視覺抓取機器人系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著圖像處理技術(shù)和機器視覺技術(shù)的發(fā)展，視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，例如，產(chǎn)品包裝、無損檢測、自動化裝配等一些大型的生產(chǎn)線上的應(yīng)用，不僅提高了生產(chǎn)效率，而且節(jié)省了時間和成本，這對工業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)的發(fā)展具有非常重要的意義。但是，視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的實際應(yīng)用是還存在很多問題，如生產(chǎn)環(huán)境不好抗干擾性差、適應(yīng)性不高等，這些都需要不斷的提高視覺識別的精度和效率來得以有效的解決。
　　本文針對工業(yè)機器人的視覺技術(shù)應(yīng)用進行了研究，設(shè)

2、計了基于視覺技術(shù)的工業(yè)機器人抓取平臺，系統(tǒng)以新松公司RH6工業(yè)機器人為本體，搭載工業(yè)相機并設(shè)計了相應(yīng)的圖像處理程序，實現(xiàn)了對工件托盤內(nèi)的工件進行識別、抓取的功能，并提高識別精度和程序運行時間。
　　本文首先對系統(tǒng)進行了整體的分析和設(shè)計，基于Linux系統(tǒng)搭建了相關(guān)設(shè)備間的通訊聯(lián)系，將PC機作為服務(wù)器端，機器人控制器作為客戶端。接下來，對工業(yè)相機的標定準確性進行了研究，編寫了基于OpenCV庫的標定程序，通過與Matlab標定工具箱

3、標定結(jié)果進行對比，并在實際實驗中對本文標定程序的有效可行性進行了測試。最后，對不同形狀的工件進行了分類檢測，提出了一種快速檢測工件質(zhì)心的方法，將多目標圖像分解成目標塊，采用霍夫變換方法檢測類圓形工件，采用角點特征結(jié)合矩特征的方法檢測有棱角物體，并用C語言進行了編程實現(xiàn)。
　　根據(jù)上述研究，進行了視覺機器人系統(tǒng)了實際搭建，并經(jīng)過了實際條件測試，證明了本文的設(shè)計方法是可行的，并且根據(jù)本文提出的方法，提高了工件的識別精度和程序的計算速度