基于机器视觉的机械抓手分拣与库管理系统设计
发布时间：2022-01-10 21:00
物品在入库前进行分拣和归类是一种高强度、高重复性的工作,目前大都由机器人完成。为了提高机器人分拣的智能化程度,给机器人加装视觉系统是一个很好的选择。根据分拣机器人的视觉系统处理的图像信息的特征,设计物品仓库的管理系统,能够达到提高物品的分拣效率和进一步提高仓库自动化管理程度的目的。本文描述了将机器人视觉分拣系统与仓库管理系统相结合的一体化操作设计方案。其硬件控制系统结构采用上下位机的形式。上位机主要完成图像采集与处理、仓库自动化管理及分拣机器人的运动坐标产生,并通过以太网将坐标数据发给下位机。下位机主要作为伺服控制器接收上位机数据,产生运动控制指令送给驱动器驱动机器人完成相应的动作。在上位机利用Halcon软件设计了视觉分拣机器人的图像处理系统,能够识别物品的颜色、形状和面积的大小,确定物品的具体位置坐标。利用SQLserver建立数据库,利用QT设计操作界面能够完成货物的出入库管理、库存管理、分库管理、产品管理以及对PLC的通讯五大操作功能,利用VS2017设计客户端通讯软件,并将以上各开发工具设计的程序集成便于统一操作。最后利用Step7设计下位机PLC服务端通讯和运动控制程序完成...
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
016年全球视觉机器人行业区域格局Figure1.2GlobalVisualRobotIndustryRegionalPattern2016
中国石油大学（北京）硕士专业学位论文-8-图1.3FlexPicker机器人Figure1.3FlexPickerRobot表1.6FlexPicker参数表Table1.6FlexPickerparametertable名称作业节拍（ppm）负载（Kg）作业直径（mm）FlexPicker20081600Arkrobots是印度iFutureSystems的一个子品牌，该设备利用视觉感知、导航原件结合机械手用于搬运集装箱。工作参数如表1.7所示。表1.7Arkrobots参数表Table1.7Arkrobotsparametertable名称货箱负载（Kg）作业直径（mm）Arkrobots61401600Arkrobots52501600Arkrobots45001600Fetch的分拣机器人只需1小时便可充到90%的电量，100%的电量情况下，机器人可以连续工作9个小时。为了安全考虑当有不正常操作，或者机器出现故障时，该机器会第一时间停止工作并发出警报提醒管理人员，Fetch工作参数如表1.8所示。
第1章绪论-9-表1.8Fetch工作参数表Table1.8Fetchworkingparametertable名称重量（Kg）负载（Kg）高度（mm）工作续航时间（h）货架重量（Kg）Freight500400500kg355980Freight15004701500kg355980图1.4Freight机器人Figure1.4FreightRobot（2）国内技术发展应用现状2017年我国在视觉分拣设备上的投入将近56亿元，同比增长28%，而且按照增长的变化率来看增长率在每年升高，按照2017年的基数和市场规律来推算，到2022年将达到200亿元[30]。2017年视觉分拣设备投资规模如表1.9所示，2018-2022年视觉分拣设备投资规模测算如图1.5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的零散多目标分拣系统研究[J]. 嵇登臣,王怡. 工业控制计算机. 2018(12)
[2]基于机器视觉的传送带分拣技术研究[J]. 方雨,李大寨,林闯. 机械工程与自动化. 2018(06)
[3]基于NI机器视觉的产品识别与分拣系统[J]. 刘超,陈捷,洪荣晶,秦钟伟. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[4]基于机器视觉的三维直角坐标机器人系统设计[J]. 苏彩红,朱定文,刘运通,刘云鹏,刘嘉文. 佛山科学技术学院学报(自然科学版). 2018(06)
[5]机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的研究[J]. 耿立明,王迪,杨威. 电子制作. 2018(20)
[6]基于机器视觉的苹果缺陷识别自动分拣包装系统[J]. 蔡明军,聂高乾,周辉,丁莉芬. 自动化应用. 2018(08)
[7]基于机器视觉与PLC对鸡蛋自动分拣系统分析[J]. 张震,何文雪. 工业控制计算机. 2018(03)
[8]基于机器视觉的自动分拣系统设计研究综述[J]. 肖仁,吴定会,欧阳洪才. 智慧工厂. 2017 (09)
[9]仓库控制系统在电力仓储智能化中的应用[J]. 江辰,洪芳华,钱浓林,肖锋,董凤娜. 经营与管理. 2017(07)
[10]浅析汽车零配件企业的零库存管理实现[J]. 付万成. 综合运输. 2017(05)
硕士论文
[1]基于工业机器人的多工件视觉识别与分拣[D]. 张翔.北京化工大学 2018
[2]基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究[D]. 张力超.石河子大学 2018
[3]基于机器视觉的快递单地址自动识别研究[D]. 朱贺.长春理工大学 2018
[4]基于带视觉识别的机械臂的快递企业分拣系统设计[D]. 徐炜东.北京印刷学院 2018
