Uncalibrated Workpiece Positioning Method for Peg-in-hole Assembly Using an Industrial Robot

This paper proposes an uncalibrated workpiece positioning method for peg-in-hole assembly of a device using an industrial robot.Depth images are used to identify and locate the workpieces when a peg-in-hole assembly task is carried out by an industrial robot in a flexible production system.First,the depth image is thresholded according to the depth data of the workpiece surface so as to filter out the background interference.Second,a series of image processing and the feature recognition algorithms are executed to extract the outer contour features and locate the center point position.This image information,fed by the vision system,will drive the robot to achieve the positioning,approximately.Finally,the Hough circle detection algorithm is used to extract the features and the relevant parameters of the circular hole where the assembly would be done,on the color image,for accurate positioning.The experimental result shows that the positioning accuracy of this method is between 0.6-1.2 mm,in the used experimental system.The entire positioning process need not require complicated calibration,and the method is highly flexible.It is suitable for the automatic assembly tasks with multi-specification or in small batches,in a flexible production system.

基于数字孪生的机器人工件感知与虚实映射标定方法研究

机器人采用离线编程的方法,仿真环境与真实环境空间上相互独立、时间上相互隔离,被加工工件逆向重构过程繁琐且存在形状、定位误差。为此,提出了以机器人操作系统(ROS)为基础构建数字孪生机器人的建模方法,实现了工件从真实环境到虚拟环境的感知重构。研究了数字孪生虚实交互映射的特点,提出了基于数字孪生原理的虚实映射标定方法,修正了真实物理环境与虚拟仿真环境间的工件误差。最后,针对抓取机器人数字孪生系统,进行了抓取工件的案例测试,验证了该方法的有效性。

面向零件装配的机器人工件识别

针对工业机器人装配柔性低、工件识别鲁棒性差的问题,提出一种基于机器视觉的工件识别方法应用于零件装配领域。该方法首先利用双层旋转滤波器的尺寸不变性和旋转不变性实现特征点的均匀提取,利用rBRIEF算法生成带有方向信息的特征点描述符,计算Hamming距离进行特征点匹配,利用RANSAC算法对结果进行优化,实现目标工件的准确识别。用工件图片对本文方法进行检验,试验对比分析了该方法与3种传统方法在旋转、缩放变换下的工件识别效果,结果表明,该方法能够更准确、高效地识别工件。最后,搭建基于机器视觉的轴孔装配实验平台,验证工件识别的可行性。

基于机器视觉的工业机器人工件分拣系统

工业机器人在工业生产中的应用越来越广泛,但机器人缺乏感知能力,所以它还没有达到工业自动化的水平。随着机器视觉的发展,新兴技术已被应用于工业机器人,以提高生产效率。在智能改进中,机器视觉起着至关重要的作用。设计了一种基于机器视觉工业机器人的工件分拣系统。该系统通过相机在工件上进行图像采集,拍摄工件图像;然后,通过相机标定,获得三维空间中物体的几何信息,以重建和识别物体;之后,通过采用Canny算法获取工件边缘信息,进行工件的图像预处理,为后续图像处理做铺垫;提出结合概率霍夫变换和弗里曼链码算法,对工件进行图像形状识别;计算工件中心空间坐标,指导机器人完成分拣工作。实验结果表明,该分选系统能够实现快速工件识别,从而满足分拣的要求。

基于单目视觉的工业机器人自动化定位方法研究

为解决工业机器人移动机械臂抓取作业过程中识别速度慢、定位精度低的问题,首先将相机采集的工件图像进行预处理,然后利用Harris角点检测与基于随机树的特征匹配算法进行了目标工件的识别,利用单目视觉定位模型计算目标工件位姿,最后搭建单目视觉定位系统进行实验。结果表明:与改进的SIFT特征点匹配算法相比,基于随机树的特征匹配算法鲁棒性好、实时性强;基于单目视觉的定位系统能够快速准确识别目标,满足工业自动化生产需求。

