【摘要】：在人工智能時代,新標準和新技術(shù)正在快速發(fā)展。隨著人口老齡化以及工業(yè)發(fā)展的需求,人們逐漸依靠機器來完成更多的任務(wù)。機器視覺就是在這種情況下誕生。同樣在物流分揀領(lǐng)域,人工已經(jīng)不能滿足工業(yè)發(fā)展的要求,將機器視覺技術(shù)應(yīng)用在物流分揀任務(wù)中是當下發(fā)展的大趨勢。不同環(huán)境下的目標三維位姿解算是基于視覺物流分揀的核心問題。本文借助四軸高精度機械臂,將雙目視覺技術(shù)融合到物流分揀領(lǐng)域中,達到分揀作業(yè)中對目標顏色分揀的目的。首先是雙目相機標定與圖像預(yù)處理。包括對雙目相機進行內(nèi)外參數(shù)的求解,建立左相機與機械臂之間關(guān)系,以及提取特征點。實驗中將不同顏色的工件作為待檢測目標。通過一系列的預(yù)處理如顏色空間轉(zhuǎn)換、閾值分割、邊界提取以及直線擬合等將目標工件提取出來。具體是利用顏色識別粗略定位出工件在圖像中的區(qū)域范圍,將這一區(qū)域范圍作為感興趣區(qū)域進行掩膜處理,之后針對感興趣區(qū)域,提取出工件輪廓,并確定目標工件的中心位置。然后對特征點進行匹配與目標三維坐標計算。包括對左右兩幅圖像中的點特征進行匹配,通過實驗數(shù)據(jù)驗證匹配點的準確性。并利用平行光軸測距原理對匹配點進行三維坐標恢復(fù),在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)非平行光軸的三維解算方程,優(yōu)化三維坐標點精確度。通過坐標轉(zhuǎn)換,將其轉(zhuǎn)換到機械臂坐標系下并引導(dǎo)機械臂實施分揀工作。最后搭建雙目視覺機械臂物流分揀系統(tǒng)并進行分揀實驗。根據(jù)分揀要求選擇機械臂和雙目相機,設(shè)計基于Python的分揀系統(tǒng),通過實驗驗證分揀系統(tǒng)的可行性,并分析系統(tǒng)誤差。
【圖文】：

都研發(fā)了各自的“揀選”單元［２＋２６］。逡逑瑞士邋ＡＢＢ公司研發(fā)的３Ｄ集成視覺單元，該視覺單元直觀且易操作，能夠自動選擇逡逑特征并擬出參數(shù)，使配置時間最小化［２７］。實物如圖１．１，，使用該視覺引導(dǎo)機器人系統(tǒng)可逡逑以增加吞吐量和降低生產(chǎn)成本，并且能準確識別、定位工件，合理規(guī)劃路徑、避免碰撞，逡逑使機器人操作柔性化，即便是復(fù)雜環(huán)境下也能高效地完成工作。逡逑ｌｐ逡逑圖１．１邋３Ｄ集成視覺系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋３Ｄ邋Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ邋Ｖｉｓｉｏｎ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑如圖１．２，邦納公司生產(chǎn)ＰｒｅｓｅｎｃｅＰＬＵＳ系列的檢測單元。該系統(tǒng)可以檢測藥瓶中藥逡逑液高度是否達標和瓶裝藥品的貼標及噴碼檢測，該視覺傳感器操作簡單，高效準確［２８］。逡逑美國ＥＳＭ公司及Ｓｏｒｔｅｘ公司就研制了一種光電分選機，主要用于農(nóng)副產(chǎn)品分選、金屬逡逑分選、礦石分選等領(lǐng)域［２９］。逡逑圖１．２藥品檢測系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．邋１．２邋Ｄｒｕｇ邋Ｔｅｓｔｉｎｇ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２逡逑

都研發(fā)了各自的“揀選”單元［２＋２６］。逡逑瑞士邋ＡＢＢ公司研發(fā)的３Ｄ集成視覺單元，該視覺單元直觀且易操作，能夠自動選擇逡逑特征并擬出參數(shù)，使配置時間最小化［２７］。實物如圖１．１，使用該視覺引導(dǎo)機器人系統(tǒng)可逡逑以增加吞吐量和降低生產(chǎn)成本，并且能準確識別、定位工件，合理規(guī)劃路徑、避免碰撞，逡逑使機器人操作柔性化，即便是復(fù)雜環(huán)境下也能高效地完成工作。逡逑ｌｐ逡逑圖１．１邋３Ｄ集成視覺系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋３Ｄ邋Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ邋Ｖｉｓｉｏｎ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑如圖１．２，邦納公司生產(chǎn)ＰｒｅｓｅｎｃｅＰＬＵＳ系列的檢測單元。該系統(tǒng)可以檢測藥瓶中藥逡逑液高度是否達標和瓶裝藥品的貼標及噴碼檢測，該視覺傳感器操作簡單，高效準確［２８］。逡逑美國ＥＳＭ公司及Ｓｏｒｔｅｘ公司就研制了一種光電分選機，主要用于農(nóng)副產(chǎn)品分選、金屬逡逑分選、礦石分選等領(lǐng)域［２９］。逡逑圖１．２藥品檢測系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．邋１．２邋Ｄｒｕｇ邋Ｔｅｓｔｉｎｇ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２逡逑
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TP241

【參考文獻】

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1 于玲;杜向軍;;基于視覺識別的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2016年12期

2 周濟;;智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J];中國機械工程;2015年17期

3 沈彤;劉文波;王京;;基于雙目立體視覺的目標測距系統(tǒng)[J];電子測量技術(shù);2015年04期

4 王耀南;陳鐵健;賀振東;吳成中;;智能制造裝備視覺檢測控制方法綜述[J];控制理論與應(yīng)用;2015年03期

5 徐官南;夏慶觀;丁猛;;淺析零件圖像的特征提取和識別方法[J];機電信息;2015年03期

6 計時鳴;黃希歡;;工業(yè)機器人技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用綜述[J];機電工程;2015年01期

7 郭靜;羅華;張濤;;機器視覺與應(yīng)用[J];電子科技;2014年07期

8 張國福;沈洪艷;;機器視覺技術(shù)在工業(yè)檢測中的應(yīng)用綜述[J];電子技術(shù)與軟件工程;2013年22期

9 蔡自興;郭t

本文編號：2707251