基于机器视觉的工业机器人分拣实验平台设计

为提高机械电子等专业学生的实训质量,设计了基于机器视觉的工业机器人分拣实验平台.平台包括上位机、机器视觉、机器人和气动系统共4个子系统,涉及图像目标识别与定位、图像坐标系与机器人坐标系的转换、吸盘控制系统设计等关键技术,并设计了6组创新型实训项目.通过该实验平台,学生可以进行图像采集与处理、机器人控制以及上位机软件开发...     

基于YOLO v3的自动餐具分拣检测

当今餐饮行业中餐具的使用愈发频繁,而现有的人工餐具分拣方法效率低、安全性差且成本过高.为此,设计了一套基于YOLO v3的自动餐具分拣系统,包括硬件数据采集、图像识别及分拣执行三部分.其中,基于机器视觉的采集系统利用摄像头将餐具图像传入计算机,并在摄像头背面配上小夜视灯以实现补光.再引入Gamma校正进行图像预处理,同时基于YOLO v3实现对餐具的识别与定位.最后通过串口传递信息以控制机械臂实现分拣.实验结果表明,利用YOLO v3能够达到较好的餐具检测效果.     

EmguCV耦合视觉引导的图像目标定位与补偿技术研究

在平板电脑组装过程中,需要对背光板进行整体定位,传送给机械机构进行位移和角度补偿,从而实现精准组装.但由于背光板顶点背景复杂,往往存在很多干扰点,使得当前图像角点定位算法定位不准,易产生误差.对此提出了一个基于EmguCV与视觉引导的目标定位与引导机制.首先打通Basler SDK与C#-Emgucv平台的数据通道,实现图像采集;然后基于轮廓,查找到背光板区域,再通过最小矩形框定背光板,查找背光板顶点,实现定位;最后计算出水平、垂直方向偏移和旋转角度,联合PLC,实现基于视觉引导的机构补偿.测试定位补偿技术的性能结果表明:与当前图像角点定位算法相比,机制具有更好的定位与引导效果,准确定位出背光板顶点,计算出补偿值.     

基于双目视觉的服务机器人仿人机械臂控制

机械臂逆运动学、目标识别与定位是服务机器人手臂控制中的关键技术.为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,提出一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.给出一种针对6自由度手臂的逆解算法,并采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法.然后,根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成特定任务.本方法在家庭服务机器人上得到了验证.     

基于视觉的随机位姿工件抓取系统的设计与应用

针对显示器装配线上显示器的位姿随机性较大、抓取困难的问题,提出了一种基于视觉的随机位姿显示器抓取系统。系统利用Labview的视觉工具包对图像进行采集、处理计算,对不同型号的显示器生成其位姿数据,将该数据送给PLC来控制机器人的抓取动作。并以直角坐标机器人、工业相机和工控机为硬件基础搭建了实验平台,利用Labview软件组建了人机交互界面。实验测试表明,该系统的坐标误差小于0.4 mm,角度最大误差在0.3°内,适用于不同型号显示器,抓取系统的准确性好、可靠性高。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。     

非结构化助老助残机械手对目标识别定位系统的研究

研制了一种非结构化的五自由度助老助残机械手,针对助老助残机械手末端手掌对空间目标物体的定位抓取问题,采用了一种激光引导的双目机器视觉定位和广义回归神经网络求逆解相结合的方法。该方法中,双目机器视觉定位采用双目工业相机,通过阈值分割算法识别激光斑确定目标物体的坐标,再经广义回归神经网络反解出助老助残机械手关节角度。最后通过采集实验数据和理想数据做对比,该方法能够达到较高的定位抓取精度,比较以往的机械手角度反解,该方法不存在无解或多解的情况。     

基于机器视觉的金属罐内壁缺陷检测

对金属罐内壁质量检测进行研究,以Visual Studio 2010为开发平台研制了基于机器视觉的金属罐内壁缺陷检测系统,可实现对金属罐内壁缺陷的自动检测.针对金属罐内壁的特殊性,在图像采集时选择了合适的光源和相机;检测过程包括图像采集、图像处理、检测区域定位及缺陷检测;通过图像处理算法分别对金属罐罐口、内壁和焊缝3部分进行检测;并用多线程技术对检测速度进行优化.实验表明:对于选用的金属罐,缺陷检测系统的检测速度可达到600个/min,能够满足生产线的高速度需求.     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂路径规划

