实验技能竞赛论文提纲

论文题目：基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究

摘要：随着计算机、图像处理、图形识别技术的迅速发展,机器视觉越来越普遍。机器视觉是工业机器人获得环境信息的主要手段之一,提高机器人的自主性和灵活性。它被广泛用于制造业和其他行业,以确保产品质量,控制生产过程并感知环境。工业4.0与智能制造密不可分,而智能制造与机器视觉密不可分。工业机器人通过视觉获取的视觉图像信息提取工件功能参数、位置信息,识别工件的种类,确定工件的位置。机器视觉是适用于产业领域的主要技术。因此,以hsr-612工业机器人为例,研究了机器视觉目标识别和位置算法。详细研究了装配工件的实时匹配识别技术和空间定位技术。主要工作如下:（1）为了提高从CCD摄像机获取的装配好的工件图像的质量,首先对捕获的图像进行主要包括直方图均衡和中值滤波的预处理。其次,提取样品的边缘特征,通过对各种经典边缘检测运算符的分析和比较,得出canny运算符的准确定位,其具有单一响应,能够获得良好的边缘检测效果的结论。（2）基于现有的图像匹配算法,提出了基于Hausdorff距离的工件识别算法和改良遗传算法。该算法使用工件的边缘特征作为对象物体的轮廓类似度的尺度,并改进了匹配特征和修正hausdorff距离。改进的遗传算法用于快速搜索目标并实现最佳匹配,在距离转换的空间中,目标对象已成功传输。实验结果显示,提出的识别算法能够有效地检测翻译和旋转小范围的变化和遮挡。（3）在对移动目标当工作的空间进行位置确定时,基于一定的旋转矩阵,使用单个物体的移动视图获得被加工物体的深度信息,并将其加工成三维的。通过保持J 4-J 6轴相对于工业机器人的基本坐标系的旋转矩阵,可以直接获得空间坐标。（4）以HSR-612工业机器人为执行基体,以工业机器人技术应用技能竞赛平台为研究平台,以CCD摄像头,图像采集卡和PLC控制器构建机器人手视觉系统,使用实验装置,使用识别和定位工作件的算法,以便获得和组装工作件。

关键词：机器人视觉;工件识别;遗传算法;Hausdorff距离;工件定位

学科专业：控制工程（专业学位）

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究及发展现状

1.3 研究目的和内容

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究内容

第二章 工件图像预处理和边缘特征提取

2.1 图像获取

2.2 图像的灰度化

2.3 工件图像预处理

2.3.1 对比度增强

2.3.2 图像的平滑

2.3.3 二值化处理

2.4 边缘特征提取

2.4.1 边缘检测概述

2.4.2 边缘检测算子介绍

2.4.3 边缘检测实验结果分析

2.5 本章小结

第三章 模糊脉冲神经网络结构的实施

3.1 引言

3.1.1 神经元网络的拓扑结构

3.1.2 脉冲神经网络模型的构建

3.1.3 图像识别流程

3.2 Hausdorff距离

3.2.1 Hausdorff距离定义

3.2.2 本文采用的Hausdorff距离的改进形式

3.2.3 本文采用的近似距离算法

3.3 基于遗传算法的图形匹配

3.3.1 遗传算法图像匹配原理

3.3.2 改进的遗传算法

3.3.3 遗传算法图像匹配

3.4 工件识别算法实现

3.5 实验与分析

3.6 本章小结

第四章 工业机器人手眼视觉系统标定

4.1 引言

4.2 机器人系统介绍

4.2.1 机器人结构与参数

4.2.2 机器人正运动学模型与分析

4.2.3 机器人逆运动学求解

4.3 摄像机成像模型

4.4 手眼视觉系统需标定的参数及方法

4.4.1 手眼坐标变换原理

4.4.2 标定参数的求取

4.5 实验与分析

4.5.1 实验系统配置

4.5.2 实验参数获取

4.5.3 实验验证

4.6 本章小结

第五章 工业机器人手眼系统实验研究

5.1 引言

5.2 系统组成

5.2.1 视觉系统

5.2.2 HSR-612 机器人介绍

5.3 实验与分析

5.4 本章小结

总结与展望

总结

研究问题与展望

参考文献

致谢