發(fā)布時間：2019-05-30 22:15

【摘要】：針對分揀過程中視覺系統(tǒng)對工件的重復(fù)拍攝問題,提出一種基于時間與工件位置的圖像去重復(fù)算法,以實時分揀系統(tǒng)的系統(tǒng)運行時刻作為各單元的時間基準(zhǔn),將預(yù)測的工件到達某一固定參考位置的時刻與工件當(dāng)前位置組合成一組能唯一識別工件的坐標(biāo),經(jīng)周期性比較,判斷并去掉重復(fù)圖像信息.同時為提高分揀效率,提出一種基于牛頓-拉夫森迭代的動態(tài)抓取算法,建立了機器人跟蹤工件的數(shù)學(xué)模型,并通過牛頓-拉夫森方法求解該非線性數(shù)學(xué)模型.最后用MATLAB對動態(tài)抓取算法進行了驗證.樣機實驗中最快分揀速度達110次/min,誤抓率小于2‰,漏抓率為0,證明了算法能夠滿足實時性要求,同時具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性.
[Abstract]:......
【作者單位】： 山東大學(xué)機械工程學(xué)院;山東大學(xué)高效潔凈機械制造教育部重點實驗室;
【基金】：高檔數(shù)控機床專項資助項目(2014ZX04002021-003)
【分類號】：TP242

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2489206