基于单目视觉的轴类零件3D重构技术

在结构化环境下,提取轴类零件三维信息是实现机械手自动上下料的重要环节。首先采集放置于特定工作台上的轴类零件图像,其次利用超红特征和Otsu法获取超红特征灰度图并进行动态阈值分割,提取标准圆的像素半径,进而获取每毫米所代表的像素值;利用拟合直线方程可获取摄像机与工作台的距离,同时利用亮度特征,采用相同的方法获取轴类零件的像素尺寸,然后利用每毫米所代表的像素值计算轴类零件的实际尺寸,完成轴类零件的三维重构。该技术降低了软硬件的复杂性,可实现机械手智能抓取轴类零件,为数控机床无人化操作的可行性发展提供了理论基础。     

基于小波模极大值的工件图像边缘检测

为给数控机床上下料机器人提供准确定位信息,实现机械手准确抓取工件,需要对工件进行图像抓取并处理图像,同时为了获得抓取信息,对工件进行边缘检测以提取出清晰的轮廓。在工件实际图像采集中,噪声往往比较多,本文采取小波模极大值边缘检测算法,将图像进行小波变换后计算模值及相角,求出模的极大值点并判断是否为边缘点后对边缘进行提取,最后对实际工件进行边缘检测。该方法抗噪性良好,并具有一定的实用性。     

机械手最优夹持角度动态联合自动化控制方法

自由度的增加与抓取方式的多样化,导致机械手无法达到末端控制器最理想的夹持角度.为改善机械手最优夹持角度控制精度、提高工作效率,提出基于多目机器视觉的机械手最优夹持角度动态联合自动化控制.利用多目视觉系统将三维场景投影在二维平面中,构建相机透视投影模型.为明确像素点与场景点的位置关系,获取相机模型参数,实现相机标定.将目标图像和深度图像像素一一对应,采集夹持目标位置信息,利用均值自适应滑动滤波方法完成信息滤波.结合目标信息,确定夹持空间,设置合理的高斯模型数量,得到平移旋转分量,计算最优夹持角度.根据末端控制器结构,引入比例、积分、微分控制环节,获取机械手扶持牵引力计算公式,实现动态联合控制.仿真实验表明,该方法可获取准确夹持角度,实现对机械手夹持过程的平稳控制.     

颗粒物包装袋智能识别与摆正方法研究

目前包装流水线无法识别颗粒物包装袋的位置,易导致包装袋出现折叠、破损及泄漏等问题。现采用图像传感器获取流水线上包装袋的图像,对其先进行灰图化、中值滤波、小波降噪处理,再进行图像二值化处理,用Sobel算子提取包装袋边缘信息,得到包装袋图像的四个顶点与中心点坐标,并计算出包装袋偏斜角度及偏移距离,由系统控制机械臂抓取包装袋进行平移、旋转操作,实现颗粒物包装袋的智能识别与摆正。最后,成功研制出实验样机,实验操作证明机器视觉技术可以解决包装袋的智能识别问题,为包装流水线的智能化系统设计奠定了基础。     

柔性吞咽机械手的结构设计与样机试验

为解决表皮较为脆弱的果实抓取过程中易造成损伤的问题,基于柔性3D打印材料提出了一种结构精简、具有吞咽功能的柔性机械手。对柔性机械手的吞咽动作流程进行了分析,结合D-H坐标法和常曲率变形建立了单手腕的连杆参数表,得到了单手腕的运动学方程;在搭建柔性机械手样机的基础上,对气动元件的形变量进行了测试试验,采用Matlab进行数据拟合,得到了驱动角度与驱动气压的关系式;利用摄像机对机械手抓取西红柿的过程进行了拍摄,通过Get Data获得驱动元件的角度,得到了机械手抓取过程与驱动角度的关系。试验结果表明:通过角度的改变可以实现对柔软果实的良好抓取和吞咽效果。     

基于机器视觉的工件角度测量方法

工件角度测量方法是一项利用机器视觉技术的角度测量技术,可实现快速、非接触式测量。同时克服了人为因素。以角度块规为研究对象,首先利用亮度特征和。诲u法实现零件彩色图像灰度化和灰度图像二值化。其次利用面积法去噪和边缘提取减少噪声对后续处理的影响和提高处理速度。再次利用边界点法提取零件边缘的临界点并剔除多余的临界点即可确定三个顶点的位置坐标。最后利用倾斜角关系确定三个角度值及位置关系。试验表明。该算法可以实现了工件多角度一体化测量,实现了快速、非接触测量,满足当前工件角度检测要求。     

手势识别引导机械臂的零件智能装配方法

文中利用手势识别方法,以示教编码的模式完成零件自动抓取的动作,防止装配过程中出现错装、漏装等问题,满足零件柔性装配多样化的需求。首先提出利用SSD模型实现零件抓取位置目标检测方法,根据SSD网络给出当前输入图像的零件种类与位置,缩小零件抓取位置分析范围;然后通过整合空间金字塔池化方法与传统特征提取卷积网络,利用传统的边框检测法,设计了物体角度的抓取参考矩形框方法来代替滑动窗口生成方法,以提高检测速度;最后结合YOLOv3网络进行手势识别,引导机械臂进行零件的智能装配。     

基于机器视觉与改进遗传算法的机械手分拣方法研究

针对机械零部件快速分拣需求,提出一种基于机器视觉与天牛须改进遗传算法(BAS-GA)的机械手分拣方法.该分拣方法首先对零件图像进行预处理,然后利用Sift特征匹配的图像识别算法提取零件图像,并使用仿射变换对目标零件定位.接着,对得到的零件位置建立数学模型,使用BAS-GA算法求解该数学模型,得到机械手的抓取路径,实现机...     

双电机协同控制手指变位与转位的变掌机械手

针对现有欠驱动机械手存在的抓取范围不足的问题,提出一种基于曲柄滑块机构,连杆长度可变的并联机构变掌机械手。此机械手使用无驱动弹性手指,采用两个步进电机驱动,协同控制曲柄的转动角度和连杆的长度,从而实现抓取过程中手指指根的变位与转位,能够满足长方形、圆形等物体的抓取,对抓取对象的外形和尺寸具有良好的适应性。首先给出机械手结构,提出来了机械手的运动过程及抓取位势;分析了机械手对圆柱形物体的抓取过程及状态,研究其抓取特点;讨论机械手的抓取范围及适应性。     

基于单目立体视觉的三坐标在线识别技术研究

为了满足智能三坐标测量机对被测零件位姿快速准确识别的要求,根据三坐标驱动摄像机精确移动的特点,采用单个摄像机的双目视觉测量技术,在两个不同的位置拍摄得到被测物体的图像信息,图像经处理后得到图像质心,然后通过边缘图像质心的同名像点匹配,将质心的偏移量作为约束条件,实现了单摄像机的立体匹配。实验验证表明该方法简单可行,完全满足测量要求。