智能制造是未來工業(yè)發(fā)展的必然趨勢,工業(yè)機(jī)器人的智能化是智能制造中的核心問題。機(jī)械臂視覺伺服控制技術(shù)是一種利用視覺信息對機(jī)器人運(yùn)動實(shí)施反饋控制的方法。與傳統(tǒng)控制方法相比,這種技術(shù)能提供更高的設(shè)計(jì)靈活性、任務(wù)精度以及智能化水平,是機(jī)器人智能化的重要研究方向�，F(xiàn)有的視覺伺服控制技術(shù)以圖像特征點(diǎn)為控制基礎(chǔ),難以應(yīng)用于缺少穩(wěn)定圖像特征點(diǎn)的低紋理表面零件之上。針對低紋理表面的工業(yè)零件的抓取任務(wù),本文研究了基于幾何特征的目標(biāo)位姿識別與視覺伺服技術(shù),并結(jié)合上述技術(shù)開發(fā)了視覺伺服系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了具有幾何特征的低紋理表面零件的精密定位與抓取。論文的主要內(nèi)容包括:（1）針對特征點(diǎn)控制的視覺伺服在低紋理表面零件的抓取任務(wù)中難以適用的問題,提出了低紋理表面零件的視覺伺服模型,該模型以低紋理零件幾何特征為視覺伺服的基本控制特征,通過對幾何特征的檢測、跟蹤及位姿識別,為視覺伺服控制提供特征的實(shí)時(shí)狀態(tài),根據(jù)幾何特征的信息應(yīng)用不同的視覺伺服控制方法抓取目標(biāo)零件。（2）針對低紋理表面零件的幾何特征檢測問題,提出了基于梯度聚類的橢圓特征檢測方法,通過圖像邊緣的連續(xù)性保證圓的空間連續(xù)性,使用邊緣聚類獲得橢圓候選集合并通過幾何約束... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

面向低紋理表面零件的的視覺伺服模型

需要通過設(shè)定閾值６ｅｎｇｔｈ對過短的邊緣進(jìn)行篩除。然而過小的閾值無法起到篩除細(xì)小??邊緣的作用，過大的閾值則會將一部分橢圓邊緣篩除。因此通過實(shí)驗(yàn)調(diào)整閾值的大小，如??圖３．９所示。??當(dāng)閾值小于４個(gè)像素時(shí)大量的短邊緣使得算法的計(jì)算時(shí)間上升，同時(shí)由于一部分短邊??緣被誤檢測為橢圓邊緣，導(dǎo)致算法精確率下降。當(dāng)閾值大于３２個(gè)像素時(shí)，一部分橢圓邊??緣被忽略，導(dǎo)致算法召回率下降。因此綜合考慮準(zhǔn)確率與計(jì)算效率，選擇１６個(gè)像素點(diǎn)作??為邊緣線篩除閾值。??２０１?１?１?１?：?１?！??■?Ｉ?１１００??■９０??匚＝＝］擬合與去偽＿８（）??１５?－?＇?〇?￣?Ｆ－ｎｅａｓｕｒｅ?．??Ｉ—．?dāng)唷??１２?３?４?５?６?７?８??Ｗ，ｐｉｘｅｌ??圖３．９邊緣線篩除閾值＜ｅｎｇｔｌ＾Ｘ值分析??４６??

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)和橢圓擬合的細(xì)胞圖像自動分割[J]. 廖苗,趙于前,曾業(yè)戰(zhàn),黃忠朝,張丙奎,鄒北驥.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2017(04)
[2]基于Hough投票空間的橢圓圖像特征亞像素提取方法[J]. 鄒榮,趙稼宸,凌俊,許楨英.  光學(xué)技術(shù). 2016(02)
[3]邊界聚類橢圓快速檢測方法[J]. 吳堯鋒,王文,盧科青,魏燕定,陳子辰.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2016(03)
[4]與二次曲面有交線圓的平面的特性[J]. 馬淑云.  南陽師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2006(12)

博士論文
[1]特征選擇圖像視覺伺服關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 葉國強(qiáng).華南理工大學(xué) 2017
[2]機(jī)器人靈巧手的物體觸摸識別及自適應(yīng)抓取研究[D]. 顧海巍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號：3310936