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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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设计了一款新颖的多功能软体机械手,其由两个软体手指和一个软体手腕集成一体。软体手指由四个并联的双向弯曲气动软体驱动器组成;软体手腕主要由一个双轴双向弯曲气动软体驱动器构成,软体手指、软体手腕协同动作,可以实现软体机械手的多方位、多任务操作。根据软体机械手所需运动范围和抓取力确定了软体机械手的尺寸参数。基于欧拉-伯努利梁理论,建立了上述两个双向弯曲软体驱动器的欧拉梁弯曲模型和悬臂梁弯曲模型,获得了双向弯曲软体驱动器弯曲曲率、弯曲力矩和充气气压三者之间的解析表达式,以及双向弯曲软体驱动器受到载荷时的弯曲变形曲线,通过双向弯曲软体驱动器的自由弯曲试验和弯曲变形试验验证了上述模型的正确性。通过软体机械手的闭合抓取试验和张开提起试验说明了软体机械手的实用性。 相似文献