双目视觉引导机器人定位抓取技术的研究

目前大部分工业装配生产线中机器人抓取待装件都是预先将固定类型的工件进行机械定位。为了提高机器人柔性抓取能力,实现了双目视觉引导机器人的抓取系统。文章通过定位工装板来间接定位工件的方法来完成双目视觉引导机器人抓取,首先通过双目视觉系统拍摄的图像识别工装板上6个定位孔,计算孔中心在相机坐标系下的位置,利用这6个定位孔中心空间位置用最小二乘法拟合出最优的工装板平面,由于工件相对于工装板的位置固定,可求得工件相对于相机坐标系的位置,进而通过标定参数转化为在机器人基坐标系下位置和姿态,供机器人抓取工件。经过多次工件抓取实验,分析数据得出,系统距离定位误差小于0.5mm,满足工业生产要求且适应于多种类型工件的抓取,具有通用性。     

基于单目视觉的工业机器人拆垛系统设计与实验

基于单目视觉提出了工业机器人拆垛系统构想。为实现工业机器人视觉拆垛系统中机器人精确运动控制与工件位姿识别,运用D-H位移矩阵法建立了机器人运动学模型,得到机器人末端相对机器人坐标系的位姿信息。基于形状模板匹配法提出目标图像识别算法,得到各个目标图像在相机坐标系下的位姿信息;将三维视觉模型与机器人运动学模型进行信息融合,建立机器人视觉拆垛控制系统数学模型。基于CCD工业相机、4-DOF工业机器人搭建视觉定位抓取实验系统。通过对空间目标进行抓取的实验,验证基于单目视觉的工业机器人拆垛系统的正确性、精确性、鲁棒性。     

基于单目视觉的工业机器人定位系统的设计

在工业生产中,工业机器人如何能够准确地抓取和摆放工件是自动化生产中的一个重要问题,而问题的关键是准确地获取工件目标位置和姿态的信息。针对此问题,以图像辨识、处理及视觉定位为主要研究内容,设计了一种处理简单、计算准确的单目视觉定位系统。该系统包含静态图像采集平台、图像测量模块及与之匹配的三维空间中单目定位算法与姿态测量算法。经测试实验,并通过对数据和误差进行分析,系统满足自动化生产过程中对工件的空间定位与姿态测量的要求。     

基于视觉引导的FANUC机器人抓取系统研究

针对目前工业机器人上料时大都采用预先示教的方式,一旦工作条件发生变化就会导致抓取失败的问题,研究了一种基于视觉引导FANUC机器人的抓取系统,提高了机器人柔性化抓取能力。系统采用单目视觉定位方法:将图像中的特征点通过相机标定参数、Eye-in-Hand手眼标定参数转换为机器人基坐标系下的位姿,利用FANUC Robot Interface实现上位机与机器人通信并把定位结果发送到机器人位置寄存器,引导机器人运动到相应位置并通过末端执行器完成对空心圆柱体工件的抓取。经过多次抓取实验数据分析,该系统定位误差在0.5mm以内,具有很好的实际应用价值。     

基于手眼立体视觉的弧焊机器人平面工件定位系统

在工业生产中应用的焊接机器人都是示教再现式的机器人，在批量生产时这种机器人要求每次工件定位必须一致，否则需要重新示教；带有离线编程系统的机器人同样存在工件定位问题，如果工件定位不准，焊接机器人无法按原离线编程系统生成的路径完成焊接。作者针对平面工件开发了一套基于手眼立体视觉的弧焊机器人工件定位系统，首先对摄像机的内外参数和机器人手眼关系进行标定；然后控制机器人运动，使安装在机器人末端的摄像机在两个不同的位置取像；最后通过图像处理和立体视觉的方法来计算出平面工件在机器人基坐标系中的三维信息。试验表明该系统获取的工件定位信息精确。该系统为焊接机器人自主焊接奠定基础。     

基于视觉的机械臂轨迹优化方法研究

针对应用视觉系统进行工件抓取时,工件相互遮挡导致识别工件不准确且抓取效率较低的问题,提出基于视觉的机械臂轨迹优化方法。由相机采集工件图像信息,通过标定机械臂坐标系、工件坐标系及相机坐标系,建立“手眼”坐标关系,基于点云数据对工件识别与定位;提出改进遗传-鲸鱼混合轨迹规划算法,以控制工件抓取过程。对机械臂的3个重要关节进行了运动仿真与实验测试。仿真结果显示：改进的遗传-鲸鱼混合算法收敛速度更快,搜索能力更强,优化后的抓取时间比基本遗传算法优化的抓取时间减少了2.3 s。实验结果表明：基于点云识别的机械臂抓取成功率达到93.75%,极大提高了抓取效率,验证了算法的有效性。     

