应用链码算法的智能抓取系统的研究

在设计智能抓取系统的过程中,对目标物体的位置确定极为重要,运用链码算法进行物体的位置识别定位。以机器视觉和工业机器人为基础,对基于机器视觉的工业机器人抓取系统进行研究,经过相机标定、图片采集、图像预处理,实现物体的形状识别、抓取。运用Hough算法处理圆形物体,对于矩形、三角形物体则运用链码算法改进的Hough变换进行识别。通过确定物体的质心位置确定物体的位置,最终得到目标物体的形状与位置信息,然后根据确定的位置抓取目标工件。

基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统设计

随着智能制造的发展,工业机器人在现代生产中的应用越来越广泛,尤其在产线零件的抓取上极大地提高了自动化程度,但是传统工业机器人基于固定点示教的方式,无法实时精准抓取复杂形状的零件。提出将机器视觉与工业机器人技术相结合,基于康耐视智能视觉相机,赋能工业机器人,提高产线零件的抓取精度,提升工业生产效率。结果表明,该系统具有良好的抓取稳定性,可以实现对零件颜色、形状、位置的精准识别与抓取,在工业生产中具有广阔的应用前景。

机器人智能抓取系统视觉模块的研究与开发

以ABB机器人、快换手爪、双目相机为硬件基础,搭建了基于双目立体视觉的工业机器人智能抓取系统,旨在实现随机放置物体的识别定位和自动抓取。基于视觉模块,研究了图像处理、立体匹配和深度计算以及坐标转换,以C++为开发平台,结合Open CV图像开发库和Triclops库,开发了视觉识别与定位算法,实现对圆柱体和长方体薄板对象的分类和位姿识别。最后,通过实验验证,表明该视觉算法有较高的识别定位精度,满足抓取系统的要求。

面向机器人智能抓取任务的视觉定位实验

开发了面向机器人抓取任务的视觉定位实验平台。该实验平台基于5自由度关节式机器人实现物料抓取,采用运动控制器及伺服电机进行控制。基于机器视觉的抓取目标定位系统采用Matlab软件开发,包含图像预处理、图像分割、目标识别、坐标计算、运动路径规划等。视觉定位系统能够识别多个被抓取对象的位置、姿态,并生成抓取运动指令,通过网络与机器人运动控制器通信实现自动抓取。该实验融合了机器视觉、机器人控制、机电一体化等多方面课程知识,具有良好的开放性和广泛应用性,有利于培养学生的工程实践能力和创新能力。

基于互联网大数据的事件智能抓取和画像

文章主要以航空公司为背景,通过爬虫获取和航班量相关的事件信息,并且对这些事件进行智能抓取和建模画像,主要采用了URL去重算法和4种分布式调度算法进行事件抓取,通过近义词匹配进行事件去重,最后对抓取的事件进行画像建模和可视化展现。

基于机器视觉的非特定物体的智能抓取系统的研究

针对传统机械臂局限于按既定流程对固定位姿的特定物体进行机械化抓取,设计了一种基于机器视觉的非特定物体的智能抓取系统;系统通过特定的卷积神经网络对深度相机采集到的图像进行目标定位,并在图像上预测出一个该目标的可靠抓取位置,系统进一步将抓取位置信息反馈给机械臂,机械臂根据该信息完成对目标物体的抓取操作;系统基于机器人操作系统,硬件之间通过机器人操作系统的话题机制传递必要信息;最终经多次实验结果表明,通过改进的快速搜索随机树运动规划算法,桌面型机械臂能够根据神经网络模型反馈的的标记位置对不同位姿的非特定物体进行实时有效的抓取,在一定程度上提高了机械臂的自主能力,弥补了传统机械臂的不足。

机器人智能抓取未知目标位置深度识别仿真

针对当前机器人智能抓取未知目标位置识别方法未考虑目标轮廓图像特征融合,导致复杂环境中识别效果较差,定位误差较大,目标位置识别率较低的问题,提出机器人智能抓取未知目标位置深度识别方法。利用40层的深度残差网络识别模型检测未知目标,通过训练获取未知目标的类别属性信息后,随机确定抓取目标,并计算确定目标的当前图像特征,融合当前特征与期望特征,利用滑模控制逻辑设计视觉控制器,通过视觉滑模定位控制律,控制机器人实行抓取运动,完成未知目标位置的定位识别。实验结果表明,所提方法在未知目标处于不同复杂环境中的目标位置识别率较高,且能够有效减小定位误差,具备较好的识别效果。

