视觉机器人目标识别与定位研究

工业机器人在分析、识别及定位处理搬运目标信息后可实现相应的搬运工作,但是现有的机器人通常都是建立在预编程、示教及二维视觉引导等方法的基础上实现搬运.此类机器人在具体的搬运中,对搬运工作初始位置有一定要求,且系统智能程度不太高,面对工业领域机器人搬运工件的要求很难适应.融入机器视觉后,可促进其自主灵活性与智能程度的提高,...     

基于视觉的工业机器人自动焊接引导分析

随着社会的快速发展,焊接技术在加工制作行业中的应用越来越广泛,但是由于焊接技术的长时间作业会对人体造成一定程度的损伤,所以在现代加工制造业的发展过程中,工业机器人的使用成为我国焊接自动化的一个重要研究方向。文章通过对图像坐标系的构建,重点研究了增强图像的办法,并以此为基础为视觉图像进行边缘检测以及特征提取与匹配,从而输出相关有效数据,为基于视觉的自动焊接技术提供了技术研究方向和方法论支持。     

基于机器人视觉的银行预警安防智能机器人设计

在当今社会,自动取款机抢劫事件不断发生.文章在对比各个监控系统的基础上制作了基于机器人视觉的银行预警安防智能机器人,将实时侦测目标的动作,一旦发生异常将会自动报警,确保使用者的人身安全.同时为了提高在不同情景下的使用率,结合机器视觉提供了手势识别功能,并在图像融合过程中运用小波变换、高斯去噪、模版对比等数字算法,提高机器人在不同环境下识别的准确度.     

基于视觉定位的服务机器人回舱系统设计和建模实现

本文是以室内环境下的服务机器人开发应用为背景,针对基于视觉定位的方法下如何实现服务机器人回舱充电这一问题,进行了比较深入的研究。在分析了国内外移动机器人视觉定位的基础上,提出了一种适应于室内环境下的机器人回舱充电的方案。以中心投影为基础建立系统的视觉模型和运动模型。     

工业机器人视觉定位系统研究

彩色图像信息丰富,不便于处理,为了提高系统的响应,对图像采取灰度化处理。调整对比度时采用直方图均衡化,不仅可以使灰度分布均匀,也可以增加灰度分布的区间,反差的增加使得图像里的特征信息更加的清晰。本文分析了几种边缘检测算子,其中Canny算子是目前比较流行的算法,它可由高斯函数的一阶导数获得,计算简单,可靠性非常的高,错误率低,可精准捕获边缘,噪声的干扰不会产生假边缘。     

自动装盒机开盒成型装置的研究与设计

设计了一种用于自动装盒机的可对不同尺寸的纸盒进行开盒的开盒成型装置。通过对开盒成型工艺动作的分析,介绍了该装置的运动轨迹及工作原理。建立开盒摆杆运动模型,确定了摆杆摆角、摆杆长度、纸盒仓位置、预开盒位置、开盒成型位置和摆杆回摆位置的坐标。最后分析说明了纸盒输送机构在纸盒长度方向和宽度方向进行调节的工作原理。解决了当前自动装盒机只能对单一尺寸纸盒进行装盒的技术难题。     

基于双目视觉的食品分拣Delta机器人定位抓取技术

目的：解决Delta机器人在食品分拣中定位精度差、抓取成功率低等问题,提高机器人的柔性抓取能力。方法：在现有双目视觉和Delta机器人技术的基础上,提出一种基于双目视觉的Delta机器人柔性抓取方法。采用张正友标定方法对相机进行标定,通过弦中点Hough变换对目标进行识别和定位,根据PID跟踪抓取控制Delta机器人抓取动态目标。通过试验对单目标分拣和多目标分拣性能进行分析,验证该方法的可行性。结果：该方法能够准确、快速、稳定地对目标进行动态抓取(成功率在94.0%以上)。结论：双目视觉与Delta机器人相结合可以有效提高机器人的定位精度和分拣抓取的成功率。     

基于机器视觉的瓦楞纸压制送料机器人的控制

本研究采用工业相机采集纸板切割机切下的纸板纸尖图像,取得纸尖在机器人世界坐标系中的定位数据,根据压辊机的位置和所需要的瓦楞角度,建立了机器人的姿态预测模型。在机器人运行时通过调整机器人的运行姿态,实现瓦楞纸的压制上料。经过实际运行,系统可以将瓦楞纸位置误差控制在5 mm以内,旋转角度误差控制在2°以内。结果表明,基于机器视觉的机器人送纸过程的稳定性和可靠性均优于人工操作,但是灵活性还有一定的欠缺。     

基于双目视觉的目标定位研究

基于双目视觉的目标定位是当前计算机视觉研究领域的热点问题,文章介绍了双目视觉的基本原理,对其关键技术进行了深入研究,并将基于灰度相关性的立体匹配算法应用到双目视觉定位系统中。设计双目视觉定位实验,实验表明文章方法能够实现一般的双目视觉中的目标定位问题。     

基于机器视觉的细纱接头机器人纱线断头定位方法

为实现通过机器视觉方式对细纱接头机器人的纱线断头进行定位,并简化机械结构,根据断头纱线图像特点,提出针对纱线特征的识别与定位算法。利用工业相机采集纱线被吸入吸嘴的图像,通过改进灰度增强方法增大纱线特征与背景对比度,利用Canny算子进行边缘检测,最后通过划分上下感兴趣区域以及优化的霍夫直线检测获取纱线的图像特征并利用定位算法提取所需的位置信息。结果表明:本文算法提取的位置信息精度较高,坐标点误差为1.42像素,角度误差为0.60°;相较于传统检测算法,程序运行时间得到了缩短,识别时间在10^-1 s数量级上,实时性好;研究成果可应用于细纱接头机器人产品开发中。     

