本文關(guān)鍵詞：基于智能相機(jī)和工業(yè)機(jī)器人的自動(dòng)分揀技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器視覺(jué) 自動(dòng)分揀 系統(tǒng)標(biāo)定 模式識(shí)別 圖像處理

【摘要】：配備視覺(jué)設(shè)備的工業(yè)機(jī)器人在食品包裝、醫(yī)藥生產(chǎn)、無(wú)損檢測(cè)、自動(dòng)生產(chǎn)流水線等場(chǎng)合扮演了重要的角色。隨著“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的提出,機(jī)器視覺(jué)和工業(yè)機(jī)器人的聯(lián)合工作必然在智能制造中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。本文針對(duì)智能相機(jī)和工業(yè)機(jī)器人組成的Eye-to-hand形式的自動(dòng)分揀系統(tǒng),研究其中涉及的若干關(guān)鍵技術(shù),主要研究?jī)?nèi)容和成果包括:1、針對(duì)基于智能相機(jī)和工業(yè)機(jī)器人的自動(dòng)分揀系統(tǒng)標(biāo)定問(wèn)題,提出了一種基于攝影測(cè)量的標(biāo)定方法。該方法首先由工作相機(jī)對(duì)置于傳送帶上的平面靶標(biāo)拍攝一幅圖像,據(jù)此計(jì)算工作相機(jī)圖像平面與平面靶標(biāo)之間的單應(yīng)性矩陣,然后運(yùn)用攝影測(cè)量系統(tǒng)對(duì)傳送帶上的平面靶標(biāo)及散布于機(jī)器人表面的標(biāo)記點(diǎn)拍攝機(jī)器人繞A4軸做一次旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)前后的兩組圖像,再拍攝機(jī)器人繞其A1軸做一次旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)后的一組圖像,在對(duì)每組圖像中的標(biāo)記點(diǎn)分別進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ)上,得到機(jī)器人坐標(biāo)系以及平面靶標(biāo)坐標(biāo)系與機(jī)器人坐標(biāo)系的位置關(guān)系,進(jìn)而結(jié)合計(jì)算出的單應(yīng)性矩陣得到工作相機(jī)圖像坐標(biāo)系至機(jī)器人坐標(biāo)系的映射,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分揀系統(tǒng)的標(biāo)定。在標(biāo)定過(guò)程中機(jī)器人只需旋轉(zhuǎn)兩次,并拍攝若干圖像即可,十分便于實(shí)現(xiàn),且計(jì)算過(guò)程只涉及線性運(yùn)算,穩(wěn)定可靠。實(shí)驗(yàn)證明具有較高的標(biāo)定精度。2、研究并建立了智能相機(jī)與工業(yè)機(jī)器人實(shí)時(shí)可靠的通信機(jī)制。深入研究了智能相機(jī)與工業(yè)機(jī)器人的通信接口,建立了智能相機(jī)與工業(yè)機(jī)器人可靠的通信機(jī)制。由寫(xiě)入機(jī)器人控制計(jì)算機(jī)內(nèi)的配置文件,嚴(yán)格限定智能相機(jī)和機(jī)器人通信數(shù)據(jù)的格式;以EtherNet/IP作為系統(tǒng)的主要通信方式,采用同步阻塞模式,保證了系統(tǒng)各組件間的同步和實(shí)時(shí)性,方便移植到具備以太網(wǎng)接口的其他自動(dòng)化設(shè)備。實(shí)驗(yàn)表明,本通信方法能夠保證較高的實(shí)時(shí)性和可靠性。3、研究并實(shí)現(xiàn)了一套傳送帶上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的手眼組合識(shí)別、定位算法。針對(duì)傳送帶上不斷運(yùn)動(dòng)的工件識(shí)別定位,深入研究了圖像處理及模板匹配算法,采用游程編碼和輪廓編碼的方法表示圖像中的前景目標(biāo),然后提取工件具有旋轉(zhuǎn)平移不變性的全局特征作為匹配的主要依據(jù),對(duì)目標(biāo)工件進(jìn)行快速準(zhǔn)確的識(shí)別;對(duì)目標(biāo)在傳送帶上的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人準(zhǔn)確抓取到傳送帶上運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)工件;針對(duì)在自動(dòng)分揀系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的各種干擾如遮擋等,本文研究了基于二進(jìn)制描述子的匹配算法,可以快速獲得特征點(diǎn)的匹配,結(jié)合RANSAC算法剔除誤匹配的點(diǎn)對(duì),保證良好的匹配率。4、研究開(kāi)發(fā)了一套基于智能相機(jī)和工業(yè)機(jī)器人的自動(dòng)分揀原型系統(tǒng)SCIR。通過(guò)對(duì)自動(dòng)分揀系統(tǒng)各組件的研究和選型,搭建了基于VC智能相機(jī)和KUKA工業(yè)機(jī)器人的嵌入式閉環(huán)自動(dòng)分揀原型系統(tǒng),同時(shí)為了對(duì)該原型系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定、模板選擇和智能相機(jī)程序上傳等操作,在VS2013平臺(tái)上開(kāi)發(fā)了SCIR自動(dòng)分揀原型系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)端配套軟件系統(tǒng)。對(duì)本文的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證,經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,SCIR原型系統(tǒng)達(dá)到了預(yù)期的目的。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 自動(dòng)分揀 系統(tǒng)標(biāo)定 模式識(shí)別 圖像處理
