本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機器人視覺裝配系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 工業(yè)機器人 機器人視覺 視覺注意機制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物聯(lián)網(wǎng)

【摘要】：隨著我國改革開放和經(jīng)濟建設(shè)的發(fā)展,數(shù)十年來高速的經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)將中國的人口紅利消磨殆盡。用工業(yè)機器人來取代簡單動作勞動力現(xiàn)在被認為是最為合適的一條出路,因為工業(yè)機器人可以24小時不停地工作,不需要職工福利、太多自身保障、不存在工傷、社會保險問題;工業(yè)機器人比人更適應(yīng)于惡劣、有害、職業(yè)病的工作環(huán)境。因此,研究工業(yè)機器人裝配系統(tǒng),使其能更好地完成各種生產(chǎn)任務(wù),以適應(yīng)各類勞動密集型企業(yè)的發(fā)展壯大和轉(zhuǎn)型升級,這不僅是能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,降低企業(yè)的工傷事故,減少企業(yè)成本負擔(dān),而且這對于促進我國社會發(fā)展和經(jīng)濟建設(shè)也有著重大的現(xiàn)實意義。目前,在國內(nèi)外工業(yè)生產(chǎn)過程中,大量應(yīng)用了傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)。然而這種系統(tǒng)和顯然不適合當(dāng)前產(chǎn)品種類快速更新的時代,因為產(chǎn)品種類的變化要求重新配置整個流水生產(chǎn)線的所有相關(guān)設(shè)備,而傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)會造成資源的極大浪費。因此,目前的工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)需要有更強的環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理能力,只有這樣的工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)才能在繁重的生產(chǎn)工作中,將人類真正的解放出來。視覺系統(tǒng)作為人類感知世界、獲取知識的主要信息來源,為本文指明了實現(xiàn)工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)的研究方向。本文對工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)的研究主要是基于傳統(tǒng)雙目立體視覺系統(tǒng)展開,對零部件識別算法,以及系統(tǒng)搭建的關(guān)鍵步驟——攝像機標定和立體匹配進行研究。引入視覺選擇性注意機制,模擬人類視覺系統(tǒng)快速處理關(guān)鍵信息的過程,提出并實現(xiàn)了一種基于HC(Histogram-based Contrast)顯著算法模型與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零部件識別模型。同時,通過分析各類立體匹配算法,結(jié)合特征匹配的魯棒性和區(qū)域匹配的致密性,提出了基于視覺顯著特征與區(qū)域融合的匹配算法,提高了成功匹配目標的效率。此外,就像人類通過互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)那樣,工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)也需要“上物聯(lián)網(wǎng)”,物聯(lián)網(wǎng)(Io T,Internet of Things)平臺的搭建可以使工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)實時地獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)。本文研究的物聯(lián)網(wǎng)平臺主要使用RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)獲取零部件實時分布信息,通過嵌入式系統(tǒng)搭建移動通信網(wǎng)關(guān)接入互聯(lián)網(wǎng),從而實現(xiàn)客戶需求、零部件信息與工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)的互聯(lián)。信息管理中心是數(shù)據(jù)處理的核心,根據(jù)整合、處理各類信息分配裝配任務(wù),能夠合理進行生產(chǎn)資源分配。本文最后通過實驗證明了基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機器人視覺裝配系統(tǒng)在LED燈產(chǎn)品裝配上的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：工業(yè)機器人 機器人視覺 視覺注意機制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物聯(lián)網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.44;TN929.5;TP242
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 引言12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國外現(xiàn)狀分析13-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究意義與創(chuàng)新點17-18
• 1.4 研究內(nèi)容與章節(jié)安排18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 第二章 工業(yè)機器人運動學(xué)分析20-31
• 2.1 機器人運動學(xué)基礎(chǔ)20-27
• 2.1.1 坐標系描述20-21
• 2.1.2 坐標系映射21-22
• 2.1.3 坐標系定義22-23
• 2.1.4 連桿與關(guān)節(jié)23-24
• 2.1.5 D-H (Denavit-Hartenberg)參數(shù)24-27
• 2.2 工業(yè)機器人RBT-6T的運動學(xué)分析27-30
• 2.2.1 RBT-6T正向運動學(xué)方程27-28
• 2.2.2 RBT-6T逆向運動學(xué)方程28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 物聯(lián)網(wǎng)平臺設(shè)計與實現(xiàn)31-40
• 3.1 物聯(lián)網(wǎng)概述31-32
• 3.2 RFID技術(shù)32-34
• 3.3 嵌入式系統(tǒng)通信網(wǎng)關(guān)34-37
• 3.3.1 網(wǎng)關(guān)硬件架構(gòu)35-36
• 3.3.2 各模塊功能描述36-37
• 3.4 信息管理中心37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 視覺選擇性注意機制研究40-52
• 4.1 視覺注意機制概述40-41
• 4.2 視覺注意機制的經(jīng)典理論41-45
• 4.2.1 特征整合理論（Feature Integrated Theory）41-43
• 4.2.2 引導(dǎo)搜索理論（Guided Search Theory）43-44
• 4.2.3 整合競爭理論（Integrated Competition Theory）44-45
• 4.3 視覺注意機制模型45-49
• 4.3.1 基于空間的注意機制模型45-48
• 4.3.2 基于目標的注意機制模型48-49
• 4.4 視覺注意與零部件識別49-51
• 4.4.1 零部件識別模塊設(shè)計49-50
• 4.4.2 模塊實現(xiàn)50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)52-63
• 5.1 視覺系統(tǒng)架構(gòu)52
• 5.2 雙目立體視覺系統(tǒng)52-61
• 5.2.1 立體視覺模型與計算53-55
• 5.2.2 系統(tǒng)設(shè)計關(guān)鍵步驟55-61
• 5.3 轉(zhuǎn)換矩陣求解61-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 實驗及其結(jié)果分析63-70
• 6.1 實驗 1：物聯(lián)網(wǎng)通信實驗63-64
• 6.1.1 實驗過程63-64
• 6.1.2 實驗結(jié)果分析64
• 6.2 實驗 2：零部件區(qū)域提取與識別實驗64-67
• 6.2.1 實驗過程64-66
• 6.2.2 實驗結(jié)果分析66-67
• 6.3 實驗 3：視覺系統(tǒng)定位精度實驗67-69
• 6.3.1 實驗過程67-69
• 6.3.2 實驗結(jié)果分析69
• 6.4 本章小結(jié)69-70
• 總結(jié)與展望70-71
• 參考文獻71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76-77
• 附件77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 杜品圣;;智能工廠——德國推進工業(yè)4.0戰(zhàn)略的第一步(下)[J];自動化博覽;2014年02期