基于机器视觉的工件分拣及上下料系统

为了解决传统工业机器人无法对多个不定位姿的工件进行分拣抓取的问题,搭建一套基于机器视觉的零件分拣及上下料系统。所搭建系统能够较准确地对铝件和有机玻璃件进行分拣,并对工件的位姿进行识别,最后将结果换算到机器人的世界坐标系下,对工件进行准确抓取和上下料。其中针对工件的分拣,提出了通过条形码进行识别分拣的方法,此方法简单有效,快速便捷。对与背景对比度不高的透明有机玻璃件的位姿识别,提出一种自适应调参线性变换方法,从而准确识别出透明件的位姿信息。经实验测试,所搭建系统具有较高的准确性。     

基于激光传感器的机器人自适应多层多道焊接

针对机器人自动化焊接过程中工件的定位误差、加工误差和激光传感器的安装误差的问题,提出了一种基于线结构视觉激光传感器获取焊缝形状位置信息,并使机器人能够自动调整焊枪位置和姿态来修正误差,同时自适应不同角度焊缝的多层多道路径规划方法。首先进行手眼标定,采用pyqt5在windows系统环境下部署焊接机器人手眼标定软件,把焊道空间点信息从视觉坐标系转换为机器人基坐标系下。然后对工件进行扫描,通过预设定算法完成对实际坐标点的预处理计算,并自适应调节工具坐标系的位姿弥补偏差;最后根据处理得到的焊缝坡口的特征参数和焊接工艺要求,规划多层多道焊接的路径完成焊接。对中厚板碳钢单边V形坡口进行试验,结果表明,该方法具有良好的实用性。     

利用宏程序实现五轴加工中心的坐标变换

1　五轴加工中心坐标变换时要考虑的问题经常使用的五轴加工中心的坐标轴除Ｘ、Ｙ、Ｚ轴外 ,还有工件 (分度卡盘 )绕自身回转中心的旋转轴Ａ轴 ,及工件 (分度卡盘 )绕转回中心的翘起轴Ｃ轴。如图 1所示。在数控编程时 ,每次都必然要遇到如何实现从机械坐标系向工件坐标系的坐标变换问题。在图1中可以看到 ,工件处于水平位置时 ,从机械坐标系向工件坐标系的坐标变换比较容易实现 (此时ｘ =0或为端面磨量 )。但在Ｃ轴翘起的另外两个位置时 ,从机械坐标系向工件坐标系的坐标变换就需要计算 ;在Ｘ轴方向上与Ｃ轴旋回中心的位置Ｌ4、工件装夹的位…     

基于机器视觉的工件识别与定位系统设计与实现

机器人关节工件组装生产过程中,工件种类多、产量大、人工分拣与装配困难等问题,为了提高生产速度和效率,提出一种基于OpenCV视觉技术的机器人关节工件识别与定位检测方法。首先,通过工控机读取相机的工件图像,并进行图像灰度化、均值滤波、自适应阀值分割等图像预处理过程,得到二值化图像;其次,从二值化图像中提取出工件的轮廓,之后,通过胡氏不变矩比较待识别工件的轮廓与给定的模板轮廓,识别目标工件;最后,提出一种确定工件的位置和方向的方法。实验结果表明,文章提出的方法能准确识别目标工件,并且有效地确定其位置,为类似的识别提供了有效参考。     

基于基准点改进的数控机床夹具设计

为了提高工件装夹过程的精密化和高效化,考虑以往通过反复试切削工件确定夹具的定位精度,提出了一种数控机床夹具工艺系统基准点确定的改进方法及后续工艺系统与数控编程的调试方案。在夹具与主轴垂直的平面内,选取适当的位置作为定位基准点,移动机床主轴轴心并利用千分表确定基准点的位置坐标,修改数控系统中工件坐标系偏移量参数,确认基准点在机床新的工件坐标系下的坐标值,进而以该基准点来建立工件的加工坐标系,并根据制定的切削精度标准编写并调试数控程序。经过改进的夹具,不仅能弥补传统夹具带来的不足,而且能够节约大量人力物力节省成本,为企业带来明显的经济效益。响应"绿色制造"号召的同时为夹具的进一步优化设计打下基础。     

面向充电机器人的充电插座定位

针对充电机器人插接充电枪的控制要求,提出了充电插座定位方法。采用九点标定法确定机器人OYZ平面偏移量与成像平面变化量之间的映射关系;通过示教确定标准拍摄位置、拍摄距离及充电插座的标准位置及其在采集图像中的像素坐标。定位时,激光测距仪确定充电插座相对标准位置的X轴距离变化量,同时机器人移动到检测拍摄位置,由单目视觉系统通过形状模板匹配和映射关系确定充电插座在OYZ平面的偏移量,最后,结合标准位置获得充电插座的空间位置。实验验证和样机测试表明,定位误差小于0.5 mm,成功率超过95%,准确性和可靠性满足充电机器人应用要求。     

