6R模块化机器人逆解算法与误差分析

为解决6R模块化串联机器人逆运动学求解精度和效率低的问题,运用D-H法对该机器人进行建模和正运动学分析,提出了解析法+BP神经网络相结合求逆运动学的方法。在逆运动学求解过程中,采用解析法求解前三个关节角度,采用BP神经网络建立运动学逆解模型求解后三个关节角度。为解决网络训练样本数据优选问题,采用核聚类理论和随机抽取算法对后三个关节的位姿参数样本进行优选,将逆运动学问题转化为基于BP的多输入多输出预测系统。运用该逆解模型进行复杂运动轨迹仿真,结果显示该神经网络模型求逆解的精度最高可达6.8212e-8°。并将该方法与解析法+BP神经网络不同的组合模式进行预测求解对比,结果表明该求逆解组合模式不但求解精度高,而且求解简单、泛化能力强。     

涂胶机器人离线编程系统设计与应用

为提高涂胶的质量与效率,借助SolidWorks二次开发接口,设计一种涂胶机器人离线编程系统。针对具有非均匀有理B样条曲线(NURBS)的工件轮廓的涂胶,研究一种NURBS插补算法,与粗精路径点提取方法相结合,能够实现涂胶过程规避障碍物;利用C#.NET结合OpenGL开放图形库实现了仿真环境;以ZZRT-608六自由度机器人作为机械系统、ZMC406作为控制系统搭建了实验平台。以典型的鞋样涂胶工件为测试对象进行实验验证,与KUKA机器人手动示教编程作对比,结果表明:该离线编程系统在效率上提高了30%～50%,涂胶轨迹更加均匀,能够更好地满足高精度生产需求。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中，针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题，提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中，通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配，进而求解参照物的角点世界坐标，然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型，通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台，联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件，并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿，为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

水下长鳍波动式MPF推进模式机器人研究现状与发展趋势

自20世纪末起，水下仿生机器人就因其独特的推进模式、高效的推进效率而受到学者们广泛的研究。通过模拟千奇百怪鱼类的运动姿态，各种各样推进模式的水下仿生机器人也被开发了出来。研究人员始于身体尾鳍（body and/or caudal fin，下称BCF）推进模式的研究，再衍生到中间鳍对鳍（median and/or paired fin，下称MPF）推进模式的研究，近年来又将MPF细分为了多鳍拍动式、胸鳍扑翼滑翔式和长鳍波动式三种。文中探讨了水下长鳍波动式MPF推进模式机器人的发展起源，并且从原理、结构、材料、流体力学方面分析了近年来水下长鳍波动式MPF推进模式机器人研究现状与发展趋势。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中，针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题，提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中，通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配，进而求解参照物的角点世界坐标，然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型，通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台，联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件，并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿，为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于KNN分类的涂胶质量检测算法

涂胶作业是工业生产中常见的工艺流程，对密封性能有着极其重要的作用，它会直接影响密封件的质量，因此涂胶质量的缺陷检测方案的设计极其重要。为了能够快速高效地检测胶条是否符合要求，提出了一种基于KNN分类的涂胶质量检测算法。首先，通过坐标系转换和图像处理，获得涂胶轨迹的实际位置以及胶条宽度；其次，在轨迹中提取一定数量的采样点，获得采样点的胶条宽度和中心点偏移量，与标准宽度和标准轨迹进行比对便可以得到正确的检测结果。结果表明，该缺陷检测算法的准确率为97.85%,单个零件平均检测时间为98 ms,与传统人工检测相比，效率明显提高。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中，针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题，提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中，通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配，进而求解参照物的角点世界坐标，然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型，通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台，联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件，并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿，为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。