基于機器視覺的移動工件抓取和裝配的研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)、數(shù)字圖像處理的迅速發(fā)展，機器視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于汽車及汽車零部件制造業(yè)、機械加工行業(yè)等諸多領(lǐng)域中。目前傳統(tǒng)的工業(yè)機器人必須通過逐點示教才能完成生產(chǎn)線上的物料搬運、裝配，但是工業(yè)現(xiàn)場工件往往任意擺放，致使工業(yè)機器人無法完成操作任務(wù)。針對上述問題，本文引入機器視覺技術(shù)，對工業(yè)生產(chǎn)線上的工件自動裝配問題進行了研究，主要研究工作如下：
　　（1）為了解決工業(yè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品自動裝配的問題，根據(jù)技術(shù)指標(biāo)，完成了方案的總體設(shè)計，同時

2、介紹了整個機器視覺系統(tǒng)的工作原理；
　　（2）確定單目視覺標(biāo)定方案，并且通過OpenCV完成攝像機的內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，通過標(biāo)定結(jié)果矯正圖像畸變。為了進一步得到圖像像素尺寸和實際物理尺寸之間的精確關(guān)系，在像素級角點基礎(chǔ)上進行內(nèi)插實現(xiàn)亞像素級角點檢測；
　?。?）對工件圖像進行定位處理，提出了一種基于曲線擬合的質(zhì)心定位與偏轉(zhuǎn)角度定位算法。由于本測試系統(tǒng)為動態(tài)抓取，工件運動模糊的現(xiàn)象比較嚴(yán)重，針對這一情況，引入維納濾波器對圖像進行復(fù)原

3、，為了解決復(fù)原圖像中的振鈴現(xiàn)象，引入Limetal提出的最優(yōu)窗法，該處理結(jié)果使復(fù)原圖像邊緣清晰可見同時避免了振鈴效應(yīng)；
　?。?）在Visual Studio2008搭載OpenCV2.4.4軟件環(huán)境下，將測試系統(tǒng)分為參數(shù)設(shè)置模塊、圖像采集與處理模塊、運動控制模塊、通信模塊4個部分，并對每個功能模塊進行闡述；同時由于測試軟件是多任務(wù)的，采用多線程控制技術(shù)來實現(xiàn)；
　?。?）抓取裝配實驗中，為了探究光照強度、電機運行速度對裝配