快递分拣机器人控制系统的设计

为提高快递分拣效率,设计了一种基于OpenMV机器视觉模块的快递分拣机器人控制系统。在这一控制系统中,通过机器视觉技术实现快递件的轮廓识别、定位、扫码及分类,将STM32单片机作为运动控制核心,外接传感器感知机器人的状态,基于串口与机器视觉模块双向通信,实现对放置在地面的快递件进行自动分拣。通过制作样机验证了设计的合理性与可行性。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术探究

在介绍基于机器视觉的工业机器人分拣系统基本构成、工作流程的基础上,从摄像机标定技术、图像预处理技术、特征识别和定位技术等方面具体分析基于机器视觉的工业机器人分拣技术应用,旨在能够更好地推广和应用工业机器人分拣技术,借助工业机器人分拣技术提升各个行业的自动化生产效率。     

浅谈并联机器人快递分拣机及分拣方法

阐述了"并联机器人快递分拣机"创新设计,解决并联机器人分拣机不能多工位、长距离分拣的技术问题;预实验表明采用了并联机器人快递分拣机的分拣方法之后,在速度、精度方面的优势是很明显的,还能提高并联机器人的灵活性和适应性,同时出错率大大降低,减少场地占用面积,提高分拣效率。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

简要介绍基于机器视觉的工业机器人分拣系统的构成,分析基于机器视觉的工业机器人分拣工作的流程,探讨工业机器人在机器视觉条件下的分拣技术,促进工业机器人分拣技术被进一步推广和应用,提升我国各个行业中自动化生产线的生产效率和柔性。     

基于机器视觉的物料分拣工业机器人技术研究

随着我国工业经济的不断发展,机器人技术在工业制造领域中的用途也越来越广泛,尤其是对传统的物料分拣工作来说机器人已经基本上能够取代人工进行作业了。目前,利用工业机器人进行物料分拣工作主要是通过对机器人进行编程,但这种方法一般对设备和工作环境具有比较高的要求,成本也相对较高,因此,如何提高工业机器人在物料分拣中的精准度,对不同形状和尺寸的物料能够准确完成位置感应并完成分拣动作就成了我们应当重点关注的工作内容。在工业机器人编程中充分考虑机器视觉技术,让机器人初步具备人眼的基本功能,良好的视觉功能能够有效提高机器人物料分拣的效率。基于此,本文对工业机器人分拣系统和分拣流程进行论述,最后提出基于机器视觉提高工业机器人分拣技术的策略,旨在促进工业机器人在我国工业、制造业中的进一步推广和应用。     

基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计

为了解决使用传统示教或离线编程方式的工业机器人无法满足复杂分拣环境作业要求的问题,以史陶比尔工业机器人、Kinect深度相机为硬件基础,搭建了基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统平台。通过支持向量机(SVM)实现对分拣物体的学习识别,通过基于采样一致性(SAC-IA)粗配准和迭代最近点(ICP)精配准算法实现对物体位姿点云数据的配准。实验结果表明,搭建的智能分拣系统能够识别分拣物体种类并且获取物体的位姿,拓宽了工业机器人的应用领域。     

基于机器视觉与工业机器人的分拣技术研究

目前的机器人技术都已经非常发达,而物流及工业方面的机器人应用比较多的是分拣技术。分拣技术则很多基于机器视觉的技术。本文主是要对于这种分拣技术的系统作研究,先是介绍了目前机器人分拣系统,另外对于主要的技术方面进行了分析并最终总结全文。     

一种快递车内分拣货物的研究

阐述了一种快递车内分拣货物的创新设计,包括车体、货物分拣系统、车体中部的货物上线装置、上线装置连接的货物输送带以及货物分拣下线装置.运用SolidWorks软件对快递车厢分拣货物进行参数化设计,使快递车内分拣货物,无需固定的分拣场地就可以对快递包裹进行自动分拣、运输和派送,对提高物流配送的作业效率和物流分拣的速度,降低物流成本具有重要意义.     

并联机器人智能分拣系统设计

针对并联机器人在实际生产过程中对复杂工件的智能分拣问题,对并联机器人的配置、速度、加速度以及传送带的速度等方面进行了研究。对在分拣过程中影响并联机器人分拣成功率的因素进行了归纳,提出了一种基于视觉技术的并联机器人智能分拣系统,利用工业相机对传送带上移动的复杂工件进行捕获,利用图像处理技术获得工件的形状、位置等信息,并将所获得的工件信息传递给控制器,由控制器控制并联机器人对传送带上的工件进行抓取,通过实验获得了测试数据。研究结果表明:影响分拣成功率因素的优先级中,加速度对系统分拣的成功率影响较大,其次是机器人的速度,最后是传送带的速度。     

基于RFID智能分拣系统设计及其应用研究

为了实现快递的智能分拣,提出了基于RFID射频识别技术的智能分拣平台。该系统采用web端的管理软件,对整个分拣过程进行监控和数据存储管理,让智能分拣过程安全可靠。首先对快递分拣系统进行了需求分析,从而说明RFID技术在快递分拣系统中的技术可行性和经济实用性。最后对各个模块进行了系统测试,并对RFID射频识别技术在快递物流领域的应用前景做了展望。     

