基于計算機視覺的小型零部件抓取系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】:云南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F273;TP391.41;TP242
【圖文】:
能模塊的具體運行流程;最后對整個方案的設(shè)計過程作了一個小結(jié)。逡逑2.1系統(tǒng)硬件方案設(shè)計逡逑本系統(tǒng)的硬件組成較為復(fù)雜,涉及的模塊較多,系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖2-1逡逑所示。其中,“動力裝置”是系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)備,主要為系統(tǒng)的運行提出能源供給;逡逑“機器人本體”是系統(tǒng)的主體設(shè)備,是系統(tǒng)實現(xiàn)抓取功能的硬件支撐;“數(shù)據(jù)采逡逑集模塊”是系統(tǒng)的“感知器官”,是系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵設(shè)備;“執(zhí)行模塊”是系逡逑統(tǒng)的“手指”,是系統(tǒng)抓取苓部件的直接裝置。具體組成部分實物如圖2-2所示。逡逑LWi邋丨?丨丨逡逑I邐i邐^邐視覺傳感器j逡逑f邋!■!邐;^i邐i?:}0執(zhí)行機構(gòu)逡逑氣泵邐i邋3邋IsL邐yg逡逑I邐^逡逑i邋:邐:邋i邋r>丨邋i邋■逡逑;邐電磁閥邐;邐UR10機器人邐丨邐測距傳感器邐丨丨邐工業(yè)吸盤逡逑圖2-1系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖逡逑
2.1.2機器人本體逡逑本系統(tǒng)設(shè)計的小型零部件抓取系統(tǒng)中的工業(yè)機器人選用的是丹麥優(yōu)傲機器人逡逑公司生產(chǎn)的UR10協(xié)作式工業(yè)機器人,如圖2-3所示,該機器人主要由機器人手臂、逡逑控制箱和示教盒三部分組成。其中,機器人手臂是直接的運動執(zhí)行部分,通過6逡逑個關(guān)節(jié)的360°變化范圍來實現(xiàn)機器人手臂末端在三維空間的位置移動;控制箱是逡逑電源模塊及與外部進(jìn)行交互的各種接口的集成裝置;示教盒是對該工業(yè)機器人各逡逑個參數(shù)設(shè)置、對機器人手臂進(jìn)行簡單控制以及進(jìn)行腳本編程的可視化操作設(shè)備。逡逑UR10機器人手臂主要規(guī)格參數(shù)如表2-1所示?刂葡渲饕(guī)格參數(shù)如表2-2所示。逡逑示教盒主要規(guī)格參數(shù)如表2-3所示。逡逑8逡逑
表2-1邋UR丨《機械臂部分規(guī)格參數(shù)逡逑名稱邐規(guī)格逡逑有效負(fù)載邐l0kg逡逑有效工作半徑邐1300mm逡逑關(guān)節(jié)范圍邐+/-360°逡逑最大速度(基座)邐120°邋/s逡逑最大速度(肩部)邐120°邋/s逡逑最大速度(肘部)邐180°邋/s逡逑最大速度(手腕1)邐180°邋/s逡逑最大速度(手腕2)邐180°邋/s逡逑最大速度(手腕3)邐180°邋/s逡逑最大速度(工具端)邐lm/s逡逑重量邐28.9kg逡逑可重復(fù)精度邐+/-0.邋003R*(按照SO邋9283標(biāo)準(zhǔn))逡逑
【參考文獻(xiàn)】
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3 邱茂林,馬頌德,李毅;計算機視覺中攝像機定標(biāo)綜述[J];自動化學(xué)報;2000年01期
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10 桑孟雷;基于機器視覺的圓形工件位姿估計[D];浙江大學(xué);2018年
本文編號:2801192
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