机器人在包装工程中的实际应用

随着工业自动化进程的不断加快,机器人技术正大量、有效地应用到包装工业中,用来代替人类做一些简单、重复或危险的工作。理论上讲,机器人可以不停地工作,高效率和不会受伤。包装工程机器人主要用于体积大而笨重物件的搬运、装卸和堆码等;人体不能接触的洁净产品的包装,如食品、药品,特别是生物制品和微生物制剂等;对人体有害的化工原料的包装。     

工业机器人自动装配系统的研究与设计

现有工业机器人装配系统容易产生噪音及粉尘,影响生产环境,为解决这个问题,一般需要安装降噪模块(片式消声器及噪声传感器)和吸尘模块(真空吸尘器及粉尘浓度传感器),但因装配环境恶劣,随着粉尘累积,传感器性能不稳定,导致吸尘、降噪效果不明显,且能耗较高。因此,为提高效率,开发了一种工业机器人自动装配系统;本设计是一种工业机器人的自动装配系统,该系统由主控、数据采集、视觉采集、测距、吸尘、降噪等6个模块组成;本设计能够根据采集到的数据,通过提高在非高斯噪声下识别数字调制信号的能力,来提高系统控制精度,以此控制并优化生产过程,实现分段式除尘、降噪,改善装配环境,节能降耗,提高生产效率。     

一种鲁棒性足球机器人视觉系统的研究方法

颜色识别在中型组机器人足球比赛中处于非常重要的地位。不均匀以及动态的光照条件对比赛会造成不小的影响。基于全景视觉系统提出一种鲁棒性的目标识别方法,采用YUV色彩模型,在手工调节方法获得高斯模型的均值和方差的基础上,找到适合的颜色区域。实验证明这种方法在光照改变平缓的情况下有较好的识别效果。     

我国工业机器人技术现状与产业化发展战略

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制（零力跟踪）中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明：该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.

     

基于世界机器人大赛轮式机器人登台方式的研究与实现

针对世界机器人大赛中标准轮式机器人的自主登台方式进行了深入分析和研究,提出了三种可行性方案,以满足机器人在不同位置的需求.同时对机器人的自主识别和准确定位做了简要分析.     

机器人轨迹精度测试方法的研究

工业机器人的大量使用,迫切需要对其轨迹精度进行测试,在研究了几种机器人轨迹精度测试方法的基础上,结合具体的应用实例,分析了杆件参数与测试空间的关系,为优化系统杆件参数提供了依据。根据测试系统的结构特点,建立了绝对机械随机测量方法的数学模型,完善了其测量原理,针对系统软硬件设计过程中帅室的实际问题提出了具体的解决方法,实际应用证明,该测试系统完全满足设计要求,并且具有采样频率高、稳定性好、操作简单、运行可靠等特点,可以作为一种机器人轨迹爱用测量系统。     

物体的动点立体视三维视觉识别——一种工业机器人视觉方法的研究

本文提出采用激光光点解决动点立体视中的“同一点”问题,并根据航空摄影理论导出了适于物体形状识别的物点坐标公式。在此基础上,提出了动点立体视三维识别系统的构成及四次识别原理。     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

模式识别技术应用于机器人控制的研究

本文概述了模式识别理论的三种识别方法,对语音信号进行分析处理,用模式匹配法进行了限定词汇量的语音识别,并把识别结果送入Hero-1机器人,实现了对机器人动作的控制.     

基于RFID技术的包装防伪应用系统

通过对自动识别技术研究,针对当前出入境货物假冒问题,开发了一种基于RFID(无线射频识别)技术在货物包装防伪中的应用系统,实现了物流的可追溯功能.实践证明,该系统对出入境口岸通关效率的提高具有较大的工程实践意义.     

一种仿人足球机器人视觉系统环境特征获取与识别方法

环境感知是仿人机器人系统进行决策的前提和基础.提出一种通过图像拼接技术获得完整的环境信息以供决策的方法.首先通过对同一机器人所获得的不同角度的图像进行特征提取,提取SIFT特征点,然后对提取特征点的待匹配图像通过K-D树方法进行初匹配,再通过RANSAC方法剔除错误匹配点,进而利用双线性插值法进行图像融合.最后对融合后的图像利用Canny算法提取边缘线,获得环境特征.实验表明这种方法是有效的.     

