一种视觉机器人抓取控制策略算法研究

针对视觉机器人抓取目标的稳定性和准确性,提出一种关注探索方法的强化学习策略。采用深度关注的确定性策略梯度算法,利用关注区域建议网络来选择预勘探区域消息,并通过自适应探索方法计算该消息,以随着目标的变化调整策略。根据末端执行器与预勘探区域中心之间的距离,定义分层奖励函数,用于减少稀疏奖励矩阵带来的杂项信息。在Bullet3环境下进行了训练,实验结果表明:所提策略能够克服训练过程中可能出现的稳定性差和收敛效率低的问题,能产生抗噪声干扰的鲁棒控制,且具有较高的抓取成功率。

基于视觉机器人的柔性自动化装配生产线的设计与应用

随着自动化、智能化技术的不断发展,基于视觉机器人的柔性模块化技术已在自动化生产线上得到广泛应用。文章介绍了一种基于视觉机器人、柔性化生产模块组成的汽车门铰链的自动化装配生产线的方案设计、重要机构设计、柔性技术的应用、电气系统简介等。根据产品结构及工艺的不同而采用不同的组合模块或在原来生产线的基础之上进行装备的快速更换,从而提高生产线的通用性及设备的利用率。

基于视觉机器人的大坝水下表面裂缝检测系统设计

针对大坝质量安全检测的问题,设计开发了一种基于视觉机器人的大坝水下表面裂缝检测系统,主要对其系统方案进行了设计,包括系统硬件平台、软件平台及信号传输方法,在此基础上,开发了裂缝自动检测算法,并通过实验进行了验证.结果表明,本文所提供的方法能有效地检测出不同类型的大坝水下表面裂缝,可为大坝水下表面裂缝巡检提供详细的技术指导,提高了大坝安全预警系数.

视觉机器人MAG焊接参数的在线规划系统

视觉弧焊机器人ＭＡＧ焊接参数在线规划是一类以提高弧焊机器人的适应能力为主要目标的焊接质量智能控制方法。本文建立了视觉机器人ＭＡＧ焊接参数在线规划实验系统，以接缝的重要特征尺寸（间隙、钝边）及焊接时间为输入变量，焊接电流和焊接速度为输出变量，以控制ＭＡＧ焊熔透为目的，采用模糊数学模型描述上述输入输出变量之间的关系，进行了ＭＡＧ焊接参数在线规划试验，试验结果表明系统运行稳定可靠，熔透程度均匀一致。

一种通用的视觉机器人体系结构

提出了一种新型的通用视觉机器人体系结构 ,它以视觉伺服结构作为基本框架 ,通过引入集散体系结构来提高系统的实时性和灵活性 ,同时作了进一步扩展 ,使其能够满足应用和性能需求。同其它体系结构相比 ,快速响应、结构灵活和高性能是其特点。

温室兰花生长状态监测移动视觉机器人的研究

从智能控制与机器视觉识别方法和有限状态机相结合的思想出发,探索一种兰花生长状态监测移动视觉机器人,用于兰花温室生长过程中长势状况的监测。给出移动视觉机器人的系统结构模型,建立移动视觉机器人有限状态机的任务协调级和控制执行级。移动视觉机器人通过给出的苗盘编号标识的图像识别、编号苗盘的定位算法、兰花生长状态的株高与叶面的图像采集、兰花生长状态的特征提取算法以及兰花生长状态的视觉评判算法,完成对兰花生长状态的自主监测,并给出移动视觉机器人在温室兰花培育中的实际应用情况。

基于视觉机器人的自动抓取机械手控制研究

为适应工程教育和课程教学改革的需要,依托视觉机器人平台对自动抓取机械手控制进行了研究。系统硬件主要包括实验平台、相机、光源和机械臂等组件。在图像处理与目标识别中,颜色的分类识别采用的是基于混合高斯模型(GMM)的分类器,形状的识别采用的是MPL多神经网络分类器。最后介绍了机械手的运动建模和抓取流程并进行了实验,实验效果良好。

一种抗阳光干扰的视觉机器人路径识别算法

视觉机器人能够准确识别路径是其循迹导航的关键。针对全局动态阈值、双峰动态阈值路径识别算法无法应对阳光干扰的问题,提出了一种抗阳光干扰的路径识别算法。该算法基于图像的照射-反射模型,首先通过局部伽马矫正改善图像光照质量,再将其转换到对数域中获取图像梯度信息,以进一步削弱低频入射光量,达到抗阳光干扰的目的。然后合成4个检测方向的改进Sobel算子,并取无穷范数为最终梯度,以提高路径识别的准确性。最后通过局部动态窗口阈值法来匹配最佳阈值,以进一步提高抗阳光干扰能力。通过求取路径三角形的有向面积,以有向面积的正负、大小来判断路径走向与弯曲程度,并以此作为视觉机器人行进转向的控制依据。搭建机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)平台进行实验,实验结果表明该算法能够有效改善视觉机器人的抗阳光干扰能力,提高循迹的可靠性与鲁棒性。

模糊优化算法及其在视觉机器人路径规划中的应用

提出了视觉机器人路径规划的模糊满意优化方法。该算法基于预测控制滚动优化机制 ,将系统优化目标和受限约束通过模糊隶属度来表示 ,形成多目标模糊优化问题 ,解决了在全局环境未知情况下的优化路径问题 ,仿真结果验证了该方法的有效性。

