本文關(guān)鍵詞：基于視覺引導的搬運機器人多目標識別及抓取姿態(tài)研究

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【摘要】：目前,搬運機器人已廣泛應用于國民經(jīng)濟中的各個重要環(huán)節(jié)。隨著計算機視覺技術(shù)和圖像并行處理技術(shù)的飛速發(fā)展,基于視覺引導的圖像處理技術(shù)與搬運機器人的結(jié)合日益緊密。視覺引導技術(shù)和搬運機器人的結(jié)合,可以使搬運機器人能夠更好的應用于工業(yè)生產(chǎn)。為解決搬運機器人在同一生產(chǎn)流水線上抓取不同工件的難題,本文結(jié)合機器視覺引導技術(shù),研究多種不同工件的目標識別和搬運機器人根據(jù)不同工件變換抓取姿態(tài)的問題,對流水線混裝生產(chǎn)有著重要意義。本文的研究工作如下:(1)設計一種機器視覺引導系統(tǒng),建立搬運機器人、相機和工件三者坐標系之間的數(shù)學模型。利用張正友標定法確定相機和工件坐標系之間的矩陣關(guān)系;借助機器人TCP工具,應用空間幾何原理,推導出機器人和工件坐標系之間的轉(zhuǎn)換矩陣;以工件坐標系為中間轉(zhuǎn)換矩陣,得出機器人和相機坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。這些數(shù)學模型的建立,為搬運機器人確定抓取姿態(tài)和準確抓取工件提供了數(shù)學支撐。(2)研究基于模板匹配的多目標識別技術(shù)。針對目標工件旋轉(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,確定了性能更加優(yōu)越、具有正交不變性的Zernike矩作為目標識別的方法。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點、提高目標識別速度的方法。(3)研究基于搬運機器人D-H數(shù)學模型的抓取姿態(tài)技術(shù),編寫一套基于Matlab的程序,指導使用者設定機器人初始狀態(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),能夠求出機器人在初始狀態(tài)下的運動學正解和逆解,從而為確定機器人的運動軌跡提供指導。(4)在完成上述工作的基礎上,以EPSON-C3機器人為執(zhí)行機構(gòu)、CCD相機為視覺引導裝置,完成對多種工件的抓取實驗,實驗表明:這種多目標識別技術(shù)有良好效果,能為指導機器人柔性生產(chǎn)提供一種新技術(shù)和新方法。
【關(guān)鍵詞】：目標識別 視覺引導 搬運機器人 Zernike矩 D-H模型
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 基于視覺引導的搬運機器人系統(tǒng)設計16-25
• 2.1 視覺引導機器人系統(tǒng)功能與技術(shù)要求16-18
• 2.1.1 視覺引導機器人系統(tǒng)功能16-17
• 2.1.2 視覺引導機器人系統(tǒng)的工作流程17
• 2.1.3 視覺引導機器人系統(tǒng)技術(shù)要求17-18
• 2.2 視覺引導機器人系統(tǒng)的硬件設計18-21
• 2.2.1 EPSON六自由度機器人系統(tǒng)18
• 2.2.2 系統(tǒng)相機及鏡頭的選用18-19
• 2.2.3 PC機及圖像采集卡19-21
• 2.3 視覺引導搬運機器人系統(tǒng)軟件工作流程21-22
• 2.3.1 相機坐標系與機器人世界坐標系轉(zhuǎn)換21-22
• 2.3.2 多種目標工件的識別22
• 2.3.3 目標工件的實時位置確定22
• 2.4 EPSON機器人的運動控制實現(xiàn)22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 視覺引導系統(tǒng)數(shù)學模型建立25-40
• 3.1 相機坐標系和固定靶標坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣25-31
• 3.1.1 小孔模型25-27
• 3.1.2 相機的內(nèi)參數(shù)模型27-29
• 3.1.3 相機的內(nèi)參數(shù)標定實驗29-30
• 3.1.4 相機外參數(shù)模型30
• 3.1.5 相機的外參數(shù)標定實驗30-31
• 3.2 機器人世界坐標系和固定靶標坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣31-36
• 3.2.1 直接標定法求轉(zhuǎn)換矩陣31-36
• 3.2.2 結(jié)果驗證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 目標工件的識別與定位方法40-61
• 4.1 圖像預處理算法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 提高目標識別速度的方法55-56
• 4.4 目標工件的定位算法56-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第5章 搬運機器人抓取姿態(tài)驗證61-76
• 5.1 搬運機器人位置描述矩陣61-62
• 5.2 搬運機器人運動學分析62-70
• 5.3 搬運機器人運動學仿真70-73
• 5.4 搬運機器人抓取實驗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78-81
• 致謝81

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本文編號：647927