本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著我國(guó)改革開(kāi)放和經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展,數(shù)十年來(lái)高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)將中國(guó)的人口紅利消磨殆盡。用工業(yè)機(jī)器人來(lái)取代簡(jiǎn)單動(dòng)作勞動(dòng)力現(xiàn)在被認(rèn)為是最為合適的一條出路,因?yàn)楣I(yè)機(jī)器人可以24小時(shí)不停地工作,不需要職工福利、太多自身保障、不存在工傷、社會(huì)保險(xiǎn)問(wèn)題;工業(yè)機(jī)器人比人更適應(yīng)于惡劣、有害、職業(yè)病的工作環(huán)境。因此,研究工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng),使其能更好地完成各種生產(chǎn)任務(wù),以適應(yīng)各類勞動(dòng)密集型企業(yè)的發(fā)展壯大和轉(zhuǎn)型升級(jí),這不僅是能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,降低企業(yè)的工傷事故,減少企業(yè)成本負(fù)擔(dān),而且這對(duì)于促進(jìn)我國(guó)社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)建設(shè)也有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。目前,在國(guó)內(nèi)外工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,大量應(yīng)用了傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)。然而這種系統(tǒng)和顯然不適合當(dāng)前產(chǎn)品種類快速更新的時(shí)代,因?yàn)楫a(chǎn)品種類的變化要求重新配置整個(gè)流水生產(chǎn)線的所有相關(guān)設(shè)備,而傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)會(huì)造成資源的極大浪費(fèi)。因此,目前的工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)需要有更強(qiáng)的環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理能力,只有這樣的工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)才能在繁重的生產(chǎn)工作中,將人類真正的解放出來(lái)。視覺(jué)系統(tǒng)作為人類感知世界、獲取知識(shí)的主要信息來(lái)源,為本文指明了實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)和技術(shù)的研究方向。本文對(duì)工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的研究主要是基于傳統(tǒng)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)展開(kāi),對(duì)零部件識(shí)別算法,以及系統(tǒng)搭建的關(guān)鍵步驟——攝像機(jī)標(biāo)定和立體匹配進(jìn)行研究。引入視覺(jué)選擇性注意機(jī)制,模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)快速處理關(guān)鍵信息的過(guò)程,提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于HC(Histogram-based Contrast)顯著算法模型與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零部件識(shí)別模型。同時(shí),通過(guò)分析各類立體匹配算法,結(jié)合特征匹配的魯棒性和區(qū)域匹配的致密性,提出了基于視覺(jué)顯著特征與區(qū)域融合的匹配算法,提高了成功匹配目標(biāo)的效率。此外,就像人類通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)那樣,工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)也需要“上物聯(lián)網(wǎng)”,物聯(lián)網(wǎng)(Io T,Internet of Things)平臺(tái)的搭建可以使工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)實(shí)時(shí)地獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)。本文研究的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)主要使用RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)獲取零部件實(shí)時(shí)分布信息,通過(guò)嵌入式系統(tǒng)搭建移動(dòng)通信網(wǎng)關(guān)接入互聯(lián)網(wǎng),從而實(shí)現(xiàn)客戶需求、零部件信息與工業(yè)機(jī)器人裝配系統(tǒng)的互聯(lián)。信息管理中心是數(shù)據(jù)處理的核心,根據(jù)整合、處理各類信息分配裝配任務(wù),能夠合理進(jìn)行生產(chǎn)資源分配。本文最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)在LED燈產(chǎn)品裝配上的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：工業(yè)機(jī)器人 機(jī)器人視覺(jué) 視覺(jué)注意機(jī)制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物聯(lián)網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5;TP242
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 引言12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國(guó)外現(xiàn)狀分析13-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究意義與創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 第二章 工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析20-31
• 2.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)基礎(chǔ)20-27
• 2.1.1 坐標(biāo)系描述20-21
• 2.1.2 坐標(biāo)系映射21-22
• 2.1.3 坐標(biāo)系定義22-23
• 2.1.4 連桿與關(guān)節(jié)23-24
• 2.1.5 D-H (Denavit-Hartenberg)參數(shù)24-27
• 2.2 工業(yè)機(jī)器人RBT-6T的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析27-30
• 2.2.1 RBT-6T正向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程27-28
• 2.2.2 RBT-6T逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)31-40
• 3.1 物聯(lián)網(wǎng)概述31-32
• 3.2 RFID技術(shù)32-34
• 3.3 嵌入式系統(tǒng)通信網(wǎng)關(guān)34-37
• 3.3.1 網(wǎng)關(guān)硬件架構(gòu)35-36
• 3.3.2 各模塊功能描述36-37
• 3.4 信息管理中心37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 視覺(jué)選擇性注意機(jī)制研究40-52
• 4.1 視覺(jué)注意機(jī)制概述40-41
• 4.2 視覺(jué)注意機(jī)制的經(jīng)典理論41-45
• 4.2.1 特征整合理論（Feature Integrated Theory）41-43
• 4.2.2 引導(dǎo)搜索理論（Guided Search Theory）43-44
• 4.2.3 整合競(jìng)爭(zhēng)理論（Integrated Competition Theory）44-45
• 4.3 視覺(jué)注意機(jī)制模型45-49
• 4.3.1 基于空間的注意機(jī)制模型45-48
• 4.3.2 基于目標(biāo)的注意機(jī)制模型48-49
• 4.4 視覺(jué)注意與零部件識(shí)別49-51
• 4.4.1 零部件識(shí)別模塊設(shè)計(jì)49-50
• 4.4.2 模塊實(shí)現(xiàn)50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-63
• 5.1 視覺(jué)系統(tǒng)架構(gòu)52
• 5.2 雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)52-61
• 5.2.1 立體視覺(jué)模型與計(jì)算53-55
• 5.2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)關(guān)鍵步驟55-61
• 5.3 轉(zhuǎn)換矩陣求解61-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析63-70
• 6.1 實(shí)驗(yàn) 1：物聯(lián)網(wǎng)通信實(shí)驗(yàn)63-64
• 6.1.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程63-64
• 6.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析64
• 6.2 實(shí)驗(yàn) 2：零部件區(qū)域提取與識(shí)別實(shí)驗(yàn)64-67
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程64-66
• 6.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析66-67
• 6.3 實(shí)驗(yàn) 3：視覺(jué)系統(tǒng)定位精度實(shí)驗(yàn)67-69
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程67-69
• 6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析69
• 6.4 本章小結(jié)69-70
• 總結(jié)與展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76-77
• 附件77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：955902