双目视觉机器人物体搬运伺服控制系统研究

机器人视觉伺服系统的研究在机器人研究领域中起着重要作用,其研究结果的运用能使机器人更加智能化。文章以固高GRB-400机器人在双目视觉系统的条件下,基于位置的视觉伺服方法,研究了手爪如何精确定位物体和确定抓取物体的深度并确定目标姿态的方法。实验证明该方法能够实现机器人对物体的精确定位、抓取和搬运。

基于创新教育的十六自由度视觉机器人

为满足机器人广泛应用的需求,设计一款十六自由度的双足视觉机器人。依据仿生学原理,通过对人类行走动作和视觉判断的分析,确定机器人的外形及动作方式,利用软件调用微控制器控制数字舵机的运行角度,使机器人完成行走动作,采用STM32对舵机进行控制,将舵机控制参数导入机器人微控制器中完成机器人的实验调试。测试结果表明:该机器人能准确完成编写的动作,在行走中完成视觉判断。

基于全景视觉机器人的改进UKF-SLAM算法研究

标准UKF-SLAM算法根据协方差矩阵计算的Sigma点会逐渐偏离真实状态估计值,影响定位精度。针对上述问题,该文引入平方根滤波的方法,在迭代更新过程中直接传递协方差矩阵的平方根,确保协方差矩阵的非负定性,提出了一种基于全景视觉的改进UKF-SLAM算法。并通过仿真实验,验证了该文提出的改进UKF-SLAM算法具有更高的定位精度。

语音识别在视觉机器人电源用户服务中的可靠性研究

为探求语音识别在电源视觉机器人信息交流中的可靠性,针对语音识别在视觉机器人电源用户服务中的可靠性展开研究。根据语音识别的分类结果,匹配相应语音模板、规整电网环境的动态时间序列,进而实现电源语音的识别特征训练处理,完成用户语音识别基础及常用电源语音识别算法研究。在此基础上,规范整体硬件结构,连接外围电源用户的服务电路与机器人音频输入电路,搭建视觉机器人电源用户服务的使用环境。根据语音资源的压缩与存储情况,设计视觉交互。通过机器人搜寻用户的用电需求信息,根据用户需求生成供电服务方案,完成语音识别在视觉机器人电源用户服务中的可靠性研究。实验结果表明,供电服务方案的用户满意度与生成效率较高,说明该方法具有较高的可靠性。

视觉机器人目标识别与定位研究

工业机器人在分析、识别及定位处理搬运目标信息后可实现相应的搬运工作,但是现有的机器人通常都是建立在预编程、示教及二维视觉引导等方法的基础上实现搬运。此类机器人在具体的搬运中,对搬运工作初始位置有一定要求,且系统智能程度不太高,面对工业领域机器人搬运工件的要求很难适应。融入机器视觉后,可促进其自主灵活性与智能程度的提高,为工件搬运工作的开展奠定坚实的基础。文章首先对视觉机器人进行简要概述,然后以SIFT算法为例,详细研究了视觉机器人目标识别及定位,以供参考。

视觉机器人目标检测分析

设计了利用数学形态学处理图像目标并求解目标质心坐标,通过摄像机的标定以确定机器人运动的空间位置的方法,即利用数学形态学中的膨胀、腐蚀等基本定义和区域填充等算法,除去图像中的背景、检测出目标并获取目标的质心坐标;然后采用OpenCV的单双目立体标定函数进行摄像机内外参数标定,以确定机器人运动的空间位置坐标。

视觉机器人在轨道垫板校直中的应用

随着工业自动化和智能化的不断发展,压机的自动化智能化水平也越来越高,减少人力劳动成为工业发展的趋势。文中简单介绍了视觉机器人在轨道垫板校直中的相关工艺应用。根据垫板的特性与生产工艺的要求,搭建了以视觉机器人、在线检测与液压机配合的自动校直系统。由西门子PLC完成整个系统的操作运行。通过视觉机器人实现拆跺快速抓取,准确放置压制位,快速下料码垛。从而实现减少人力搬运,减少安全事故,提高工作效率,提高工件质量,设备投入使用后,系统运行平稳,实现了最初的设计目标。

通用视觉机器人开发应用设计

本文主要介绍在B&R控制器中基于贝加莱AS软件平台开发的标准化界面应用的EFORT视觉机器人,介绍视觉软件系统设计思路和控制原理。

工业视觉机器人在单晶硅电池片PVD工艺中的应用

介绍了单晶硅电池片物理气相沉积(PVD)工序封装解决方案及工艺流程。通过设计基于视觉技术的SCARA工业机器人系统,实现了封装流程的自动化,解决了人工封装过程效率低、成本高、容易污染硅片的问题。并对该系统进行了分析优化,给出了提高精度、速度的优化方案。

应用于自动化生产线的视觉机器人系统

应用于融动化生产线基于眼固定安装方式的机器人定位系统,提出了一种方便有效的手眼标方法。通过最小二乘法求解手眼坐标的变换关系,再根据工作台平面与摄像机成像模型的约束关系,求解出目标物体的三维位姿,并最终实现丁机械手的精确定位。

FPN算法在视觉感知机器人抓取控制的应用研究

针对视觉感知机器人对物体抓取的准确性控制,在抓取姿势估计基础上使用密集连接的特征金字塔网络(FPN)作为特征提取器,将语义更强的高级特征图与分辨率更高的低级特征图融合,将机器人物体抓取过程分为两个阶段,第一个阶段生成待抓取区域,第二阶段对抓取区域进行细化以预测抓取姿势。模型在Cornell抓取数据集和Jacquard数据集上训练,验证了所提算法在抓取姿势估计的有效性。设计了两种不同真实场景的物体抓取控制实验,结果表明所提模型能有效提高机器人抓取各种不同尺寸物体的能力。