隨著機械加工技術(shù)的不斷發(fā)展,產(chǎn)品的批量化生產(chǎn)對自動化技術(shù)的要求程度越來越高。因龐大的市場驅(qū)動,首飾這一傳統(tǒng)工藝品的生產(chǎn)同樣面臨從純手工向自動化轉(zhuǎn)型的問題。然而首飾樣式種類繁多,且表面多為不規(guī)則的空間曲面和曲線,這為加工基準點的確定帶來挑戰(zhàn),在短時期內(nèi)難以實現(xiàn)完全的自動化。本文研究關(guān)注于“自動化分揀”這一技術(shù),并以此作為提升該類產(chǎn)品的加工技術(shù)的切入點。使用機器視覺配合深度學(xué)習(xí)是當前實現(xiàn)“自動化分類”的主流方式。通過用機器代替人眼,既可以提高機械設(shè)備生產(chǎn)效率與自動化水平,還可以確保加工結(jié)果的可靠性和工人的安全性。因此,本文的研究落腳于戒指特征檢測視覺分類系統(tǒng)的制定。針對具體的作業(yè)內(nèi)容和設(shè)計要求,提出了一種以戒指毛坯尺寸和外輪廓鑲石方式為特征的分類方案,并設(shè)計了視覺分類平臺的總體系統(tǒng)。設(shè)計了戒指特征視覺檢測臺,并對工業(yè)相機和鏡頭進行了選型。結(jié)合現(xiàn)有的分揀方式,設(shè)計了分揀系統(tǒng)的機械臂和機械夾爪結(jié)構(gòu),并對控制方案進行了確定,選取了所需要的硬件模塊。針對分揀系統(tǒng),進行了機械臂的運動學(xué)建模分析并確定了其最大運動空間,為物體的抓取奠定基礎(chǔ)。為了減小機械臂的負載壓力,滿足輕量化設(shè)計要求,基于ANSYS對...

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 分揀系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 視覺系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 首飾加工研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 分類視覺平臺的總體系統(tǒng)設(shè)計
    2.1 引言
    2.2 總體方案設(shè)計
    2.3 視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        2.3.1 工業(yè)相機和鏡頭的選型
        2.3.2 照明機構(gòu)設(shè)計
        2.3.3 調(diào)焦機構(gòu)設(shè)計
        2.3.4 搭載機架設(shè)計
    2.4 分揀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        2.4.1 機械臂結(jié)構(gòu)設(shè)計
        2.4.2 機械夾爪結(jié)構(gòu)設(shè)計
    2.5 控制系統(tǒng)設(shè)計
        2.5.1 控制系統(tǒng)的主要硬件模塊
        2.5.2 上下位機的串口通信
    2.6 本章小結(jié)
第3章 分揀系統(tǒng)的運動學(xué)建模及仿真
    3.1 引言
    3.2 機械臂的運動學(xué)建模
        3.2.1 連桿坐標系的建立
        3.2.2 正運動學(xué)求解
        3.2.3 逆運動學(xué)求解
        3.2.4 基于蒙特卡洛的運動空間分析
    3.3 基于ANSYS的機械夾爪拓撲優(yōu)化
        3.3.1 結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化概述
        3.3.2 機械夾爪拓撲優(yōu)化模型建立
        3.3.3 機械夾爪結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化分析
    3.4 基于ADAMS的機械夾爪運動學(xué)仿真
        3.4.1 ADAMS運動仿真分析流程
        3.4.2 模型約束和驅(qū)動的添加
        3.4.3 運動學(xué)仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 戒指特征檢測與可視化界面設(shè)計
    4.1 引言
    4.2 基于霍夫變換的戒指尺寸特征檢測
        4.2.1 相機的標定
        4.2.2 圖像處理方法選擇與分析
        4.2.3 改進霍夫算法戒指直徑檢測
        4.2.4 像素比率值的標定
    4.3 基于深度學(xué)習(xí)的戒指鑲石方式檢測
        4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理概述
        4.3.2 戒指數(shù)據(jù)集的分類標準分析
        4.3.3 LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進
        4.3.4 模型的訓(xùn)練優(yōu)化方法
    4.4 基于PyQt的可視化界面設(shè)計
        4.4.1 開發(fā)環(huán)境
        4.4.2 信號與槽通信
        4.4.3 多線程的運用
        4.4.4 設(shè)計思路與功能說明
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實驗驗證與結(jié)果分析
    5.1 引言
    5.2 實驗平臺搭建
    5.3 戒指毛坯圓特征分類檢測實驗
        5.3.1 算法檢測精度實驗
        5.3.2 算法分類準確度實驗
    5.4 深度學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化及鑲石方式檢測實驗
        5.4.1 模型參數(shù)優(yōu)化實驗
        5.4.2 模型結(jié)果分類實驗
    5.5 可視化界面功能性驗證實驗
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號：3748641