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基于機器視覺的機器人伺服控制系統(tǒng)

所屬分類:經(jīng)濟論文 閱讀次 時間:2020-08-08 11:43

本文摘要:摘要:隨著科學技術(shù)的發(fā)展,我國的機器人技術(shù)有了很大進展。機器人系統(tǒng)重要的控制手段是視覺伺服控制。視覺伺服控制技術(shù)由于其良好的性能以及應(yīng)用的廣泛性和方便性,成為了機電一體化領(lǐng)域研究的熱點之一。本文闡述了視覺系統(tǒng)中視覺反饋與噪聲處理問題,展望

  摘要:隨著科學技術(shù)的發(fā)展,我國的機器人技術(shù)有了很大進展。機器人系統(tǒng)重要的控制手段是視覺伺服控制。視覺伺服控制技術(shù)由于其良好的性能以及應(yīng)用的廣泛性和方便性,成為了機電一體化領(lǐng)域研究的熱點之一。本文闡述了視覺系統(tǒng)中視覺反饋與噪聲處理問題,展望了對未來的研究方向,它有望成為機器人在動態(tài)可變環(huán)境下應(yīng)用的重要支撐技術(shù)。

  關(guān)鍵詞:工業(yè)機器人;視覺伺服;圖像處理

機器人技術(shù)與應(yīng)用

  引言

  經(jīng)濟全球化模式快速發(fā)展的今天,傳統(tǒng)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已不能滿足我國快速發(fā)展的經(jīng)濟需求,對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整和升級已成為傳統(tǒng)生產(chǎn)制造行業(yè)發(fā)展的共識,而研發(fā)具有感知、決策并能自動執(zhí)行的工業(yè)機器人等智能制造裝備則是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。機器視覺技術(shù)利用工業(yè)相機代替人眼對目標進行識別,跟蹤和測量,將其與工業(yè)機器人集成,可使機器人具備感知與決策能力,并引導機器人做出正確的動作,發(fā)展前景非常廣闊,也是智能機器人研究的重要領(lǐng)域。

  機器人論文投稿刊物:《機器人技術(shù)與應(yīng)用》(雙月刊)1988年創(chuàng)刊,是公開發(fā)行的科技刊物,國際機器人聯(lián)合會會員單位,在國內(nèi)自動化領(lǐng)域享有很高的聲譽,國外亦有一定的影響。本刊主要報道工業(yè)自動化和機器人領(lǐng)域的相關(guān)理論、技術(shù)與應(yīng)用等方面的最新進展情況,涵蓋面廣,集知識性與趣味性于一體,具有很強的技術(shù)性和可讀性。

  1機器人視覺伺服系統(tǒng)

  上世紀七十年代末期誕生了機器人視覺伺服系統(tǒng),這種伺服系統(tǒng)的誕生主要是為了可以改善機器人運動過程中,難以掌握的靈敏度以及控制環(huán)節(jié)的復雜性。機器人視覺的伺服系統(tǒng),其控制過程主要是通過相關(guān)的視覺傳感裝置,進而采集機器人希望獲取的外部相關(guān)數(shù)據(jù),在將數(shù)據(jù)及時有效的傳遞給機器人控制裝置,實現(xiàn)讓機器人依據(jù)所采集數(shù)據(jù)調(diào)整動作,以及定位追蹤的目的。

  2視覺伺服控制系統(tǒng)設(shè)計

  2.1系統(tǒng)構(gòu)成

  控制模塊主要包括FANUCR-1000iA_100F機器人及機器人控制器、控制傳送帶電機的運動控制器與真空吸盤夾手控制模塊組成;視覺測量模塊包括攝像機與視覺測量軟件兩部分?刂颇K與視覺測量模塊之間通過工業(yè)以太網(wǎng)在工控機進行數(shù)據(jù)傳輸與通訊。視覺測量模塊由外部信號控制并完成工件的圖像,并通過工業(yè)以太網(wǎng)傳輸?shù)焦た貦C進行處理。工控機作為系統(tǒng)的人機交互窗口,其主要負責對相機捕獲的部品圖像進行分析處理,并通過相應(yīng)的控制算法實現(xiàn)目標工件的外部特征識別、孔位定位及抓取坐標轉(zhuǎn)換過程,同時負責將圖像處理后的中心坐標輸出結(jié)果傳送到機器人控制柜。機器人控制柜通過與工控機建立通訊連接,接受工控機輸入的參數(shù)數(shù)據(jù),經(jīng)過機器人運動學逆解過程,最終完成機器人末端執(zhí)行器抓取。

  2.2視覺系統(tǒng)中噪聲的處理

  視覺系統(tǒng)的噪聲主要來自于相機感光元件的噪聲和視覺處理算法的誤差,對控制系統(tǒng)性能有較大影響。視覺系統(tǒng)噪聲的處理可以從以下3個方面入手:(1)設(shè)計魯棒的特征提取算法。圖像噪聲對圖像特征的提取影響較大,尤其是基于像素梯度的局部圖像特征,會出現(xiàn)特征點的誤提取和誤匹配,直接導致系統(tǒng)狀態(tài)變量的誤差,對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性有很大的影響。常用的去除例外點的方法有RANSAC算法、霍夫變換、最小二乘法以及M-estimators算法等。(2)使用觀測器降低噪聲的影響。對于含有噪聲的特征向量,可以利用觀測器對其狀態(tài)進行觀測降低噪聲的影響。常用的方法有Kalman濾波、粒子濾波等。另外,在有些控制器中需要利用圖像空間中的速度信息,由于圖像采樣頻率較低且噪聲較大,數(shù)值微分的方法存在較大的誤差,此時也可以利用觀測器對其進行估計。

