基于机器视觉的工业机器人定位系统

建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位.采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征.经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求.     

基于机器视觉的机器人定位抓取的研究进展

传统工业机器人工作大多是通过示教或者离线编程的方式,按照规定的路径进行工作,功能单一,一旦场景发生改变就不能有效工作,智能化程度低且适应性差,无法满足柔性制造业的要求.而视觉机器人利用视觉技术获取目标物及其周围环境的信息,并能通过决策来引导工业机器人完成对路径规划和目标的抓取工作.针对视觉机器人抓取系统中的关键技术,对...     

变电站应用智能机器视觉的探索

为了应对变电站智能化的趋势,使用机器视觉检测技术对现有变电站进行智能化改造与升级。使用数字无线摄像头、机器人移动平台、WIFI数据链网络、高性能工业计算机和手持个人终端,组成了变电站的智能监控系统。该系统能够实现防走错间隔、接地线统一管理、巡视机器人引导等功能。     

一种基于机器视觉低成本地下车库寻车与智能导航系统的设计

大型商场、写字楼地下车库环境复杂,且没有GPS信号作为导航,顾客停车后很难快速找到自己的车位位置,虽然部分设计有基于室内无线技术的定位技术,但由于地下停车场无线信号干扰较大,且需要大量部署,成本较高。为此,文中基于机器视觉技术设计一套地下停车场智能定位与寻车系统。该系统以用机器视觉技术及视觉定位技术为基础,充分利用各种定位标识,从而低成本地分辨出停车车位的位置信息,再结合导航软件,帮助用户找快速地找到自己的停车位置。实验表明,所提系统可以方便用户快速查找到自己停车位置,通过地图导航寻找到自己的车位。提升停车效率,增加客户满意度。     

基于机器视觉的LED TV智能屏检系统的设计与实现

为更好地助力企业转型升级,在自动化生产中引入机器视觉提升工业机器人加工质量与效率,探讨了一种以光学识别为基础的机器视觉方法用于LED TV的屏检技术,实现亮/暗点、横/竖线、BLOB（几何形态）等缺陷的检测;完成了智能屏检系统总体设计,搭建了机器视觉检测的硬件系统,并研制了智能屏检软件系统。对实现智能屏检涉及的光源选择、相机参数确定、屏检算法等关键技术进行了详尽地阐述,且针对不同检测目标和不同尺寸的屏幕进行了实测与分析。实践表明,本装备具有一定的实用性,其在实现生产线上工业机器人的柔性和智能化水平具有重要的应用价值与现实意义,并为机器人应用范围的拓展提供示范。     

基于工业机器人与机器视觉的芯片分拣系统设计

随着科技的发展,近年来工业机器人技术的不断发展成熟,在制造领域中,工业机器人的应用范围也越来越广.由工业机器人、机器视觉检测、PLC等系统构建的芯片分拣系统,可以实现复制式、可定制化生产,避免了工人的重复性劳动,减少了工作负担,让生产工作更加灵活,提高了工作效率.     

基于机器视觉的工业机器人自动分拣系统设计

经济的发展推动了我国工业自动化进步,自动分拣是工业自动化中的一部分,传统的工业机器人自动分拣系统的分拣精确度较低,无法满足目前的工业化生产需求,因此基于机器视觉设计了新的工业机器人自动分拣系统.硬件部分设计了CCD图像采集器和运动控制卡,软件部分首先处理了工业机器人自动分拣图像,其次基于机器视觉识别了自动分拣工件类型,...     

基于机器视觉的航空插头焊杯定位北大核心

为了降低航空插头焊杯定位偏差,提高定位精度,提出基于机器视觉的航空插头焊杯定位方法。使用Opencv对采集的焊杯图像进行预处理,去除噪声和背景等干扰信息,增强图像亮度和对比度,对比最大类间方法和最大熵阈值法在三种光照条件下图像分割的效果,发现最大类间方差法在光照改变时分割比较稳定,且其分割所用时间远小于最大熵阈值法,选用最大类间方差法作为图像阈值分割方法,分割得到只有焊杯的图像。对分割图像进行形态学操作,去除因光照较强时个别焊杯出现的毛刺,采用加权灰度质心法获取焊杯的圆心坐标,从而实现了焊杯的准确定位。获取航空插头不同位置的5个焊杯在三种光照条件下焊杯坐标,结果表明,所提方法的定位误差较低,可以实现焊杯的高精度定位。     

基于机器视觉的芯片引脚缺陷检测系统设计与实现

针对双球红外接收头芯片人工缺陷检测难度大、误判率高等问题,设计了一个基于机器视觉的引脚缺陷检测系统,对双球红外接收头芯片的引脚进行缺陷检测,达到分辨出合格品和瑕疵品的目的;首先,通过工业相机实时采集芯片图像,并对图像进行滤波、灰度化等预处理;然后利用VisionPro视觉软件的PMAlign工件进行图像特征匹配,计算引脚个数以判断引脚是否缺失,利用AnglePonitPonit工具计算引脚间距以判断引脚是否弯曲;最后将检测到的芯片位置信息和识别结果通过socket通讯协议发送给工业机器人;工业机器人根据识别结果,将合格品和瑕疵品分别抓取至不同区域,实现对芯片的分类管理;实验结果表明,该缺陷检测系统误判率为0.4%,满足工业生产的要求。     