基于机器视觉的无人机旋翼移印缺陷检测研究

旋翼是无人机获得举升力的重要零件，它的健康状态是无人机稳定飞行的重要保证，旋翼标识是检查无人机飞行姿态和旋翼健康状态的重要参照之一，针对大疆无人机旋翼标识生产过程中表面质量检测的工人劳动强度大、检测准确率低的生产痛点，设计了满足工业生产需求的机器人视觉检测系统，系统与工业机器人结合将印刷缺陷的产品分拣出来，实现生产检测的自动化。系统利用工业相机、视觉光源、工业计算机搭建系统检测系统，通过滤波、连通域处理、特征提取等算法设计，能够高效地将漏印、少印、多印等缺陷产品分拣出来，降低了企业用工成本的同时，提高了产品出厂的良品率。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

将视觉系统应用到工业机器人当中去,使得机器人具有人眼的功能是当今机器人研究的重点。本文针对以往工业生产线分拣工件时存在的问题,从视觉的角度研究了相关技术难点。本文完成了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台的搭建,首先通过摄像机对传送带上进入工作区的工件进行图像采集,然后对图像预处理分析,接着用不变矩对工件进行快速识别,之后用Hough-链码识别算法对工件进行精细匹配,最后通过中心定位算法计算出工件的位置,引导机器人对工件进行分拣抓取。同时,本文还提出了多目标分块处理算法和Hough变换与链码相结合的Hough-链码识别算法。实验结果表明,该分拣系统可以有效解决规则几何工件的分类的问题,达到分拣的目的。     

基于颜色识别的快递包裹分拣系统

设计了一种基于颜色识别的快递包裹的分拣系统。采用工业相机采集快递包裹上的颜色信息,通过计算机程序分析采集图像的颜色直方图,并对其进行图像处理,利用色差法进行颜色识别。系统采用Lab V IEW图像化语言进行编程,在上位机中实现颜色识别,并通过上位机与运动控制卡连接,在三轴伺服控制平台上,实现对快递包裹的自动分拣。     

基于机器视觉的机器人分拣技术发展研究

在工业生产中,完全人工分拣作业很难实现生产目标,而传统机器人分拣还存在系统稳定性较差、精度较低等缺点。针对这些问题,在传统分拣机器人中引入机器视觉,完成对工件、食品以及其它产品的分拣工作,不仅能够满足生产需求,而且能够提高生产效率。基与此,重点分析目标识别、目标跟踪以及视觉伺服等关键技术的研究现状以及在工业、食品以及其它领域的应用现状,并对未来的发展趋势进行展望。     

基于工业机器人的分拣生产线群控通信系统设计

根据礼品分拣自动化生产线工艺流程和自动化控制的要求,提出基于工业机器人、机器视觉的自动化解决方案。构建以西门子S7-1200为主控PLC(programmable logic controller)、机器人与机器视觉、AGV(automated guided vehicle)自动导引小车、码垛立体仓库系统、礼品分拣流水线等组成的全自动分拣网络控制系统。系统采用MODBUS-TCP通信协议,实现了机器人、机器视觉、从属PLC及主控PLC之间的数据与I/O信号交换。系统提高了工厂自动化水平、提高了生产效率,减小劳动强度,降低了人工成本。     

一种快递智能分拣装置

提出一种结合快递柜配送模式的小型化快递智能分拣装置,可以有效地解决快递员配送难、配送操作复杂、配送出错概率高等问题,是一种运用于快递配送相对集中的社区、学校、小区、公司等地方的智能分拣装置。该装置由驱动系统、传送平台、传感器和控制系统等部分组成,利用STM32控制器作为下位机对智能快递分拣装置就行控制,用LabVIEW作为上位机,负责人机交互与显示信息以及发送控制指令对下位机动作进行控制,整个过程自动化、无人化。     

基于PLC的工业机器人药瓶分拣系统的实现

阐述了基于PLC的工业机器人药瓶分拣系统的自动化生产系统的实现,分别从系统硬件电路部分与软件程序编写部分进行了探讨,工业机器人控制系统在工业自动化领域随处可见,该实现方法具有典型的代表性。     

智能快递分拣系统设计

设计了一套基于PLC和工业组态软件的智能快递分拣系统,利用多轨道、多层级的排布方式减小了整体系统的占地面积,提高了空间利用率和分拣效率。通过加入货物筛选机制将不适宜自动分拣的货物选出交由人工分拣。运用组态王软件的命令语言开发了事件评判功能,实现了分拣系统的多轨道多线程协同工作,运用冗余设计配合上位机的监控提高了系统稳定性。该设计极大地提高了快递分拣的自动化程度,缩短了分拣时间,减小了包裹损毁率。     

工业机器人在制药行业中的应用

随着科技不断发展,以工业机器人为标志的智能制造在各行各业的应用越来越广泛。本文通过介绍工业机器人在检测、灌装、分拣等领域的应用,展现了工业机器人在制药行业中的应用现状。     

面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法

针对分拣机器人作业目标的结构形状复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,提出了面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法。基于四自由度Dobot机器人构建了具有视觉感知的分拣机器人系统,视觉系统获取传送带上多目标的图像,图像预处理算法提高分拣目标的对比度,构建圆形和线性结构元素对最大类间方差法分割的多目标区域进行填充和边缘平滑。建立基于图像信息的质心坐标,对多目标区域的连通域进行识别与定位。实验结果表明,该方法能够实现对多目标数量的统计,在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对形状复杂、位置随机的多目标进行识别与定位,为分拣机器人的自主抓取、分拣提供位置信息。