基于机器视觉的六轴机械手自动分拣系统

摘要

自动分拣系统在提高分拣速度的同时,又能保证分拣质量和实现对整个分拣系统的监控。对于提高生产过程中需要重复分拣某些特征明显物料的工作效率有重要的现实意义。
　　本文基于机器视觉和机械手技术，以精油灌装工艺中灌装瓶目标定位和自动分拣为研究对象，利用德国MVTec公司Halcon机器视觉软件和三菱公司的RV-4FL-D型六轴机械手为实验平台，对灌装瓶定位和自动分拣过程中涉及的图像处理、系统建模、轨迹规划、智能控制以及系统实验等工作进行研究，具体内容包括：
　　（1）通过视觉软件Halcon对目标灌装瓶进行了图像处理、分割、特征值提取等操作，并对图像处理中的各种算法进行了分析与比对，确定了本文的处理方案。最终通过单目摄像机标定技术完成了对目标的识别和定位。
　　（2）针对机械手采用D-H建模法完成模型的创建，确立了各个轴连杆坐标系以及连杆矩阵，并且进行了运动学分析求出了运动学方程的正解、逆解。
　　（3）设计了机械手的轨迹规划器，根据点到点的运动和通过一系列点的运动在关节空间生成连续光滑的运动轨迹。
　　（4）设计了机械手运动控制环节，根据机械手关节模型的信息提出基于模型逼近的RBF网络自适应滑模控制和基于RBF网络最小参数学习法的自适应控制，并比较了两种方案的控制结果，以确保机械手实现高精度的抓取。
　　（5）明确了系统的功能，通过了解机器视觉系统和机械手系统的构成来对其内部组件进行合理的选型，确保系统准确稳定的运行。
　　本系统在灌装瓶分拣中的成功应用，不仅节省了人力、物力，更重要的是保证了灌装瓶的质量，对于产品加工制造业具有重要的意义。同时，本系统对于其他类型灌装产品的应用具有推广价值，同时对于物流等其他行业也有重要的借鉴意义。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 基于机器视觉的机械手分拣系统现状

1.3 国内外对抓取路径的研究近状

1.4 本文研究目标及内容

第2章 基于单目摄像机的目标定位

2.1 目标图像预处理

2.2目标对象识别

2.3 目标跟踪过程设计

2.4 基于Halcon的单目摄像机标定

2.5 本章小节

第3章 六轴机械手模型的建立及其运动学分析

3.1 概述

3.2 坐标变换

3.3 D-H法建模

3.4 正运动学分析

3.5 逆运动学分析

3.6 本章小结

第4章 六轴机械手的运动轨迹规划

4.1 轨迹规划的概述

4.2 轨迹规划的一般问题

4.3 关节空间轨迹规划

4.4 本章小结

第5章 基于RBF神经网络的机械手控制

5.1 神经网络控制系统

5.2 基于模型逼近的机械手RBF网络自适应滑模控制

5.3 基于RBF网络最小参数学习法的机械手自适应控制

5.4 本章小结

第6章 基于PLC的自动分拣系统实现

6.1 功能描述

6.2 机器视觉系统

6.3 机械手运动控制系统

6.4 人机界面设计

6.5 实验分析

6.6 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 论文总结

7.2 研究展望

参考文献

致谢

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果