基于機(jī)器視覺的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著“工業(yè)4.0”概念的提出，以智能制造為目標(biāo)的第四次工業(yè)革命席卷全球。在以工業(yè)機(jī)器人為基礎(chǔ)的自動化生產(chǎn)系統(tǒng)中，通過引入機(jī)器視覺提高生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化程度已經(jīng)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。本文對現(xiàn)代工業(yè)中工件分揀系統(tǒng)進(jìn)行研究，了解傳統(tǒng)工件分揀系統(tǒng)的弊端，分析當(dāng)下自動分揀系統(tǒng)的發(fā)展方向和研究焦點(diǎn)。重點(diǎn)研究機(jī)器視覺在分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用，并在深入學(xué)習(xí)視覺伺服、圖像處理、機(jī)械臂運(yùn)動學(xué)等關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，以實驗室SCORBOT-Er4u示教機(jī)械臂為基礎(chǔ)，擬構(gòu)建

2、了一個基于機(jī)器視覺的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)。在實現(xiàn)課題目標(biāo)的過程中，本文進(jìn)行了如下研究：
　　首先，對目前機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展做全面了解和學(xué)習(xí)，進(jìn)行綜述概要。在此基礎(chǔ)上，確立本文的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)—基于位置的伺服控制結(jié)構(gòu)；然后，研究相機(jī)標(biāo)定技術(shù)原理，對不同相機(jī)標(biāo)定方法進(jìn)行對比分析，并利用張正友標(biāo)定法對分揀系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。
　　圖像處理技術(shù)是機(jī)器視覺技術(shù)的核心。本文對圖像預(yù)處理方法進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，對高斯濾波器、均值濾波器、中值濾波器和自

3、適應(yīng)中值濾波器進(jìn)行對比試驗；在研究經(jīng)典圖像邊緣提取算子的基礎(chǔ)上，對Canny算子進(jìn)行改進(jìn)，應(yīng)用于工件邊緣提??；分析研究閾值分割和聚類分割，并提出基于改進(jìn)粒子群算法的快速FCM聚類分割法；研究圖像特征提取和識別算法，利用圖形幾何特征、SUSAN角點(diǎn)檢測算法和Hough算法完成工件識別、分類，并獲取工件相關(guān)位姿參數(shù)。
　　學(xué)習(xí)機(jī)械臂運(yùn)動學(xué)相關(guān)知識，利用D-H建模法對執(zhí)行分揀任務(wù)的SCORBOT-Er4u示教機(jī)械臂進(jìn)行建模，并利用Ope