【摘要】：隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展和自動(dòng)化生產(chǎn)程度的提高,工業(yè)機(jī)器人在工程領(lǐng)域已獲得了廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,工業(yè)機(jī)器人所體現(xiàn)出來(lái)的高效性、高精度性和多功能性等特點(diǎn)是普通人力所不能比擬的。相信在不久的將來(lái),工業(yè)機(jī)器人必將替代普通人力成為工業(yè)發(fā)展的主要生產(chǎn)力。目前,工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展在自主學(xué)習(xí)和記憶以及柔性加工等方面依然存在一定的缺陷。針對(duì)這些缺陷,本文通過(guò)在傳統(tǒng)算法的頂層引入知識(shí)工程,實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)知識(shí)的共享、集成、推理和演繹,開(kāi)發(fā)了機(jī)器人視覺(jué)知識(shí)系統(tǒng)(子系統(tǒng)),以提高機(jī)器人的學(xué)習(xí)、思維記憶和環(huán)境感知功能:在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研發(fā)了一套基于知識(shí)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng)),用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)對(duì)象的自動(dòng)識(shí)別和精準(zhǔn)定位。本文主要以缸體鑄件為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,對(duì)兩套系統(tǒng)中涉及的相關(guān)理論和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究,并對(duì)該視覺(jué)系統(tǒng)的可靠性和泛化性進(jìn)行了驗(yàn)證。具體研究?jī)?nèi)容和研究結(jié)論總結(jié)如下:(1)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性學(xué)習(xí)功能的特性,提出了一種可對(duì)機(jī)器人視覺(jué)知識(shí)系統(tǒng)中標(biāo)定知識(shí)自動(dòng)獲取的新標(biāo)定方法。通過(guò)定義手眼標(biāo)定模型中符號(hào)和邏輯表達(dá)(隱式知識(shí))的表示方法,可以實(shí)現(xiàn)手眼標(biāo)定模型中隱式知識(shí)向顯式知識(shí)的轉(zhuǎn)變。借助該標(biāo)定方法的使用,機(jī)器人視覺(jué)知識(shí)系統(tǒng)(子系統(tǒng))可通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)制獲取不同工作環(huán)境下的最佳標(biāo)定模型,用于指導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng))的手眼標(biāo)定過(guò)程,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)對(duì)象的精準(zhǔn)定位。(2)為了提高圖像分割算法在復(fù)雜工業(yè)圖像中分割的自適應(yīng)性和穩(wěn)定性,提出了基于圖像高層信息的改進(jìn)型變分水平集分割模型和基于先驗(yàn)知識(shí)的自適應(yīng)閾值分割模型。本文采用無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分析方法,分析了不同工作環(huán)境下導(dǎo)致原始圖像質(zhì)量不穩(wěn)定的原因和影響圖像分割算法穩(wěn)定性的主要干擾因素。在此基礎(chǔ)上,提出了由圖像信息能量項(xiàng)、懲罰項(xiàng)和高斯金字塔項(xiàng)共同組成的改進(jìn)型變分水平集分割方法和基于峰值和灰度統(tǒng)計(jì)知識(shí)的自適應(yīng)閾值分割算法。兩種分割方法均能快速準(zhǔn)確地從復(fù)雜背景中分割出包含定位基準(zhǔn)的感興趣區(qū)域,且當(dāng)因環(huán)境光強(qiáng)改變?cè)斐晒ぜ上褓|(zhì)量發(fā)生變化時(shí),該分割方法仍然能夠準(zhǔn)確地分割出感興趣區(qū)域,兩種方法的分割耗時(shí)分別約為1.3s和0.8s。上述分割方法的應(yīng)用,可以進(jìn)一步提高工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng))的穩(wěn)定性和泛化性能。(3)本文提出了一種基于形狀知識(shí)的圖像語(yǔ)義識(shí)別方法。首先,針對(duì)工件形狀特征,構(gòu)建了具有平移、旋轉(zhuǎn)和縮放不變的內(nèi)、外部形狀特征圖像描述子的形狀描述數(shù)據(jù)庫(kù);其次,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的粗糙集算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)和識(shí)別規(guī)則提取,以實(shí)現(xiàn)識(shí)別知識(shí)的自動(dòng)獲取,形成識(shí)別知識(shí)庫(kù);最后,將工件形狀的語(yǔ)義信息作為識(shí)別規(guī)則的前項(xiàng),將對(duì)應(yīng)的形狀描述子作為識(shí)別規(guī)則的結(jié)論,建立了工件形狀的語(yǔ)義信息和形狀特征圖像描述子之間的映射。通過(guò)使用該圖像語(yǔ)義識(shí)別方法,機(jī)器人視覺(jué)知識(shí)系統(tǒng)(子系統(tǒng))可根據(jù)工件形狀的語(yǔ)義信息,從識(shí)別知識(shí)庫(kù)中自動(dòng)獲取對(duì)應(yīng)的圖像描述,從而指導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng))對(duì)目標(biāo)對(duì)象的自動(dòng)識(shí)別,運(yùn)用上述方法可對(duì)已建模形狀進(jìn)行識(shí)別,其識(shí)別率可達(dá)100%。(4)基于Java SSH軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái),通過(guò)將建立的標(biāo)定知識(shí)庫(kù)、事實(shí)庫(kù)和形狀識(shí)別知識(shí)庫(kù)集成于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中,開(kāi)發(fā)了基于Web的機(jī)器人視覺(jué)知識(shí)系統(tǒng)(子系統(tǒng)),以獲取不同工作環(huán)境下的最佳標(biāo)定模型和不同工件形狀語(yǔ)義信息對(duì)應(yīng)的識(shí)別知識(shí)信息,為工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng))服務(wù)。(5)設(shè)計(jì)了工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)的總體框架結(jié)構(gòu)和各功能模塊�；赩S2012+QT5.3軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái),研發(fā)了一套基于知識(shí)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)(主系統(tǒng))。該主系統(tǒng)可以通過(guò)Socket通信方式與子系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接。當(dāng)用戶在瀏覽器上通過(guò)子系統(tǒng)向服務(wù)器發(fā)送檢測(cè)請(qǐng)求時(shí),主系統(tǒng)即可根據(jù)用戶權(quán)限獲取相關(guān)的標(biāo)定知識(shí)和識(shí)別知識(shí),從而引導(dǎo)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的自動(dòng)識(shí)別和精準(zhǔn)定位。本論文研究了基于知識(shí)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人泛化性視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)定方法、復(fù)雜環(huán)境下的圖像自動(dòng)分割算法及基于形狀知識(shí)的圖像語(yǔ)義識(shí)別等方面進(jìn)行了研究,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人對(duì)目標(biāo)對(duì)象的自動(dòng)識(shí)別和精準(zhǔn)定位。該系統(tǒng)可有效提升工業(yè)生產(chǎn)線的柔性加工與連續(xù)作業(yè)的穩(wěn)定性,并可實(shí)現(xiàn)各類知識(shí)的積累和共享,本文的研究成果可為今后工業(yè)機(jī)器人的智能化研究工作提供一定的理論依據(jù)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242.2

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本文編號(hào)：2355159