基于物联网的工业机器人视觉装配系统研究与实现

发布时间：2017-10-01 22:06

  本文关键词：基于物联网的工业机器人视觉装配系统研究与实现

  更多相关文章： 工业机器人 机器人视觉 视觉注意机制 BP神经网络 物联网

【摘要】：随着我国改革开放和经济建设的发展,数十年来高速的经济发展已经将中国的人口红利消磨殆尽。用工业机器人来取代简单动作劳动力现在被认为是最为合适的一条出路,因为工业机器人可以24小时不停地工作,不需要职工福利、太多自身保障、不存在工伤、社会保险问题;工业机器人比人更适应于恶劣、有害、职业病的工作环境。因此,研究工业机器人装配系统,使其能更好地完成各种生产任务,以适应各类劳动密集型企业的发展壮大和转型升级,这不仅是能提高企业的生产效率,降低企业的工伤事故,减少企业成本负担,而且这对于促进我国社会发展和经济建设也有着重大的现实意义。目前,在国内外工业生产过程中,大量应用了传统的示教再现型工业机器人装配系统和技术。然而这种系统和显然不适合当前产品种类快速更新的时代,因为产品种类的变化要求重新配置整个流水生产线的所有相关设备,而传统的示教再现型工业机器人装配系统和技术会造成资源的极大浪费。因此,目前的工业机器人装配系统和技术需要有更强的环境感知、数据处理能力,只有这样的工业机器人装配系统和技术才能在繁重的生产工作中,将人类真正的解放出来。视觉系统作为人类感知世界、获取知识的主要信息来源,为本文指明了实现工业机器人装配系统和技术的研究方向。本文对工业机器人视觉系统的研究主要是基于传统双目立体视觉系统展开,对零部件识别算法,以及系统搭建的关键步骤——摄像机标定和立体匹配进行研究。引入视觉选择性注意机制,模拟人类视觉系统快速处理关键信息的过程,提出并实现了一种基于HC(Histogram-based Contrast)显著算法模型与BP(Back Propagation)神经网络的零部件识别模型。同时,通过分析各类立体匹配算法,结合特征匹配的鲁棒性和区域匹配的致密性,提出了基于视觉显著特征与区域融合的匹配算法,提高了成功匹配目标的效率。此外,就像人类通过互联网获取数据那样,工业机器人装配系统也需要“上物联网”,物联网(Io T,Internet of Things)平台的搭建可以使工业机器人装配系统实时地获取生产数据。本文研究的物联网平台主要使用RFID(Radio Frequency Identification)技术获取零部件实时分布信息,通过嵌入式系统搭建移动通信网关接入互联网,从而实现客户需求、零部件信息与工业机器人装配系统的互联。信息管理中心是数据处理的核心,根据整合、处理各类信息分配装配任务,能够合理进行生产资源分配。本文最后通过实验证明了基于物联网的工业机器人视觉装配系统在LED灯产品装配上的可行性和有效性。
【关键词】：工业机器人 机器人视觉 视觉注意机制 BP神经网络 物联网
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.44;TN929.5;TP242
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 引言12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 国外现状分析13-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.3 研究意义与创新点17-18
• 1.4 研究内容与章节安排18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第二章 工业机器人运动学分析20-31
• 2.1 机器人运动学基础20-27
• 2.1.1 坐标系描述20-21
• 2.1.2 坐标系映射21-22
• 2.1.3 坐标系定义22-23
• 2.1.4 连杆与关节23-24
• 2.1.5 D-H (Denavit-Hartenberg)参数24-27
• 2.2 工业机器人RBT-6T的运动学分析27-30
• 2.2.1 RBT-6T正向运动学方程27-28
• 2.2.2 RBT-6T逆向运动学方程28-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 物联网平台设计与实现31-40
• 3.1 物联网概述31-32
• 3.2 RFID技术32-34
• 3.3 嵌入式系统通信网关34-37
• 3.3.1 网关硬件架构35-36
• 3.3.2 各模块功能描述36-37
• 3.4 信息管理中心37-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 视觉选择性注意机制研究40-52
• 4.1 视觉注意机制概述40-41
• 4.2 视觉注意机制的经典理论41-45
• 4.2.1 特征整合理论（Feature Integrated Theory）41-43
• 4.2.2 引导搜索理论（Guided Search Theory）43-44
• 4.2.3 整合竞争理论（Integrated Competition Theory）44-45
• 4.3 视觉注意机制模型45-49
• 4.3.1 基于空间的注意机制模型45-48
• 4.3.2 基于目标的注意机制模型48-49
• 4.4 视觉注意与零部件识别49-51
• 4.4.1 零部件识别模块设计49-50
• 4.4.2 模块实现50-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 工业机器人视觉系统设计与实现52-63
• 5.1 视觉系统架构52
• 5.2 双目立体视觉系统52-61
• 5.2.1 立体视觉模型与计算53-55
• 5.2.2 系统设计关键步骤55-61
• 5.3 转换矩阵求解61-62
• 5.4 本章小结62-63
• 第六章 实验及其结果分析63-70
• 6.1 实验 1：物联网通信实验63-64
• 6.1.1 实验过程63-64
• 6.1.2 实验结果分析64
• 6.2 实验 2：零部件区域提取与识别实验64-67
• 6.2.1 实验过程64-66
• 6.2.2 实验结果分析66-67
• 6.3 实验 3：视觉系统定位精度实验67-69
• 6.3.1 实验过程67-69
• 6.3.2 实验结果分析69
• 6.4 本章小结69-70
• 总结与展望70-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果75-76
• 致谢76-77
• 附件77

【参考文献】

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本文编号：955902