针对空间六自由度机械臂路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。以ABB1410型号的六自由度工业机械臂为研究对象,建立D-H运动模型以求解正、逆运动学方程。设计了碰撞检测算法,使用改进后的蚁群算法进行路径规划,把机械臂末端的运动轨迹看作是依次经过规划路径的点的集合,求解机械臂运动的反解,得到相应的关节转角,实现了机械臂的路径规划。通过仿真实验验证了该方法实现六自由度机械臂路径规划的有效性及可行性。     

基于插值细分的机械臂手眼标定算法

由于固定视点下的工作平面大、相机畸变明显且采集环境复杂,机械臂与相机之间坐标耦合的标定精度不够,为解决该问题,提出一种对图像坐标系与机械臂基坐标系进行直接标定的方法.该方法通过对采集到的标定点进行插值细分拟合畸变曲线来消除相机畸变,构建图像坐标系与机械臂基坐标系的直接转换关系.该方法规避了传统算法中过度依赖相机位姿矫正、畸变矫正等算法导致的误差问题,实现了平均误差在1mm以内的高效率、高精度手眼标定.     

基于图像重建的智能监控系统教学实验平台设计

针对当前高校计算机等相关学科教学手段多样化的特点,设计了基于超分辨重建技术的目标检测与跟踪教学平台.介绍了实验平台的硬件部分设计和构建,给出了基于视频序列超分辨率盲重建的图像预处理方法,提出了基于高斯混合模型的目标检测算法以及基于视觉显著性特性的目标跟踪算法.各个模块的实验结果表明该平台很好地满足计算机视觉相关课程的教学实践需要.     

盲环境移动定位(Ⅱ):基于单目视觉系统的定位技术

针对盲环境中移动目标的定位需要,提出了一种基于序列编码图形路标和单目机器视觉系统的盲环境移动目标定位算法.内容包括:在序列编码图形路标模型的基础上,建立包含透镜畸变分析的摄像机针孔成像模型,在移动目标上安装经过标定的单目相机,实时采集包含编码图形路标的图像;根据解码得到的编码标志牌中心点的三维坐标,利用POSIT算法解算出相机的位姿参数,实现盲环境下移动目标的精确定位定姿.实验结果和精度分析表明,该研究为盲环境中移动目标快速精确的自主定位提供了一种可行的新方法.     

移动机械臂的协调运动方案设计及验证

移动机械臂是由一个移动平台和一个固定在其上面的机械臂组成。为了能实现对移动机械臂的协调控制,移动平台和机械臂不得不同时完成任务。通过对移动机械臂的运动学建模分析,提出了一个基于最小速度范数的协调运动方案。该方案不仅可以实现对移动平台的运动控制,而且可以对机械臂同时进行协调控制。此外,协调运动方案可以等效的转换为一个标准二次规划问题,进而可以开发出一个有效的数值算法去求解。最后,移动机械臂去执行一个圆形路径,对应的仿真结果验证了协调运动方案的有效性。     

基于线结构光检测的Arduino分拣机械臂

通过对当前工业机器人技术应用发展状况及机械臂智能化现状的研究,设计了一种基于Arduino的智能小型机械臂,采用D-H法描述了4自由度模块化机械臂操作空间,获得以关节角度为变量的正运动学模型。运用矩阵逆乘的解析法,得到了机械臂逆运动学的完整解析解。结合线结构光三维视觉,实现了目标物体的识别抓取功能,弥补了二维相机获取深度信息的不足。实验证明,该智能小型机械臂设计合理,具备良好的准确性和稳定性,简单轻便且实用价值高,具有一定的市场前景。     