基于特定平面的单目视觉焊缝起始点导引

为了解决传统采用立体视觉和模板匹配方法实现焊缝起始点自动化导引过程中存在的算法复杂、运算速度慢以及导引精度不高等问题,提出了一种基于特定平面的单目视觉焊缝起始点导引方法。首先,采用"单目双位"和随机一致性算法对放置待焊工件的工作平面进行标定,将导引范围限制在该特定平面上;然后以手持点激光作为主动光源照射到该平面上,在保持摄像机坐标系姿态不变的情况下,导引摄像机至焊缝起始点,进而计算该点在机器人基坐标系下的三维坐标指导机器人运动使焊枪到达焊缝起始点。     

基于机器视觉的机床自寻位在无模渐进成形设备中的实现

在板料的无模渐进成形过程中,使用导正杆定位底支撑模型,由于配合误差和模型浮动等问题造成定位效率低、精度差.基于机器视觉的机床自寻位系统利用图像采集系统对定位孔进行图像捕捉与处理,获得底支撑模型的坐标系,然后在数控系统中对机床坐标系进行离线变换,实现成形轨迹位置到底支撑模型的自适应,完成了金属板料无模渐进成形中底支撑模型的非接触式高精度快速定位.     

基于单目视觉的螺纹孔定位精度分析

针对自动化装配过程中的螺纹孔定位问题,提出了一种基于单目视觉的螺纹孔识别定位方法,并对螺纹孔定位精度进行了分析。利用工业相机对螺纹孔进行拍照,通过对图像进行识别和处理提取出螺纹孔特征,通过标定获得每个像素尺寸,经过坐标变换最终到螺纹孔物理坐标。对比分析了拍摄工件全局、拍摄工件局部两种不同方法获得的螺纹孔定位精度,定量分析了在给定条件下视场与定位精度的对应关系,得出了拍摄视野占工件面积50%～60%时定位效果最佳的结论。     

一种基于视觉的平面焊缝初始焊位定位的简易方法

焊缝起始位置的自动定位是实现智能化焊接的关键步骤之一.介绍了一种实用的视觉引导焊接机器人到初始焊位的导引系统和方法.在系统中,机器人可以在视觉系统的引导下自动定位到任意平面焊缝的起始位置.以铝这种强反射平面曲线对接焊缝工件为例,实现了初始焊位的自主定位功能.系统具有算法简单,实用性和稳定性以及抗干扰性强等特点,其定位准确率和精度都在试验中取得了满意的结果.     

金属零件熔积成形过程形状质量的可视化诊断

利用单目视觉技术进行熔积成形过程监测;借助数字图像处理技术对熔积层形貌信息进行处理获得熔积层的宽度信息;以图像处理获得的熔积层缺陷点像素坐标为源头,通过文中建立的空间定位数学模型还原其三维空间位置信息,最后进行熔积层检测试验.结果表明,文中提出的单目视觉定位数学模型和数字图像处理算法能够准确的对熔积层宽度进行非接触地实时监测,并能够对可能出现的缺陷点进行快速的识别与准确的定位.因此文中方法能够实时调整与优化快速成形过程中的熔积工艺参数,保证制件形状与尺寸精度.     

工件旋转与刀轴摆动数控加工关键技术研究

研究工件旋转与刀轴摆动五轴联动数控加工过程中,进给轴之间的协调、插补方式的选取、刀轴矢量与转角和摆角间的换算、刀位点从工件坐标系向工作坐标系转换的坐标变换关系、刀轴摆动导致基准点与刀位点之间的位置补偿、后处理器开发和刀位文件的后处理等关键技术,为多轴联动数控加工编程技术提供了参考.     

焊接自动线和焊接机器人

爬行式全位置弧焊机器人；船舶焊接机器人系统关键技术进展；弧焊机器人焊接区视觉信息传感与控制技术；弧焊机器人工件坐标系快速标定方法；弧焊机器人空间焊缝定位系统的研究。     

基于机器视觉的机器人分拣系统设计

针对机器人分拣系统对工件摆放位置要求高的问题,研究开发了一套基于机器视觉的机器人分拣系统。阐述了该系统的组成和工作流程,搭建了基于机器视觉的机器人分拣系统实验平台,提出了一种适用范围广的快速手眼标定方法,采用机器视觉技术对摆放在相机视野范围内任意位置的工件进行定位并分类,通过TCP通信协议将定位分类信息发送给机器人,从而引导机器人对工件进行分拣。最后,进行了多次分拣实验,结果表明,该系统可对任意位置的工件进行分类,自动化程度高。