机器人三维激光扫描视觉系统标定误差

基于三维激光扫描仪的工业机器人视觉系统应用越来越广泛,而扫描仪与机器人之间位姿关系标定精度对于机器人视觉系统的应用有重要的影响。介绍基于三维激光扫描仪的机器人视觉系统的相关原理,然后在此基础上系统分析机器人视觉系统位置和姿态标定误差对工件扫描结果和根据扫描结果对工件进行定位过程的影响,得出在工件无姿态变化或有姿态变化但机器人扫描姿态不变情况下的机器人工件定位系统中无须进行视觉系统位置标定的结论,并试验验证了理论分析结论的有效性,为解释视觉系统标定误差对扫描结果的影响情况及简化视觉系统标定过程提供了理论依据。

工业装配机器人轨迹规划算法研究

针对装配机器人运动过程中的振动和机构冲击问题,提出一种正弦加速、直线插补和五次多项式插值相结合的轨迹规划算法。采用正弦加速的插补算法解决了震动问题,采用分段轨迹规划的方法优化了机器人运动轨迹,减少了机构冲击。通过Matlab轨迹仿真和三菱rv-13f机器人实验验证表明,所提算法规划出的机器人运动轨迹连续、平滑且无冲击。通过与常用算法比较证明该算法提高了装配机器人运动的平滑性,有助于减少机构间的冲击,延长机器人的使用寿命。

磨抛离线编程中修正砂带位姿及加工姿态

为提高离线编程系统机器人仿真工作环境模型与实际工作环境模型的匹配度,提出了使用偏移变量法来测定偏差值.根据测得砂带的偏差值,通过软件Solidworks修正工作环境中砂带位姿,并在修正后的砂带上重新建立工具坐标系.根据四元数线性插补法,对加工线上的起始点、中点和终点坐标系姿态进行适当的变换,然后通过四元数线性插补完成中间加工点的插补,修正加工姿态,解决了磨抛工件曲面加工姿态的修正问题和加工过程中奇异位置问题.最后把修正好的工作环境模型参数导入到Robotstudio软件进行可视化验证.

基于机器视觉的机器人自动化生产线分拣系统设计与应用

基于机器视觉的工业机器人已在自动化生产线上得到广泛应用。文章介绍了一种基于智能机器视觉传感系统、PLC和工业机器人组成的自动化生产线工件分拣系统的方案设计、工作原理与编程应用方法,利用PLC将视觉相机拍摄到的工件的图片像素值转换成实际位置的坐标数据以及工件形状特征代号,并通过网络将数据传递给工业机器人,程序读取实际坐标数据实现工业机器人能精准抓取工件,并根据形状特征代号对不同的工件进行归类分拣,可应用于多种形状的物品的自动分拣和搬运。

信息化教学设计在高职《工业机器人操作》课程中的应用

将信息化教学手段应用于《工业机器人操作》课程当中,以工业机器人工件坐标设置为例详细阐述了信息化技术与专业教学结合的方式与教学过程。教学中,信息化技术较好地具象了理论知识、支撑了操作演练,丰富了课程教学过程、激发了学生兴趣,帮助学生突破了教学环节的重难点知识,为同类型课程的信息化教学设计提供了有益的参考。

基于机器视觉的工业机器人工件分拣技术研究

工业机器人广泛应用于自动化生产线上完成工件搬运、上下料等操作，机器视觉的引入增加机器人了的灵活性和智能化。本文对基于视觉的工业机器人工件分拣的技术进行研究，机器视觉系统对传送带上进入工作区的工件进行图像采集，根据图像信息提取工件特征参数，识别出工件类型，并判断出工件所处的位置姿态，最后控制机器人执行抓取。经过实验表明本系统工作可靠，提高了自动化生产线效率和柔性。

工业机器人工件坐标系激光标定研究分析

合理选用工业机器人坐标系在工业机器人轨迹规划中能起到事半功倍的作用,课题组针对工业机器人坐标系中的工件坐标系进行了深入分析,提出了采用激光标定的方式计算工业机器人工件坐标的理论分析方法;对于工业机器人运行误差所产生的标定偏差,提出了采用激光公垂线中心点求取近似交点的方式减小标定偏差,并设计了激光标定的实验步骤,为工业机器人工件坐标系标定的理论研究提供了思路。

工业机器人分拣技术的研究

“工业4.0”和“中国制造2025”明确提出,工业机器人应用会越来越广泛,将在智能制造中发挥越来越重要的作用。随着科技的进步发展,机器人的分拣技术也在与时俱进。本文主要从视觉分拣系统构建、视觉分拣系统的图像定位系统、基于机器人的目标工件分拣等方面进行研究。

