【摘要】：隨著“工業(yè)4.0”概念的提出,以智能制造為目標(biāo)的第四次工業(yè)革命席卷全球。在以工業(yè)機(jī)器人為基礎(chǔ)的自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)中,通過引入機(jī)器視覺提高生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化程度已經(jīng)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。本文對(duì)現(xiàn)代工業(yè)中工件分揀系統(tǒng)進(jìn)行研究,了解傳統(tǒng)工件分揀系統(tǒng)的弊端,分析當(dāng)下自動(dòng)分揀系統(tǒng)的發(fā)展方向和研究焦點(diǎn)。重點(diǎn)研究機(jī)器視覺在分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用,并在深入學(xué)習(xí)視覺伺服、圖像處理、機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)等關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,以實(shí)驗(yàn)室SCORBOT-Er 4u示教機(jī)械臂為基礎(chǔ),擬構(gòu)建了一個(gè)基于機(jī)器視覺的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)。在實(shí)現(xiàn)課題目標(biāo)的過程中,本文進(jìn)行了如下研究:首先,對(duì)目前機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展做全面了解和學(xué)習(xí),進(jìn)行綜述概要。在此基礎(chǔ)上,確立本文的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)—基于位置的伺服控制結(jié)構(gòu);然后,研究相機(jī)標(biāo)定技術(shù)原理,對(duì)不同相機(jī)標(biāo)定方法進(jìn)行對(duì)比分析,并利用張正友標(biāo)定法對(duì)分揀系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。圖像處理技術(shù)是機(jī)器視覺技術(shù)的核心。本文對(duì)圖像預(yù)處理方法進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí),對(duì)高斯濾波器、均值濾波器、中值濾波器和自適應(yīng)中值濾波器進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn);在研究經(jīng)典圖像邊緣提取算子的基礎(chǔ)上,對(duì)Canny算子進(jìn)行改進(jìn),應(yīng)用于工件邊緣提取;分析研究閾值分割和聚類分割,并提出基于改進(jìn)粒子群算法的快速FCM聚類分割法;研究圖像特征提取和識(shí)別算法,利用圖形幾何特征、SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法和Hough算法完成工件識(shí)別、分類,并獲取工件相關(guān)位姿參數(shù)。學(xué)習(xí)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)相關(guān)知識(shí),利用D-H建模法對(duì)執(zhí)行分揀任務(wù)的SCORBOT-Er 4u示教機(jī)械臂進(jìn)行建模,并利用OpenGL圖像庫建立其仿真系統(tǒng),進(jìn)行運(yùn)動(dòng)仿真實(shí)驗(yàn)。最后,利用實(shí)驗(yàn)室資源,搭建視覺分揀系統(tǒng),對(duì)工件模型進(jìn)行分揀測(cè)試。經(jīng)過多次試驗(yàn)和調(diào)試,本文完成了一個(gè)初級(jí)基于機(jī)器視覺的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)的構(gòu)建。通過聯(lián)機(jī)實(shí)驗(yàn)證明了分揀系統(tǒng)的可行性,為實(shí)際生產(chǎn)中基于視覺的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供有益的參考。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP241

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本文編號(hào)：2708287