基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

基于机器视觉的运载火箭支架自动装配方法研究

为解决运载火箭内部支架人工装配所面临的工作环境嘈杂和劳动强度大等问题，设计了基于协作机器人的辅助自动装配系统，并对其装配路径进行规划。协作机器人在抓取支架实现自动装配过程中，受限于支架自身误差、特征尺寸及位置姿态的随机等特点，抓取和定位极为困难。为解决支架自动装配过程中的难点，首先规划了支架自动装配的工艺流程，设计了支架抓取机构、自动装配机构，并配合对应的视觉算法完成支架的抓取、自动装配；其次，结合YOLOv5深度学习算法对定位目标进行识别，和装配孔位进行位置补偿，实现对装配孔找正；最后，通过实验验证该自动装配系统中抓取机构、自动装配机构的稳定性，视觉定位算法的有效性及精度，实验结果表明，装配孔定位精度小于0.06 mm。     

基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究

针对工业装配生产线的自动装配问题,设计了一种基于单目视觉技术的机器人自动识别与智能抓取的结构.运用最大隶属度规则建立匹配关系矩阵,构建决策矩阵达到工件的模糊自主识别目的,并采用基于二阶惯性矩的轴向确定方法.在机器人装配作业平台上进行了工件识别与抓取的实验研究,实验结果表明,该方法能够获得很好的识别效果和实时性,为工业机器人智能抓取目标提供了必要的信息.     

探析工业机器人机器视觉系统在工件分拣中的应用

随着工业机器人现代化生产线的发展,智能视觉系统对于工业机器人的需求也随之增大。本文以汇博工业机器人、智能相机与S7-1200 PLC组成的软硬件为载体,主要研究基于智能相机的视觉系统协助工业机器人判检测工件的类型和位置,智能相机的使用使得分拣与搬运作业变得高效准确且成本低廉,为工业机器人能按确定的轨迹完成工件的抓取、搬运、装配以及入库一系列的作业提供了应用实践能力。     

一类电机装配控制系统的设计

为实现电机的柔性自动装配功能,通过使用RFID技术实现多种类型工件的识别,设计一种电机柔性装配的自动控制系统。该系统由1500PLC、RFID、HMI人机界面和工业机器人等部分组成。PLC与机器人、RFID等单元进行通信,控制各单元对零件进行抓取、运输,通过阅读器扫描的信息,选择相应的装配任务。经生产实践表明：该系统能够满足多型号电机的自动装配,生产率高。     

基于RPPR机器人智能分拣实验装置的研制

结合机器人和传感技术,开发了基于RPPR机器人自动分拣实验装置.机器人从固定位置抓取工件至检测位置,再根据检测得出的不同高度将工件置于相应位置.该实验装置可形象地为学生理解学习机器人、单片机、传感器、接口技术等课程提供实物模型.     

基于工业机器人的智能生产线设计与开发

为了提高生产效率,保证产品质量,减少生产成本,缩减生产周期,该文设计和开发了一套基于工业机器人的智能生产线系统。将三菱可编程控制器(PLC)、西门子RFID数据传输系统、环形输送单元、直线输送单元、工件组装单元、四工位供料单元、立体仓库单元与电气控制柜集成为一体,以三菱RV-3SD六自由度工业机器人作为载体,实现工业机器人的自动分拣、追踪、搬运、装配、存储等功能,实现了生产线的智能化。     

工件装配自动化生产线控制系统设计

根据自动化生产线对机器人关节工件装配的要求,采用西门子PLC1200作为控制核心,实现码垛机从立体仓库进行工件自动出入库,通过AGV小车实现立体仓库和托盘流水线间的托盘输送,采用智能相机的视觉系统实现工件识别,工业机器人完成工件在装配流水线上的自动装配,最终实现整个自动化生产线对工件的自动出库、装配、入库的过程。     

多传感器协助机器人精确装配

在传统的机器人装配系统中,工业机器人只能以固定的姿态装配由输送线输送的工件。这种装配系统,由于物料输送系统误差大,很难满足产品高精度装配要求。随着机器人装配技术的发展,提出了多传感器协助机器人自动装配系统方案,它能有效地降低供料供料系统误差。在这种装配方案中,位移传感器依据零件表面特征快速示教机器人确定初始装配位姿。力传感器依据装配过程中测量的力、力矩信息,引导机器人精调装配位姿。最后结合一实例,来验证提出的装配系统的准确性和实用性。     

基于HALCON和C#视觉系统的铸件打磨工作站建立

针对铸造行业大体积工件的搬运、打磨等问题,基于HALCON和C#混合编程方法和工业机器人实验平台,开发了具有视觉抓取技术的工业机器人系统,设计并调试系统各个组成部分,建立视觉定位抓取铸件打磨工作站,实现了工业机器人对工件的精确视觉定位并抓取,提高了铸件打磨效率同时并升级系统安全,为业内解决此类问题提供了一个新的参考。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

基于视觉的机器人抓取技术的研究

该文提出了一种基于智能相机的机器人抓取系统,采用图像处理算法对相机捕获到的图像使用模板匹配、边缘查找及坐标变换,得到工件在机器人坐标系的位置和姿态,通过串口将处理后的工件位姿数据发送给机器人控制器,控制器向机器人发送运动指令。经实验验证,系统达到设计要求,在工业机器人系统中引入计算机视觉提高了机器人的柔性以及对环境的适应能力。     