ABB工业机器人仿真软件中的工件坐标系的教学研究

根据教学中遇到的关于工业机器人编程中工件坐标系问题,对工件坐标系相关内容的教学方法进行了研究。通过软件界面下创建工件坐标系和示教器工具下创建工件坐标系两种方法创建的工件坐标系的关系以及多个工件坐标系的利用等内容,较详细地阐述了相关知识点。灵活运用这些建立工件坐标系的方法,对工业机器人编程操作有一定的促进作用。

基于双目视觉与工业机器人的大型工件自动上下料系统

针对大型工件在工业生产中难以实现多环节的操作与装配自动化的难题,提出并实现一种基于双目视觉与工业机器人的大型工件自动上下料系统。该系统包含离线标定与示教、在线位姿检测与抓取两个主要过程。其中,离线过程主要包含双目视觉系统标定、工业机器人的手眼标定以及抓取和放置示教;在线过程包括基于双目视觉的金属料框、塑料托盘和大型工件6自由度位姿测量,以及工件与托盘的抓取和放置操作。实验结果表明,所提出的大型工件自动上下料系统既能实现高精度的位姿测量和抓取,又能实现整个系统的长时间稳定运行。

基于亚像素精度的机器人抓件视觉引导系统

针对机器人在工业生产线抓取过程中工件产生的偏移现象,对相关视觉算法和通讯技术进行了研究。并以ABB公司的IRB1410型号机器人在管板焊接生产线中的视觉自动定位系统为研究对象,对摄像机进行标定,完成对工件坐标系转换与工件位姿的亚像素精度参数的提取,以便于计算出机器人所需要的工件偏差量参数,最后在C#环境下对计算机与机器人通讯进行设计,将偏差量传递给机器人控制柜完成对工件坐标系的实时修正。最后通过实验验证,可以对不同位姿的工件进行有效的抓取。

工业机器人工件装夹优化算法研究

为解决工业机器人加工过程中出现的机器人末端不可达和奇异位形问题,结合现有避免奇异位形的方法,提出了一种优化工件装夹位姿算法。通过工业机器人的加工轨迹得到加工轨迹包围盒,并移动加工轨迹包围盒至工业机器人工作空间内中心位置,然后对加工轨迹包围盒的姿态进行搜索,找到合适的加工轨迹包围盒位置和姿态,进而找到合适的工件装夹位姿。该方法能够有效地定位工件装夹位置,并在该工件装夹位置的邻域内找到最优的工件装夹姿态。试验仿真结果表明,该算法具有良好的可行性和鲁棒性,能够提高工业机器人的加工效率和精度。

基于激光工具的工件坐标标定系统设计

利用工业机器人末端的激光传感器检测工件的位姿时,为解决检测过程中的工件坐标标定问题,设计基于激光工具的工件坐标标定系统。主要原理为通过激光工具在工件的两相交直线上各获取2个数据点,进行标定运算后得到以交点为原点的工件坐标系。基于ABB工业机器人系统设计数据点获取程序与坐标运算程序。以IRB1410机器人为执行机构,IL-300传感器为激光工具,R-20 Radian激光跟踪仪为校验设备,搭建了调试与校验平台。结果表明:基于激光工具的工件坐标标定系统不仅结构简单且标定误差在一定范围内。

基于ABB机器人的工件参数设置系统设计

针对工业机器人应用中,由于工件布局变化或近似工件替换造成的转产调试问题,提出基于ABB工业机器人的工件参数设置方案,包括根据布局参数的工件坐标运算程序的设计和根据形状参数的Offs数据运算程序的设计。通过设计三菱PLC与ABB机器人的RS232通信程序,实现触摸屏、PLC、机器人三者协作的系统通信。在通信基础上,设计实数传输模块以及系统流程,从而实现通过触摸屏设置工件参数,即可完成机器人作业轨迹的调整再现。该设计达到了提高ABB机器人工作站柔性,提高生产效率的目的。

基于工业机器人的板材自动上下料系统研究

为提高木工加工中心生产过程中板材上下料的效率,通过分析板材加工的工艺特点,重新对设备的布局方式及工业机器人的运行轨迹进行规划,并运用机器视觉快速识别板材位姿,构建了木工加工中心板材自动上下料系统。该系统实现了木工加工中心与工业机器人的组合,是一种小型柔性制造系统在木工加工中的具体应用。