工件机器视觉识别定位和打磨系统研究

发布时间：2022-12-04 11:30

　　随着我国“中国制造2025”战略的提出和实施,智能加工制造已成为国家关注的重点,并得到了迅速的发展。研究分析了工业生产加工现状以及国内外机器视觉和工业机器人加工作业系统,为了实现批量工件的智能化生产加工,本文选用工业中典型的复杂工件为研究对象,在加工生产中设计完成一套可实现工件识别、定位、抓取和打磨作业的机器人智能加工系统,并完成工件机器视觉识别定位系统和机器人打磨系统的研究分析。首先根据加工作业需求设计并建立了工件加工总系统工作站,完成了各部分组成选型及其选型参数的选定。其中,视觉识别定位系统主要完成识别定位模块的软件开发设计,打磨系统主要完成打磨工作站的建立以及机器人打磨路径的规划。然后在机器视觉识别定位系统研究中完成了工件目标图像的采集和预处理,达到了目标图像的灰度化和图像增强,选用各向异性扩散滤波算法及其参数的选定实现了图像的空间域滤波。对比分析了基于图像分割和形态学处理的Blob分析识别定位算法和基于模板匹配的识别定位算法,选定基于形状的模板匹配识别定位算法,并完成其算法参数的优化。之后在机器人打磨系统研究中完成了机器人运动学建模和分析,根据实际ABB打磨机器人的几何模型和参... 

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ABB机器人打磨系统

打磨系统工作站三维设计整体布局

装备主视图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像视觉的垃圾分类机器人识别控制系统算法设计[J]. 张方超,董振,张栋,武涛,李卫国.  电子测量技术. 2019(20)
[2]HALCON图像处理在机器视觉中的应用[J]. 耿立明,杨威,王迪.  电子测试. 2019(01)
[3]机器视觉技术的发展现状与应用动态研究[J]. 陈英.  无线互联科技. 2018(19)
[4]基于形态学的边缘检测系统与FPGA实现[J]. 杜建宝,董恩增,张祖锋.  天津理工大学学报. 2018(04)
[5]基于改进的Canny算子在火焰图像边缘检测的应用研究[J]. 代大春,田思,周书民.  电脑知识与技术. 2018(21)
[6]面向机器人砂带打磨的加权手眼标定算法[J]. 张铁,叶景杨,刘晓刚.  机械工程学报. 2018(17)
[7]机器视觉市场前景分析[J]. 周爽,刘赟.  现代商业. 2017(24)
[8]融合Canny算子和小波变换的边缘检测方法[J]. 赵静,杨化超.  计算机仿真. 2017(06)
[9]机器人在轮辋焊缝打磨工艺中的应用[J]. 董吉顺,李博,赵森,吕忠伟.  制造业自动化. 2017(02)
[10]机器视觉技术的发展现状与展望[J]. 胥磊.  设备管理与维修. 2016(09)

博士论文
[1]基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别研究[D]. 王欣.中国农业大学 2015

硕士论文
[1]机器视觉在工业机器人目标识别与定位中的研究[D]. 曹乾.青岛科技大学 2019
[2]基于视觉和力反馈的机器人打磨作业系统研究[D]. 王敏.浙江大学 2019
[3]基于工业机器人的多工件视觉识别与分拣[D]. 张翔.北京化工大学 2018
[4]全自动打磨抛光工业机器人系统研发[D]. 张鹏.河北工程大学 2018
[5]基于力反馈的打磨机器人控制系统研究[D]. 刘志恒.哈尔滨工业大学 2017
[6]基于模板匹配的视觉分拣方法及应用研究[D]. 荆鑫.哈尔滨工业大学 2017
[7]机器视觉识别技术在分拣机器人系统中的应用[D]. 张梦琦.大连理工大学 2017
[8]面向大型风电叶片的机器人阻抗控制顺应打磨研究[D]. 连学军.华中科技大学 2017
[9]车牌识别关键技术相关算法研究与实现[D]. 张跃生.北方民族大学 2017
[10]小型五自由度串联机器人的结构设计及运动学分析[D]. 王济阳.天津科技大学 2017



本文编号：3708176