隨著工業(yè)自動(dòng)化程度的提高,傳統(tǒng)的將不同種類的工件分揀出來的人工作業(yè)方式不滿足日益加快的生產(chǎn)線工作要求,尤其在有輻射的工作環(huán)境下急需實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的分揀。而機(jī)器視覺與工業(yè)機(jī)器人聯(lián)合工作,將提高分揀的效率和識(shí)別的精確性,從而帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)向自動(dòng)化轉(zhuǎn)變。因此,如何將現(xiàn)有的視覺識(shí)別技術(shù)與機(jī)器人控制技術(shù)融合至關(guān)重要。本文研究的目標(biāo)是散亂擺放的遮擋工件,研究一種基于雙目平行視覺的尺寸和位姿檢測(cè)技術(shù),通過機(jī)械臂結(jié)合機(jī)器視覺識(shí)別的結(jié)果完成對(duì)不同種類工件的分揀操作,為自動(dòng)化分揀提供技術(shù)支持,主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,根據(jù)分揀的任務(wù)需求,分析了相交式和平行式相機(jī)安裝的成像原理,確立了本文采用兩個(gè)平行相機(jī)安裝方案,并給出了具體的安裝參數(shù),根據(jù)相機(jī)的安裝特點(diǎn),設(shè)計(jì)了標(biāo)定實(shí)驗(yàn),并在實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行了參數(shù)的標(biāo)定,確定了針對(duì)目標(biāo)工件進(jìn)行圖像檢測(cè)的整體研究方案。其次,對(duì)預(yù)處理中的圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行研究,給出了一種適用本文實(shí)驗(yàn)采集的圖像增強(qiáng)算法,分析了進(jìn)行圖像極線校正的必要性。對(duì)立體匹配中各參數(shù)變化對(duì)于匹配結(jié)果的影響進(jìn)行了分析,確定了針對(duì)不同情況下的具體匹配參數(shù)的選擇方法。再次,分析了三維重建的原理和獲取三維位姿的方法,針對(duì)本文的工況給出... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

結(jié)構(gòu)光重構(gòu)工件表面測(cè)量

明算法的有效性和可靠性。王志超等針對(duì)特殊，開發(fā)了位姿檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并且對(duì)提到的檢測(cè)方28]對(duì)結(jié)構(gòu)光投影來進(jìn)行空間測(cè)量技術(shù)進(jìn)行分析，驗(yàn)中的相關(guān)算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，聯(lián)合與實(shí)際應(yīng)用中遇和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并且搭建了一套完整的基于投影結(jié)構(gòu)，如圖 1-1 所示。畢齊林等人[29,30]研究了用視覺檢的技術(shù)，如圖 1-2 所示。圖 1-1 結(jié)構(gòu)光重構(gòu)工件表面測(cè)量

行定位識(shí)別之前首先需要對(duì)整體布置方案進(jìn)行確定，對(duì)給出析和設(shè)計(jì)標(biāo)定方法。本章結(jié)合課題要求的分揀任務(wù)要求以及對(duì)機(jī)器人視覺系統(tǒng)進(jìn)行具體的功能分析以及整體方案的設(shè)計(jì)目相機(jī)進(jìn)行布置方案的確定和雙目相機(jī)成像原理的分析；接內(nèi)外參標(biāo)定設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)；最后再對(duì)視覺系統(tǒng)與機(jī)器人之間標(biāo)以及最終進(jìn)行手眼標(biāo)定實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行和分析。分揀系統(tǒng)任務(wù)分析研究雙目平行視覺在分揀系統(tǒng)中的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)，在進(jìn)行分人的主要任務(wù)是將 3 種不同外觀的燃料棒中的工件按不同的件的長(zhǎng)度有 6mm 和 6.5~9mm 不等的三種，其外直徑為 5.5塊在反應(yīng)時(shí)可以充分接觸，在燃料塊中會(huì)有直徑為 1.7mm 的如圖 2-1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺談機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用[J]. 高峰,王富東.  山東工業(yè)技術(shù). 2019(05)
[2]Current Researches and Future Development Trend of Intelligent Robot: A Review[J]. Tian-Miao Wang,Yong Tao,Hui Liu.  International Journal of Automation and Computing. 2018(05)
[3]機(jī)器視覺及其在制造業(yè)中的應(yīng)用分析[J]. 李炳銀.  數(shù)字通信世界. 2017(09)
[4]我國(guó)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)化發(fā)展研究[J]. 張?jiān)栏?  中國(guó)高新技術(shù)企業(yè). 2017(03)
[5]工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展及現(xiàn)狀綜述[J]. 穆劍橋,王智斌.  電子制作. 2015(18)
[6]基于視覺引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人示教編程系統(tǒng)[J]. 倪自強(qiáng),王田苗,劉達(dá).  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[7]基于特征融合的非合作航天器位姿測(cè)量方法[J]. 王志超,王濱,李志奇,劉宏.  高技術(shù)通訊. 2013 (11)
[8]中國(guó)從制造大國(guó)邁向制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略思考[J]. 汪應(yīng)洛,劉子晗.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2013(06)
[9]基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)研究[J]. 劉振宇,李中生,趙雪,鄒風(fēng)山.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2013(17)
[10]基于形狀內(nèi)容分析的機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)[J]. 鄒騰躍,唐小琦,宋寶,陳吉紅.  組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2013(05)

碩士論文
[1]單目視覺三維測(cè)量在機(jī)器人分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 潘鑫.沈陽工業(yè)大學(xué) 2016
[2]非合作航天器視覺位姿測(cè)量方法的研究[D]. 王志超.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)研究[D]. 趙彬.沈陽工業(yè)大學(xué) 2013
[4]基于視覺引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人工件搬運(yùn)技術(shù)研究[D]. 朱海波.沈陽工業(yè)大學(xué) 2013
[5]基于雙目視覺的大尺寸工件在機(jī)三維測(cè)量[D]. 黎淑梅.華南理工大學(xué) 2011
[6]基于雙目視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤與三維測(cè)量[D]. 吳亞鵬.西北大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3304710