【摘 要】
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随着工业化、信息化的不断深入发展,以及人口老龄化造成的劳动力成本持续上涨,提高工业生产的信息化与智能化水平显得尤为重要。基于推动企业升级换代与促进社会生产力发展的考虑,本文针对积木机器人生产线上无序摆放、相互堆叠的小型零部件的分拣问题,设计了一种基于计算机视觉的可自主抓取的、扩展性强的小型零部件抓取系统,主要的研究内容和成果如下:1.结合零部件的实际特点,采用特征组合的方式来对颜色直方图特征和SI
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随着工业化、信息化的不断深入发展,以及人口老龄化造成的劳动力成本持续上涨,提高工业生产的信息化与智能化水平显得尤为重要。基于推动企业升级换代与促进社会生产力发展的考虑,本文针对积木机器人生产线上无序摆放、相互堆叠的小型零部件的分拣问题,设计了一种基于计算机视觉的可自主抓取的、扩展性强的小型零部件抓取系统,主要的研究内容和成果如下:1.结合零部件的实际特点,采用特征组合的方式来对颜色直方图特征和SIFT特征进行特征融合,并基于支持向量机来训练模型,以及用该模型来实现对零部件种类的分类,实验结果显示,该方式能实现对零部件的分类识别功能。2.通过边缘检测和椭圆拟合的方法来检测零部件的可抓取点,并针对可抓取点所在拟合椭圆的物理参数与其对应零部件的实际参数提出了一种评分机制,通过该评分机制,能够筛选出较好的抓取点,从而大大提高了系统的自动定位精度。3.实现对UR10协作式工业机器人的基本运动控制,并结合视觉算法部分完成了对零部件的自动分类功能、自动定位功能与自动抓取功能,初步达到了本系统的研究目标。通过对本系统的综合实验,结果表明本系统是可行的、科学的、稳定的,本系统为实际生产中的分拣问题提供了一套科学合理的解决方案。本设计不仅有利于推动具有视觉功能的工业机器人在积木机器人生产线上的应用,而且也对相关企业加快引入具有视觉功能的工业机器人具有启发意义和促进作用。
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