柔性上料机与视觉辅助抓取系统的开发

发布时间：2017-09-11 05:30

  本文关键词：柔性上料机与视觉辅助抓取系统的开发

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【摘要】：目前在各个行业均有视觉系统的身影,大都用于检测与识别,而随着柔性上料机的快速发展,基于柔性上料机的机器人视觉辅助抓取系统也如雨后春笋般出现。但现有柔性上料机占地面积过大,难以应用到目前主流的长条形生产线中,实现柔性上料机及视觉辅助抓取系统的小型化与柔性化是一种经济有效的解决方案。该系统的技术指标主要包括以下四点：在生产线中空间占用率小；满足不同型号料件的上料需求；在上料机提供的料件中识别出能够满足抓取条件的料件；在抓取系统失效时能对系统进行有效的误差修正和补偿。针对上述技术指标,本论文主要进行的研究工作如下：1) 结合ABB公司瑞典研发中心提出的上料机概念模型,根据模块化的设计原则,实现了柔性上料机的模块化设计,完成了相应的气路、电路、逻辑控制的设计以及安全模块改进。最终完成了小型柔性上料机的设计、制造以及原型样机的调试及测试工作,该方案已被ABB公司采纳并作为产品发布。2) 结合视觉系统以及机器人系统,以机器人系统为控制核心,完成了整个视觉辅助抓取系统的搭建并完成了通讯调试。3) 在现有视觉系统软件的基础上进行了二次开发,搭建了料件自动识别定位系统,完成了相机坐标系与机器人坐标系的标定、乐高积木的识别与坐标转换以及最终的坐标传递与读取。4) 对抓取系统进行了误差分析,包括标定误差、旋转中心误差以及实际移动误差等,提出了基于相似三角形的旋转中心误差补偿算法,进行了补偿算法的敏感度分析,得到了影响补偿算法精度的主要因素,最终解决了因旋转中心误差过大导致的抓取失败率高的问题。该算法已在上海ABB工程有限公司所生产的柔性抓取工作站的实际调试过程中得到应用。5) 最终本论文完成了整套柔性上料机与视觉辅助抓取系统的开发,包括柔性上料机的研制、视觉系统的硬件选取和软件设计以及整套系统的调试,实现了对目标料件的自动识别与抓取操作。同时还对视觉抓取系统的识别率以及抓取成功率进行了初步测试,均达到了预期目标。
【关键词】：柔性上料机 工业机器人 视觉系统 抓取系统 误差分析
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB49
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 1. 绪论13-23
• 1.1 项目背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-22
• 1.2.1 上料机14-19
• 1.2.2 视觉系统19-21
• 1.2.3 工业机器人21-22
• 1.3 研究内容22-23
• 2. 视觉辅助抓取系统总体方案设计23-34
• 2.1 柔性上料机整体设计24-28
• 2.1.1 各部分动力装置选择25-27
• 2.1.2 摩擦副的选择27-28
• 2.2 视觉系统整体设计28-32
• 2.2.1 光源的选取28-30
• 2.2.2 镜头的选取30-31
• 2.2.3 相机的选取31-32
• 2.3 工业机器人选型32-33
• 2.4 本章小结33-34
• 3. 柔性上料机设计34-55
• 3.1 机械结构设计34-39
• 3.1.1 提升单元结构设计35-36
• 3.1.2 推料单元结构设计36-37
• 3.1.3 拾料单元结构设计37-38
• 3.1.4 储卸料单元结构设计38-39
• 3.1.5 机壳结构设计39
• 3.2 气路结构设计39-46
• 3.2.1 提升单元气路设计40-42
• 3.2.2 推料单元气路设计42-43
• 3.2.3 拾料单元气路设计43-44
• 3.2.4 储卸料单元气路设计44-46
• 3.3 电路及控制回路设计46-51
• 3.3.1 电路设计46-47
• 3.3.2 控制系统设计47-51
• 3.4 系统安全性改进51-54
• 3.4.1 安全性分析51
• 3.4.2 安全模块逻辑设计51-52
• 3.4.3 安全模块机械结构设计52-54
• 3.5 本章小结54-55
• 4. 视觉辅助抓取系统的搭建与测试55-81
• 4.1 机器视觉抓取系统的搭建56-58
• 4.1.1 机器视觉抓取系统的组成56
• 4.1.2 视觉抓取系统整体通讯调试56-58
• 4.2 机器视觉技术简介58-63
• 4.2.1 机器视觉系统图像处理及算法研究58-60
• 4.2.2 相机标定技术简介60-63
• 4.3 视觉系统的软件实现63-79
• 4.3.1 坐标系标定63-68
• 4.3.2 图像识别处理68-79
• 4.4 视觉辅助抓取系统的测试79-80
• 4.5 本章小结80-81
• 5. 视觉系统精度分析及优化81-94
• 5.1 视觉系统精度分析81-89
• 5.1.1 标定误差分析82-86
• 5.1.2 旋转中心误差分析86-88
• 5.1.3 实际移动误差分析88-89
• 5.2 视觉系统标定方法优化89-93
• 5.2.1 旋转中心误差修正算法89-91
• 5.2.2 修正算法误差分析91-93
• 5.3 误差修正算法的应用与测试93
• 5.4 本章小结93-94
• 6. 总结与展望94-96
• 6.1 总结94-95
• 6.2 展望95-96
• 7. 致谢96-97
• 参考文献97-99

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