基于机器视觉的机器人抓取实验系统

针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统.该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务.机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构.为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模...     

基于PLC和视觉的机器人物体识别和分类研究

对目标物体的准确识别和分类,是机器人在工业应用中进行抓取和分拣等任务的核心问题。提出了基于PLC和机器视觉的物体形状和颜色识别系统,该系统由PLC作为主控,利用机器视觉对物体形状和颜色进行分类,在识别目标特征后,送入MATLAB处理后将结果发送给PLC,PLC控制机器人的关节,进行目标选择和抓取,有效提高了定位精度和工作效率,降低了成本。     

基于机器视觉的六轴工业机器人神经网络自适应控制算法

构建了一个基于机器视觉的工业机器人,由视觉模块、计算机、机器人以及软件组成,通过视觉模块获取对象图像,并进行分析,得出目标的坐标位置.运用神经网络自适应控制算法对控制器的脉冲输出进行补偿控制,从而使得机器人各关节的运动更加平滑可靠.实验结果表明,该机器人可以实现按预设连续轨迹精确运行,以取代人工进行涂胶、打磨、装配、焊...     

基于机器视觉的写字机器人实验系统设计

设计了一种基于机器视觉的写字机器人实验系统。该系统机械结构包括2自由度运动单元和书写机构;硬件部分由主控、识别、运动控制以及人机交互等模块组成,主控模块使用STM32作为主控制器;软件部分通过使用Bresenham算法结合坐标变换实现书写机构按照特定轨迹进行运动。测试结果表明,写字机器人系统可以完成运动手势识别,控制书写机构运动;也可以通过识别手写笔的运动来控制书写机构进行同步书写。该系统易于实现,且具有运动手势识别准确率高、同步书写精度较高等优点。     

基于视觉伺服的桌面型机械臂创新实验平台研制

研制了一种基于视觉伺服的桌面型机械臂创新实验平台,整个系统由机械臂本体、控制器、视觉伺服系统组成。机器臂共有3个自由度,分别由3个步进电机驱动;控制器采用主控板+驱动板的设计结构,具有结构简单、可扩展性强的优点;视觉伺服系统运行在主控板之上,能够通过摄像头采集目标物体图像信息,并将位置信息转换控制指令,控制机械臂完成物体抓取任务。实践表明该方案具有成本低、控制效果好、系统鲁棒性强的优点。     

工业无线网络的智能搬运机器人实验平台设计

为提升搬运机器人的智能化水平,加强控制中心对现场的监控能力,根据智能制造企业实际生产需求,基于实验室承担的科研项目,将双目视觉、搬运机器人和工业无线等技术相结合,设计开发了该智能搬运机器人实验平台。使用PLC作为智能搬运机器人的主控制器,利用双目视觉对目标物分类和定位,通过工业无线实现控制中心和智能搬运机器人之间的数据通讯,设计HMI远程显示智能搬运机器人运行状态。实验表明,智能搬运机器人可完成目标物检测、抓取和搬运功能,控制中心可完成对现场的实时监控。     

基于深度学习的无序件抓取实验系统开发

将深度学习、机器视觉与机器人相结合,构建了平面无序件抓取实验系统.通过在SSD网络引入内卷积、特征金字塔等提高目标检测算法的检测性能与效率,算法参数减少60％.构建基于VGG16主干网络的细长类标准件姿态预测算法以引导机械手抓取;采用STM32单片机控制龙门式机械手,根据算法检测结果实现机械手的抓取动作.该抓取实验系统...     

基于机器视觉的机器人智能分拣实验平台开发

针对机器视觉和机器人技术设备分散和功能单一等问题,开发设计了基于机器视觉的机器人智能分拣综合实验平台。将机电传动控制、气动控制、工程光学、图像处理技术、机器人控制技术等有机融合,可开设物料传送装置拆装测绘、光学图像采集系统搭建、单片机控制系统设计、真空吸附搬运分拣气动回路设计、手眼标定与形状匹配图像处理、机器人操作控制、上位机软件开发等实验。该实验平台体现了教学设备的先进性和创新性,有利于提高学生的工程实践和创新能力。     

基于视觉引导的机器人抓取分类系统设计

为了解决流水线的快速抓取及分类问题,采用六自由度串联工业机器人和SCARA 四轴机器人结合,配合3D 和2D 相机,搭建了一套智能分类抓取系统。基于Halcon 视觉处理平台,在Qt 软件框架下进行二次开发,构建了机器人视觉引导的自动抓取和分类软件框架。通过相机采集图像,并在上位机中经图像预处理、位姿估计、模板匹配等步骤后,得到三维位姿或中心坐标,并发送给机器人实行智能抓取,从而实现对多种堆叠物块的识别和抓取。实验结果表明,通过视觉定位得到的物块中心位置和机械手实际抓取测量之间的误差为0.05~1.22 mm,摆放角度在5°以内时,分拣效率比人工分拣提高了62%左右,可以更好地满足实际企业生产的需求。     

工业机器人实验教学平台

针对工业机器人系统复杂、学习难度大等问题,设计了基于机器视觉的五子棋人机对弈实验教学平台。通过机器视觉实验,学生可以学习相机标定、棋子快速识别与定位的图像算法。通过对弈搜索算法实验,学生可以学习树状智能搜索算法的原理。最后进行机器人程序控制实验,了解机器人轨迹规划的基本原理,通过修改机器人程序可得到不同的机器人运动轨迹。利用开发的人机交互界面,可进行对弈实验测试。该实验达到了预期实验目的。     

