基于机械臂的复杂曲面的视觉检测系统设计
发布时间：2021-05-09 06:14
随着工业4.0的提出,现代工业智能制造得到了快速的发展。机器视觉技术是近年来智能制造业中迅速发展的一项新技术,因其具有非接触式、高精度检测、较强的抗干扰能力被广泛应用在视觉引导定位、外观识别、缺陷检测等方向。工业机器人能够代替人工实现搬运、码垛、喷涂、焊接等重复性强、劳动强度大的作业,可以替代人工在有害、危险、高温等场合中工作,在工业自动化领域中得到广泛的应用。由于汽车轮毂结构复杂,为解决当前轮毂检测效率低,检测速度慢,工作量大等问题,本文基于发那科机器人对汽车轮毂表面进行视觉检测系统设计。通过将视觉系统和机器人系统相结合,将工业相机、镜头和光源安装在机器人的末端执行器上,通过视觉定位引导,改变机器人的位姿,来实现各种不同姿态的检测需求,从而实现轮毂这种多规格、复杂产品的检测应用。并针对多次重复测量时定位累计误差导致成像质量退化的问题,通过对轮毂图像的预处理找到了轮毂的气阀作为检测的初始位置,对机器人调节相应的位姿进行校正,进而进行后续的检测。本文首先对研究对象的检测要求进行了分析,根据相关的技术指标,完成了相机、镜头、光源的选型,结合工业机器人和PLC等外围设备进行了系统的搭建。其次...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 机器视觉概述
1.4 本系统主要研究内容
第2章 轮毂视觉检测系统设计
2.1 系统设计整体方案
2.2 视觉检测方案设计
2.3 系统硬件设计
2.3.1 工业相机
2.3.2 镜头
2.3.3 光源
2.3.4 PLC的使用
2.3.5 工业机器人
2.4 本章小结
第3章 图像预处理
3.1 数字图像处理技术
3.2 图像去噪
3.2.1 邻域平均法
3.2.2 中值滤波法
3.3 图像分割
3.3.1 阈值分割
3.3.2 边缘分割
3.3.3 区域分割
3.4 形态学处理
3.4.1 腐蚀和膨胀
3.4.2 开运算和闭运算
3.5 本章小结
第4章 图像特征分析
4.1 颜色特征描述
4.2 纹理特征描述
4.3 形状特征描述
4.3.1 边界特征描述
4.3.2 区域特征描述
4.4 等价椭圆法
4.5 定位补偿
4.6 本章小结
第5章 实验结果与分析
5.1 工具坐标系设定
5.2 实验结果与分析
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器人技术发展及其对经济和社会的影响研究[J]. 郝英好. 新型工业化. 2016(11)
[2]基于机器视觉的工业机器人工件定位[J]. 朱良,林浒,吴文江. 小型微型计算机系统. 2016(08)
[3]机器视觉系统中光源的选择[J]. 侯远韶. 洛阳师范学院学报. 2014(08)
[4]基于颜色矩的图像检索算法研究[J]. 张少博,全书海,石英,杨阳,李云路,程姝. 计算机工程. 2014(06)
[5]工业机器人在汽车生产行业的应用[J]. 姚翀. 硅谷. 2014(11)
[6]机器视觉中的光源照明设计[J]. 朱宝伟. 电子科技. 2013(03)
[7]上下料工业机器人结构设计及仿真研究[J]. 黄晨华,毛桂生. 机械设计与制造. 2013(03)
[8]工业机器人在冲压自动化生产线的应用[J]. 陈立新. 机械设计与制造. 2010(10)
[9]Hu不变矩的构造与推广[J]. 张伟,何金国. 计算机应用. 2010(09)
[10]汽车轮毂在线识别系统的研究[J]. 赵玉良,刘伟军,刘永贤,夏仁波. 机械设计与制造. 2007(10)
博士论文
[1]图像纹理特征表示方法研究与应用[D]. 温智婕.大连理工大学 2008
硕士论文
[1]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
[2]基于机器视觉的硅钢钢带表面缺陷自动检测识别研究[D]. 赵兰鹏.东华大学 2017
[3]基于机器视觉的FPC表面缺陷检测研究[D]. 於文欣.东华大学 2017
[4]基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计[D]. 韩卫.南京信息工程大学 2016
[5]轮毂在线识别系统的研究[D]. 麻金贺.燕山大学 2014
