工业机器人安全作业系统的视觉检测方法研究

发布时间：2023-01-12 21:24

　　随着我国智能制造业的改造升级,工业机器人需求剧增。人机协作是机器人发展的重要特征,车间中各种类型机器人与人协同工作,处于弱势地位的工人安全隐患相对较大。据美国劳工局统计,从1984年至今,与机器人相关的安全事故中,总共有4585名工作人员丧生。为保证人机协作环境中操作人员的安全,本文针对工业机器人安全作业系统中的视觉检测技术进行了研究。以人与固定式工业机器人协同作业过程中的人体信息检测为研究对象,构建了基于三个Kinect 2.0深度相机的三维人体图像视觉检测系统,其硬件部分主要由3部Kinect 2.0相机与一台计算机组成,软件环境主要基于Windows10系统下使用Visual Studio 2017编译器并配置安装PCL1.8.1开发环境作为开发平台。主要工作如下:首先,对Kinect 2.0相机的二维图像平面误差及深度图像的深度误差进行了校正。对二维成像平面误差采用棋盘格标定的方法进行校正。对于深度图像的深度误差,提出了一种利用建立复合函数小波神经网络序贯极限学习机（CFWNN-OSELM）空间配准模型的方法,对非线性的深度偏移和由于Kinect 2.0相机测量原理导致的深度高... 

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Kinect2.0传感器

原始图像

棋盘格角点检测图像


本文编号：3730472