NAO机器人平台的创新实验设计与实现

通过引入NAO机器人教学平台,设计一个让NAO完成拾取物品并丢弃至垃圾桶的任务,可以让学生循序渐进的掌握相关技术。该平台根据机器人运动学理论实现了对NAO机器人手臂的精确控制,再基于Open CV视觉库完成了对色标柱的识别与定位,实现了NAO机器人手臂完整的抓取和丢弃动作。经过实践发现,这种教学模式能够激发学生学习机器人运动学、图像处理、自动控制等专业知识的兴趣,教学实验案例有助于培养学生的创新意识,并让学生用编程解决问题的能力获得全面提高。     

基于相关滤波的工业机器人视觉伺服控制方法研究

为了解决目前工业机器人示教调试工作复杂的问题,提出一种基于相关滤波跟踪算法的视觉伺服控制方法.该方法通过相关滤波跟踪算法对目标进行跟踪,将目标的实时状态发送给机器人控制器进行处理,实现机器人对目标的跟踪.通过搭建的视觉伺服实验平台对机器人控制效果进行测试,实验结果表明,此方法取得了较好的控制效果,对视觉伺服往实用化发展有一定的借鉴作用.     

基于机器视觉的多目标跟踪技术的研究

机器视觉可以帮助机器识别物体并对物体进行作业.本文在工业机器人的设计基础上,增加一个机器视觉系统.系统由机器人、摄像机、图像采集卡、计算机及系统软件所构成.机器人凭着这个视觉系统,可以捕获目标物体的特征并且识别目标物体,然后对物体进行定位,最后控制工业机器人完成作业任务.     

基于CNN-PID的竞赛机器人赛道识别与自主驾驶

根据仿人视觉机器人竞赛项目的要求,设计并实现基于CNN-PID算法的赛道识别及自主驾驶机器人系统,将机器视觉和运动控制相互融合,采用CSI接口摄像头获取图像信息,运用卷积神经网络处理采集的数据,使用PID算法进行机器人的运动控制。最终测试结果表明:以此方案进行图像处理与运动规划的机器人从启动区开始运行,经过若干弯道与迷彩地形,均可正确识别赛道并正常驾驶,最后在停止禁入区前减速、停止并击打靶标,顺利完成基于单目视觉的智能驾驶、定点停止和击打动作的任务要求,具有较强的稳定性与可拓展性。     

管道巡检机器人视觉系统实验教学平台设计

为加强机器人专业实验教学,提高人才培养质量,设计了一套基于管道巡检机器人的视觉系统实验教学平台。该实验平台由目标物的检测识别和目标物的定位测距两部分组成,涉及视觉系统的相机标定技术、深度学习技术、YOLO检测算法、单目定位测距技术等。实验结果表明,该视觉系统具有较强的淤积物检测识别能力和较高的淤积物检测精度。学生通过该平台不仅学习了管道机器人视觉系统的设计思路和方法,而且创新实践能力大大提高。     

机器人自动化综合实验教学平台设计

设计了基于工业机器人的自动化综合实验平台,以满足自动化类专业各科目及综合项目的实验要求。该实验平台采用以PLC为主控制器、视觉系统为检测装置,将机器人和传送系统作为执行部件,添加HMI为远程管理控制单元,利用工业交换机联接起来,实现自动化、智能化。实验表明,平台具有较高的运行速度和准确度,完全满足工业流水线类型识别、位置检测及分拣的需求,还能胜任多门自动化课程的教学与实验。该实验平台适用性广,满足自动化类人才培养需求,可综合锻炼学生处理复杂工程问题的能力。     

FlexiJet柔性上料综合创新实验平台研制

基于智能工厂中柔性上料环节存在的实际问题,研制了集FlexiJet柔性上料机、PLC控制系统、机器视觉、机器人、数据库技术、网络技术和运动控制等为一体的FlexiJet柔性上料综合创新实验平台。该平台能够实现远程选料、柔性上料、视觉辅助、喷气调节位姿、机器人取放等功能,具有控制系统稳定、控制对象典型、控制效果良好等优势,有利于提高学生的创新能力和综合实践能力。     

机器人轨迹规划与控制实验平台

机器人的轨迹规划和控制是机器人工程专业学生的必备知识,为此设计了一种平面二自由度的机器人实验平台。机械系统采用具有普适性的五连杆结构,控制系统采用基于总线方式的"计算机+控制器+驱动器"的开放式分布结构。基于该实验平台可以进行机器人的运动学、驱动控制、轨迹规划及软件测试实验,能够提高学生对机器人的理论分析、轨迹规划与控制的设计和创新能力。     

全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进

在全局视觉小型足球机器人比赛中,为保证控制的实时性和准确性,要求机器人的视觉系统能够快速处理图像信息,并对目标进行准确的识别和跟踪,但由于受外界环境的干扰和视觉系统自身的原因,全局视觉足球机器人经常出现目标丢失或识别错误等现象。文章通过分析影响目标识别效果的各种因素,提出了相应的改进方法,并以ROBOCUP小型组足球机器人系统为平台设计了目标识别方案。     

鲜果在线果套自动分离装置的设计

基于STM32F407单片机为控制核心设计了果套自动分离装置,包括硬件和软件两部分.硬件方面包括机械齿果套分离机和三自由度机械手,及工业控制计算机、图像数据采集卡、末端执行器等结构.软件系统基于Visual C++开发环境,采用图像处理和机器视觉等技术实现对果套的定位与识别,驱动机械手完成对泡沫网套的抓取、转移、放置指定位置的任务.实验表明:果套自动分离装置响应速度较快,分离成功率高,能够实现苹果和塑料泡沫网套的分离,为进一步研究和实现企业生产线的应用打下基础.