本文關(guān)鍵詞：基于視覺引導(dǎo)的搬運(yùn)機(jī)器人多目標(biāo)識(shí)別及抓取姿態(tài)研究

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【摘要】：目前,搬運(yùn)機(jī)器人已廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的各個(gè)重要環(huán)節(jié)。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像并行處理技術(shù)的飛速發(fā)展,基于視覺引導(dǎo)的圖像處理技術(shù)與搬運(yùn)機(jī)器人的結(jié)合日益緊密。視覺引導(dǎo)技術(shù)和搬運(yùn)機(jī)器人的結(jié)合,可以使搬運(yùn)機(jī)器人能夠更好的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)。為解決搬運(yùn)機(jī)器人在同一生產(chǎn)流水線上抓取不同工件的難題,本文結(jié)合機(jī)器視覺引導(dǎo)技術(shù),研究多種不同工件的目標(biāo)識(shí)別和搬運(yùn)機(jī)器人根據(jù)不同工件變換抓取姿態(tài)的問題,對(duì)流水線混裝生產(chǎn)有著重要意義。本文的研究工作如下:(1)設(shè)計(jì)一種機(jī)器視覺引導(dǎo)系統(tǒng),建立搬運(yùn)機(jī)器人、相機(jī)和工件三者坐標(biāo)系之間的數(shù)學(xué)模型。利用張正友標(biāo)定法確定相機(jī)和工件坐標(biāo)系之間的矩陣關(guān)系;借助機(jī)器人TCP工具,應(yīng)用空間幾何原理,推導(dǎo)出機(jī)器人和工件坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換矩陣;以工件坐標(biāo)系為中間轉(zhuǎn)換矩陣,得出機(jī)器人和相機(jī)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。這些數(shù)學(xué)模型的建立,為搬運(yùn)機(jī)器人確定抓取姿態(tài)和準(zhǔn)確抓取工件提供了數(shù)學(xué)支撐。(2)研究基于模板匹配的多目標(biāo)識(shí)別技術(shù)。針對(duì)目標(biāo)工件旋轉(zhuǎn)的模板匹配問題,分析和比較了Hu矩和Zernike矩兩種模板匹配方法的優(yōu)缺點(diǎn),確定了性能更加優(yōu)越、具有正交不變性的Zernike矩作為目標(biāo)識(shí)別的方法。研究了在模板匹配前采用圓投影值篩選待匹配圖像中的候準(zhǔn)點(diǎn)、提高目標(biāo)識(shí)別速度的方法。(3)研究基于搬運(yùn)機(jī)器人D-H數(shù)學(xué)模型的抓取姿態(tài)技術(shù),編寫一套基于Matlab的程序,指導(dǎo)使用者設(shè)定機(jī)器人初始狀態(tài)下的關(guān)節(jié)角度值和末端執(zhí)行器抓取姿態(tài)的參數(shù),能夠求出機(jī)器人在初始狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)學(xué)正解和逆解,從而為確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡提供指導(dǎo)。(4)在完成上述工作的基礎(chǔ)上,以EPSON-C3機(jī)器人為執(zhí)行機(jī)構(gòu)、CCD相機(jī)為視覺引導(dǎo)裝置,完成對(duì)多種工件的抓取實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明:這種多目標(biāo)識(shí)別技術(shù)有良好效果,能為指導(dǎo)機(jī)器人柔性生產(chǎn)提供一種新技術(shù)和新方法。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)識(shí)別 視覺引導(dǎo) 搬運(yùn)機(jī)器人 Zernike矩 D-H模型
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)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;TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題來源9
• 1.2 課題研究的目的和意義9
• 1.3 論文研究的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 基于視覺引導(dǎo)的搬運(yùn)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)16-25
• 2.1 視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)功能與技術(shù)要求16-18
• 2.1.1 視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)功能16-17
• 2.1.2 視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的工作流程17
• 2.1.3 視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)技術(shù)要求17-18
• 2.2 視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)18-21
• 2.2.1 EPSON六自由度機(jī)器人系統(tǒng)18
• 2.2.2 系統(tǒng)相機(jī)及鏡頭的選用18-19
• 2.2.3 PC機(jī)及圖像采集卡19-21
• 2.3 視覺引導(dǎo)搬運(yùn)機(jī)器人系統(tǒng)軟件工作流程21-22
• 2.3.1 相機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)器人世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換21-22
• 2.3.2 多種目標(biāo)工件的識(shí)別22
• 2.3.3 目標(biāo)工件的實(shí)時(shí)位置確定22
• 2.4 EPSON機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 視覺引導(dǎo)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立25-40
• 3.1 相機(jī)坐標(biāo)系和固定靶標(biāo)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣25-31
• 3.1.1 小孔模型25-27
• 3.1.2 相機(jī)的內(nèi)參數(shù)模型27-29
• 3.1.3 相機(jī)的內(nèi)參數(shù)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)29-30
• 3.1.4 相機(jī)外參數(shù)模型30
• 3.1.5 相機(jī)的外參數(shù)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)30-31
• 3.2 機(jī)器人世界坐標(biāo)系和固定靶標(biāo)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣31-36
• 3.2.1 直接標(biāo)定法求轉(zhuǎn)換矩陣31-36
• 3.2.2 結(jié)果驗(yàn)證36
• 3.3 視覺系統(tǒng) 2D模型36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 目標(biāo)工件的識(shí)別與定位方法40-61
• 4.1 圖像預(yù)處理算法40-45
• 4.1.1 圖像的平滑處理40-42
• 4.1.2 二值化處理42-43
• 4.1.3 圖像的邊緣檢測(cè)和輪廓處理43-45
• 4.2 模板匹配方法45-55
• 4.2.1 相關(guān)系數(shù)的方法45-46
• 4.2.2 SSDA法46-47
• 4.2.3 Hu不變矩47-50
• 4.2.4 Zernike矩50-55
• 4.3 提高目標(biāo)識(shí)別速度的方法55-56
• 4.4 目標(biāo)工件的定位算法56-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第5章 搬運(yùn)機(jī)器人抓取姿態(tài)驗(yàn)證61-76
• 5.1 搬運(yùn)機(jī)器人位置描述矩陣61-62
• 5.2 搬運(yùn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析62-70
• 5.3 搬運(yùn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真70-73
• 5.4 搬運(yùn)機(jī)器人抓取實(shí)驗(yàn)73-75
• 5.5 本章小結(jié)75-76
• 第6章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 總結(jié)76
• 6.2 展望76-78
• 參考文獻(xiàn)78-81
• 致謝81

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