隨著“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的實(shí)施,中國(guó)制造業(yè)水平越來越高,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)成為工業(yè)生產(chǎn)的重要組成部分,智能裝配的生產(chǎn)線上需要對(duì)大量的工件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與抓取。工件類型識(shí)別和空間姿態(tài)估計(jì)是對(duì)工件準(zhǔn)確進(jìn)行抓取的關(guān)鍵。在工業(yè)生產(chǎn)中,存在很多圓形工件,圓形工件通常沒有較為明顯的紋理特征,也沒有復(fù)雜的形狀特征,很難通過特征提取方式估計(jì)位姿。針對(duì)這個(gè)問題,本文結(jié)合圖像處理技術(shù)和橢圓檢測(cè)技術(shù),對(duì)具有圓形特征的剎車盤進(jìn)行位姿估計(jì),具體應(yīng)用場(chǎng)景為對(duì)料框中的剎車盤進(jìn)行位姿估計(jì)。本課題主要完成了以下工作:1.簡(jiǎn)要敘述了工件識(shí)別與定位的研究背景、現(xiàn)狀、意義,介紹了工件識(shí)別與定位中的相關(guān)技術(shù)。2.提出基于邊緣分段的頂層工件識(shí)別方法,該方法利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)邊緣分段,與工件內(nèi)輪廓、外輪廓信息相結(jié)合,能夠有效識(shí)別位于最頂層的工件。3.提出基于橢圓特征的工件位姿估計(jì)方法,該方法根據(jù)圓形目標(biāo)在圖像中會(huì)形成一個(gè)橢圓（極端情況下為一個(gè)正圓或一條直線）投影這一特性,結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)算法、最小二乘法橢圓擬合以及工件本身所具有的特征實(shí)現(xiàn)了對(duì)工件的空間位姿估計(jì),該方法能有效消除單目相機(jī)下空間圓位姿的二義性問... 

【文章來源】：北方民族大學(xué)寧夏回族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SCARA機(jī)器人

圖 1-2 IRB 360 FlexPick 機(jī)器人 M-1iA 系列機(jī)器人[21]。如圖 1-3 所示，軸結(jié)構(gòu)，具有平行連桿結(jié)構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)多備三軸手腕，在復(fù)雜環(huán)境下也能進(jìn)行裝配域。

圖 1-2 IRB 360 FlexPick 機(jī)器人的 M-1iA 系列機(jī)器人[21]。如圖 1-3 所示，該六軸結(jié)構(gòu)，具有平行連桿結(jié)構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)多方配備三軸手腕，在復(fù)雜環(huán)境下也能進(jìn)行裝配作領(lǐng)域。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3421791