基于多模态的无序堆叠快递包裹机械臂视觉抓取系统

目的 为实现快递交叉带分拣机的自动供包,设计一款基于多模态的无序堆叠快递包裹机械臂视觉抓取系统。方法 将堆叠快递包裹RGB图像和深度图多模态信息送入全卷积残差网络模型进行识别,经过模型后处理、抓取策略设计、模型训练与部署,实现快递包裹抓取区域精确识别;结合包裹姿态估计,控制机械臂完成快递包裹的抓取和搬运。结果 实验证明,文中提出的视觉识别方法实现了快递包裹抓取区域的精确识别,测试准确率达到了95.73%。结论 基于该方法构建的快递包裹机械臂视觉抓取系统,可以完成快递交叉带分拣机的自动供包操作。     

基于“货到人”拣选系统的动态货位分配研究

目的 为了提高“货到人”拣选系统的订单拣选效率，研究了电商仓库货位初始存储状态为非空情况下的商品货位分配问题。方法 考虑货架上现存商品信息、仓库空余货位数、待补货商品和新收入商品信息，提出基于商品关联度的分散存储策略，以极大化货架上所有存储商品的关联度之和为目标构建商品上架与下架的动态货位分配数学模型，并设计贪婪算法，再采用改进粒子群算法对贪婪算法得到的结果进行优化。结果 基于商品关联度的分散存储策略可以减少货架平均搬运次数29.32%左右。结论 与随机分配策略相比，文中提出的货位分配策略能够有效提升整个电商仓储中心的拣选速度。     

基于砝码手柄识别及抓放控制系统的研制

为提高公斤砝码自动检测系统的机器人抓取公斤砝码的准确率以及防止抓取过程中损坏抓手及砝码的问题,本系统利用基于机器视觉的砝码手柄检测识别,结合切换控制策略的变滑模柔性控制算法,根据机器视觉采集图像处理后得到砝码的类型、空间位置以及位姿等信息,输出控制算法控制抓手抓取砝码以及减缓砝码抓放、搬运过程中的抖摆现象。实验表明,本设计可有效提高砝码搬运效率、降低对比较仪测试重复性测试稳定性的影响。     

机器人视觉搬运系统构建与软件开发

目的基于双目CCD相机、机器人、搬运手爪构建机器人视觉识别与搬运平台,引导机器人实现自动抓取。方法利用OPENCV库函数,由二次开发完成相机的标定,经图像采集、预处理,研究了立体匹配、边缘提取等算法,提取物体的轮廓特征点,并计算物体质心点的三维坐标,换算成机器人的关节转角信息,为机器人抓取提供视觉定位。结果基于VS2012开发平台,将视觉图像处理、机器人控制、数据传输集成于PC端,便于人机交互和软件集成,正交实验表明空间不同方向的定位误差在0.5～1.5 mm范围内。结论所提视觉引导方案能提高机器人动作的精确度,满足工业搬运要求。     

基于视觉和工业机器人的动态抓取技术

目的 针对传送带输送产品过程中,机器人动态抓取产品的位姿数据计算问题,提出一整套基于智能相机和编码器检测的位姿数据计算方法。方法 首先搭建一套相机检测和机器人动态抓取系统模型,介绍抓取系统的构成及其工作过程;其次,为抓取系统创建各个坐标系,详细介绍各个坐标系间的变换关系、矩阵模型及需要标定的量;再次,设计标定量的测算过程和计算公式;最后,搭建以三菱工业机器人、欧姆龙智能相机及编码器等核心部件为主的实验样机,对上述位姿数据计算方法进行测试和验证。结果 实验结果表明,产品位姿数据的计算值与实测值之间的误差低于0.4 mm。结论 基于视觉和编码器检测的机器人动态抓取精度符合工程应用要求。     

