基于机器视觉的超视场工件识别抓取系统

目前,应用机器视觉系统进行工件检测时,对于工件体积相较单个相机视场范围较大的超视场工件,因无法拍摄出工件完整图片,因而存在工件识别困难以及定位不准等问题.针对这些问题,本文提出了一种基于机器视觉的超视场工件识别抓取系统WRGS （workpiece recognition and grabbing system）.该系统无需拍摄工件完整图片,采用提取工件上特征点进行形状匹配的方法来实现对超视场工件的有效识别.系统定义了每类工件标准位置用于位姿计算,通过设计由粗到精抓取网络的方法,WRGS解决了超视场工件定位困难的问题,并提高了抓取精度.该系统能通过自学习来适应多种工件,从而提高了系统的柔性.通过实验例证,整个系统抓取时间小于6s,落爪位置与目标在水平方向上的误差≤ 2mm、高度误差≤ 0.2mm、角度误差≤ 0.3°.     

基于机器视觉的水表抓取系统

目前国内对水表的检定多采用人工的检定方式,过程中存在许多重复人力操作,造成检定过程费时费力.为了解决这一问题,本文在水表检定过程设计了用工业机器人代替人工完成水表的检定工作,提出了一种基于机器视觉的水表抓取方法.系统通过YOLOv3网络对处于不同环境下的不同型号的水表进行检测,获取目标水表的型号和位置后再进行水表的位姿检测得到水表抓取点坐标与水表姿态角并控制机器人进行抓取.实验表明,该系统能在不同外界环境下实现不同型号水表的抓取和精确放置,具有较好的鲁棒性和较高抓取成功率,能够满足实际水表自动检定线上的水表抓取需求.     

基于神经网络的工业机器人视觉抓取系统设计

针对机器人示教编程方法导致的工件位置固定、抓取效率低下的问题,研究神经网络在机器人视觉识别与抓取规划中的应用,建立了视觉引导方案,通过YOLOV5神经网络模型开发视觉识别系统,识别物体的种类,同时获取待抓取物体定位点坐标。提出了机器人六点手眼标定原理并进行标定实验,提出了针对俯视图为圆形或长方形物体的定位方法。最后针对3种物体进行了180次的抓取实验,实验的综合平均抓取成功率约为92.8%,验证了视觉识别和抓取机器人系统具备实际应用的可能性,有效提高了抓取效率。     

抓取传送带上运动工件的机器人视觉系统

本文通过一线阵CCD器件构造图象系统和利用单板机进行数据处理,构成了一基于传送带上运动工件抓取的机器人视觉系统.本文在CCD图象系统接口电路设计中采用先进先出(FIFO)存储器;在工件特征的搜索和计算时,采用了行程码法和轮廓坐标法相结合的方法.在系统工作的可靠性和快速性上均收到较好效果.     

基于机器视觉的机器人定位抓取的研究进展

传统工业机器人工作大多是通过示教或者离线编程的方式,按照规定的路径进行工作,功能单一,一旦场景发生改变就不能有效工作,智能化程度低且适应性差,无法满足柔性制造业的要求.而视觉机器人利用视觉技术获取目标物及其周围环境的信息,并能通过决策来引导工业机器人完成对路径规划和目标的抓取工作.针对视觉机器人抓取系统中的关键技术,对...     

基于视觉与RFID的机器人自定位抓取算法

为实现机器人灵活的自定位,并使其准确地抓取物体,提出一种基于视觉与无线射频识别(RFID)技术的机器人自定位抓取算法。构建网格化环境,利用RFID技术确定机器人的初始位置、行进路线和方向,使用视觉系统获取物体的空间坐标,将其转换到手臂坐标系,采用改进的D-H模型对手臂进行建模,并给出机械臂逆解抓取算法。实验结果表明,该算法使得机器人定位的成功率达到76.7%,抓取成功率高达90%。     

智能协作机器人制餐服务系统研制

针对当前传统早餐制作、售卖需要值守服务人员,人力成本高且容易产生污染等问题,本文研制一套自动制备早餐的智能协作机器人制餐服务系统.该系统采用协作机器人作为执行机构,机器视觉系统作为识别定位检测装置,PLC作为主控制系统,通过工业网络进行软硬件通信.经验证,该系统具有较好的操作性和稳定性,用户可通过点餐应用软件在线下单,...     

