基于视觉感知的工业机器人轨迹纠偏技术研究
发布时间：2021-06-20 10:16
多数工业机器人应用场合里,机器人的动作需要通过预先示教以及离线编程来指定,加工过程只是简单的重复预先设定的动作。但是工作环境或者工件的位置、大小发生改变时,机器人仍按照先前规定的动作进行操作会加大生产工件误差影响产品质量。视觉引导与定位为解决上述问题提供了新的思路。工业机器人可以通过视觉系统掌握工作环境的变化,从而调整既定运动轨迹来完成任务。将线结构光投射到被测物体上,激光线条与物体棱线相交时会产生拐点,视觉测量容易获得拐点的二维坐标,但是对于不同粗定位的工件,无法保证测量的拐点位于棱线的相同位置。针对这一问题,研究采用多个线结构光视觉传感器对工件进行测量,旨在以多个测量点共同对测量工件位姿进行估计。主要研究内容如下:1)使用多线结构光视觉传感器搭建视觉测量引导系统,详细分析了物体不同自由度分量变化时的三维姿态测量问题;2)对机器人视觉伺服控制模型的研究。分析常用的视觉伺服控制模型,结合课题要求选择合适的视觉伺服控制模型;3)通过仿真和实验对测量方案的有效性进行了验证,并对引导算法的收敛情况进行了讨论。Matlab仿真和测量实验验证了方案的有效性;将测量结果作为系统反馈量来调整位移台位...
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
KR5arc型工业机器人关节参数
华北理工大学硕士学位论文-32-传感器设计决定了整个视觉测量系统的测量准确度，从相机选型、线结构光传感器选型到整个测量系统中各个线结构光视觉测量系统的具体布局均是传感器设计需要考虑的问题。4.2.1相机选型工业相机作为视觉引导系统中的重要组成部件，其功能是对待测量物体进行图像采集[39]。视觉引导系统中，对物体特征信息采集的精准度会直接影响到后期对机器人动作的引导精度[40]。相机中最重要的组成部件是感光芯片，根据成像传感类型可分为CCD和CMOS传感器两大类。其中随着CMOS研发和技术的发展，CMOS传感器也得到了越来越广泛地应用。CMOS传感器因其集成性好、传输性优良且成本较低的特性在相机领域得到了广泛应用。而CCD传感器具有良好的通透性、明锐度和色彩失真率低等优点，在工业机器人视觉引导系统中的运用较多。选择合适的CCD工业相机对整个视觉引导系统是非常关键的。通常评判相机的好坏需要考虑相机的分辨率、信噪比和成像清晰度。因课题实际应用于工业机器人的汽车加工车间，对于相机的数据传输速率也是需要考虑的一大因素。相机的分辨率是指单位长度上的像素点个数，相机分辨率越高，单位长度上的像素点个数越多；信噪比是衡量相机好坏的一个重要因素，信噪比越高，说明相机对噪声的抑制作用越强，采集的图像也越容易处理；清晰度是指相机拍得图像的清晰程度，在码率一定的条件下清晰度与相机分辨率成反比。结合课题中测量需求，最终选用的CCD工业相机为Baumer公司的工业相机VLG-12M，如图17所示。（a）（b）图17工业相机Fig.17industrialcamera
第4章机器人视觉系统与标定-35-行标定；3）将标定完成的结果进行记录和保存。实验中采用间距为5.5mm黑白相间棋盘格作为标定板，采用Baumer（VLG-12M）相机进行图像采集。图18为从不同方位采集得到的18幅图像中的16幅。图18相机采集图像Fig.18Cameracaptureimage通过Matlab软件一次性对18幅图像进行读取并标定，对图像中的角点进行检测如图19所示。图19角点检测Fig.19Cornerdetection
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业机器人视觉定位装配应用[J]. 罗钶. 木工机床. 2019(02)
[2]结合改进Hough变换的在线工件直线特征提取研究[J]. 王晨晨,杨慕升,姜立志,巩晓丹. 机械设计与制造. 2019(S1)
[3]基于模板边缘的自适应Harris角点检测算法[J]. 李冰,吕进来,郝晓丽. 现代电子技术. 2019(11)
[4]工业机器人视觉测量系统的在线校准技术研究[J]. 田媛. 南方农机. 2019(06)
[5]基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究[J]. 甘文龙,罗会信,刘海生,王中任. 机床与液压. 2019(04)
[6]基于多线结构光视觉的钢轨波磨动态测量方法[J]. 马子骥,董艳茹,刘宏立,周冰航,李艳福. 仪器仪表学报. 2018(06)
[7]工业机器人单目视觉对准技术研究[J]. 雷金周,曾令斌,叶南. 光学精密工程. 2018(03)
[8]基于机器视觉的三维图像边缘特征提取[J]. 舒军,徐成鸿,杨露,蒋明威,李志魁,吴柯. 信息通信. 2017(12)
[9]基于视觉引导的工业机器人快速分拣系统研究[J]. 党宏社,张超,庞毅. 电子器件. 2017(02)
[10]机器人焊缝识别技术研究[J]. 彭刚,刘博,熊超. 智能机器人. 2017(01)
博士论文
