基于机器视觉的Delta机器人动态抓取系统关键技术的研究

发布时间：2023-04-04 20:44

　　作为智能制造的核心载体,工业机器人被越来越多的应用于各种具有高度重复性的流程型生产线上。为进一步提高机器人的灵活性与自动化程度,使机器人能应用于更多的实验场景,基于机器视觉的工业机器人动态抓取系统成为领域内研究热点之一。本文通过结合食品内包装领域机器人动态目标抓取作业的需求,以机器视觉和Delta机器人现有技术为基础,对基于机器视觉的Delta机器人动态抓取过程中的关键技术进行了研究,主要工作内容如下:(1)首先根据课题的需求对整个机器人动态抓取系统的组成和结构进行了分析研究,完成了对视觉系统中的硬件选型。通过对新型的柔触夹爪进行优劣势分析,探讨了其能够适用的工作场景,并设计了相应的控制方案。(2)对视觉系统进行了相机的标定,分析了各个坐标系之间的转换关系,并运用Matlab仿真求出了相机的参数。然后对图像处理的相关技术进行了原理分析,并通过实验比较了现有的图像预处理相关方法的实际效果。最后采用基于模板匹配的方法对工件实现识别定位。通过对目标物体进行模型建立,采用相似性度量的方法将模板与图像中所有物体进行对比,实现目标物体的识别。(3)实现对动态目标的跟踪抓取。首先对传送带进行了标定,...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 Delta并联机器人
        1.2.2 机器视觉国内外研究现状
    1.3 研究内容和论文组织结构
        1.3.1 研究目标与内容
        1.3.2 论文组织结构
    1.4 本章小结
第二章 Delta机器人系统方案设计与实现
    2.1 Delta并联机器人系统组成与实现
    2.2 Delta机器人视觉系统组成与实现
        2.2.1 光源的选择及实验
        2.2.2 相机的选择及依据
        2.2.3 镜头的选择及依据
    2.3 Delta机器人末端夹具选择及其控制
        2.3.1 末端夹具的选择及其依据
        2.3.2 末端夹具的控制
    2.4 本章小结
第三章 Delta机器人视觉控制关键技术
    3.1 视觉系统的标定
        3.1.1 摄像机成像模型
        3.1.2 坐标系的转换
        3.1.3 图像畸变
        3.1.4 相机标定方法和实验
    3.2 目标物体的识别
        3.2.1 图像处理
        3.2.2 基于模板匹配的工件识别和定位
    3.3 本章小结
第四章 Delta机器人动态目标的跟踪抓取
    4.1 目标物体动态位置的获取及机器人抓取位置的计算
        4.1.1 传送带标定
        4.1.2 目标物体动态位置计算
        4.1.3 机器人抓取位置的计算
    4.2 机器人位置反馈对抓取速率的影响
    4.3 目标物体抓取顺序优化算法
        4.3.1 目标物体去重
        4.3.2 目标物体抓取顺序优化
    4.4 本章小结
第五章 实验结果与分析评估
    5.1 末端夹具实验验证及控制系统软件设计
    5.2 机器人动态抓取实验分析
        5.2.1 顺序优化实验
        5.2.2 机器人抓取实验
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    全文总结
    工作展望
参考文献
攻读学位期间学术成果
致谢



本文编号：3782014