37200字硕士毕业论文基于机器视觉的工业机器人分拣能力研究

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：37200字

论点：工件,分拣,机器人

论文概述：

虽然各个国家对智能工业机器人的技术研究已经开展了几十年，但是目前仍然存在着很多难以攻克的技术难点。工业生产过程中的环境复杂性，如光照和粉尘等因素的影响，使得工业相机不能很

论文正文：

第一章导言

1.1课题来源
本课题来源于宋新公司国家高技术研发863计划(编号2012AA041405，机器人模块化技术典型工业应用示范)和沈阳市工业科技研究项目(编号F12-010-2-00，工业机器人智能关节技术研究)。

1.2本课题研究的目的和意义
机器视觉技术是指使用摄像机和计算机模拟人类视觉功能，广泛应用于电子、航空航天、汽车零部件和制药领域[1]。在工业生产中，工件分拣是一个重要环节，其速度直接影响到整条生产线。在传统生产线中，工业机器人的分拣运动通常采用示教或离线编程的方法，工件的所有运动和放置位置都必须事先严格设定。一旦工作环境发生变化，机器人需要被再次示教和编程，否则会导致抓取错误。与传统的机械分拣操作相比，视觉技术在工业分拣系统中的应用具有不可替代的高质量、高速度和高智能的优势。为了在生产线上分拣和抓取工业机器人，一个基本问题是确定自身及其周围环境，并使用视觉算法来描述和识别三维场景[2]。首先，对悬挂在分选平台上的单目摄像机进行标定，建立图像坐标系和工件坐标系之间的关系。然后，利用图像模式识别算法对生产线上的机械工件进行识别和定位。最后，工业机器人根据识别结果进行分类抓取。基于机器视觉的工业机器人分拣技术的研究对于复杂工业环境中机械手的抓取和分拣具有重要意义。它能有效降低机器人的出错率和工业生产环节的成本，从而为国家创造更多的经济效益。在分拣技术环节中，机械工件的定位识别技术是基于视觉的工业机器人在实际应用中不可缺少的一部分，是分拣等任务的基本前提，具有更重要的研究价值。

1.3国内外研究现状
智能工业机器人的应用研究在国外已经进行了几十年。许多公司和研究机构引进了独立开发的智能工业机器人。智能工业机器人的基本结构是基于工业机器人配置多传感器系统，使工业机器人具有类似人眼的功能。在国外工业分拣生产环节中，基于视觉的工业机器人分拣系统的研究发展迅速。其优点是适应性强、适用范围广、成本低。在中国，智能工业机器人的研究还处于起步阶段。虽然一些科研机构和高校取得了一些成绩，但我国机器人技术的发展仍然存在许多问题。最大的问题是核心硬件(成像传感器如电荷耦合器件、互补金属氧化物半导体等)。)主要依赖于日本、美国、韩国等发达国家。，而国内制造商仍处于合同制造，这不利于视觉技术在中国的长期发展。因此，我国机器人技术的发展对我国自主创新技术的发展具有重要意义。

1.3.1国外研究现状
目前，机器视觉技术已从最初的实验室阶段逐渐成熟，并已应用于工业生产线。德国、日本、美国和韩国处于智能工业机器人领域应用研究的前沿。日本已经找到了自己的技术创新方式，从最初的模仿到现在的创意。德国西门子也紧跟时代步伐，将机器视觉渗透到各个领域，并将其应用于汽车发动机装配、生产线工件分拣等地方。美国也是机器人技术创新的发源地。它的机器视觉广泛应用于工业和军事。机器人经销商，包括法努克、莫特曼和斯陶布利，都引入了“拣选”系统[3]。如图1.1所示，日本川崎设计的工业机器人主要应用于基于视觉系统的大型物品装卸、树脂成型机械抓取和车门转角抛光工程领域。该机器人可以结合具体的实际应用和目标方法，配置不同的选项和相关参数，可以适应各种应用。通过使用安装在机器人内部的标准机器人语言，还可以实现高性能的运动控制和定时控制。

第二章工业机器人分拣系统

2.1工业机器人分拣系统的组成
本文以宋新公司开发生产的RH6(六自由度垂直关节型)通用工业机器人为模型，建立了一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统，如图2.1所示。工业机器人分拣系统主要由五个单元组成:工件平台单元、摄像机平台单元、视觉分拣单元、机器人遥控单元和机械手抓取单元。工件平台单元由工件放置台(或履带)和工件分拣放置槽组成。黑色工件放置平台有助于与金属几何工件的颜色形成对比，并有助于算法的实施。因为一般的几何工件是明亮的金属光泽。其中工件放置槽用于分类放置分类后的几何工件。相机平台单元主要由MV-VE078SM(黑白)相机、相机支架和光源组成。悬挂在支架上的单目摄像机用于采集测试台上工件的视频图像。光源采用白光发光二极管面光源，辅助数码相机为数码相机采集的图像提供光源，光源固定在工件上部，消除工件阴影。支架用于固定数码相机和光源。它的高度是可调节的，并有刻度，因此相机和桌面之间的距离可以很容易地知道。
视觉分类单元由电脑和视觉软件组成。摄像机采集的视频序列主要被视觉系统用来识别目标类型，计算工件的质心和放置方向。最后，根据图像坐标系和目标坐标系之间的关系，计算目标的相对位置和方向，并将信息参数传输到控制柜。机器人遥控单元主要由示教盒、控制柜和遥控控制器组成。示教盒:初始化机器人的参数并控制机器人的姿态。机器人控制柜:连接到计算机，从计算机接收数据，控制工业机器人执行指定的动作，负责分析参数，然后对机器人进行相关操作。机械手抓取单元主要由机械手和抓手组成。机械臂:完成控制器与电机的相关运动。抓取器:完成目标的分类、抓取和放置。为了验证相应的识别算法并方便地解决问题，对分拣系统的要求如下:
(1)有些工件是几何形状的，因此本文只研究几何形状的工件。
(2)工业机器人抓取工件方便，避免机械臂抓取工件时的干涉和碰撞，要求相邻几何工件的离散放置。
(3)为了验证算法的可靠性、准确性和鲁棒性，要求将具有相同几何形状的工件分开放置。