[1]机器人结构光视觉系统标定研究[D]. 刘艳.北京理工大学 2015
硕士论文
[1]面向工业应用的机器人手眼标定与物体定位[D]. 程玉立.浙江大学 2016
[2]工业机器人焊缝跟踪与自动涂胶系统的设计与实现[D]. 王霆.北京工业大学 2015
[3]非合作目标视觉测量方法研究及系统实现[D]. 刘凯.西安电子科技大学 2011
[4]基于图像的视觉伺服机器人系统[D]. 于宇.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3239006
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
KR5arc型工业机器人关节参数
华北理工大学硕士学位论文-32-传感器设计决定了整个视觉测量系统的测量准确度，从相机选型、线结构光传感器选型到整个测量系统中各个线结构光视觉测量系统的具体布局均是传感器设计需要考虑的问题。4.2.1相机选型工业相机作为视觉引导系统中的重要组成部件，其功能是对待测量物体进行图像采集[39]。视觉引导系统中，对物体特征信息采集的精准度会直接影响到后期对机器人动作的引导精度[40]。相机中最重要的组成部件是感光芯片，根据成像传感类型可分为CCD和CMOS传感器两大类。其中随着CMOS研发和技术的发展，CMOS传感器也得到了越来越广泛地应用。CMOS传感器因其集成性好、传输性优良且成本较低的特性在相机领域得到了广泛应用。而CCD传感器具有良好的通透性、明锐度和色彩失真率低等优点，在工业机器人视觉引导系统中的运用较多。选择合适的CCD工业相机对整个视觉引导系统是非常关键的。通常评判相机的好坏需要考虑相机的分辨率、信噪比和成像清晰度。因课题实际应用于工业机器人的汽车加工车间，对于相机的数据传输速率也是需要考虑的一大因素。相机的分辨率是指单位长度上的像素点个数，相机分辨率越高，单位长度上的像素点个数越多；信噪比是衡量相机好坏的一个重要因素，信噪比越高，说明相机对噪声的抑制作用越强，采集的图像也越容易处理；清晰度是指相机拍得图像的清晰程度，在码率一定的条件下清晰度与相机分辨率成反比。结合课题中测量需求，最终选用的CCD工业相机为Baumer公司的工业相机VLG-12M，如图17所示。（a）（b）图17工业相机Fig.17industrialcamera
第4章机器人视觉系统与标定-35-行标定；3）将标定完成的结果进行记录和保存。实验中采用间距为5.5mm黑白相间棋盘格作为标定板，采用Baumer（VLG-12M）相机进行图像采集。图18为从不同方位采集得到的18幅图像中的16幅。图18相机采集图像Fig.18Cameracaptureimage通过Matlab软件一次性对18幅图像进行读取并标定，对图像中的角点进行检测如图19所示。图19角点检测Fig.19Cornerdetection
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业机器人视觉定位装配应用[J]. 罗钶. 木工机床. 2019(02)
[2]结合改进Hough变换的在线工件直线特征提取研究[J]. 王晨晨,杨慕升,姜立志,巩晓丹. 机械设计与制造. 2019(S1)
[3]基于模板边缘的自适应Harris角点检测算法[J]. 李冰,吕进来,郝晓丽. 现代电子技术. 2019(11)
[4]工业机器人视觉测量系统的在线校准技术研究[J]. 田媛. 南方农机. 2019(06)
[5]基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究[J]. 甘文龙,罗会信,刘海生,王中任. 机床与液压. 2019(04)
[6]基于多线结构光视觉的钢轨波磨动态测量方法[J]. 马子骥,董艳茹,刘宏立,周冰航,李艳福. 仪器仪表学报. 2018(06)
[7]工业机器人单目视觉对准技术研究[J]. 雷金周,曾令斌,叶南. 光学精密工程. 2018(03)
[8]基于机器视觉的三维图像边缘特征提取[J]. 舒军,徐成鸿,杨露,蒋明威,李志魁,吴柯. 信息通信. 2017(12)
[9]基于视觉引导的工业机器人快速分拣系统研究[J]. 党宏社,张超,庞毅. 电子器件. 2017(02)
[10]机器人焊缝识别技术研究[J]. 彭刚,刘博,熊超. 智能机器人. 2017(01)
博士论文
[1]机器人结构光视觉系统标定研究[D]. 刘艳.北京理工大学 2015
硕士论文
[1]面向工业应用的机器人手眼标定与物体定位[D]. 程玉立.浙江大学 2016
[2]工业机器人焊缝跟踪与自动涂胶系统的设计与实现[D]. 王霆.北京工业大学 2015
[3]非合作目标视觉测量方法研究及系统实现[D]. 刘凯.西安电子科技大学 2011
[4]基于图像的视觉伺服机器人系统[D]. 于宇.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3239006
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