基于机器视觉的智能交通监控系统研究

随着社会经济的迅速发展,我国机动车数量不断增长,导致交通问题日益严重,实施有效的交通监控对于解决日益增长的交通问题具有积极意义。然而,目前大多数的交通监控系统存在系统维护复杂、成本高、计算量大等缺点,本文针对上述缺点设计并实现了基于机器视觉交通监控系统。文中首先介绍基于机器视觉交通监控系统的相关研究背景,其次分析了与机器视觉交通监控系统相关的技术,重点介绍了基于机器视觉交通监控系统的设计方法。在系统中,用户能够灵活的设定动态目标检测和跟踪算法,对系统的广泛应用奠定了基础。     

基于视觉定位的数控机床智能刀柄系统

针对航天领域某大型工件人工配打孔劳动成本高、制造效率低等问题,提出了一种基于视觉定位的智能刀柄系统,利用视觉算法对大型工件的多个安装孔进行自动识别和定位,并通过基准转换方法计算出安装孔在机床下的位置,将视觉补偿后的孔位位置发送给机床,即可实现机床对安装孔位置的自主感知和自动更新轨迹加工。将研究的系统和红外测头测量结果进行实验比对,结果表明,视觉定位平均误差0.05 mm,实际工件配合误差要求不超过0.3 mm,因此,研究的系统能满足实际生产需求。     

基于机器视觉的智能导盲杖

为解决盲人出行难的问题,设计了基于机器视觉的智能导盲杖.本设计以机器视觉为研究重点,利用OpenCV技术,可按照使用者的需求,对障碍物进行识别.对于避障环节,使用超声波测距模块、红外光电传感器模块和蜂鸣器相搭配的方案,可提醒使用者附近是否有障碍物.导盲杖还搭载有GPS模块,能对使用者的当前位置进行精准定位.同时,配备有...     

基于智能机器人视觉清理系统研究

针对铸造类零件人工清理效率低、劳动强度大、成本高等问题,论文提出一种基于机器视觉的智能机器人清理系统。设计了由CCD摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成的机器人硬件系统,搭建了图像采集、处理分析、学习识别软件系统。通过对金属型铸造的盖板、导体类零件浇口、冒口等清理部位机械化自动化清理工作的多次实验验证,零件残留小于1mm,清理准确率达到97.6%,该系统所有指标达到设计要求,满足了工厂对于零部件毛刺智能化清理的要求。     

基于计算机视觉的目标二维坐标定位实现

提出一种摄像机内部参数未知条件下,由单幅图像实现的目标二维定位方法。推导图像像素坐标系转换至车体坐标系的转换矩阵,并介绍该转换矩阵的求解方法和步骤。实验证明,本单幅图像目标二维坐标定位方法易于实现,定位精度较高（P=1．47mm）,最大误差为2．95mm,能够满足机器人计算机视觉目标定位使用要求．     

基于机器视觉的黏度检测技术研究

为解决毛细管黏度计检定和运动黏度测量过程中人工操作劳动强度高、效率低等问题,利用机器视觉原理进行了黏度检测技术的研究,并设计了黏度自动检测系统,完成了系统硬件模块的设计、选型及软件的编写.采用步进电机带动摄像机对流体流动进行跟踪,用模板匹配方式识别毛细管黏度计的计时标线,模拟人工测量过程,实现自动计时.以平民黏度计为代...     

基于机器视觉的航空零件表面刮痕检测系统研究

研究一种精度高、可操作性强的航空零件表面检测系统对提高生产质量有重要的意义。本文基于机器视觉技术提出一种零件表面刮痕检测系统。此系统由软、硬件两部分组成,本文重点对软件部分的算法流程进行研究和探讨,并提出一套切实可行的方案。实验结果表明,该系统实用性强,对提高产品质量具有一定的实际意义。     

一种基于机器视觉的自动定位方法及实验

介绍了一种基于机器视觉的高效、高精度自动定位控制方法,并通过了实验验证.首先,利用图像处理的结果确定控制系统中各零件的位置和方向.其次,通过实验得到像素坐标系和空间坐标系的关系,控制二维工作台高速向定位点运行,提高定位效率.最后,由电感测微仪的显示值变化构成闭环控制系统,控制工作台低速向定位点逼近,提高了定位精度.介绍了自动定位系统的总体结构设计、基本原理及实现过程,并给出了二维工作台两个方向上的定位误差实验分析.     

基于双重定位技术的智能考勤系统

针对成人教育学员的上课时间不集中、上课教室不固定、WiFi考勤效果差的现状,本文提出采用室外GPS和室内WiFi双重定位技术来解决上述问题的学员智能考勤系统,对系统设计与实现进行阐述,主要包括系统总体架构设计、功能设计、考勤签到流程设计,以及GPS与WiFi定位考勤、课程提醒、出勤统计等功能模块的实现。经测试和实际运行结果表明,系统运行稳定,能满足成人教育学员在考勤上的需求,并且融入了智能定位功能,既提升了考勤数据的准确性,又有效防止了“代考勤、伪考勤”现象,为教学管理效率的提升提供了新的手段。     

基于机器视觉的目标定位与机器人规划系统研究

为完成机械臂在非特定复杂背景环境下的自主抓取,通过设计RGB-D相机对场景内的物体进行实时检测,采用基于深度学习的目标检测定位方法,并对相机-机械臂-目标物体的三维标定模型进行研究。将物体的三维坐标信息通过ROS话题机制发送给机械臂,并通过moveIT编程规划抓取规划。 通过设计一套基于ROS的视觉检测和机械臂抓取系统,将计算机视觉检测技术以及机械臂运动规划抓取应用在机器人操作系统ROS平台上。实验结果表明,该系统可以实时高效地操作机器人来完成指定的控制作业,提高了系统对环境的适应能力,该系统具有抓取准确、物体识别准确率高的特点,解决了传统机械臂操控中的不足。