[5]基于机器视觉的双臂机器人智能分拣系统关键技术研究[D]. 唐旭.哈尔滨工业大学 2017
[6]基于机器视觉的物料分拣工业机器人关键技术研究[D]. 陈恳.深圳大学 2017
[7]基于视觉伺服的机械臂分拣系统研究[D]. 杨柳.西安建筑科技大学 2017
[8]W公司的半自动化仓库实施研究[D]. 田萌.华东理工大学 2017
[9]某自动化立体仓库管理信息系统的研究开发[D]. 姚贝贝.中北大学 2016
[10]基于智能对象的仓库作业管理关键技术研究与实现[D]. 王海涛.重庆大学 2016
本文编号：3581398
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
016年全球视觉机器人行业区域格局Figure1.2GlobalVisualRobotIndustryRegionalPattern2016
中国石油大学（北京）硕士专业学位论文-8-图1.3FlexPicker机器人Figure1.3FlexPickerRobot表1.6FlexPicker参数表Table1.6FlexPickerparametertable名称作业节拍（ppm）负载（Kg）作业直径（mm）FlexPicker20081600Arkrobots是印度iFutureSystems的一个子品牌，该设备利用视觉感知、导航原件结合机械手用于搬运集装箱。工作参数如表1.7所示。表1.7Arkrobots参数表Table1.7Arkrobotsparametertable名称货箱负载（Kg）作业直径（mm）Arkrobots61401600Arkrobots52501600Arkrobots45001600Fetch的分拣机器人只需1小时便可充到90%的电量，100%的电量情况下，机器人可以连续工作9个小时。为了安全考虑当有不正常操作，或者机器出现故障时，该机器会第一时间停止工作并发出警报提醒管理人员，Fetch工作参数如表1.8所示。
第1章绪论-9-表1.8Fetch工作参数表Table1.8Fetchworkingparametertable名称重量（Kg）负载（Kg）高度（mm）工作续航时间（h）货架重量（Kg）Freight500400500kg355980Freight15004701500kg355980图1.4Freight机器人Figure1.4FreightRobot（2）国内技术发展应用现状2017年我国在视觉分拣设备上的投入将近56亿元，同比增长28%，而且按照增长的变化率来看增长率在每年升高，按照2017年的基数和市场规律来推算，到2022年将达到200亿元[30]。2017年视觉分拣设备投资规模如表1.9所示，2018-2022年视觉分拣设备投资规模测算如图1.5所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的零散多目标分拣系统研究[J]. 嵇登臣,王怡. 工业控制计算机. 2018(12)
[2]基于机器视觉的传送带分拣技术研究[J]. 方雨,李大寨,林闯. 机械工程与自动化. 2018(06)
[3]基于NI机器视觉的产品识别与分拣系统[J]. 刘超,陈捷,洪荣晶,秦钟伟. 组合机床与自动化加工技术. 2018(11)
[4]基于机器视觉的三维直角坐标机器人系统设计[J]. 苏彩红,朱定文,刘运通,刘云鹏,刘嘉文. 佛山科学技术学院学报(自然科学版). 2018(06)
[5]机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的研究[J]. 耿立明,王迪,杨威. 电子制作. 2018(20)
[6]基于机器视觉的苹果缺陷识别自动分拣包装系统[J]. 蔡明军,聂高乾,周辉,丁莉芬. 自动化应用. 2018(08)
[7]基于机器视觉与PLC对鸡蛋自动分拣系统分析[J]. 张震,何文雪. 工业控制计算机. 2018(03)
[8]基于机器视觉的自动分拣系统设计研究综述[J]. 肖仁,吴定会,欧阳洪才. 智慧工厂. 2017 (09)
[9]仓库控制系统在电力仓储智能化中的应用[J]. 江辰,洪芳华,钱浓林,肖锋,董凤娜. 经营与管理. 2017(07)
[10]浅析汽车零配件企业的零库存管理实现[J]. 付万成. 综合运输. 2017(05)
硕士论文
[1]基于工业机器人的多工件视觉识别与分拣[D]. 张翔.北京化工大学 2018
[2]基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究[D]. 张力超.石河子大学 2018
[3]基于机器视觉的快递单地址自动识别研究[D]. 朱贺.长春理工大学 2018
[4]基于带视觉识别的机械臂的快递企业分拣系统设计[D]. 徐炜东.北京印刷学院 2018
[5]基于机器视觉的双臂机器人智能分拣系统关键技术研究[D]. 唐旭.哈尔滨工业大学 2017
[6]基于机器视觉的物料分拣工业机器人关键技术研究[D]. 陈恳.深圳大学 2017
[7]基于视觉伺服的机械臂分拣系统研究[D]. 杨柳.西安建筑科技大学 2017
[8]W公司的半自动化仓库实施研究[D]. 田萌.华东理工大学 2017
[9]某自动化立体仓库管理信息系统的研究开发[D]. 姚贝贝.中北大学 2016
[10]基于智能对象的仓库作业管理关键技术研究与实现[D]. 王海涛.重庆大学 2016
本文编号：3581398
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3581398.html
最近更新
教材专著
