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文檔簡介
1、為了滿足制造業(yè)轉型升級發(fā)展的需求,集成了視覺系統(tǒng)的智能工業(yè)機器人在現(xiàn)代化工廠中被越來越多地使用。為了適應柔性制造中快速部署生產的發(fā)展特點,并滿足精確識別定位物體的作業(yè)需求,本文對工業(yè)機器人的手眼標定和物體識別定位問題進行了探索和研究。本文的研究內容和成果主要包括以下幾個方面:
1.設計并實現(xiàn)了一種在線自動化的手眼標定系統(tǒng)。該系統(tǒng)在執(zhí)行標定算法的同時,可以自動的采集標定數(shù)據(jù),基于攝像機成像模型的標定板運動空間規(guī)劃保證了在采集數(shù)據(jù)
2、時標定板出現(xiàn)在攝像機視野范圍內,使系統(tǒng)獲取有效的標定數(shù)據(jù)。手眼標定算法采用線性化算法,保證了在線計算的實時性。同時,設計了有效的系統(tǒng)流程控制標定的開始和結束,保證采集到充足的標定數(shù)據(jù),以消除觀測誤差的影響。實驗證明,本文設計的自動化標定方法可以得到收斂的標定結果,且整個標定過程僅耗時15min。
2.提出并實現(xiàn)了基于最小化重投影誤差的手眼標定優(yōu)化算法。該算法將攝像機成像模型和機器人手眼模型作為一個整體進行建模,采用圖像中的棋盤
3、格角點的像坐標作為直接觀測數(shù)據(jù),在像素空間對模型參數(shù)進行優(yōu)化,將手眼變換矩陣的估計誤差轉換為棋盤格角點的重投影誤差,以最小化重投影誤差作為優(yōu)化目標。同時為了求解含有兩部分未知數(shù)的優(yōu)化問題,采用了迭代優(yōu)化方法。實驗證明,該算法可以實現(xiàn)0.873mm的相對標定精度。
3.面向工業(yè)應用設計并實現(xiàn)了一種采用ORB(Oriented FAST and RotatedBRIEF)特征的物體識別算法和基于物體局部形狀特征的物體定位算法。物體
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