本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的工件分揀系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：工件分揀是工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的重要組成部分,在傳統(tǒng)的分揀方式中,人工分揀存在分揀效率低等弊端;采用示教或離線編程的舊時工業(yè)機(jī)器人分揀時,工件的位姿需要預(yù)先設(shè)定,如果工作環(huán)境發(fā)生變化,編程需要重新設(shè)計。相比人工、舊時機(jī)器人分揀,基于機(jī)器視覺的機(jī)器人可以對工件進(jìn)行在線分揀、實時分析和控制,具有高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定等優(yōu)勢。目前,國外各大型機(jī)器人公司紛紛推出了具有機(jī)器視覺功能的分揀機(jī)器人。雖然國內(nèi)機(jī)器人技術(shù)和歐美、日本等發(fā)達(dá)國家仍有差距,但已經(jīng)取得了許多顯著的研究成果。根據(jù)我國的市場需求,研究具有機(jī)器視覺功能的工件分揀系統(tǒng),前景廣闊,具有重要的工業(yè)價值和現(xiàn)實意義。本文提出了一種在MATLAB開發(fā)環(huán)境下,基于機(jī)器視覺的規(guī)則幾何工件分揀系統(tǒng),主要研究了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、相機(jī)標(biāo)定、工件在靜止?fàn)顟B(tài)下的提取與識別,在運動狀態(tài)下的檢測與跟蹤等內(nèi)容。本文將分揀系統(tǒng)分為機(jī)器人本體及工件平臺、機(jī)器視覺和運動控制三大模塊,并對它們的結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行了設(shè)計;在相機(jī)標(biāo)定中,以針孔模型為基礎(chǔ)建立了工件圖像坐標(biāo)與世界坐標(biāo)間的對應(yīng)關(guān)系,并考慮透鏡畸變的影響,通過MATLAB標(biāo)定工具箱對相機(jī)進(jìn)行了標(biāo)定;在工件靜態(tài)狀態(tài)下的提取與識別中,首先對采集到的工件圖像進(jìn)行平滑去噪、閾值分割、邊緣檢測等處理,然后通過輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換對工件進(jìn)行大致分類后,又采用統(tǒng)計模式識別的方法對工件進(jìn)行了準(zhǔn)確識別,最后根據(jù)識別工件的質(zhì)心對其定位、抓取;在動態(tài)工件的檢測與跟蹤中,首先采用基于混合高斯背景建模的背景差分法對工件進(jìn)行檢測,然后通過Kalman濾波結(jié)合工件目標(biāo)特征對工件進(jìn)行跟蹤。試驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)對靜態(tài)規(guī)則幾何工件分揀準(zhǔn)確度高,對動態(tài)工件的檢測與跟蹤效果良好,證明了其在工件分揀中的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺 分揀 識別 目標(biāo)跟蹤
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH16;TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-14
• 1.1.1 傳統(tǒng)分揀方式12-13
• 1.1.2 動態(tài)工件分揀13
• 1.1.3 基于機(jī)器視覺分揀13-14
• 1.2 研究意義14
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3.1 國外研究狀況14-16
• 1.3.2 國內(nèi)研究狀況16-18
• 1.4 論文主要工作及組織結(jié)構(gòu)18-19
• 1.5 小結(jié)19-20
• 第二章 工件分揀系統(tǒng)設(shè)計20-34
• 2.1 系統(tǒng)工作流程21
• 2.2 機(jī)器人本體設(shè)計21-24
• 2.2.1 分揀機(jī)器人結(jié)構(gòu)方案21-23
• 2.2.2 分揀機(jī)器人三維建模23-24
• 2.3 機(jī)器視覺系統(tǒng)24-29
• 2.3.1 視覺系統(tǒng)硬件設(shè)計24-25
• 2.3.2 視覺系統(tǒng)硬件設(shè)備選型25-29
• 2.3.2.1 工業(yè)相機(jī)及鏡頭25-27
• 2.3.2.2 光源27-29
• 2.3.2.3 圖像采集卡29
• 2.4 運動控制系統(tǒng)29-33
• 2.4.1 運動控制方式29-31
• 2.4.2 控制硬件設(shè)備選型31-33
• 2.5 系統(tǒng)的軟件設(shè)計33
• 2.6 小結(jié)33-34
• 第三章 相機(jī)標(biāo)定34-42
• 3.1 相機(jī)模型34-37
• 3.2 透鏡畸變37-38
• 3.3 相機(jī)標(biāo)定方法38-39
• 3.3.1Tasi兩步標(biāo)定法38
• 3.3.2 張正友法38-39
• 3.4 實驗結(jié)果39-41
• 3.5 小結(jié)41-42
• 第四章 靜態(tài)工件的提取與識別42-63
• 4.1 圖像預(yù)處理42-43
• 4.2 目標(biāo)提取43-53
• 4.2.1 閾值處理43-46
• 4.2.2 區(qū)域填充46
• 4.2.3 標(biāo)記處理46-47
• 4.2.4 邊緣檢測47-53
• 4.2.4.1 一階微分邊緣算子48-49
• 4.2.4.2 二階微分邊緣算子49-53
• 4.3 工件特征提取53-57
• 4.3.1 Hough變換53-55
• 4.3.1.1 Hough變換直線檢測53-54
• 4.3.1.2 Hough變換圓檢測54-55
• 4.3.2 輪廓坐標(biāo)變換55-56
• 4.3.3 幾何特征提取56-57
• 4.4 工件識別分類57-59
• 4.5 幾何中心計算59-60
• 4.6 實驗結(jié)果60-62
• 4.7 小結(jié)62-63
• 第五章 動態(tài)工件的檢測與跟蹤63-74
• 5.1 運動目標(biāo)檢測63-68
• 5.1.1 光流法63-64
• 5.1.2 幀間差分法64-66
• 5.1.3 背景差分法66-68
• 5.1.3.1 單高斯背景建模66-67
• 5.1.3.2 混合高斯背景建模67-68
• 5.2 運動目標(biāo)跟蹤68-72
• 5.2.1 Mean-Shift跟蹤算法69-70
• 5.2.2 Kalman跟蹤算法70-72
• 5.2.2.1 Kalman濾波方程70-71
• 5.2.2.2 系統(tǒng)模型71-72
• 5.3 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)72-73
• 5.4 小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果79-80
• 致謝80-81

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