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 縮略詞14-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 課題研究背景15-17
• 1.2 自動(dòng)分揀系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 研究目的與內(nèi)容18-19
• 1.3.1 研究目的18
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容18-19
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)與安排19-21
• 第二章 自動(dòng)分揀系統(tǒng)硬件組成和通信方式21-31
• 2.1 引言21
• 2.2 系統(tǒng)硬件選型依據(jù)21-25
• 2.2.1 智能相機(jī)21-23
• 2.2.2 鏡頭選型23-24
• 2.2.3 光源選型24
• 2.2.4 六軸關(guān)節(jié)臂式機(jī)器人24-25
• 2.3 系統(tǒng)連接方式25-26
• 2.4 系統(tǒng)組件間通信與同步26-30
• 2.4.1 組件間通信機(jī)制的選擇26-27
• 2.4.2 EtherNet/IP通信基本流程27-28
• 2.4.3 同步/異步通信模式28-29
• 2.4.4 組件間同步29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 自動(dòng)分揀系統(tǒng)全局標(biāo)定方法研究31-43
• 3.1 引言31
• 3.2 系統(tǒng)標(biāo)定原理及流程31-33
• 3.3 標(biāo)定現(xiàn)場(chǎng)布置33-34
• 3.4 工作相機(jī)與平面靶標(biāo)的位置關(guān)系標(biāo)定34-35
• 3.5 機(jī)器人與平面靶標(biāo)的位置關(guān)系標(biāo)定35-39
• 3.5.1 標(biāo)定中的攝影測(cè)量圖像拍攝策略及數(shù)據(jù)對(duì)齊方法35-37
• 3.5.2 機(jī)器人坐標(biāo)系建立及其與平面靶標(biāo)關(guān)系解算37-39
• 3.6 系統(tǒng)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)39-42
• 3.6.1 智能相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)39-41
• 3.6.2 標(biāo)定結(jié)果驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)41-42
• 3.7 本章小結(jié)42-43
• 第四章 自動(dòng)分揀系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別定位算法研究43-71
• 4.1 引言43
• 4.2 基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別方法43-44
• 4.3 面向特征提取的圖像處理44-51
• 4.3.1 圖像預(yù)處理45-46
• 4.3.2 目標(biāo)與背景分割46-47
• 4.3.3 游程編碼壓縮47-48
• 4.3.4 多目標(biāo)標(biāo)識(shí)48-50
• 4.3.5 輪廓編碼檢測(cè)邊緣50-51
• 4.4 全局特征描述圖像51-59
• 4.4.1 周長(zhǎng)和面積計(jì)算51
• 4.4.2 形狀因子和矩形度51-52
• 4.4.3 傅里葉描述子52-54
• 4.4.4 不變矩特征54-55
• 4.4.5 判定與識(shí)別55-59
• 4.5 二進(jìn)制特征描述子處理遮擋問(wèn)題59-65
• 4.5.1 關(guān)鍵點(diǎn)特征提取60-61
• 4.5.2 構(gòu)建特征描述子及初始匹配61-63
• 4.5.3 消除誤匹配63-64
• 4.5.4 與其他算法對(duì)比64-65
• 4.6 質(zhì)心與旋轉(zhuǎn)角度的確定65-67
• 4.6.1 全局特征匹配的工件質(zhì)心提取65
• 4.6.2 二進(jìn)制描述子匹配的無(wú)遮擋工件質(zhì)心提取65-66
• 4.6.3 二進(jìn)制描述子匹配的部分遮擋工件質(zhì)心提取66
• 4.6.4 目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角度66-67
• 4.7 目標(biāo)工件動(dòng)態(tài)位置預(yù)測(cè)67-69
• 4.8 本章小結(jié)69-71
• 第五章 自動(dòng)分揀原型系統(tǒng)搭建與綜合實(shí)驗(yàn)71-81
• 5.1 引言71
• 5.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備71-76
• 5.2.1 IP地址和配置文件的設(shè)定72-73
• 5.2.2 計(jì)算機(jī)端配套軟件TKK73-74
• 5.2.3 智能相機(jī)程序編寫(xiě)、上傳與選擇74-76
• 5.3 工件識(shí)別定位實(shí)驗(yàn)76-79
• 5.3.1 單模板工件識(shí)別實(shí)驗(yàn)76-77
• 5.3.2 多模板工件識(shí)別實(shí)驗(yàn)77-78
• 5.3.3 機(jī)器人分揀實(shí)驗(yàn)78-79
• 5.4 本章小結(jié)79-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 研究工作總結(jié)81-82
• 6.2 研究工作展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 致謝87-89
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文89

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：651729