隨著工業(yè)4.0時代的到來,工業(yè)生產(chǎn)中的自動化需求日益增加,機器視覺技術(shù)被廣泛的應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中。工件分揀是零部件拆卸分裝、自動化裝配、機床加工等常見生產(chǎn)過程的重要環(huán)節(jié)。工業(yè)零部件的定位和識別是機器視覺應(yīng)用與研究的重要方向,而傳統(tǒng)基于模板匹配的識別與定位的方法,應(yīng)用的靈活性差,對于小批量且多種類的工件分揀,模板設(shè)計困難,成本高昂。針對目前工業(yè)生產(chǎn)中常見的工件自動化無序分揀與零部件自動裝配環(huán)節(jié),本文進行了雙目視覺的標(biāo)定、工件深度信息獲取、工件的精定位以及工件識別技術(shù)等基于雙目視覺的無序擺放小型工件分揀系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究,主要內(nèi)容如下:1、針對實際工業(yè)生產(chǎn)中對于工件定位與識別的需求,設(shè)計并搭建了雙目視覺分揀系統(tǒng),選取的實驗對象為各類球軸承、滾柱軸承、滾針軸承,各類齒輪、螺桿以及螺母等工業(yè)生產(chǎn)中分揀和裝配過程中常見的工件。2、根據(jù)相機模型建立了各個坐標(biāo)系之間的關(guān)系,闡述了相機畸變的原理,并給出了相機標(biāo)定的基本原理及標(biāo)定流程。本文使用標(biāo)準(zhǔn)棋盤格標(biāo)定板,完成了雙目立體標(biāo)定。同時,介紹了雙目校正與匹配的基本原理、立體校正的目的以及雙目匹配的作用。進而,采用基于視差原理的工件深度信息獲取算法,完成了工... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

進行分揀作業(yè)的分揀機器人

第1章緒論3系統(tǒng)具有較好的適應(yīng)性。因此，本文的技術(shù)創(chuàng)新可以分為兩部分：一是將基于機器學(xué)習(xí)算法——極限學(xué)習(xí)機和信息測度方法相結(jié)合，提取圖像邊緣坐標(biāo)集，從而實現(xiàn)工件的位姿計算與精定位；二是對基于深度學(xué)習(xí)算法——YOLOv3的目標(biāo)檢測算法進行研究和改進，并在工業(yè)分揀系統(tǒng)中進行應(yīng)用，最后驗證其效果和可行性。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀機器視覺技術(shù)是智能工業(yè)機器人的重要構(gòu)成方面，國外十分注重機器視覺技術(shù)的研究。在機器視覺技術(shù)的迅速發(fā)展下，各大機器人制造公司的產(chǎn)品中已經(jīng)使用了這項技術(shù)。（1）FANUCM1iA型機器人1974年，F(xiàn)ANUC集團創(chuàng)造了第一臺工業(yè)機器人，歷經(jīng)數(shù)年的發(fā)展和研究，目前已生產(chǎn)創(chuàng)造了大約260種各類型的機器人，如圖1-2所示的M1iA型機器人適用于分揀作業(yè)，包含結(jié)構(gòu)緊湊、重量小的特點[19]。末端執(zhí)行器轉(zhuǎn)速可達(dá)3000/so，可迅速調(diào)整工件位姿，能夠以很短的時間實現(xiàn)2520025mm搬送作業(yè)；并且包括視覺功能，可以運用內(nèi)置硬件模塊和軟件開發(fā)包iRVision實現(xiàn)圖像處理[20]。通過機器人功能和相機連動，從而使智能化控制得到實現(xiàn)。圖1-2FANUCM-1iA型機器人（2）EPSONScara機器人EPSON公司制造的Scara型分揀機器人將機器視覺與機械臂的運動控制完美融合[21,22]，在小型工件的裝配作業(yè)上很有優(yōu)勢，機械臂的可重復(fù)定位精度為0.005mm，能夠處理以前需要高精度XY手臂才能完成的高精度工作，然而XY手臂價格昂貴，體型巨大。此外，系統(tǒng)具有的VBGuide5.0軟件能夠?qū)崿F(xiàn)連接[23]。基于VBGuide5.0視覺配套程序能夠支持多種分辨率的目標(biāo)圖像控制[24]，圖1-3所示為愛普生Scara型

第1章緒論4機器人。圖1-3Scara機器人在工業(yè)生產(chǎn)過程中，工件定位與識別技術(shù)是機器視覺在其中的典型應(yīng)用[25]，通過視覺技術(shù)，執(zhí)行抓取工作的機械臂能夠?qū)o序的目標(biāo)物體實現(xiàn)識別并確定其位姿，進而完成抓取工作[26,27]。對于目標(biāo)識別算法，國內(nèi)外學(xué)者作出了大量的研究，同時提出了許多的目標(biāo)識別的方法與理論。自1970年起，國外就對視覺定位與識別技術(shù)進行了大量的研究。P.Rummel，W.Beutel等提出了運用在視覺噪聲場景中重疊工件檢測和識別的場景分析系統(tǒng)，因此能夠?qū)ぜ念悇e進行識別[28]；Sanders,DA等通過使用一種角查找器來實現(xiàn)檢測船舶零件邊緣圖像中找到角點，并利用這些新信息提取傅里葉描述子，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對形狀進行決策。結(jié)果表明，新的尋角器能較好地區(qū)分船舶各部件的位置，新的角點發(fā)現(xiàn)技術(shù)采用自下而上的方法，通過在邊緣檢測圖像中采樣點和計算每個采樣點周圍窗口端點之間的距離來查找角點。然后，將距離最小的點解釋為角。這種新的角點查找技術(shù)采用了一種全無精確測量方法，比其他系統(tǒng)得到了改進，整個系統(tǒng)識別部件的速度更快，效率更高[29]。TsunenoriHonda，ShunichiKanedo等提出了一種適用于夾緊、裝配、加工等過程的工件自動整定的模式識別策略，一個棱鏡或多面體物體放置在帶有反射鏡的識別站里，通過ITV相機將鏡像圖像和直接圖鏡像融合成一幅圖像。基于圖像點，在鏡子的相對位置和姿態(tài)與已知相機的狀況下，能夠計算出物體特征點或頂點的三維坐標(biāo)[30]；Miura等通過研究工件的定位與識別，在零部件裝配中使用了機器視覺技術(shù)。DrikBuchholz在2014年設(shè)計并研發(fā)了機器人三維視覺定位抓取系統(tǒng)。該系統(tǒng)上配備了由微軟開發(fā)的Kinect深度相機，Kinect深度相機可以直接獲得工件的

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3280456