  2.3機器視覺系統(tǒng)程序設(shè)計

  機器視覺系統(tǒng)程序設(shè)計主要利用X-SightStudio軟件,針對智能相機進行程序編制,主要任務(wù)為給定棋子提取圖案輪廓特征與腳本程序的編寫。編好腳本程序后,利用X-SightStudio軟件圖案定位工具,將相機拍攝到的已知的七種不同類型的象棋提取其模板,并設(shè)定其待搜索區(qū)域圖像的特征,再將特征進行匹配,從而計算出模板和對象之間的幾何位姿關(guān)系。在X-Sight中添加自定義工具,借助C語言編輯視覺腳本程序,腳本中需要給圖案定位出來的特征結(jié)果定義名稱,即定義出相、將、士、卒、車、炮和馬,同時要求能夠做到對各象棋棋子種類和數(shù)量的精確識別。

  2.4圖像處理

  視覺伺服控制系統(tǒng)的目標工件定位就是標工件識別以后的位置和姿態(tài)進行確定,以引導機器人后續(xù)的目標抓取與目標跟蹤任務(wù)。視覺伺服控制系統(tǒng)要求有較快的圖像處理速度,結(jié)合已知的目標工件特征和單一的背景信息,提取出目標工件相對于機器人基礎(chǔ)坐標系的位置信息。

  2.5PLC程序設(shè)計

  PLC程序包括兩個部分:一是點動控制部分,要求設(shè)置點動PLC控制翻轉(zhuǎn)棋盤、恢復棋盤、啟動、急停以及XYZ正負向的點動運動方式,同時在急停狀態(tài)下,無法啟動使能控制按鈕;二是自動運行部分,即在PLC自動控制過程中,經(jīng)通信獲取棋子等信息后,首先機械臂回零,然后依次按照機械臂運動抓取、擺放的流程運行即可,在整個運行過程中實時監(jiān)控,當出現(xiàn)錯誤時能及時報警發(fā)出警告。

  3測試與分析

  首先利用TW組態(tài)編輯的象棋排布界面,人機面板上的象棋種類有將、象、士、馬、車、炮和卒,且各棋子可移動數(shù)量只有一枚,通過手指觸摸移動棋盒里的象棋到棋盤上的點處。PLC通過操作面板發(fā)來的排布方案,篩選出最終所要移動的棋子,包括數(shù)目和類別信息,同時提取象棋面板上排布的位置信息,然后對于由相機通信傳輸過來的隨機給定棋子信息,依次篩選出所需要移動棋子在實物棋盒中的信息(包括象棋類別、數(shù)目和相機坐標系下的坐標位置)。

  信捷RC2型PLC中因為本身有攜帶負責相機坐標與機械臂所處機械坐標轉(zhuǎn)換的算法,故而在信息篩選并參與本身的算法運算之后,可以得到基于機械臂所處機械坐標系下棋子的位置信息,然后發(fā)出指令使得PLC程序執(zhí)行,PLC把執(zhí)行程序的操作指令傳給伺服驅(qū)動器,伺服驅(qū)動器驅(qū)動伺服電機,帶動機械臂按操作順序,從棋盒里抓取棋子然后放置在棋盤上,執(zhí)行完畢,機械臂端點回零,棋盤執(zhí)行翻轉(zhuǎn),然后數(shù)據(jù)信息清除,設(shè)備自行還原,等待新的人機界面操作內(nèi)容。

  4機器人視覺伺服控制應(yīng)用存在的問題及解決方案

  現(xiàn)如今機器人視覺伺服控制應(yīng)用存在的問題可以分為兩類:一是時間長,就是信息采集時間長,圖像成像處理時間長。這種時間長速度慢的問題主要會致使機器人響應(yīng)慢,以及導致計算機處理數(shù)據(jù)慢。二是不穩(wěn)定,主要是圖像處理、計算機運算不穩(wěn)定,主原因是機器人體積過大,運行起來有誤差以及由于光源強度不夠,致使圖像清晰度低。面對上述問題,可以從控制原理為切入點,選擇最合適的CCD圖像傳感器以及圖像采集卡,根據(jù)設(shè)計需要合理選擇圖像處理軟件,以求達到最靈敏的視覺控制系統(tǒng)。另外由于機器人是工業(yè)控制機構(gòu),客戶在采購機器人時追求的是其實用性,所以好的視覺伺服控制系統(tǒng)更應(yīng)該符合實際需要。

  結(jié)語

  綜上所述,以往關(guān)于視覺伺服的研究主要集中在簡單靜態(tài)環(huán)境下的視覺伺服任務(wù),這在機器人的實際應(yīng)用中是遠遠不夠的。機器人任務(wù)的復雜性、靈活性和可靠性要求對視覺伺服控制的研究提出了進一步的需求。目前人工智能的發(fā)展遠未成熟,用機器完全代替人的工作還為時尚早。機器人在執(zhí)行復雜任務(wù)時會遇到一些不可預見的情況,因此有必要加入人的控制行為與機器協(xié)作完成任務(wù)。

  參考文獻

  [1]晏祖根,李明,徐克非,等.高速機器人分揀系統(tǒng)機器視覺技術(shù)的研究[J].包裝與食品機械,2014,32(1):28-31.

  [2]王耀南,陳鐵健,賀振東,吳成中.智能制造裝備視覺檢測控制方法綜述[J].控制理論與應(yīng)用,2015,32(3):273-286.

  [3]季旭全,王君臣,趙江地,張曉會,孫振.基于機器人與視覺引導的星載設(shè)備智能裝配方法[J].機械工程學報,2018,54(23):77-86.

  作者:李志凌李付安生邵星宇唐余洲邊云鵬

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