基于形状匹配的装配定位方法

机器人要完成零件的准确抓取,关键问题之一是需知道零件的精确位置。传统的机器人抓取零件多采用的是示教编程方法,当装配区零件的摆放位置发生改变,需重新编制控制程序,缺乏一定的柔性。为改善装配机器人的零件定位,出现了各种各样的定位方法,其中基于视觉的定位方法应用广泛。为此,本文引入了基于形状匹配的装配定位方法。首先,标定了机器视觉系统的相机变形,并将其应用到图像采集中;其次,通过图像金字塔的搜索策略和最小二乘法的优化方法,实现了形状匹配的亚像素定位。最后,由5个零件的装配实验,验证了定位方法具有较好的实时性和识别率。     

基于LabVIEW的螺钉柔性抓取关键技术研究

为了解决某系列非标螺钉的自动上料问题,提出了基于机器视觉的螺钉柔性抓取系统。首先设计了Eye-to-hand视觉定位抓取系统,对采集的图像进行二值化、粒子分析等图像预处理识别螺钉目标。其次,针对螺钉目标采用拟合圆操作获取螺钉中心方向的系列圆特征参数,通过最小二乘法拟合求得中心线,进一步求解螺钉的抓取点与角度位姿参数。最后,以抓取点为中心设计符合夹爪抓取特性的ROI区域以判断可抓性。上位机将位姿信息发送到控制器,引导机器人运动到相应位置并通过末端夹爪完成对螺钉工件的抓取。通过实验验证表明系统定位准确率达到99.5%。     

车丝机视觉机器人上下料系统仿真设计

以石油套管接箍车丝机视觉机器人上下料系统为研究对象,利用UG和RobotStudio软件建立了接箍车丝机视觉机器人自动上下料系统仿真模型.利用Halcon图像处理软件对抓取工件进行中心定位,并开发了人机交互界面.设计了机器人专用上下料夹具,创建系统Smart动态组件,添加了I/O信号实现设备通讯.编写机器人离线仿真程序,完成机器人柔性上下料系统仿真和优化.仿真结果表明,设计的仿真系统实现了机器人视觉精准抓取工件柔性上下料功能.     

基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究

针对多类堆叠工件分类和提取三维位姿困难的问题,对随机摆放规则物体的机器识别、三维定位和自动抓取等方面进行了研究,采用一种基于MLP分类器的视觉算法实现了工件识别。利用识别结果选取合适的透视可变形模板匹配将堆叠工件与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、深度计算和坐标变换完成了三维位姿估计,通过Halcon和Visual Studio联合编程的方式,进行了工件识别定位抓取实验系统的软件开发,设计了实验平台,对矩形工件和圆柱体对象进行了位姿提取和抓取实验。实验结果表明:该系统具有较好的分类效果和较高的识别定位精度,可以满足机器人对工件的在线抓取需求。     

基于SCARA工业机器人的螺母装配工作站设计

提供一种基于SCARA工业机器人的螺母装配工作站设计,可实现多工位、多配件螺母装配生产需要。工作站采用环形结构,工件位于圆环中心,四周环绕垫圈、弹性挡圈等配件的上料及装配设备和螺母上料及紧固设备,可一次性实现多个工件的装配。工作站选用SCARA机器人作为配件的上料和装配设备,平行手抓设计使机器人可以抓取多种类型的配件,而不需要中途更换手抓。不仅保证高频率的工作节拍,也保证了装配的准确和安全。     

基于视觉与激光结合的堆叠工件定位方法研究

目标的快速精准定位是实现基于视觉的机械手在复杂工况下对工件进行自动抓取的关键技术,基于单目视觉与激光传感技术,提出一种采用Ada Boost算法配合多激光传感技术实现对堆叠工件快速精确定位的方法。该方法采用基于局部二值模式特征的Ada Boost算法结合多尺度策略对视觉获取的RGB图片进行检测,获取工件水平位置信息;结合主动跟踪激光传感系统,获取堆叠工件表面的法向量,确定工件的空间位姿。搭建了硬件实验平台,在此实验平台上开发了一套视觉与激光结合的堆叠工件定位抓取系统,并以非标零件为实验对象,在堆叠情况下进行多组实验,在模拟车间自然光照环境下,工件的识别率为96.4%,平均耗时为18 ms,工件定位的平均坐标偏差为1.17 mm,法向量平均偏差为1.39°,机器人抓取率为98.2%。实验结果表明:该方法定位准确、速度快,在自动化生产线上具有可行性。     

基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取

目前工业机器人在上下料时大部分都是采用预先示教或者离线编程的方法,具有很大的局限性。因此,研究了一套基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取系统。通过手眼标定得到工件坐标相对于机器人基坐标的坐标变换,通过ABB机器人的PC-Interface模块功能把定位坐标传输至机器人控制器,使机器人运动到相应位置抓取工件。通过多次实验数据分析,定位误差在0.76 mm左右,具有很好的实用性。     

基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计

针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题,将单目视觉引导技术应用到工业机器人智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别,对检测定位进行了研究,建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系,提出了基于轮廓Hu不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理,然后利用轮廓Hu不变矩模板匹配算法进行了目标工件的识别,利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取,最后通过建立SOCKET通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于VS软件开发平台和ABB机械手,对智能抓取系统进行了搭建并试验。研究结果表明:该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高,可满足工业自动化生产的需求。