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时间:2019-03-17
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1、硕士学位论文基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计DESIGNOFINDUSTRIALROBOTSORTINGSYSTEMBASEDONMACHINEVISION何泽强哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:TP391学校代码:10213国际图书分类号:004.93密级:公开工程硕士学位论文基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计硕士研究生:何泽强导师:马家辰教授申请学位:工程硕士学科:控制工程所在单位:信息与电气工程学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391U.D.C:004.93Dissertationf
2、ortheMasterDegreeinEngineeringDESIGNOFINDUSTRIALROBOTSORTINGSYSTEMBASEDONMACHINEVISIONCandidate:HeZeqiangSupervisor:ProfessorMaJiachenAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlEngineeringAffiliation:SchoolofInformationandElectricalEngineeringDateofDefence:June,201
3、6Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着工业4.0时代的到来,机器人在工业智能化中发挥着越来越重要的作用。在机械零件分拣的生产线上会存在繁重的任务,如果用人工进行分拣,不但作业效率较低而且成本较大。把机器视觉技术应用到机器人上,实现自动分拣机械零件,是工业流水线智能化的趋势。利用机器视觉算法来识别和跟踪目标并且实现快速分拣作业具有重要的理论意义和实用价值。本文针对基于机器视觉的分拣机器人系统开展工作,进行理论研究和实验验证。分拣系统涉及到两个核心问题
4、,其一是基于机器视觉的图像识别和目标跟踪问题,其二是基于SCARA机器人的抓取分拣控制策略问题。待识别的目标是常见的机械零件,包括大小螺栓和螺帽。对智能分拣作业进行了总体方案的设计,详细说明了系统工作原理,通过实验对分拣系统的可行性进行验证。主要内容如下:首先,对视觉分拣系统的构成进行简单介绍,其中对重要的组成部分即机械手和控制器的各项指标进行说明;对图像采集系统的相机和镜头选取原则做了详细介绍。完成了实验平台的搭建并且给出摄像机标定的具体步骤以及摄像机标定的实验结果。其次,研究了传送带上机械工件的跟踪问题。分拣的前提是可以识别和跟踪目标,目标跟踪的方法很多,本
5、课题中采用的是基于CamShift目标跟踪算法。详细地介绍了该算法的基本原理和主要实现步骤,并且分析了该算法连续跟踪目标工件的基本过程,通过实验证实了跟踪的有效性。再次,研究了针对三种不同工件的识别方法。由于目标图像的识别是依据其某些特征进行的,本文以图像的矩特征作为识别的重要依据。针对某一工件多角度的图片进行特征提取并结合该工件的标号组成实验样本,依此训练BP神经网络。为了提高神经网络的识别准确率,引入Adaboost算法对单一神经网络构成的弱分类器进行性能提升。通过对实验数据分析,验证了改进的分类器可较准确的识别目标。最后,针对机械臂的控制策略问题进行研究。
6、首先利用D-H参数法对SCARA机器人进行建模,然后分析了机器人运动学的逆解问题,在此基础上,从最优控制角度分析了机械手分拣抓取点的位置和机械手转角之间的关系,得出选取最优抓取点的基本原则,最后利用视觉分拣平台完成分拣作业实验。关键词:目标工件识别;目标工件跟踪;最优分拣点;SCARA机器人-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWiththeadventoftheindustrialera4.0,therobotisplayinganincreasinglyimportantroleintheindustrialintelligence.There
7、willbeaheavytaskinwork-piecesortingproductionline.Ifmanuallysortingoperationsbeapplied,itwillbenotonlylowworkefficiencybutalsohighercosts.Itisanewtrendintheindustrialpipelinethatthemachinevisiontechnologybeappliedtoroboticsinordertoexecuteintelligentsortingtask.So,usingmachinevisiona
8、lgorithmtoid
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