發(fā)布時(shí)間：2021-06-20 10:16

　　多數(shù)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)合里,機(jī)器人的動(dòng)作需要通過(guò)預(yù)先示教以及離線編程來(lái)指定,加工過(guò)程只是簡(jiǎn)單的重復(fù)預(yù)先設(shè)定的動(dòng)作。但是工作環(huán)境或者工件的位置、大小發(fā)生改變時(shí),機(jī)器人仍按照先前規(guī)定的動(dòng)作進(jìn)行操作會(huì)加大生產(chǎn)工件誤差影響產(chǎn)品質(zhì)量。視覺(jué)引導(dǎo)與定位為解決上述問(wèn)題提供了新的思路。工業(yè)機(jī)器人可以通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)掌握工作環(huán)境的變化,從而調(diào)整既定運(yùn)動(dòng)軌跡來(lái)完成任務(wù)。將線結(jié)構(gòu)光投射到被測(cè)物體上,激光線條與物體棱線相交時(shí)會(huì)產(chǎn)生拐點(diǎn),視覺(jué)測(cè)量容易獲得拐點(diǎn)的二維坐標(biāo),但是對(duì)于不同粗定位的工件,無(wú)法保證測(cè)量的拐點(diǎn)位于棱線的相同位置。針對(duì)這一問(wèn)題,研究采用多個(gè)線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)傳感器對(duì)工件進(jìn)行測(cè)量,旨在以多個(gè)測(cè)量點(diǎn)共同對(duì)測(cè)量工件位姿進(jìn)行估計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)使用多線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)傳感器搭建視覺(jué)測(cè)量引導(dǎo)系統(tǒng),詳細(xì)分析了物體不同自由度分量變化時(shí)的三維姿態(tài)測(cè)量問(wèn)題;2)對(duì)機(jī)器人視覺(jué)伺服控制模型的研究。分析常用的視覺(jué)伺服控制模型,結(jié)合課題要求選擇合適的視覺(jué)伺服控制模型;3)通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)量方案的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,并對(duì)引導(dǎo)算法的收斂情況進(jìn)行了討論。Matlab仿真和測(cè)量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方案的有效性;將測(cè)量結(jié)果作為系統(tǒng)反饋量來(lái)調(diào)整位移臺(tái)位... 

【文章來(lái)源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

KR5arc型工業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)參數(shù)

華北理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-32-傳感器設(shè)計(jì)決定了整個(gè)視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量準(zhǔn)確度，從相機(jī)選型、線結(jié)構(gòu)光傳感器選型到整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)中各個(gè)線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的具體布局均是傳感器設(shè)計(jì)需要考慮的問(wèn)題。4.2.1相機(jī)選型工業(yè)相機(jī)作為視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)中的重要組成部件，其功能是對(duì)待測(cè)量物體進(jìn)行圖像采集[39]。視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)中，對(duì)物體特征信息采集的精準(zhǔn)度會(huì)直接影響到后期對(duì)機(jī)器人動(dòng)作的引導(dǎo)精度[40]。相機(jī)中最重要的組成部件是感光芯片，根據(jù)成像傳感類(lèi)型可分為CCD和CMOS傳感器兩大類(lèi)。其中隨著CMOS研發(fā)和技術(shù)的發(fā)展，CMOS傳感器也得到了越來(lái)越廣泛地應(yīng)用。CMOS傳感器因其集成性好、傳輸性?xún)?yōu)良且成本較低的特性在相機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。而CCD傳感器具有良好的通透性、明銳度和色彩失真率低等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)中的運(yùn)用較多。選擇合適的CCD工業(yè)相機(jī)對(duì)整個(gè)視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)是非常關(guān)鍵的。通常評(píng)判相機(jī)的好壞需要考慮相機(jī)的分辨率、信噪比和成像清晰度。因課題實(shí)際應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人的汽車(chē)加工車(chē)間，對(duì)于相機(jī)的數(shù)據(jù)傳輸速率也是需要考慮的一大因素。相機(jī)的分辨率是指單位長(zhǎng)度上的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，相機(jī)分辨率越高，單位長(zhǎng)度上的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)越多；信噪比是衡量相機(jī)好壞的一個(gè)重要因素，信噪比越高，說(shuō)明相機(jī)對(duì)噪聲的抑制作用越強(qiáng)，采集的圖像也越容易處理；清晰度是指相機(jī)拍得圖像的清晰程度，在碼率一定的條件下清晰度與相機(jī)分辨率成反比。結(jié)合課題中測(cè)量需求，最終選用的CCD工業(yè)相機(jī)為Baumer公司的工業(yè)相機(jī)VLG-12M，如圖17所示。（a）（b）圖17工業(yè)相機(jī)Fig.17industrialcamera