三维立体视觉机械臂智能抓取分类系统的开发

采用工业相机、工业投影机、普通摄像头、计算机和机械臂开发了一套具有三维立体视觉的机械臂智能抓取分类系统。该系统采用自编软件实现了对工业相机、工业投影机的自动控制和同步,通过前期研究提出的双波长条纹投影三维形貌测量法获取了物体的高度信息,结合opencv技术和普通摄像头获取的物体二维平行面信息,实现了物体的自动识别和分类;利用串口通信协议,将上述处理后的数据传送至机械臂,系统进行几何姿态解算,实现了智能抓取,并能根据抓手上压力反馈自动调节抓手张合程度,实现自适应抓取。经实验证明该系统能通过自带的快速三维形貌获取装置实现准确、快速的抓取工作范围内的任意形状的物体并实现智能分类。

基于单目视觉的起重机智能抓取技术应用研究

将单目视觉技术应用于起重机械物料搬运领域,针对起重机在无人仓储及危险地区吊运物品的特殊工况,提出一种根据单目视觉定位系统来实现智能抓取物料的方法,通过对现有起重机加装单目视觉定位系统,应用运动控制器作为下位机控制电机实现智能抓取功能。

老年人智能抓取器设计研究

目前我国人口老龄化形势十分严峻,"空巢"老人、高龄老人不断增多,许多老人缺少儿女的陪伴,得不到良好的照顾。而随着年龄的增长,老年人的身体机能逐步衰退,骨骼逐渐变得脆弱,手部力量和手的灵活程度不断下降,使得老年人在完成捡拾低处物品或取放高处物品等常见动作时,会发生不同程度上的困难。文章针对老年人取放物品困难这一普遍现象进行研究;通过对国外现有产品的分析,找出其存在的问题和不足;旨在设计出一款适用于老年人日常生活的智能抓取器,从日常生活的细节处给予老年人关怀和帮助,体现出产品设计在老龄化社会中的作用。

基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究

在我国制造业快速发展的过程中,企业的高端生产需求越来越多,这样就导致示教再现型工业机器人不能满足这类生产需求。因此,这对工业机器人的智能化程度要求越来越高。在使用传感技术后,可以使工业机器人的视觉引导功能得到拓展,从而在工业生产中应用复杂的生产工艺。经实践表明,机器视觉技术与工业机器人控制系统的充分结合,能够提高工业机器人的智能化。在本文中,笔者基于视觉引导的工业机器人智能抓取进行了研究。

机械抓斗智能抓取技术

本文章介绍了一种港口四绳机械抓斗起重机智能自动抓取控制系统。这套系统可以根据卸载物料密度的不同进行设定,实现在不同工作半径下抓取相应工作半径下最大抓取量的功能。此技术可以大大降低起重机整机功率和自重的设计选型,针对中小型综合码头的移动式多功能起重机和门式抓斗起重机等应用广泛。此技术要求改起重机配置四绳机械抓斗、支持和开闭绳卷筒均安装有重量传感器、绝对值型高度编码器,司机室配置有人机界面进行机械抓斗的相关参数设定和自动学习功能。

基于机器视觉的工业机器人抓取系统的研究

针对工业机器人快速自主识别和抓取目标工件的需求,将机器视觉应用到工业机器人抓取系统设计中。首先,针对系统进行了选型,基于FANUC工业机器人和VM软件开发平台搭建了机器人抓取系统,确定了基于单目视觉的机器人抓取系统的整体方案。其次,建立了视觉获取图像与目标工件快速定位抓取之间的关系,实现了目标工件的提取、形状识别与定位。最后,为了证明该抓取系统的可行性及准确性,进行了静态抓取实验,并取得了较好的实验效果。实验表明,该基于单目视觉搭建的工业机器人抓取系统能在自动化生产线中快速进行目标识别及抓取,有效地提高了生产效率。

