【摘 要】
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随着科学技术尤其是柔性制造系统的出现，手眼系统越来越受到人们的重视。手眼系统是工业机器人控制技术、图像处理技术、视觉检测技术、网络通信技术等为一体的高自动化、柔性
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随着科学技术尤其是柔性制造系统的出现，手眼系统越来越受到人们的重视。手眼系统是工业机器人控制技术、图像处理技术、视觉检测技术、网络通信技术等为一体的高自动化、柔性化的智能系统。手眼系统能实现工件的识别和搬运，是柔性制造系统可靠、高效运行和实现多品种工件混流生产的保障。 本论文以一套柔性生产线为研究蓝本，有针对性的开发一套手眼系统。本文以手眼系统实现在工业环境中稳定、准确的完成搬运任务为目标进行研究，取得了如下研究成果： (1)将图像识别技术和觉察上下文计算的推理技术相结合来进行工件的识别与分类。在图像识别的基础上，本文分析了柔性制造系统中的目标工件的各种上下文信息来制定推理策略，实现对工件类别、材质、形状等信息的判断。 (2)利用单台摄像机构成的单目视觉，在垂直于摄像机光轴中心线的平面内并且已知目标工件尺寸的情况下，能够测量作业环境中对应工位的位置，从而为工业机器人的位置伺服控制奠定基础。 (3)采用标准的D-H建模方法，建立了机械臂的数学模型。对机械臂的正运动学和反运动学进行了分析，同时使用基于Matlab平台下的Robotics Toolbox机器人工具箱对推导过程的正确性进行了验证与仿真。 (4)分析了机械臂在关节空间中轨迹规划的两种实现方法：三次多项式和五次多项式轨迹规划方法，详细地介绍了这两种轨迹计划的实现算法，并且对种插补算法进行了仿真实验。 最后，针对手眼系统对稳定性和精确性要求高的特点，将机器人运动的关节信息引入神经网络伺服控制器，采用“邻近区域多步分解处理”思想，实验结果表明该系统在柔性制造系统中具有良好的稳定性和可靠性。取得的研究成果对于提高工业机器人的工作质量和工作效率及拓展工业机器人的应用范围具有十分重要的意义。
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