基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)研究.pdf

1、工件分揀是工業(yè)生產(chǎn)中非常重要的組成環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)生產(chǎn)線上，工件分揀由人工完成，不僅分揀效率低下，而且有可能影響產(chǎn)品的質(zhì)量或危害工人的生命健康，因此亟需實現(xiàn)工件分揀的自動化。作為自動化機(jī)械典型代表的工業(yè)機(jī)器人能夠節(jié)約大量勞動成本，且大幅提高工件分揀效率，從而提高產(chǎn)品的市場競爭力，已在工業(yè)生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用。
　　為增加分揀系統(tǒng)的適應(yīng)性，提高分揀效率及分揀精度，本文設(shè)計了一種基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)，主要工作包括視覺系統(tǒng)建模及標(biāo)定

2、、圖像畸變校正、圖像預(yù)處理、圖像識別及路徑優(yōu)化等內(nèi)容。建立了視覺系統(tǒng)的線性模型和基于徑向畸變的非線性模型，并針對兩種模型設(shè)計了基于二維靶標(biāo)的標(biāo)定方法，從而建立了圖像像素與三維世界場景點的對應(yīng)關(guān)系。為了增加識別準(zhǔn)確度，采用雙線性插值法對采集到的圖像進(jìn)行了圖像畸變校正，然后對圖像預(yù)處理，包括灰度變換、二值變換、形態(tài)學(xué)及多目標(biāo)分塊處理四個環(huán)節(jié)，以盡量消除圖像中的無關(guān)信息，保留有效信息。為了獲取圓形、三角形及五角星形工件的形狀、位姿及顏色信息，

3、本文首先采用邊緣曲線等價方法完成形狀識別，然后運用多目標(biāo)質(zhì)心快速計算方法獲取工件的幾何中心，最后采用Harris角點檢測算法檢測出工件的角點，并篩選出工件外接矩形上的角點用于計算工件的旋轉(zhuǎn)角度。采用基于抽屜原理的分枝定界算法對機(jī)器人的分揀路徑進(jìn)行了優(yōu)化，實現(xiàn)了最快分揀。最后，在基于機(jī)器視覺的Tripod三軸并聯(lián)機(jī)器人分揀系統(tǒng)實驗平臺上對本文所設(shè)計系統(tǒng)進(jìn)行了調(diào)試與驗證，并設(shè)計了自動分揀系統(tǒng)的控制界面，以提高系統(tǒng)的可操作性和實用性。