一种基于ROS的蓝牙定位快递配送机器人设计

针对目前校园内无人快递运输车存在的问题,设计一款基于ROS操作系统的全方位多功能的校内快递配送机器人。配送机器人以校园WIFI信号与室内蓝牙定位信标为基础,利用雷达传感与摄像头识别配合ROS数据处理,完成工作场景模式识别,结合北斗导航系统实现路线模型优化。配送机器人采用模块化结构设计,末端支撑使用电缸驱动,对不同地形与楼梯结构可进行运动姿态调整,有较好的适应性。     

基于机器视觉和人工智能的花圃裁剪机器人

本设计在无人控制下,结合机器视觉、人工智能和图像处理技术,智能地循迹以及避障;自行完成花圃裁剪工作;自行设计自动切割装置,高效地进行花圃裁剪工作;能够对环境信息进行智能调节,使花圃裁剪工作稳定进行;能够实现远程监控功能。     

基于机器视觉的机器人自动酒醅出缸策略

目的:解决地缸固态发酵工艺酒醅出缸环节自动化水平低、工人劳动强度大等问题。方法:提出一种酒醅取料复合机器人自动酒醅出缸策略,在地缸图像预处理和缸口内点云重建等前期工作基础上,采用点云求异分割算法提取酒醅点云,构建取料平面,并求解取料安全作业距离,设计预设取料点;之后采用像素面元体素法评估预设取料点挖取量,选择最优取料点。结果:基于安全作业距离的取料点规划方法合理,可确保挖斗在不同深度取料平面对缸壁酒醅取料的同时,不与缸壁发生碰撞;自动酒醅出缸策略可以有效减少机器人作业时的取料次数,提高酒醅出缸效率。结论:自动酒醅出缸策略可以有效指导酒醅取料复合机器人实现自动化、智能化的地缸出醅作业。     

叶片式雪茄烟自动入盒生产线的设计

为实现叶片式雪茄烟输送并入盒的全自动化生产,研制一整套叶片式雪茄烟的专用包装生产线。通过对烟的特性分析,设计自动输送与包装入盒生产线,研发设计烟支库、烟支分离轮、卡板输送带、烟支补偿器、透明纸理顺机构和机器人夹具等部件。以某品牌叶片式雪茄烟为对象进行测试,结果表明：生产线运行稳定,包装入盒效率达30包/min,平均破损率0.16%,符合设计指标要求。研究为雪茄类烟草产品的自动化包装研究提供参考。     

喷涂机器人运动控制和视觉补偿

喷涂机器人是工业生产机械化和智能化的代表产物之一,在我国也有了较为广泛的研究和应用基础。随着科学技术的发展和进步,工业生产方面对于喷涂机器人的运动和智能方面都提出了更高的要求,相比于传统的六轴机器人,新一代的喷涂机器人为斜交腕六自由度机器人,具有更灵活、快速和准确的运动能力,使得生产效率和准确率得到了显著提升。文章主要研究了斜交腕六自由度喷涂机器人的运动学建模和视觉补偿方式,希望通过文章的阅读,能够给喷涂机器人研发相关领域的研究工作者提供一定的帮助和启发。     

基于无迹卡尔曼滤波的运动机器人定位研究

机器人运动控制中,由于传感器获取的位置信息存在误差,导致运动机器人存在定位误差的问题。为避免定位的失准,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的定位方法。根据传感器获取机器人在地图中位置信息,与前一时刻机器人位置、姿态、控制量进行位置的预测、检验、更新,最终获取当前时刻机器人准确位置,实验在ROS机器人实时操作系统下进行,实现了室内行走机器人的准确定位。结果表明方法对于室内运动机器人定位有效。     

保润包内盒包装设备的设计和研制

为实现卷烟内盒的包装自动化,设计并制造一套专用设备。通过对某品牌香烟的规格及几何参数等进行分析,设计内盒成型工艺流程,研制包装设备。以实际生产线为试验平台,试验表明,设备运行状况稳定,输送速率平均达到80包/min,有效作业率约92%,实现设计目标。研究为后续保润包的全自动化生产提供技术支持。     

基于激光视觉焊缝跟踪技术的机器人焊接智能产线设计

由于人工焊接工作环境恶劣、效率低,且在焊接过程中容易发生焊接热变形所带来的焊缝位置不可控问题,焊接的加工质量无法得到保证。随着人工智能技术的发展,焊接智能化生产成为了可能。以半挂车车架机器人焊接智能生产线设计为主要研究方向,详细介绍机器人焊缝跟踪技术,焊缝识别与跟踪技术作为实现焊接自动化的关键,在焊缝的视觉识别过程中,需要借助视觉传感器对焊缝的图像进行采集、分析与处理,完成焊缝信息的提取,根据提取的焊缝信息,引导机器人完成自动焊接任务。     

全自动弹药引信塑料盒封口机——盒封口、定位装置的设计

为提高我国军工产品包装设备的自动化程度．对塑料盒装弹药引信产品的包装工艺流程进行了分析,设计了塑料盒自动包装机的盒封口、定位装置。     

基于机器视觉的食品码垛机器人控制系统设计

食品包装码垛机器人只能完成固定形状物品码放,不能根据码垛对象尺寸、形状等具体情况进行相应判断,智能化程度较低。为提高码垛机器人的智能化程度,设计一种基于机器视觉的食品包装码垛控制系统。分析码垛机器人工作的基本流程,为提高机器视觉检测的准确率,介绍摄像机标定方法及图像边缘检测。结果表明,设计的机器视觉码垛机器人分辨准确率为100%,能够对规则的食品包装箱进行分类码放。