协作机器人抓握式柔性夹持器设计

参考变色龙手指抓握原理,使用热塑性聚氨酯材料设计制作了一种协作机器人抓握式柔性夹持器。利用SOLIDWORKS软件建立柔性夹持器模型,并进行结构拓扑优化。将优化完成的柔性夹持器模型导入有限元分析软件WELSIM中进行静力学分析,并通过抓取试验验证了柔性夹持器的有效性。综合分析结果发现,设计的柔性夹持器具有较好的自适应性,能够实现较高的工件抓取率,有利于保护被抓取物体。

基于协作机器人的物流分拣软体夹具设计

为解决传统夹具适应性较弱的问题,设计一种以热塑性聚氨酯弹性体为材料的软体夹具。该材料低温柔顺性好、强度高,因此软体夹具可以与物体表面实现良好的贴合。利用SolidWorks完成软体夹具的方案设计,并在ABAQUS中进行夹爪适应性分析,计算夹爪抓取不同物体所产生的变形和应力。通过弯曲角度测试和末端接触力测试选择合适的夹爪长度,并通过3D打印制作软体夹具。在Baxter机器人上进行了质量测试和抓取试验,结果表明:该软体夹具可以有效、稳定、无损地抓取日常生活用品。

基于计算机视觉的弱化阴影测量

以OpenCV为开发平台,通过摄像头获取背景图片和含有目标物的图片,将得到的图片转化为HSV图像后,分别求解H、S、V 3个通道的平均值、标准差、最大最小值,利用该数值对上述三通道进行卷积、筛选等操作。在光照不均匀的情况下,降低阴影对计算机视觉测量的影响,提高目标物轮廓与背景的对比度,实现不同环境背景下目标物的精确测量。实验结果表明,该测量方法能显著提高自然光下的测量精度。