基于3D视觉的机器人随动抓取技术的应用研究

汽车尾气处理单元（三元催化载体）在高温焙烧输送线的下线过程中,存在着高强度、重复性、工作环境恶劣等现象,但随着工业机器人、传感器及工业相机等技术的高速发展,融合3D相机技术的机器人随动抓取可以很好地把人力从这种恶劣工况中解放出来。结合实际项目,从硬件连接到软件编程,分析并总结了基于3D相机的机器人随动抓取的原理与方法,提出了等距拍照、载体排序、重复件剔除等关键技术要点,为企业提供了可靠性高、兼容多种规格及自动化程度高的设备。     

基于图像轮廓提取的模板匹配方法在机器人视觉中的应用

在图像模板匹配基础上，利用轮廓提取方法，提出了一种适合机器人视觉技术的图像模式识别算法-基于图像轮廓提取的模板匹配算法。研究表明：该算法实现简单的，执行速度快，在求得对象物精确位置方面有一定提高，且在一定程度上相似性发布相对尖锐了一些。     

基于嵌入式技术的机器视觉系统设计与应用

针对传统人工手动检测存在耗时费力且精度低的问题,分析了基于计算机的视觉检测系统的不足,以数字图像处理和机器视觉技术为基础,以嵌入式微处理器为核心,设计了一种基于嵌入式技术的可视化、便携性良好的视觉检测系统。介绍了该检测系统的工作原理和总体结构,给出了系统的硬件选择和软件设计方案,并讨论了该系统的主要应用领域。以齿轮尺寸的视觉测量为例,实验结果表明,该系统能够准确、快速、实时在线地检测目标,可靠性高且操作便携。     

Training a Vision Guided Mobile Robot

This paper presents the design, implementation and evaluation of a trainable vision guided mobile robot. The robot, CORGI, has a CCD camera as its only sensor which it is trained to use for a variety of tasks. The techniques used for training and the choice of natural light vision as the primary sensor makes the methodology immediately applicable to tasks such as trash collection or fruit picking. For example, the robot is readily trained to perform a ball finding task which involves avoiding obstacles and aligning with tennis balls. The robot is able to move at speeds up to 0.8 ms^-1 while performing this task, and has never had a collision in the trained environment. It can process video and update the actuators at 11 Hz using a single $20 microprocessor to perform all computation. Further results are shown to evaluate the system for generalization across unseen domains, fault tolerance and dynamic environments.     

Training a Vision Guided Mobile Robot

This paper presents the design, implementation and evaluation of a trainable vision guided mobile robot. The robot, CORGI, has a CCD camera as its only sensor which it is trained to use for a variety of tasks. The techniques used for train ing and the choice of natural light vision as the primary sensor makes the methodology immediately applicable to tasks such as trash collection or fruit picking. For example, the robot is readily trained to perform a ball finding task which involves avoiding obstacles and aligning with tennis balls. The robot is able to move at speeds up to 0.8 ms^-1 while performing this task, and has never had a collision in the trained environment. It can process video and update the actuators at 11 Hz using a single $20 microprocessor to perform all computation. Further results are shown to evaluate the system for generalization across unseen domains, fault tolerance and dynamic environments.     

大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法

为提高大尺寸工件机器视觉测量精度,提出一种基于坐标变换的图像拼接方法,并给出该坐标变换方法的解算模型及求解方法,分析了局部测量误差、重叠区域公共点个数等对坐标变换精度的影响,得到了最佳拼接条件,并通过实验对其进行了验证;实验结果表明,该方法简单易行、结果可靠,对存在平移、旋转以及尺度缩放的图像都具有良好的效果,能有效地解决采用机器视觉进行大尺寸工件精确测量时的坐标归一化问题。     

基于机器视觉的平面规则几何工件分拣方法

为有效提高工业生产中工件分拣的效率,提出了一种基于机器视觉的平面规则几何工件分拣方法。首先对CCD相机采集到的工件图像进行预处理,包括灰度变换、二值变换及多目标分块处理三个环节;然后通过多目标质心快速计算方法获取工件的几何中心,再运用边缘曲线等价方法实现工件的形状识别,接着利用Harris算法检测出工件的角点,并筛选出工件外接矩形上的角点用于计算工件的旋转角度;最后引导Tripod三轴并联机器人在线完成工件分拣实验。实验结果表明,该方法能够获得良好的识别效果,有效提高了工件分拣的柔性和自动化程度,具有应用价值。     

基于Matrox Pulsar图象采集卡研发的图象处理系统

在建立中子射线CCD照相装置过程中,以C Builder为开发工具研发了基于Matrox Pulsar图象采集卡的图象处理系统,本文分析了该系统的硬件结构及软件开发特点。     

机器人三维视觉技术及其在智能制造中的应用

三维视觉技术是智能机器人的一个热点研究方向,它是智能机器人进行环境感知和实现复杂任务的基础。本文围绕智能制造环境,介绍了机器人三维视觉技术的国内外研究现状及热点研究问题,阐述了它目前在智能制造中的应用,最后对机器人三维视觉技术的未来研究方向进行了探讨。     

基于图象分割的机器人视觉系统的设计与实现

机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题．本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统。离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值，实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割，从而使机器人准确认知当前环境。     

一种机器人抓取矩形零件时的标定方法

计算机视觉系统应能根据视觉传感器(如摄像机)获取的图像计算出三维环境物体的位置、形状等几何信息,并由此识别环境中的物体,从而做出正确反应。因此,标定是视觉技术中的重要问题之一。以SCARA机器人为研究对象,针对机器人手爪抓取矩形零件时出现的零件转角难以确定的问题,对矩形零件的位置和角度的标定方法进行了研究。该方法不考虑畸变量,采用几组点就可以确定标定参数,简化了计算量。