基于視覺的機(jī)械臂空間目標(biāo)抓取研究

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1、公？開ＴＰ２４１．２密級：分類號：１０１４單位代碼：ｇＵＤＣ＿＿：碩士學(xué)位論文基于視覺的機(jī)械臂空間目標(biāo)抓取研宄２０１５０１７學(xué)號：作者：金翰林學(xué)科名稱：機(jī)械工程２０１８年６月５日沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于視覺的機(jī)械臂空間目標(biāo)抓取研究ResearchonSpaceTargetGraspingBasedonVisionforManipulators作者：金翰林單位：機(jī)械工程學(xué)院指導(dǎo)教師：張禹教授單位：沈陽工業(yè)大學(xué)協(xié)助指導(dǎo)教師：單位：單位：論文答辯日期：2018年5月26

2、日學(xué)位授予單位：沈陽工業(yè)大學(xué)摘要隨著科技在不斷進(jìn)步，工業(yè)機(jī)器人正在走進(jìn)工廠代替人類工作。工業(yè)機(jī)器人工作效率很高，但只能按照設(shè)定好的工作流程進(jìn)行工作，一旦結(jié)構(gòu)發(fā)生微小改變便無法繼續(xù)工作，必須對控制程序進(jìn)行重新的設(shè)定。為此，將視覺傳感器與工業(yè)機(jī)器人相結(jié)合，通過視覺引導(dǎo)完成對不固定目標(biāo)的工作。本文主要搭建應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中的視覺抓取系統(tǒng)，并實現(xiàn)對視覺抓取系統(tǒng)控制。通過視覺傳感器獲得被加工對象的圖像，并對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲得圖像中物體的種類與位姿，利用相機(jī)成像模型轉(zhuǎn)換成通用坐標(biāo)系下位姿，并利用機(jī)械臂運動學(xué)模型控制機(jī)械臂各關(guān)節(jié)角度，控制

3、工業(yè)機(jī)器人對工件進(jìn)行抓取?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)對物體識別，并提出一種通用的圖像中物體定位方式。首先，搭建視覺導(dǎo)向的機(jī)械臂抓取系統(tǒng)，對硬件的架構(gòu)和控制流程設(shè)計，并通過編程在上位機(jī)上實現(xiàn)對硬件的控制以及對圖像數(shù)據(jù)的處理。為實現(xiàn)對末端執(zhí)行器位姿控制，使用D-H參數(shù)法建立機(jī)械臂運動學(xué)模型，對機(jī)械臂進(jìn)行運動學(xué)分析。對相機(jī)光路進(jìn)行分析，建立相機(jī)成像模型，獲得像素坐標(biāo)系與通用坐標(biāo)系的位姿關(guān)系。對鏡頭畸變引起的誤差進(jìn)行校正，使用張氏標(biāo)定法對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。其次，通過相機(jī)獲得物體的圖像數(shù)據(jù)，使用OpenCV對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為提取圖像特征，根據(jù)閾值將

4、圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像，并對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行圖像分割。使用機(jī)器學(xué)習(xí)對物體進(jìn)行識別，對圓特征物體使用霍夫梯度法定位，對非圓特征物體通過確定物體的質(zhì)心與朝向進(jìn)行定位。最后，對物體識別成功率和定位精度進(jìn)行測定，并測試視覺抓取平臺抓取成功率。關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人，視覺，圖像處理，三維識別，定位-I-AbstractAstechnologycontinuestoadvance,industrialrobotsaremovingintofactoriestoreplacehumanworking.Theefficiencyofindustrialro

5、botsishigh,buttheycanonlyworkinaccordancewithafixedworkflow.Onceaminorchangeoccursinthestructure,theycannotcontinuetowork.Thecontrolprogrammustbesetagain.Tothisend,visionsensorsarecombinedwithindustrialrobotstocompleteworkonunfixedtargetsthroughvisualguidance.Thispap

6、ermainlybuildsthevisualgraspingsystemappliedintheindustrialproductionandrealizesthecontrolofthevisualgraspingsystem.Thevisionsensorobtainstheimageoftheobjecttobeprocessed,andprocessestheimagedatatoobtainthetype,positionandattitude.Usingthecameraimagingmodelconvertspo

7、sitionintoauniversalcoordinatesystem,andcontrolsthejointsusingakinematicsmodeloftheroboticarm.Fromthedesiredperspective,controlindustrialrobotstograbtheworkpiece.Basedonmachinelearning,objects-recognitionisrealizedandageneralpositioningmethodofobjectsinimagesispropos

8、ed.First,buildavisually-orientedroboticarmgrabbingsystem,designthehardwarearchitectureandcontrolflow,andrealizehardwarecontrolandim