本文關鍵詞：柔性上料機與視覺輔助抓取系統(tǒng)的開發(fā)

  更多相關文章： 柔性上料機 工業(yè)機器人 視覺系統(tǒng) 抓取系統(tǒng) 誤差分析

【摘要】：目前在各個行業(yè)均有視覺系統(tǒng)的身影,大都用于檢測與識別,而隨著柔性上料機的快速發(fā)展,基于柔性上料機的機器人視覺輔助抓取系統(tǒng)也如雨后春筍般出現(xiàn)。但現(xiàn)有柔性上料機占地面積過大,難以應用到目前主流的長條形生產(chǎn)線中,實現(xiàn)柔性上料機及視覺輔助抓取系統(tǒng)的小型化與柔性化是一種經(jīng)濟有效的解決方案。該系統(tǒng)的技術指標主要包括以下四點：在生產(chǎn)線中空間占用率�。粷M足不同型號料件的上料需求；在上料機提供的料件中識別出能夠滿足抓取條件的料件；在抓取系統(tǒng)失效時能對系統(tǒng)進行有效的誤差修正和補償。針對上述技術指標,本論文主要進行的研究工作如下：1) 結(jié)合ABB公司瑞典研發(fā)中心提出的上料機概念模型,根據(jù)模塊化的設計原則,實現(xiàn)了柔性上料機的模塊化設計,完成了相應的氣路、電路、邏輯控制的設計以及安全模塊改進。最終完成了小型柔性上料機的設計、制造以及原型樣機的調(diào)試及測試工作,該方案已被ABB公司采納并作為產(chǎn)品發(fā)布。2) 結(jié)合視覺系統(tǒng)以及機器人系統(tǒng),以機器人系統(tǒng)為控制核心,完成了整個視覺輔助抓取系統(tǒng)的搭建并完成了通訊調(diào)試。3) 在現(xiàn)有視覺系統(tǒng)軟件的基礎上進行了二次開發(fā),搭建了料件自動識別定位系統(tǒng),完成了相機坐標系與機器人坐標系的標定、樂高積木的識別與坐標轉(zhuǎn)換以及最終的坐標傳遞與讀取。4) 對抓取系統(tǒng)進行了誤差分析,包括標定誤差、旋轉(zhuǎn)中心誤差以及實際移動誤差等,提出了基于相似三角形的旋轉(zhuǎn)中心誤差補償算法,進行了補償算法的敏感度分析,得到了影響補償算法精度的主要因素,最終解決了因旋轉(zhuǎn)中心誤差過大導致的抓取失敗率高的問題。該算法已在上海ABB工程有限公司所生產(chǎn)的柔性抓取工作站的實際調(diào)試過程中得到應用。5) 最終本論文完成了整套柔性上料機與視覺輔助抓取系統(tǒng)的開發(fā),包括柔性上料機的研制、視覺系統(tǒng)的硬件選取和軟件設計以及整套系統(tǒng)的調(diào)試,實現(xiàn)了對目標料件的自動識別與抓取操作。同時還對視覺抓取系統(tǒng)的識別率以及抓取成功率進行了初步測試,均達到了預期目標。
【關鍵詞】：柔性上料機 工業(yè)機器人 視覺系統(tǒng) 抓取系統(tǒng) 誤差分析
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB49
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 1. 緒論13-23
• 1.1 項目背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-22
• 1.2.1 上料機14-19
• 1.2.2 視覺系統(tǒng)19-21
• 1.2.3 工業(yè)機器人21-22
• 1.3 研究內(nèi)容22-23
• 2. 視覺輔助抓取系統(tǒng)總體方案設計23-34
• 2.1 柔性上料機整體設計24-28
• 2.1.1 各部分動力裝置選擇25-27
• 2.1.2 摩擦副的選擇27-28
• 2.2 視覺系統(tǒng)整體設計28-32
• 2.2.1 光源的選取28-30
• 2.2.2 鏡頭的選取30-31
• 2.2.3 相機的選取31-32
• 2.3 工業(yè)機器人選型32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 3. 柔性上料機設計34-55
• 3.1 機械結(jié)構(gòu)設計34-39
• 3.1.1 提升單元結(jié)構(gòu)設計35-36
• 3.1.2 推料單元結(jié)構(gòu)設計36-37
• 3.1.3 拾料單元結(jié)構(gòu)設計37-38
• 3.1.4 儲卸料單元結(jié)構(gòu)設計38-39
• 3.1.5 機殼結(jié)構(gòu)設計39
• 3.2 氣路結(jié)構(gòu)設計39-46
• 3.2.1 提升單元氣路設計40-42
• 3.2.2 推料單元氣路設計42-43
• 3.2.3 拾料單元氣路設計43-44
• 3.2.4 儲卸料單元氣路設計44-46
• 3.3 電路及控制回路設計46-51
• 3.3.1 電路設計46-47
• 3.3.2 控制系統(tǒng)設計47-51
• 3.4 系統(tǒng)安全性改進51-54
• 3.4.1 安全性分析51
• 3.4.2 安全模塊邏輯設計51-52
• 3.4.3 安全模塊機械結(jié)構(gòu)設計52-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 4. 視覺輔助抓取系統(tǒng)的搭建與測試55-81
• 4.1 機器視覺抓取系統(tǒng)的搭建56-58
• 4.1.1 機器視覺抓取系統(tǒng)的組成56
• 4.1.2 視覺抓取系統(tǒng)整體通訊調(diào)試56-58
• 4.2 機器視覺技術簡介58-63
• 4.2.1 機器視覺系統(tǒng)圖像處理及算法研究58-60
• 4.2.2 相機標定技術簡介60-63
• 4.3 視覺系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)63-79
• 4.3.1 坐標系標定63-68
• 4.3.2 圖像識別處理68-79
• 4.4 視覺輔助抓取系統(tǒng)的測試79-80
• 4.5 本章小結(jié)80-81
• 5. 視覺系統(tǒng)精度分析及優(yōu)化81-94
• 5.1 視覺系統(tǒng)精度分析81-89
• 5.1.1 標定誤差分析82-86
• 5.1.2 旋轉(zhuǎn)中心誤差分析86-88
• 5.1.3 實際移動誤差分析88-89
• 5.2 視覺系統(tǒng)標定方法優(yōu)化89-93
• 5.2.1 旋轉(zhuǎn)中心誤差修正算法89-91
• 5.2.2 修正算法誤差分析91-93
• 5.3 誤差修正算法的應用與測試93
• 5.4 本章小結(jié)93-94
• 6. 總結(jié)與展望94-96
• 6.1 總結(jié)94-95
• 6.2 展望95-96
• 7. 致謝96-97
• 參考文獻97-99

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本文編號：828907