隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展,在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用機(jī)器人已成為提高生產(chǎn)效率的重要選擇,視覺技術(shù)是提高機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知能力和應(yīng)用的智能化水平的主要手段之一,應(yīng)用視覺功能軟件對(duì)于提高機(jī)器人作業(yè)的自動(dòng)化程度具有重要意義。本文結(jié)合典型機(jī)器人作業(yè)的視覺功能需求,系統(tǒng)地研究了面向機(jī)器人作業(yè)的視覺軟件的開發(fā)與應(yīng)用。典型機(jī)器人作業(yè)根據(jù)視覺系統(tǒng)和機(jī)器人控制器是否有交互可以分為非交互式作業(yè)和交互式作業(yè)。本文結(jié)合以巡檢作業(yè)為典例的非交互式作業(yè)需要,基于OpenCV實(shí)現(xiàn)巡檢視覺功能;圍繞以搬運(yùn)與裝配作業(yè)為典例的交互式作業(yè)需求,基于OpenCV和Qt進(jìn)行視覺軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)。通過巡檢視覺功能的實(shí)現(xiàn)與視覺軟件的開發(fā)應(yīng)用,有效地提高了典型機(jī)器人作業(yè)的智能化程度。本文首先綜述了機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺軟件應(yīng)用與發(fā)展的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析了典型機(jī)器人作業(yè)的視覺功能需求,給出了機(jī)器人視覺系統(tǒng)架構(gòu),說明了硬件平臺(tái)中相機(jī)、鏡頭的選型過程,闡述了軟件設(shè)計(jì)方案。接著結(jié)合視覺功能需求,討論了機(jī)器人視覺軟件基本算法的原理與設(shè)計(jì),分析了相機(jī)幾何模型,論述了相機(jī)參數(shù)標(biāo)定和“眼在手上”手眼標(biāo)定方法,以及模板匹配、物體分類識(shí)別和平面測(cè)量等算法。然后分... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：107 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

新西蘭電網(wǎng)公司研制的巡檢機(jī)器人

圖 1-1 新西蘭電網(wǎng)公司研制的巡檢機(jī)器人Pieters 論述了基于視覺反饋的機(jī)器人控制方法[12]，介紹了多種應(yīng)用場(chǎng)景下需要用到的機(jī)器人視覺技術(shù)，探討了室內(nèi)環(huán)境中基于視覺技術(shù)的物體識(shí)別和定位方法、工業(yè)中機(jī)器人自動(dòng)化作業(yè)中的視覺伺服技術(shù)和運(yùn)動(dòng)物體的軌跡跟蹤等應(yīng)用。PJ Tarwadi 等人討論了基于視覺的物體抓取和放置方法[13]，設(shè)計(jì)了物體自動(dòng)抓取系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同顏色、不同種類的物體進(jìn)行分類識(shí)別，然后基于視覺引導(dǎo)的方法利用機(jī)器人機(jī)械臂抓取物體，分類放置。C Theoharatos 等人研究了基于視覺引導(dǎo)的機(jī)械臂搬運(yùn)作業(yè)[14]，分析了不同類型的物體分類識(shí)別方法，研究了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)配件的精確定位、抓取和放置策略，設(shè)計(jì)了機(jī)器人視覺系統(tǒng)，有效提高了機(jī)器人末端執(zhí)行器完成抓取放置作業(yè)的精度。KUKA 與波爾自動(dòng)化公司（Boll Automation）合作為戴姆勒商用汽車公司研發(fā)了一套自動(dòng)化解決方案[15]，在機(jī)器人拾取作業(yè)中，利用一臺(tái) KUKA KR QUANTEC 機(jī)器人與波爾自動(dòng)化公司視覺系統(tǒng) Binspect 共同合作，優(yōu)化了制造軸的軸管的取出操作，如圖 1-2 所示。ABB[16]單臂機(jī)器人基于視覺技術(shù)用于小型零件的裝配任務(wù)，如圖 1-3 所示，對(duì)位置和方向不確定的零件進(jìn)行識(shí)別定位，抓取零件后對(duì)齊裝配到工件的孔位中，提高了生產(chǎn)效率。結(jié)合視覺技術(shù)，使得機(jī)器人作業(yè)更加快速精確。

圖 1-1 新西蘭電網(wǎng)公司研制的巡檢機(jī)器人Pieters 論述了基于視覺反饋的機(jī)器人控制方法[12]，介紹了多種應(yīng)用場(chǎng)景下需要用到的機(jī)器人視覺技術(shù)，探討了室內(nèi)環(huán)境中基于視覺技術(shù)的物體識(shí)別和定位方法、工業(yè)中機(jī)器人自動(dòng)化作業(yè)中的視覺伺服技術(shù)和運(yùn)動(dòng)物體的軌跡跟蹤等應(yīng)用。PJ Tarwadi 等人討論了基于視覺的物體抓取和放置方法[13]，設(shè)計(jì)了物體自動(dòng)抓取系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同顏色、不同種類的物體進(jìn)行分類識(shí)別，然后基于視覺引導(dǎo)的方法利用機(jī)器人機(jī)械臂抓取物體，分類放置。C Theoharatos 等人研究了基于視覺引導(dǎo)的機(jī)械臂搬運(yùn)作業(yè)[14]，分析了不同類型的物體分類識(shí)別方法，研究了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)配件的精確定位、抓取和放置策略，設(shè)計(jì)了機(jī)器人視覺系統(tǒng)，有效提高了機(jī)器人末端執(zhí)行器完成抓取放置作業(yè)的精度。KUKA 與波爾自動(dòng)化公司（Boll Automation）合作為戴姆勒商用汽車公司研發(fā)了一套自動(dòng)化解決方案[15]，在機(jī)器人拾取作業(yè)中，利用一臺(tái) KUKA KR QUANTEC 機(jī)器人與波爾自動(dòng)化公司視覺系統(tǒng) Binspect 共同合作，優(yōu)化了制造軸的軸管的取出操作，如圖 1-2 所示。ABB[16]單臂機(jī)器人基于視覺技術(shù)用于小型零件的裝配任務(wù)，如圖 1-3 所示，對(duì)位置和方向不確定的零件進(jìn)行識(shí)別定位，抓取零件后對(duì)齊裝配到工件的孔位中，提高了生產(chǎn)效率。結(jié)合視覺技術(shù)，使得機(jī)器人作業(yè)更加快速精確。


本文編號(hào)：3321274