2 杜品圣;;智能工廠——德國推進工業(yè)4.0戰(zhàn)略的第一步(上)[J];自動化博覽;2014年01期

3 陳康先;程興國;肖南峰;;基于GPRS的視頻圖像傳輸系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J];南京信息工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年01期

4 羅俊海;周應(yīng)賓;鄧霄博;;物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)設(shè)計[J];電信科學(xué);2011年02期

5 張鋮偉;王彪;徐貴力;;攝像機標定方法研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2010年11期

6 劉洋;肖南峰;;基于視頻反饋和實時仿真的機器人遠程控制系統(tǒng)[J];計算機工程與設(shè)計;2010年12期

7 王亞唯;;物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展綜述[J];科技信息;2010年03期

8 白明;莊嚴;王偉;;雙目立體匹配算法的研究與進展[J];控制與決策;2008年07期

9 甘志剛;肖南峰;;仿人機器人三維實時仿真系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2007年11期

10 劉濤,徐芑南,王惠錚,吳幼華,劉正元;“CR -02”6000m無人自治水下機器人載體系統(tǒng)(英文)[J];船舶力學(xué);2002年06期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 劉旭;基于雙目立體視覺的虛擬鋼琴研究[D];華南理工大學(xué);2014年

2 楊龍;基于立體視覺的工業(yè)機器人裝配系統(tǒng)研究[D];華南理工大學(xué);2014年

3 余鋒;基于視覺的工業(yè)機器人協(xié)作裝配方法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

4 江文輝;基于Internet的多機器人協(xié)調(diào)控制方法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

5 侯忠坤;六自由度教學(xué)機器人手臂系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2011年

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本文編號：955902