基于OpenCV的机器人分拣系统设计

随着电商平台的发展，快递行业的整体规模迅速壮大，在物流成交量比较高的状态下，极容易出现“错件”分拣、快递分拣速度慢等问题，将严重影响快递包裹分拣。现对工业机器人分拣系统的性能、功能等方面进行研究，用机械臂代替人工分拣，设计出一种基于OpenCV图像识别的工业机器人分拣系统，进一步提升了工业机器人分拣水平。     

基于HALCON的快递地址信息识别研究

针对物流公司利用人工分拣快递效率低下的问题,提出了基于机器视觉技术的识别快递地址的方法。该方法主要通过机器视觉软件HALCON实现,阐述了HALCON形态学分析和分析处理图像、特征提取的具体过程,最后训练一个用于识别快递信息地址的分类器。研究表明,该方法能快速准确地识别出快递包裹的地址信息,具有更高的分拣准确度和稳定性,实现了预期目标。     

基于机器视觉的传送带分拣技术研究

将机器视觉应用于传送带分拣系统,使得分拣系统具有更高的适应性,能够适应各种任务下的分拣需求。对机器视觉在分拣平台应用上存在的标定问题进行了研究,完成了基于机器视觉的传送带分拣系统搭建。首先分析了视觉系统的标定方法,然后提出了一种传送带与机器人的位姿关系的标定方法,最后在摄像机标定和传送带标定的基础上实现了机器人与摄像机的位姿标定。实验证明:工件的定位识别精度能够满足识别分拣的要求,能够完成机器人的分类抓取任务。     

基于LabVIEW的Tripod机器人视觉处理和定位研究

针对传统的物流分拣过程效率低、成本高的现状,以及利用机器视觉进行分拣快速、可靠的优点,对机器视觉、图像处理和Tiropd机器人进行了研究,基于LabVIEW,设计了Tripod机器人视觉系统,将分拣过程简化为对几何体的识别和抓放过程。利用边缘提取、滤波去噪、圆心检测等算法,采用LabVIEW视觉模块及其库函数,进行了图像的预处理、特征提取以及中心点定位。研究结果表明,基于LabVIEW的Tripod机器人系统能够准确识别平台几何体的颜色和形状,可较为精确地定位几何体中心,满足后续控制的要求。     

基于PLC和机器视觉的工件自动分拣系统设计

该文以西门子S7-200 Smart PCL为控制核心,构建了一套基于机器视觉的工件自动分拣系统。该系统由控制模块、传输模块、人界交互模块、机器视觉模块组成,首先利用机器视觉技术识别出待分拣工件的特征,然后PLC根据机器视觉识别结果控制传送带动作将工件传送至不同产品盒,实现工件的自动分拣。实验结果表明,该生产线的分拣误判率低于0.4%,满足工业生产的要求。     

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。     

基于视觉识别系统的分拣搬运机器人设计

为提高快件分拣搬运的速度与效率,设计一种基于视觉识别系统的分拣搬运机器人。结合实际分析并确立设计结构方案,在快件进入配送站后,该分拣搬运机器人通过RFID视频识别系统识别快件的电子标签,完成快件信息的采集和读取。OpenCV操作摄像头采集快件图像信息,解码译码条码获取快件信息。系统根据快件信息按规划路径传送。传送过程中,在UWB定位模块中利用定位算法获取目标相对于机器人的实时几何空间位置,实现机器人路径的目标牵引。     

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。     

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。     

工业机器人去毛刺平台研发路径探究

为了提升工业机器人的自动化水平,设计人员尝试基于机器视觉系统对工业机器人系统进行优化,并对相机与工业机器人视觉系统进行标定,并以蚁群算法为基础,搭建工业机器人去毛刺平台。通过引入工业视觉系统,实现对于目标工件的在线监测,并将有关工件轮廓以及位置的信息,远程传输至工业机器人去毛刺平台,提升该平台智能化水平,有效解决零件生产加工过程中,异形工件毛刺难以去除的问题。     

智能型采棉机器人电气控制系统设计

针对基于视觉的棉花采摘技术,构建了智能型采棉机器人总体设计方案。其电气控制系统中运动控制子系统采用安川MP2100运动控制单元为核心,控制其中的四自由度机械手及X向导轨,具有良好的实时性和扩展性。机器视觉子系统采用SEED-VPM642开发平台为基础,配合3个CCD摄像头进行采集,能够实现高效率和高准确性的图像识别。各个接口模块之间通过PCI总线进行通信,由工控机统一协调处理,以实现高效采摘功能。     

