究具有双目立体视觉系统的智能挖掘机器人.该挖掘机器人可实时捕获机身周围的图像信息、求取对象物特征点的立体坐标,并根据计算结果自行规划并控制执行单元完成作业任务.通过实验验证,该挖掘机器人满足现场作业的精度要求和环境要求,可有效提高作业质量,减轻劳动强度,提高生产效率.为工程机械的自动化、智能化提供了新的解决方案,具有重要的社会经济效益.     

经济型模块化工业机器人的前期研究

经济型模块化工业机器人是发展我国机器人产业的一条重要途径 ,其目的是解决我国企业“用得起、用得上、用得好”机器人的问题 ,经济型机器人是指除了保障其主功能外 ,其余功能都非常简单甚至是被省略的低价位机器人。在选择适当的模块后 ,能迅速构建满足用户需要的模块化机器人     

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。     

A multilevel calibration technique for an industrial robot with parallelogram mechanism

This paper presents a multilevel calibration technique for improving the absolute accuracy of an industrial robot with a parallelogram mechanism (ABB IRB2400). The parallelogram structural error is firstly modeled based on the partial differential of the position function of a general four-bar linkage and the linearization of the position constraints of the parallelogram mechanism, the model coefficients are fitted from experimental data. Secondly, an absolute kinematic calibration model is established and resolved as a linear function of all the kinematic parameters, as well as the base frame parameters and tool parameters. Finally, contrary to most other similar works, the robot joint space (rather than Cartesian space) is divided into a sequence of fan-shaped cells in order to compensate the non-geometric errors, the positioning errors on the grid points are measured and stored for the error compensation on the target points. After the multilevel calibration, the maximum/mean point positioning errors on 284 tested configurations (evenly distributed in the robot common workspace) are reduced from 1.583/0.420 mm to 0.172/0.066 mm respectively, which is almost the same level as the robot bidirectional repeatability.     

融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略研究

由于工业现场设备存在外观相似和部署密集等特点,使得巡检机器人仅依靠机器视觉难以对工业现场的相似设备进行识别,进而影响了自主巡检的准确性和效率。针对上述问题,基于工业物联网的无线信号特征,提出了融合机器视觉与邻近度估计的相似工业设备识别策略。该策略首先通过机器视觉和高效透视N点投影算法估计巡检机器人的初始位姿,进而采用邻近度估计算法实现巡检机器人对邻近工业设备目标的识别。另一方面,该策略还包括了机器人角度校正与位置调整算法,以此保证邻近度估计的精度。实验结果表明,相比于基于机器视觉的传统识别方法,该策略能够在不同设备密度的场景下,提升2%～49%的相似工业设备识别精度,有效地解决巡检机器人对工业现场相似设备的识别问题。     

基于双目视觉的双臂作业型服务机器人的研制

描述了基于双目视觉的移动式双臂作业型智能服务机器人的总体设计思想,以及介绍了双六自由度机械臂作业与双目视觉结合应用的方式,双臂的运动学和规划仿真。仿真结果表明,运动规划方式符合双臂的作业要求。     

工业机器人运动学参数标定误差不确定度研究

为研究机器人末端定位不确定度分布规律,采用不确定度误差的评价方法对工业机器人标定方案得到的运动学参数进行了分析.采用基于各轴单独旋转拟合空间曲线的方法,解算获得运动学参数模型.在机器人标定模型的基础上,分析出各项运动学参数标定结果的不确定度.分析了各轴关节转角θ对不确定度的影响规律,并实验研究各轴在标定或者动态测量过程中,测量点数及测量角度等条件对测量不确定度的影响.推导出机器人末端位置误差不确定度的计算方法,并分别以机器人某一固定姿态和固定路径为例,研究了机器人末端位置误差的不确定度.采用激光跟踪仪做为闭环测量设备,实验验证了单轴运动空间曲线拟合方法,可有效地估计在整个机器人工作空间内的运动误差不确定度分布,标定后在x、y、z3个方向上定位不确定度分别为0.356 mm、0.582 mm和0.524 mm.