菜鸟超千台机器人搬运纸箱

<正>菜鸟网络10月23日宣布,位于无锡的最新一代智能仓正式上线。在AI的调度下,多种不同类型超千台机器人协同作业,发货能力比上一代智能仓提升60%。在新一代智能仓内,有总量超过千台的多种不同类型机器人,其中最大的机器人更是能搬起吨级重货。在AI的调度下,千台机器人分工有序。其中全自动立体库实现商品的无人化存储及搬运,机械臂完成成托商品的拆垛分拣,AGV机器人、无人叉车完成搬运、拣选,打标设备给包裹贴上电子面单,分拨机器人将包裹分类,智能输送分拣体系将包裹送往指定     

包装物料形状特征提取和识别方法

目的为了提高包装过程物料抓取成功率,采用机器视觉设计一种物料识别和定位方法。方法以串联机械手臂为载体搭建一种基于机器视觉的物料识别、定位、抓取平台,包括物料传送模块、图像采集模块、视觉分拣模块、机器人控制模块和抓取模块等。重点论述相关图像处理算法,包括基于双边滤波的图像预处理方法,基于Canny算子的图像边缘检测,图像特征提取和质心定位等。最后进行实验研究。结果实验结果表明,码垛机器人的物料形状正确识别率可以达到99.25%,抓取成功率能够达到99.5%。结论所述物料形状识别和抓取定位方法可有效解决图像特征提取、定位等问题,具有识别率高、抓取准确等特点,能够满足包装搬运要求。     

基于Workbench的三轴搬运机器人结构设计与模态分析

目的为将货架上的货物直接搬运至目的地,真正实现货物到人的目的,设计一款三轴搬运机器人。方法利用SolidWorks与Workbench软件建立三维模型与有限元模型,对底盘机构与升降机构进行详细设计,并对底盘结构进行模态分析,分析其外部激励来源。结果两侧升降机构安装板是主要的动态特性影响因素,所设计的底盘结构不会因为外部激励而发生共振。结论该搬运机器人的结构新颖、设计合理,能够广泛应用于多种场合,如货物拣选、工件存放与搬运等,具有较高的应用价值。     

多层穿梭机器人系统的研究与设计

为研发比传统多层穿梭机器人更优的机器人系统,采用先进电气控制系统与性能增强的软件控制系统,结合存储媒体和搬运容器的取货、运送、放置等任务要求,实现大宗商品拣选、订单组合和排序等功能,从而显著提高多层穿梭机器人的工作效率和性能.     

基于机器视觉的工业机器人工件搬运技术及应用

机器人通过视觉对工件位置信息进行分析处理,完成相应搬运任务已成为机器人应用发展的方向。该文主要提出了一种基于机器视觉的工业机器人搬运系统,利用相机和机器人进行标定后对工件精确定位,从而实现机器人对工件的识别、定位及搬运工作。     

包装生产线用码垛机器人智能定位方法

目的 为提高包装生产线中码垛机器人的智能定位精度,结合图像处理和智能算法设计一种码垛机器人定位方法.方法 分析码垛机器人基本结构和工作流程.介绍一种适用范围广的快速手眼标定方法,可通过图像处理得到物料实际位置.设计一种模糊神经网络控制器,用于消除实际抓取位置和理论计算位置之间偏差.采用遗传粒子群优化算法来解决控制器参数初始值优化问题.通过实验验证智能定位方法的有效性.结果 试验结果表明,实际抓取位置和理论计算位置之间偏差可控制在0.5 mm以内,实际分拣速度最高支持180个/min.结论 所述视觉码垛控制系统可实现工作区域内物料的定位和识别,几乎不会出现漏抓、误抓等情况,满足精度要求.     

基于ARM的嵌入式包装搬运机器人控制系统设计

目的为提高包装物品生产效率,提升直角包装搬运机器人的稳定性、可靠性和运动精度。方法根据四自由度直角坐标型包装搬运机器人的机械结构和功能需求,设计一款基于ARM嵌入式的直角包装搬运机器人控制系统。控制系统硬件由主控制器ARM,FPGA和示教器ARM组成,主控制器ARM通过串口与FPGA、示教器ARM以及伺服系统进行通讯。同时基于上述硬件结构提出一种改进型S曲线插值速度控制方法。结果实验结果表明,该控制系统下的直角包装搬运机器人定位精度为±0.5 mm,完全满足设计要求。结论该控制系统能够满足实际作业需求,提升了包装效率,降低了成本。     