[6]基于X射线图像的汽车轮毂缺陷自动检测与识别技术研究[D]. 李高亮.中北大学 2013
[7]基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究[D]. 胡玉.湖南大学 2013
[8]基于机器视觉的边缘检测算法研究与应用[D]. 张少伟.上海交通大学 2013
[9]轮毂外形识别方法的研究与实现[D]. 郭春庭.燕山大学 2012
[10]基于机器视觉的汽车零件缺陷检测技术研究[D]. 厉晓飞.武汉理工大学 2012
本文编号：3176783
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 机器视觉概述
1.4 本系统主要研究内容
第2章 轮毂视觉检测系统设计
2.1 系统设计整体方案
2.2 视觉检测方案设计
2.3 系统硬件设计
2.3.1 工业相机
2.3.2 镜头
2.3.3 光源
2.3.4 PLC的使用
2.3.5 工业机器人
2.4 本章小结
第3章 图像预处理
3.1 数字图像处理技术
3.2 图像去噪
3.2.1 邻域平均法
3.2.2 中值滤波法
3.3 图像分割
3.3.1 阈值分割
3.3.2 边缘分割
3.3.3 区域分割
3.4 形态学处理
3.4.1 腐蚀和膨胀
3.4.2 开运算和闭运算
3.5 本章小结
第4章 图像特征分析
4.1 颜色特征描述
4.2 纹理特征描述
4.3 形状特征描述
4.3.1 边界特征描述
4.3.2 区域特征描述
4.4 等价椭圆法
4.5 定位补偿
4.6 本章小结
第5章 实验结果与分析
5.1 工具坐标系设定
5.2 实验结果与分析
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器人技术发展及其对经济和社会的影响研究[J]. 郝英好. 新型工业化. 2016(11)
[2]基于机器视觉的工业机器人工件定位[J]. 朱良,林浒,吴文江. 小型微型计算机系统. 2016(08)
[3]机器视觉系统中光源的选择[J]. 侯远韶. 洛阳师范学院学报. 2014(08)
[4]基于颜色矩的图像检索算法研究[J]. 张少博,全书海,石英,杨阳,李云路,程姝. 计算机工程. 2014(06)
[5]工业机器人在汽车生产行业的应用[J]. 姚翀. 硅谷. 2014(11)
[6]机器视觉中的光源照明设计[J]. 朱宝伟. 电子科技. 2013(03)
[7]上下料工业机器人结构设计及仿真研究[J]. 黄晨华,毛桂生. 机械设计与制造. 2013(03)
[8]工业机器人在冲压自动化生产线的应用[J]. 陈立新. 机械设计与制造. 2010(10)
[9]Hu不变矩的构造与推广[J]. 张伟,何金国. 计算机应用. 2010(09)
[10]汽车轮毂在线识别系统的研究[J]. 赵玉良,刘伟军,刘永贤,夏仁波. 机械设计与制造. 2007(10)
博士论文
[1]图像纹理特征表示方法研究与应用[D]. 温智婕.大连理工大学 2008
硕士论文
[1]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
[2]基于机器视觉的硅钢钢带表面缺陷自动检测识别研究[D]. 赵兰鹏.东华大学 2017
[3]基于机器视觉的FPC表面缺陷检测研究[D]. 於文欣.东华大学 2017
[4]基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计[D]. 韩卫.南京信息工程大学 2016
[5]轮毂在线识别系统的研究[D]. 麻金贺.燕山大学 2014
[6]基于X射线图像的汽车轮毂缺陷自动检测与识别技术研究[D]. 李高亮.中北大学 2013
[7]基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究[D]. 胡玉.湖南大学 2013
[8]基于机器视觉的边缘检测算法研究与应用[D]. 张少伟.上海交通大学 2013
[9]轮毂外形识别方法的研究与实现[D]. 郭春庭.燕山大学 2012
[10]基于机器视觉的汽车零件缺陷检测技术研究[D]. 厉晓飞.武汉理工大学 2012
本文编号：3176783
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3176783.html