基于单目视觉的装配机器人研究及应用

针对传统工业机器人灵活性和环境适应能力差的缺点,对视觉机器人的关键技术进行了研究,提出了一套完整的识别定位抓取算法。首先,对于视觉机器人的目标识别跟踪问题,设计并实现了基于改进型Camshift的动态目标识别跟踪算法;其次,为了使机械臂精确抓取目标工件,采用单目视觉测距和视觉导航的原理对于目标工件的三维位置进行获取;最后,采用改进D-H参数法对机械臂进行运动建模,利用正逆运动学分析确定了机械臂控制方案。测试结果表明,识别算法识别成功率达到100%,定位算法测量坐标与实际坐标之间的相对误差小于5%,整体装配成功率达到96.7%,最终达到了基于单目视觉装配机器人研究的应用目标。     

基于TwinCAT Vision的自动插磁视觉定位系统设计

为解决传统的视觉系统与组装流水线的流程控制分属于两套不同系统的问题，在通过串口或TCP/IP进行通信时易导致停机、停线、减慢生产节拍等问题，利用TwinCAT Vision机器视觉模块设计了一套流水线上的转子视觉定位系统，系统的图像处理部分被添加到整合PLC(programmable logic controller)运动控制的通用控制平台TwinCAT上，实现与整个转子装配流水线中PLC运动控制模块的无缝连接。视觉定位系统通过TwinCAT Vision采集流水线操作台上的转子图像，传递到实时内核模式下的PLC机器视觉与工艺流程控制系统中。研究表明，与传统机器视觉方案相比，该视觉定位系统减少了通信环节，提高了系统稳定性，节省时间约26.2 ms,效率提高96.3%左右，有效缩短了检测环节的用时。     

基于预设性能函数的机械臂快速无超调拟人运动控制算法

为保证机械臂在与人互动过程中的安全性,实现无超调的快速响应,文中对传统PID控制进行改进,引入预设性能控制,提出了一种机械臂快速无超调拟人运动控制算法.该算法以PID控制为基础,利用预设性能控制令控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件,同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内,从而实现对系统稳态及动态性能(包括超调量和收敛速度等)的控制.空间三关节机械臂的仿真分析表明,所提出的预设性能PID控制与传统PID控制相比,具有响应快、无超调等优点,比较适合机械臂的拟人运动控制.文中最后通过四自由度Dobot机械臂的样机实验分析验证了所提算法的有效性.     

LED生产设备molding机控制平台设计

针对LED生产设备的运动控制精度高、可操作性高的要求,设计了一套图像采集和运动控制平台。本文重点介绍了平台的硬件结构设计和软件框架设计。系统以Qt类库和运动控制卡、嵌入式工业相机为软硬件基础,通过2D绘图、DXF文件解析,图像采集构建了模具显示平台,采用模具图像平移旋转编程,转换为运动控制轨迹,实现了对LED封装设备的控制平台构建。     

一种基于A*算法的空间多自由度机械臂路径规划方法

针对机械臂在运动过程中可能会与工作环境中的障碍物发生碰撞的问题,文章提出了一种基于A*算法的机器人避障路径规划算法。在给定的避障环境下运用A*算法搜索一条给定的自起点到终点的最优避障路径,考虑到机械臂在运动过程中的稳定性,采用二次B样条曲线对该路径进行平滑优化;根据标准的D-H法对机械臂进行建模,建立机械臂的运动学方程,并求取一组能够最优实现避障路径的运动学逆解;检测机械臂本体与障碍物是否发生碰撞,若发生碰撞,结合机器人逆解的多解性,重新选择最优的一组可行解。通过软件Solidworks建立虚拟样机导入ADAMS软件进行仿真实验,最终验证了基于A*算法的空间多自由度机械臂避障路径规划的有效性和可行性。     

一种基于圆特征的单目视觉位姿测量算法的改进

文章改进了针对圆特征的单目视觉测量算法,加入激光测距仪信息,解决了2组解的判定问题;当空间圆半径未知时,基于一幅图像就可以测量出圆的全部位姿信息,与原算法需要控制相机运动,拍摄2幅图像计算相比,更加方便和快捷;建立了具体的计算模型,进行了数值仿真,仿真实验结果表明,改进算法是有效的,可以用于机器人定位、空间交会对接和捕获等方面.