Order picking system design: the storage assignment and travel distance estimation (SA&TDE) joint method

Of all the warehouse activities, order picking is one of the most time-consuming and expensive. In order to improve the task, several researches have pointed out the need to consider jointly the layout of the warehouse, the storage assignment strategy and the routing policy to reduce travelled distances and picking time. This paper presents the storage assignment and travel distance estimation (SA&TDE) joint method, a new approach useful to design and evaluate a manual picker-to-parts picking system, focusing on goods allocation and distances estimation. Starting from a set of picking orders received in a certain time range, this approach allows to evaluate the combinations of product codes assigned to storage locations, aisles, sections or warehouse areas and to assess the most relevant ones, for the best location and warehouse layout, with the aim of ensuring optimal picking routes, through the application of the multinomial probability distribution. A case study is developed as well, in order to clarify the concept that underlies the SA&TDE joint method, and to show the validity and the flexibility of the approach, through the calculation of the saving at different levels of detail.     

Intelligent agent modeling of an industrial warehousing problem

In this paper, we consider an actual industrial warehouse order picking problem where goods are stored at multiple locations and the pick location of goods can be selected dynamically in near real time. We solve the problem using an intelligent agent-based model. The modeling framework is between the two extremes of hierarchical and heterarchical frameworks. It recognizes that horizontal as well as vertical decisions are made between various levels of controllers and that these have to be captured explicitly in the model. Entities (goods or parts) and resources (storage areas and order pickers) are modeled as intelligent agents that function in a co-operative manner so as to accomplish individual as well as system-wide goals. Scheduling and other decisions are taken by these agents in a dynamic real-time fashion based on conditions that exist at the time these decisions are made. To overcome the structural rigidity and lack of flexibility, a negotiation mechanism for real time task allocation is used     

基于蚁群算法的双分区仓库拣货路径的优化

为提高现代仓库作业中拣货这一核心环节的效率,研究了仓库拣货路径的优化,提出了根据双分区仓库中拣货路径的特点,采用蚁群算法优化求解的拣货路径算法,并通过仿真将该算法的性能与传统穿越策略、S形启发式算法进行了比较。比较结果表明,以蚁群算法优化路径问题可以明显减少路径的距离,具有良好的实用性。     

现代仓储中心存储布局的优化研究

仓储中心的货架摆放布局是影响拣选作业效率的重要因素之一,为研究货架摆放布局对有效存储面积的影响,以鱼骨布局为研究对象,构建其有效存储面积利用率模型,并对其进行仿真验证。结果表明,在鱼骨布局设计的仓库中,主拣选通道角度一定时,拣选通道宽度与货架宽度比例越大,有效存储面积利用率越小;拣选通道宽度与货架宽度比例一定时,主拣选通道角度越趋近于0度或者90度时,有效存储面积利用率越大。由此,鱼骨布局等改进型仓储布局为决策拣选路径提供了新的思路,也从理论上证明了改进型仓储布局实践应用的可行性。     

基于并联机器人的块状食品包装定位方法

目的为提高包装过程中并联机器人定位精度。方法基于自抗扰控制设计一种机器人末端执行器定位方法。在传统并联机器人结构的基础上配置2台工业相机。根据双目立体视觉检测原理来确定块状食品在生产线上具体位置。为避免干扰因素降低机器人末端执行器抓取精度,设计一种自抗扰控制器,主要包括跟踪微分器、非线性反馈器、扩张状态观测器。最后,搭建实验平台并进行相关验证。结果实验结果表明,实际位置与抓取位置之间偏差距离的最大值为0.3 mm;平均误差只有0.20 mm。所设计自抗扰控制器与PID控制器相比,响应时间仅增加了1%,平均抓取精度却大幅提高。结论所述基于并联机器人的块状食品包装定位方法可使末端执行器在非常短的时间内到达指定位置;运动过程稳定、可靠,不会出现振动现象,可确保抓取精度。