第4章機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)與標(biāo)定-35-行標(biāo)定；3）將標(biāo)定完成的結(jié)果進(jìn)行記錄和保存。實(shí)驗(yàn)中采用間距為5.5mm黑白相間棋盤(pán)格作為標(biāo)定板，采用Baumer（VLG-12M）相機(jī)進(jìn)行圖像采集。圖18為從不同方位采集得到的18幅圖像中的16幅。圖18相機(jī)采集圖像Fig.18Cameracaptureimage通過(guò)Matlab軟件一次性對(duì)18幅圖像進(jìn)行讀取并標(biāo)定，對(duì)圖像中的角點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)如圖19所示。圖19角點(diǎn)檢測(cè)Fig.19Cornerdetection

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)定位裝配應(yīng)用[J]. 羅鈳.  木工機(jī)床. 2019(02)
[2]結(jié)合改進(jìn)Hough變換的在線工件直線特征提取研究[J]. 王晨晨,楊慕升,姜立志,鞏曉丹.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2019(S1)
[3]基于模板邊緣的自適應(yīng)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法[J]. 李冰,呂進(jìn)來(lái),郝曉麗.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(11)
[4]工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的在線校準(zhǔn)技術(shù)研究[J]. 田媛.  南方農(nóng)機(jī). 2019(06)
[5]基于機(jī)器視覺(jué)的管道焊接跟蹤技術(shù)研究[J]. 甘文龍,羅會(huì)信,劉海生,王中任.  機(jī)床與液壓. 2019(04)
[6]基于多線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)的鋼軌波磨動(dòng)態(tài)測(cè)量方法[J]. 馬子驥,董艷茹,劉宏立,周冰航,李艷福.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]工業(yè)機(jī)器人單目視覺(jué)對(duì)準(zhǔn)技術(shù)研究[J]. 雷金周,曾令斌,葉南.  光學(xué)精密工程. 2018(03)
[8]基于機(jī)器視覺(jué)的三維圖像邊緣特征提取[J]. 舒軍,徐成鴻,楊露,蔣明威,李志魁,吳柯.  信息通信. 2017(12)
[9]基于視覺(jué)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人快速分揀系統(tǒng)研究[J]. 黨宏社,張超,龐毅.  電子器件. 2017(02)
[10]機(jī)器人焊縫識(shí)別技術(shù)研究[J]. 彭剛,劉博,熊超.  智能機(jī)器人. 2017(01)

博士論文
[1]機(jī)器人結(jié)構(gòu)光視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定研究[D]. 劉艷.北京理工大學(xué) 2015

碩士論文
[1]面向工業(yè)應(yīng)用的機(jī)器人手眼標(biāo)定與物體定位[D]. 程玉立.浙江大學(xué) 2016
[2]工業(yè)機(jī)器人焊縫跟蹤與自動(dòng)涂膠系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王霆.北京工業(yè)大學(xué) 2015
[3]非合作目標(biāo)視覺(jué)測(cè)量方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 劉凱.西安電子科技大學(xué) 2011
[4]基于圖像的視覺(jué)伺服機(jī)器人系統(tǒng)[D]. 于宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3239006