类人足球机器人球识别方法的研究

Robocup类人组比赛中,对球的快速、准确识别是占据比赛主动权的关键。针对实际比赛中,场地光照在空间和时间上分布不均匀,常用的颜色阈值分类方法不具有鲁棒性,容易出现机器人找不到球或丢球现象的问题,在降维的HSI颜色空间模型上,提出了一种非线性支持向量机结合查找表的分类方法。仿真表明,此方法能有效、快速地进行球识别,在应对光照条件变化的情况下,也具有很好的鲁棒性。     

基于参数优化的机器人花键装配偏角感知识别方法

针对花键装配过程中存在轴孔偏角引起的卡阻导致装配成功率低的问题,提出基于参数优化的机器人花键装配偏角感知识别方法. 根据花键装配的特点,利用力传感器采集花键装配过程中的力/力矩信号,基于混合鲸鱼优化算法(HWOA)的极限学习机(ELM)识别偏角的力信号并构建偏角经验库. 结合支持向量数据描述(SVDD)算法,实现了未定义偏角的感知和偏角经验库的自我更新,以及用偏角的感知识别指导机器人完成花键装配任务. 实验结果表明,所提方法对未定义偏角感知成功率和对已知偏角的识别精度分别为98.8%、98.12%,能有效指导机器人进行花键装配.     

电力用户负荷模式识别方法研究

区别于传统按行业分类的负荷分析方法,利用FCM聚类、ID3决策树等数学工具建立了基于聚类与决策树结构分析的负荷模式识别方法.通过对某地区所属8个行业的239个用户的日负荷数据进行了负荷特性指标计算、类别判断与挖掘、聚类评价、分类知识解释等综合分析,验证了方法的正确性.     

仿生机器鱼近壁面流场识别的人工侧线方法

针对仿生机器鱼目标近距离作业时的环境识别难题,提出一种基于人工侧线(ALL)的近壁面流场识别方法.理论分析了ALL感知近壁面流场环境的可行性,建立了ALL虚拟压力传感器阵列并采用计算流体动力学(CFD)方法计算并提取了不同参数条件下(来流速度v,靠壁距离d和游动频率f)仿生机器鱼的体表压力数据,建立了基于多层前馈神经网...     

地面激光扫描仪自制平面标靶中心识别算法研究

现有平面标靶均是与激光扫描仪相配套的特制标靶,制作成本较高且标靶不具有通用性。然而野外测量通常需要大量标靶。为此,依据测量需要,选取设计一种材料简单易得、价格低廉、方便携带的自制标靶,通过一定算法,获得自制平面标靶中心三维坐标。通过对Leica Scan Station2型地面激光扫描仪获取的实测数据进行实验分析,结果表明,该算法能够获取自制标靶中心坐标,获取精度优于5 mm,在一定程度上满足野外测量需求。研究结果可为通用标靶选取与中心识别提供参考与借鉴。     

八足仿蟹机器人步态规划方法

为了研究八足仿蟹机器人的步态方法,分析了生物螃蟹的运动特点,对八足仿蟹机器人的步序和步态参数进行了规划研究.通过研究相位因子变化对步态的影响,提出交错等相位波形步态.在满足步态稳定性和速度要求的前提下,计算出最小步足占空比.将能耗比作为步态性能的评价标准,对步态能耗进行分析,当相位因子为0.25时,能量损耗达到最小,而...     

基于模型的巡线机器人无碰避障方法研究

结合课题组所设计的巡线机器人,利用线路环境结构化的特点,通过霍尔接近传感器精确定位障碍物与机器人之间的位姿关系,采用D-H法构建巡线机器人运动学模型,将障碍物固连一个空间坐标系,最终可在与定位点固连的机器人基坐标系中空间重构障碍物及机器人越障手臂.在机器人越障手臂与障碍物空间位姿关系可测的情况下,并考虑到机器人越障时间短为实际需要,规划一条最短无碰越障路径.最后通过实验验证了基于模型的无碰避障的有效性.     

一种数显仪表数字字符识别方法研究

针对工业控制领域数显仪表检测系统数据自动采集中数显仪表图像存在的歪斜、缺损和模糊问题,给出了一种有效的数显仪表数字字符识别方法.通过Radon变换找到倾斜角度纠斜校正图像;采用腐蚀细化修补图像的缺损;运用行分割、单字分割与规范化进行数字字符的准确分割模糊图像,以网格法与交线特征提取法提取数显仪表数字字符的特征,采用三层BP神经网络进行数字字符识别.某煤矿企业实际采集的数显仪表彩色图像数字字符识别实例,说明本文方法识别率高,抗干扰性好.     

面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别

为了解决工业机器人视觉伺服中轮廓曲线角点识别效率低进而影响实时定位准确性的问题,提出面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别算法. 建立基于Freeman链码的机械爪轮廓曲线编码模型,利用差别码对机械爪轮廓曲线的角度变化特征进行统一编码建模. 通过基于差别码和卷积系数的卷积运算,对差别码进行局部非线性加权,计算机械爪轮廓曲线上各点的曲度精确量化辨识机械爪角点. 基于候选角点阈值、点的最远领域间隔和局部范围最多点数进行获选角点的初步选取. 采用平面轮廓曲线毛刺过滤筛选误识角点,实现机械爪角点的精确识别,为视觉伺服中实时定位提供可靠的位置信息. 通过与已有平面轮廓曲线角点识别算法对比,验证本研究所提方法的准确性和高效性,提取角点过程具有较强的鲁棒性.