基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究

发布时间：2017-08-10 00:08

  本文关键词：基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究

  更多相关文章： 目标识别 视觉引导 搬运机器人 Zernike矩 D-H模型

【摘要】：目前,搬运机器人已广泛应用于国民经济中的各个重要环节。随着计算机视觉技术和图像并行处理技术的飞速发展,基于视觉引导的图像处理技术与搬运机器人的结合日益紧密。视觉引导技术和搬运机器人的结合,可以使搬运机器人能够更好的应用于工业生产。为解决搬运机器人在同一生产流水线上抓取不同工件的难题,本文结合机器视觉引导技术,研究多种不同工件的目标识别和搬运机器人根据不同工件变换抓取姿态的问题,对流水线混装生产有着重要意义。本文的研究工作如下:(1)设计一种机器视觉引导系统,建立搬运机器人、相机和工件三者坐标系之间的数学模型。利用张正友标定法确定相机和工件坐标系之间的矩阵关系;借助机器人TCP工具,应用空间几何原理,推导出机器人和工件坐标系之间的转换矩阵;以工件坐标系为中间转换矩阵,得出机器人和相机坐标系之间的转换关系。这些数学模型的建立,为搬运机器人确定抓取姿态和准确抓取工件提供了数学支撑。(2)研究基于模板匹配的多目标识别技术。针对目标工件旋转的模板匹配问题,分析和比较了Hu矩和Zernike矩两种模板匹配方法的优缺点,确定了性能更加优越、具有正交不变性的Zernike矩作为目标识别的方法。研究了在模板匹配前采用圆投影值筛选待匹配图像中的候准点、提高目标识别速度的方法。(3)研究基于搬运机器人D-H数学模型的抓取姿态技术,编写一套基于Matlab的程序,指导使用者设定机器人初始状态下的关节角度值和末端执行器抓取姿态的参数,能够求出机器人在初始状态下的运动学正解和逆解,从而为确定机器人的运动轨迹提供指导。(4)在完成上述工作的基础上,以EPSON-C3机器人为执行机构、CCD相机为视觉引导装置,完成对多种工件的抓取实验,实验表明:这种多目标识别技术有良好效果,能为指导机器人柔性生产提供一种新技术和新方法。
【关键词】：目标识别 视觉引导 搬运机器人 Zernike矩 D-H模型
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题来源9
• 1.2 课题研究的目的和意义9
• 1.3 论文研究的国内外发展现状9-14
• 1.4 论文结构安排14-16
• 第2章 基于视觉引导的搬运机器人系统设计16-25
• 2.1 视觉引导机器人系统功能与技术要求16-18
• 2.1.1 视觉引导机器人系统功能16-17
• 2.1.2 视觉引导机器人系统的工作流程17
• 2.1.3 视觉引导机器人系统技术要求17-18
• 2.2 视觉引导机器人系统的硬件设计18-21
• 2.2.1 EPSON六自由度机器人系统18
• 2.2.2 系统相机及镜头的选用18-19
• 2.2.3 PC机及图像采集卡19-21
• 2.3 视觉引导搬运机器人系统软件工作流程21-22
• 2.3.1 相机坐标系与机器人世界坐标系转换21-22
• 2.3.2 多种目标工件的识别22
• 2.3.3 目标工件的实时位置确定22
• 2.4 EPSON机器人的运动控制实现22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 视觉引导系统数学模型建立25-40
• 3.1 相机坐标系和固定靶标坐标系的转换矩阵25-31
• 3.1.1 小孔模型25-27
• 3.1.2 相机的内参数模型27-29
• 3.1.3 相机的内参数标定实验29-30
• 3.1.4 相机外参数模型30
• 3.1.5 相机的外参数标定实验30-31
• 3.2 机器人世界坐标系和固定靶标坐标系的转换矩阵31-36
• 3.2.1 直接标定法求转换矩阵31-36
• 3.2.2 结果验证36
• 3.3 视觉系统 2D模型36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 目标工件的识别与定位方法40-61
• 4.1 图像预处理算法40-45
• 4.1.1 图像的平滑处理40-42
• 4.1.2 二值化处理42-43
• 4.1.3 图像的边缘检测和轮廓处理43-45
• 4.2 模板匹配方法45-55
• 4.2.1 相关系数的方法45-46
• 4.2.2 SSDA法46-47
• 4.2.3 Hu不变矩47-50
• 4.2.4 Zernike矩50-55
• 4.3 提高目标识别速度的方法55-56
• 4.4 目标工件的定位算法56-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 搬运机器人抓取姿态验证61-76
• 5.1 搬运机器人位置描述矩阵61-62
• 5.2 搬运机器人运动学分析62-70
• 5.3 搬运机器人运动学仿真70-73
• 5.4 搬运机器人抓取实验73-75
• 5.5 本章小结75-76
• 第6章 总结与展望76-78
• 6.1 总结76
• 6.2 展望76-78
• 参考文献78-81
• 致谢81

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本文编号：647927