【摘 要】
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随着中国智能制造的不断深入改革,工业生产逐渐由自动化向智能化、柔性化发展,将视觉技术与工业机器人进行融合成为当前智能改造的热门研究方向。目前国内大多都是针对特定的目标工件单独放置在同一水平面上进行抓取研究,从而对于工业生产制造过程常见的多个堆叠目标抓取分拣问题研究显得极为重要。双目视觉技术作为机器人感知外界环境信息的重要手段之一,可以获取目标的三维深度信息,有效解决多个散乱堆叠目标的识别与定位问题
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随着中国智能制造的不断深入改革,工业生产逐渐由自动化向智能化、柔性化发展,将视觉技术与工业机器人进行融合成为当前智能改造的热门研究方向。目前国内大多都是针对特定的目标工件单独放置在同一水平面上进行抓取研究,从而对于工业生产制造过程常见的多个堆叠目标抓取分拣问题研究显得极为重要。双目视觉技术作为机器人感知外界环境信息的重要手段之一,可以获取目标的三维深度信息,有效解决多个散乱堆叠目标的识别与定位问题,提高企业效率,简化生产供料系统,提高产线柔性,推动工业生产向智能化、柔性化发展。因此,本文研究基于双目视觉的机器人对多个散乱堆放的工件进行抓取具有十分重要的理论价值和实际意义。首先,对机器人双目视觉系统建模及手眼关系标定进行研究,在线性针孔成像模型的基础上进行非线性畸变矫正,建立了平行双目视觉系统,选择基于摄像机透视变换矩阵标定法来求解摄像机内外参数;根据眼到手模型,提出了一种快速手眼标定方法,并通过实验验证了该方法的有效性。其次,对多个堆叠目标边缘特征检测与拟合进行研究,采用将伽马变换和中值滤波相结合的混合算法对图像进行预处理,既能消除主要噪声,还能准确识别图像边缘特征信息;在此基础上,通过改进的随机Hough变换椭圆拟合算法对边缘轮廓进行椭圆拟合,提高了边缘拟合的完整性和算法的实时性。然后,针对多个堆叠目标的分类识别定位问题,研究了支持向量机分类识别原理,提出了一种将全局特征Hu几何不变矩和局部特征方向梯度直方图进行特征组合的分类识别方法,对两种特征单独训练获取最佳识别率,并以此作为组合分类器的权重系数。通过多次实验表明基于特征组合的识别准确率波动较小,分类鲁棒性更高。最后,根据本文的实际应用需求进行总体方案设计,搭建了双目视觉系统实验平台,并开发了定位抓取测试软件,对系统的定位精度进行实验验证和误差分析,并通过工件抓取实验验证了系统的可靠性。
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