搬运机器人的研究与设计

研究一种在模拟工厂场地上能够按照规定的白色导引线路径行驶的移动机器人自动化装备。具有红色与蓝色工件的颜色识别,工件的抓取、搬运、组装、寻迹、避障等功能。通过在模拟工厂的场地上调试,机器人能够完成外径在240mm,重量在4kg左右圆柱体工件的红蓝颜色识别、工件的抓取、搬运与装配。     

基于颜色识别的生产线机器视觉系统

根据生产线生产要求,生产线机器视觉系统通过对颜色的识别来判断工件是否合格。为了满足实时性和准确性的要求,提出了一种基于HSI色彩空间模型的阈值算法。现场测试证明利用稳定颜色空间的图像分割和行程长度编码算法的机器视觉系统能满足工作需要。     

图像技术在茶青分拣中的应用研究

在制茶过程中茶青分拣是一个艰难的过程。在介绍了利用图像处理技术,对茶青叶片进行图像预处理、形态学处理以及图像分割等的基础上,分别对叶片图像进行颜色、形状以及纹理特征分析,确定最佳的叶片识别特征参数并计算,并给出了详细方法描述。     

基于RFID技术的工业机器人分拣实训装置设计

RFID技术已广泛应用于工业制造领域,能够降低企业成本、提升企业智能制造能力。针对目前高职工业机器人专业实训的不足,提出基于RFID技术的工业机器人分拣实训装置的设计,以实现几种不同形状、颜色工件的分拣,对提升学生新技术应用能力和拓宽专业视野以期具有一定指导意义。     

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。     

Leica DMI6000 B活细胞工作站的配置及应用

通过介绍Leica DMI6000 B活细胞工作站(Live Cell Application,LCA)的配置和技术参数,样品制备要求,图像采集的参数设置原则等,并以实例讲解LCA目前在生物医学领域的应用。DMI6000 B配有细胞孵育系统和图像采集系统,孵育系统对活细胞进行常氧或缺氧培养,图像采集系统实时采集细胞图像。图像采集系统中的焦平面跟踪系统,可防止在延时拍摄中图像变虚;明场与荧光多通道采集,可帮助实现活细胞荧光示踪;多位点采图,可帮助实现多视野动态观察;拼接扫描可采集样本全景图像;z轴扫描可对样本进行立体观察。LCA具有倒置荧光显微镜和细胞培养箱的双重功能,可跟踪观察活细胞的动态变化;DMI6000 B还可在缺氧条件下完成上述功能。     

基于探索性分析的荔枝串与结果母枝图像识别

为解决荔枝收获机器人对采摘目标的识别与定位的关键问题,荔枝串、荔枝果与结果母枝各部位的识别成为采摘机器人视觉系统的研究重点。首先,对采集荔枝图像的感兴趣区域进行荔枝串、荔枝果与结果母枝的图像分类并给出了荔枝各部位分类识别的图像分割策略;然后,采用探索性实验分析的方法获取了识别各类光照条件与各类颜色的荔枝串的固定阈值为0.502 0,0.530 0,0.510 8及0.533 2、0.501 0、0.520 8,并利用所获取固定阈值进行荔枝串的识别;最后,以不同光照条件的荔枝图像90幅进行荔枝各部位分类识别的实验验证,荔枝串与荔枝果的平均识别率为91.67%,结果母枝的平均识别率为86.67%。实验结果表明:基于探索性分析方法识别荔枝各部位图像分割策略与识别各类荔枝串的固定阈值的设定是有效、可行的。     

二维图像谱空间矩特征的轮胎老化视觉测量

在轮胎磨损及老化的工业非接触式的无损检测中,为定量衡量轮胎老化程度,提出一种图像谱空间距定量测量轮胎老化的算法。该算法采用高斯尺度滤波对轮胎胎面及轮轱侧面采集图像进行滤波,以去掉高频分量与噪声;然后采用Canny算法得到轮胎裂纹与自身的纹理轮廓图,由二维离散傅里叶变换得到反映裂纹密度数量的频谱图;最后提取该频谱图各谱线辅助频率u、v的一阶矩相对原点距离,来定量衡量轮胎裂纹数量与密度分布特征,从而完成对轮胎老化程度的定量测量。在轮胎经营部的现场实验表明,经过小批量样本的模型识别参数训练,该方法具有90%的老化程度识别准确率,具有一定的工业应用价值。     

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FDC2214单通道阈值分析的手势识别系统

设计了基于电容式传感器FDC2214的手势识别系统,经过有限次学习和阈值分析优化,识别正确率可以达到94.56%。首先设计所需的硬件电路,采用单极板单通道法和频率测量法提高测量的精度。然后在学习模式中,通过对采集的不同手势的电容值进行阈值标定,记录训练数据。在识别模式中,调用训练模型对采集的识别者手势进行分类识别。最后采用大量样本检测学习效果,证明系统具有较好的识别效果。