基于机器视觉的机器人仿生机械手避障轨迹控制系统

以提高机械手末端关节避障控制精准度为目的,提出一种基于机器视觉的机器人仿生机械手避障轨迹控制系统。以具有高灵敏性和主动性的控制器、伺服驱动器、无线通信器以及高网络带宽的传感监测器为硬件基础,采用机器视觉技术捕捉机械手关节动作。然后根据动力学原理建立避障位姿坐标系,代入关节动作数据计算其在坐标系中的位置。在定义控制范围的基础上,根据隶属度函数计算机械手在轨迹方向上夹角,并随机输出一个动态夹角变量。通过对变量值目标求导得出适配性最高的调节阈值,结合实际情况通过阈值调节实现精准控制。实验表明,该系统能够有效控制机械手末端关节避开障碍物达到指定目标位置,应用效果较好。     

基于机器视觉的IC芯片三维引脚外观检测机的研制

介绍了集成电路芯片三维引脚外观检测机的系统组成与功能、运动控制系统与视觉检测系统的构成、图像处理方法以及系统软件的模块结构.该检测机由芯片自动输送线、视觉检测平台、吸臂和分选臂等组成,采用工控机及PLC控制技术,实现芯片上料、输送、外观检测、分选补给和卸料等功能的全自动化.该检测机可检测芯片引脚在空间的11个尺寸参数,具有检测精度高、产品更换快速和操作方便等优点,适用于QFP集成电路芯片三维引脚外观的自动检测,可显著提高生产效率及产品质量.     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

Development of a real-time laser-based machine vision system to monitor and control welding processes

In this study, a laser-based machine vision system is developed and implemented to monitor and control welding processes. The system consists of three main modules: a laser-based vision sensor module, an image processing module, and a multi-axis motion control module. The laser-based vision sensor is designed and fabricated based on the principle of laser triangulation. By developing and implementing a new image processing algorithm on the platform of LabVIEW, the image processing module is capable of processing the images captured by the vision sensor, identifying the different types of weld joints, and detecting the feature points. Based on the detected feature points, the position information and geometrical features of the weld joint such as its depth, width, plates mismatch, and cross-sectional area can be obtained and monitored in real time. Meanwhile, by feeding these data into the multi-axis motion control module, a non-contact seam tracking is achieved by adaptively adjusting the position of the welding torch with respect to the depth and width variations of the weld joint. A 3D profile of the weld joint is also obtained in real time for the purposes of in-process weld joint monitoring and post-weld quality inspection. The results indicate that the developed laser-based machine vision system can be well suited for the measurement of weld joint geometrical features, seam tracking, and 3D profiling.     

Robotic automatic assembly system for random operating condition

A vision guided tabletop robotic assembly system is constructed for the random environment automatic assembly purpose. The distributed control structure is designed for this assembly system. A PC is specified as the central control unit for machine vision operation and the harmonization of At89c51 distributed control unit for each axis. The machine vision is introduced to search the locations and measure the size of the assembly parts in the robotic workspace. Then, the central controller commands the robot to pick the part sequentially based on the specified program to complete the automatic assembly process. The model-free fuzzy sliding mode control scheme is embedded in each joint micro controller for simplifying the model based control problem. The central control unit PC communicates with each joint controller by network communication. This assembly system is implemented on a 3 DOF SCARA robot. The experimental results show that the robotic motion control performance is good enough for assembling work; the vision pattern classification and assembly motion paths planning and monitoring are exactly executed by the central control unit. The goal of this robotic random assembly operation is achieved with the appropriate integration of robotic motion control, machine vision, sensor and assembly force detecting techniques.     

安保机器人数字孪生系统研究

针对安保机器人物理结构复杂、控制系统精度要求高、实时数据采集、数字端的传感器信号处理等问题致使安保机器人开发周期长、开发难度大的问题,设计了一个安保机器人数字孪生系统。对安保机器人数字孪生系统的系统管理模块、系统监控模块、功能模块3个子模块进行了详细设计,实现了对安保机器人数字孪生系统的管理、机器人主要部件的参数监控、传感器数据的采集和处理以及同类型机器人的二次快速开发。     

经济型多功能管道机器人控制系统的研制

针对经济型多功能管道机器人的工作特点,研制了机器人的控制系统。该系统采用分级控制方式,以C8051F单片机作为其核心控制器,完成了数据采集模块、电源模块、远程监控模块等硬件电路的设计及上位机监控系统的开发,实现了机器人的自主控制及管外监控。经试验证明,该系统运行稳定,为管道机器人的后续开发提供了开放式控制平台。