基于機(jī)器視覺的桌面型機(jī)械臂的研究及應(yīng)用
發(fā)布時間:2023-04-29 05:50
隨著機(jī)械臂在工業(yè)領(lǐng)域多年的研究與發(fā)展,獲得眾多突破性成果。工業(yè)機(jī)械臂在工作生產(chǎn)中因高效率,低成本等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛的應(yīng)用。不同于工業(yè)中較為密閉、單調(diào)的工作環(huán)境,桌面機(jī)械臂在人機(jī)環(huán)境下的智能交互面臨著諸多挑戰(zhàn)。桌面機(jī)械臂多應(yīng)用在家庭、教學(xué)環(huán)境中,環(huán)境復(fù)雜度較高,物體形狀多樣性,且大小不一,具有較強(qiáng)的不確定性。在復(fù)雜場景中,多個目標(biāo)物體任意堆積放置,對機(jī)械臂的智能識別和抓取提出了更高的要求。與普通工業(yè)機(jī)械臂相比,桌面機(jī)械臂具備占用空間小、價格低廉、人機(jī)交互等特點(diǎn)。為更好地實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂人機(jī)交互,本文主要研究內(nèi)容及成果如下:1)本課題主要采用模塊化設(shè)計,以樹莓派作為核心控制板,設(shè)計中間件代碼、電機(jī)控制板。確保機(jī)械臂準(zhǔn)確移動,實(shí)現(xiàn)對化學(xué)實(shí)驗室桌面試劑抓取。2)為桌面機(jī)械臂添加化學(xué)試劑瓶識別定位功能:目前生產(chǎn)生活中存在諸多應(yīng)用框架實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺,根據(jù)化學(xué)實(shí)驗臺工作空間狹小與試劑擺放空間復(fù)雜度較高等特點(diǎn),搭建合適的視覺平臺,提高系統(tǒng)識別率,確保系統(tǒng)準(zhǔn)確高效完成對試劑瓶動作是本文研究的重點(diǎn)。本課題主要采用Faster R-CNN區(qū)域目標(biāo)檢測算法,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對化學(xué)試劑瓶的快速識別,結(jié)合張氏標(biāo)定法和手眼標(biāo)定法實(shí)現(xiàn)系...
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 機(jī)械臂發(fā)展歷程
1.3.2 視覺識別系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.3 化學(xué)實(shí)驗室管理現(xiàn)狀
1.4 本文研究內(nèi)容和工作安排
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
2 機(jī)械臂驅(qū)動系統(tǒng)
2.1 機(jī)械臂結(jié)構(gòu)
2.2 驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計
2.2.1 電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)
2.2.2 舵機(jī)控制
2.3 本章小結(jié)
3 目標(biāo)區(qū)域識別算法
3.1 常見的區(qū)域識別算法
3.1.1 R-CNN算法
3.1.2 SPP-Net算法
3.1.3 Fast R-CNN算法
3.2 Faster R-CNN算法
3.2.1 Faster R-CNN原理
3.2.2 RPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.3 本章小結(jié)
4 桌面型機(jī)械臂視覺系統(tǒng)
4.1 框架選擇及算法流程
4.2 Faster R-CNN模型優(yōu)化
4.2.1 制作訓(xùn)練集
4.2.2 RPN網(wǎng)絡(luò)
4.2.3 損失評估
4.3 目標(biāo)檢測結(jié)果分析
4.4 空間定位
4.4.1 成像原理
4.4.2 張正友標(biāo)定方法
4.4.3 手眼標(biāo)定
4.5 本章小結(jié)
5 桌面型機(jī)械臂信息管理系統(tǒng)
5.1 標(biāo)簽文字信息識別
5.1.1 文字識別
5.1.2 文字信息過濾
5.2 管理系統(tǒng)
5.2.1 數(shù)據(jù)庫模型
5.2.2 信息可視化
5.3 本章小結(jié)
6 桌面型機(jī)械臂系統(tǒng)測試
6.1 目標(biāo)識別系統(tǒng)測試
6.2 信息管理系統(tǒng)測試
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號:3805295
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 機(jī)械臂發(fā)展歷程
1.3.2 視覺識別系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.3 化學(xué)實(shí)驗室管理現(xiàn)狀
1.4 本文研究內(nèi)容和工作安排
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
2 機(jī)械臂驅(qū)動系統(tǒng)
2.1 機(jī)械臂結(jié)構(gòu)
2.2 驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計
2.2.1 電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)
2.2.2 舵機(jī)控制
2.3 本章小結(jié)
3 目標(biāo)區(qū)域識別算法
3.1 常見的區(qū)域識別算法
3.1.1 R-CNN算法
3.1.2 SPP-Net算法
3.1.3 Fast R-CNN算法
3.2 Faster R-CNN算法
3.2.1 Faster R-CNN原理
3.2.2 RPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.3 本章小結(jié)
4 桌面型機(jī)械臂視覺系統(tǒng)
4.1 框架選擇及算法流程
4.2 Faster R-CNN模型優(yōu)化
4.2.1 制作訓(xùn)練集
4.2.2 RPN網(wǎng)絡(luò)
4.2.3 損失評估
4.3 目標(biāo)檢測結(jié)果分析
4.4 空間定位
4.4.1 成像原理
4.4.2 張正友標(biāo)定方法
4.4.3 手眼標(biāo)定
4.5 本章小結(jié)
5 桌面型機(jī)械臂信息管理系統(tǒng)
5.1 標(biāo)簽文字信息識別
5.1.1 文字識別
5.1.2 文字信息過濾
5.2 管理系統(tǒng)
5.2.1 數(shù)據(jù)庫模型
5.2.2 信息可視化
5.3 本章小結(jié)
6 桌面型機(jī)械臂系統(tǒng)測試
6.1 目標(biāo)識別系統(tǒng)測試
6.2 信息管理系統(tǒng)測試
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號:3805295
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