一种工业炸药智能包装线关键设备的设计

针对工业炸药包装线操作人员数量超标、生产能力偏小、更换品种规格程序复杂等问题,设计了智能理料、计数堆码和机器人抓取装箱等关键设备。智能理料设备和计数堆码设备实现了对药卷理料整列计数,将无序药卷返回重新理料,生产过程不需要操作人员,提升了理料的生产效率和可靠性。机器智能抓取装箱设备实现了一套机械夹爪满足直径为25~150 mm药卷的装箱包装,更换品种规格程序简单,抓取频次低,药卷释放落差小,有效解决了软态药卷难以抓取或摔破药卷、摔脱卡扣等难题。

基于双目视觉的多源信息融合机器人抓取方法研究

随着数字化、智能化时代的来临,机器人的应用场景和深度对社会的发展显得尤为重要,这对机器人的安全性、准确性和适应性提出了更高的要求。针对这一情况,基于双目视觉立体匹配的多源信息融合机器人抓取方法研究具有十分重要的意义。多传感器采集目标信息进行不同层面融合,利用双目视觉立体匹配的多源信息融合机器人抓取物体并将其移动到不同的姿势,该策略从视觉数据的角度纠正方向,提高了现代机器人的准确性简化了控制方法,为实现完全由多传感器数据融合控制的工业机器人提供依据,最后研究和分析了多传感器数据融合技术在机器人抓取操作中的应用。通过实验仿真表明,基于双目视觉立体匹配的多源信息融合技术,可以使工业机器人更灵活、更准确地完成抓取操作,效率得到进一步提升。

Web 3.0与信息智能获取研究综述

大数据时代下,如何对数据进行更好的应用,已经成为当前研究热点.Web 3.0技术可以实现信息的深度挖掘,并将散布于网络中的信息点及用户需求点予以有效整合及对接.采用文献研究法,对相关文献进行梳理,进一步的分析Web 3.0的内涵以及其与Web 2.0、Web 1.0的主要区别,并就Web 3.0以及当前环境下信息智能获取关键技术进行分析和探讨,发现Web 3.0下信息智能获取技术已经能够实现协同过滤等难度较大的模型,但是还存在着一些问题,尚待进一步的深入研究.

基于视觉检测的工艺品摆件智能装配模块化设计

为了解决小批量多品种产品的定制化生产,以SCARA机械手自动装配为例,对工艺品摆件的视觉系统、气动系统、输送系统和抓取系统等功能进行分析并建立相应的模块。最后,通过模块化组成的实训平台完成工艺品的装配。测试结果表明:该平台在满足小批量多品种产品的定制化生产前提下具有较高的加工质量,并能在一定程度上减少成本,实现了最佳的效益。

基于ROS的七自由度机械臂抓取系统研究

针对移动机器人上的七自由度机械臂进行系统设计,以完成目标检测、跟踪和抓取等工作。该系统包括上位机、图像采集设备和机械臂控制三大部分,在ROS Kinetic框架下让Franka Panda机械臂和Kinect V1摄像头协同工作。采用Linemod方法提取图像特征,可在较短训练时间内从RGBD信息中得到物体的信息、位姿和可信度,同时根据Franka Panda机械臂的结构建立D-H参数表、进行正运动学分析,并提出使用几何法来求Franka Panda的逆解。对机械臂进行了轨迹规划分析,提出改进RRT*的路径规划算法和轨迹规划总体方案。最后进行了机械臂仿真和系统抓取实验,研究结果表明使用的方法合理,系统可完成目标检测、定位和抓取任务。

干煤棚智能无人化吊车技术的研发

采用边缘控制器、三维定位、防摇及防撞、三维扫描及点云重建等技术,结合干煤棚料堆特点、环境因素,通过对控制系统的硬件组态及软件模型算法的开发,实现了干煤棚智能无人化吊车控制。文章介绍了智能无人化吊车系统功能、智能无人化吊车策略研发,论述了智能无人化吊车的研发过程。

云制造环境下工业机器人远程监控系统设计与实现

考虑到当前针对云制造监控系统的研究比较缺乏,以及已有远程监控系统可扩展性和灵活性不足等问题,以基于深度强化学习的工业机器人智能抓取为应用场景,设计和开发了一个基于微服务架构的面向云制造的远程监控系统,对监控系统进行了需求分析和系统设计,实现了对工业机器人智能抓取过程的远程监控。测试表明系统能够满足云制造中资源提供者、平台运营者和服务使用者三类用户对工业机器人的监控需求。