第三章摄像机校准.........14
3.1摄像机校准的基本方法……14
3.2相机型号.......15
3.3镜头失真……16
3.4摄像机校准坐标系的建立.......17
3.5摄像机校准.......19
3.6校准过程和系统设计……20
3.7本章概述……22
第4章静态工件的图像预处理……23
4.1图像平滑……23
4.2锐化操作器……23
4.3图像形态学处理……29
4.4本章概述……29
第5章静态工件的特征提取和识别...................30
5.1多目标块处理……30
5.2霍夫圆检测...................31
结合轮廓特征识别算法的5.3角点……33
5.4几何中心计算...................37
5.5长轴和短轴计算……38
5.6本章概述……39

结论

本文主要研究基于机器视觉的工业机器人技术，其主要目的是将图像技术应用于视觉分类技术。此外，采用静态工件和动态工件两种模式进行分析，保证了工程应用的可行性。在此基础上，对相关的图像模式识别算法技术进行了深入研究。同时，静态工件排序问题涉及的关键视觉算法包括:摄像机标定、图像Canny预处理、霍夫圆检测、角点检测、轮廓识别等图像处理和识别操作。履带车辆动态工件问题涉及的关键视觉算法包括均值漂移和卡尔曼融合算法。通过理论研究和仿真实验，得出以下结论:
(1)以往的工件分拣系统主要采用教学编程，对工件放置位置的精度要求很高，并且存在一定的误差。难以满足高速大批量的分拣任务。因此，如果采用基于视觉的分析系统，可以精确地定位和识别工件。
(2)摄像机标定用于建立图像坐标系和坐标系之间的关系空，这是通用视觉系统精确运行的前提条件。本文设计的摄像机标定界面能够准确建立对应关系，解决摄像机内部参数、外部参数和相对误差。
(3)提出了一种静态工件的模式识别算法。研究了几种经典的常用边缘检测算子。实验表明，Canny算子最适合几何工件的边缘检测。对于几何工件的识别部分，详细阐述了角点提取和轮廓识别相结合的算法的分类特征，并描述了几何工件的识别过程。几何工件特征识别采用多目标中心、长轴和短轴来描述目标位置信息，可以准确完成分类工作。
(4)针对动态工件的定位和跟踪，提出了一种融合卡尔曼预测目标和均值漂移搜索目标的跟踪算法，实现了工件在履带上的动态跟踪。首先，利用卡尔曼滤波器估计后续运动目标的位置、速度和匹配范围。其次，采用基于HSV颜色空融合的均值漂移算法进行小规模搜索和目标匹配。最后，利用均值漂移算法获得的目标位置作为下一帧卡尔曼滤波器的输入参数，使后续状态具有预测能力。执行迭代执行，直到搜索到目标。
仿真结果表明，本文讨论的技术方法简单有效。进一步验证了系统的可行性，适合机械手快速、准确抓取和分拣规则几何工件。

参考
[1]庄凯兰，王继忠，周杰。机器视觉技术在角度检测中的应用研究。设备制造技术，2011，(4): 9-10。
[2]刘振宇、赵斌、邹凤山。机器视觉技术在工件分拣中的应用。计算机应用与软件，2012，29 (11): 87-91。
[3]全欢欢。张罗平。装配线零件图像识别及系统实现:(硕士学位论文)。河南:河南科技大学，2008
[4]贾迈勒·马斯里，塞尔吉奥·库韦洛，恩里克·莫尔托。根据安理会秘书长的报告，联合国安理会将继续监督联合国安理会关于伊拉克核问题的决议的执行情况。杨成，王静。基于视觉定位的机器人搬运系统。制造自动化，2011，33 (2): 40 ~ 42。[/比尔/] [6]黄伟，科瓦切维奇。基于激光的实时机器视觉系统的开发，用于监控焊接过程。国际广告技术公司，2012年，数据显示:10.1007/s 10170–012-3902-0。[/比尔/] [7]查英、刘铁根、杜东。图像识别技术在自动零件装配识别中的应用。计算机工程，2006，32 (10): 178-185。[/比尔/] [8]蔡高赫。机器人技术的发展及其在制造业中的应用。机械制造和自动化，2004。33 (1): 6 ~ 10。
[9]潘丽霞。工业机器人的发展和应用。山西科技，2010，25 (3): 22 ~ 25。
[10]徐芳，邹凤山，郑春辉。宋新机器人产业的发展与应用。机器人技术与应用，2011，(5): 14 ~ 18。