工业机器人视觉定位系统研究

彩色图像信息丰富,不便于处理,为了提高系统的响应,对图像采取灰度化处理。调整对比度时采用直方图均衡化,不仅可以使灰度分布均匀,也可以增加灰度分布的区间,反差的增加使得图像里的特征信息更加的清晰。本文分析了几种边缘检测算子,其中Canny算子是目前比较流行的算法,它可由高斯函数的一阶导数获得,计算简单,可靠性非常的高,错误率低,可精准捕获边缘,噪声的干扰不会产生假边缘。

工业机器人视觉定位装配应用

视觉系统是工业机器人获取外部环境信息的重要手段之一.本文以工业机器人识别工件以及定位算法为研究目的,利用视觉采集的图像与模板进行匹配识别工件,通过逆运动学计算,获得工业机器人的偏移和旋转,并使用MOD?BUS-TCP与工业机器人进行通信.最后通过工业机器人的六轴来实现末端执行器的位置和姿态.

工业机器人的基本应用

工业机器人具有快速响应、高精度、自动化等特点,可以重复完成某些作业,在现代制造业中发挥着重要的作用,也是当前技术发展的方向。工业机器人以其强大的功能在自动化领域中得到广泛的应用。因此,有必要介绍工业机器人的功能与特点,探究工业机器人在各个领域的应用。

基于Robot Studio的工业机器人理实一体化实验室构建

工业机器人现场示教已不能满足复杂轨迹和工艺的要求,离线编程可以很好的解决这个问题。本实训室建立基于离线仿真编程、机器人的轨迹规划、集成系统的设计以及搭建的实训项目,不仅可以让学习者全面体验现场示教和离线编程的各自优缺点,同时可以为企业、社会提供相关的技术服务。在教学方面,通过仿真软件的练习,可以解决设备不足的问题,同时也可以保护人和设备的安全。引入“岗课赛证”的教学模式,促进学生提升技能。

基于Hausdorff距离的工业机器人视觉研究

选用中值滤波的方式对原始的图像素材进行修饰,采用自动阈值的Canny算子获取工件的边缘特征信息。这些边缘特征组成了一块块的区域,用人眼观察,很容易找到目标区域,但是计算机很难找到目标区域。利用遗传算法从一块块的区域里匹配到目标工件,并对匹配的结果进行判定。文章采用改进的Hausdorff的方法对结果进行判定,减少计算量的同时提高判定结果的可信度。