基于机器视觉的工业机器人作业路径规划研究

摘要

随着计算机科学、图像处理技术和机器人技术的迅速发展，机器视觉的研究与应用得到了越来越多的重视，并在许多领域不断取得成果。本文以MOTOMANUP6工业机器人为基础，利用机器视觉获得的图像作业信息为依据，提出了基于机器视觉技术实现机器人的离线编程和实时控制的方法，该方法简单实用，精确快捷，可以广泛应用于工业机器人的弧焊、切割和涂胶等作业。 作者在MOTOMAN UP6机器人的基础上，构建了一个机器视觉系统。这个机器视觉系统由摄像机、图像采集卡、计算机、机器人以及系统软件所组成。通过这个机器视觉系统，获取机器人作业路径的图像信息并进行分析处理，然后对图像中的特征点定位，实现作业路径规划，最后控制机器人完成作业任务。 本文首先阐述了工业机器人的相关知识，并运用机器人运动学理论，对机器人作业路径规划进行了分析。然后详细介绍了一个工业机器人视觉系统的软硬件组成。在获取机器人作业路径图像方面，作者根据摄像机成像原理，建立了图像标定方法。在传统定标方法的基础上，作者结合本系统实际情况，提出了摄像机内外参数的定标与修正方法。在作业路径图像处理方面，作者探索了针对作业路径的图像处理方法及图像识别过程，并求出了图像特征量信息。根据求解出的图像特征量信息，通过自开发的软件产生相应的机器人运动控制程序，实现了对机器人作业路径的规划。 通过多次试验、调试和修改程序，作者完成了基于机器视觉的工业机器人作业路径规划和跟踪的联机实验。实验结果证明了该项研究的可行性和实用意义，同时也获得了该研究有待改进处和今后努力的方向。

目录

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英文文摘

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致谢

第一章绪论

1.1引言

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究状况

1.2.2国内研究状况

1.3本课题研究目的和意义

1.4基于机器视觉的机器人作业路径规划关键技术的发展概况

1.4.1机器视觉

1.4.2图像处理

1.4.3机器人技术

1.5基于机器视觉的机器人作业路径规划简介

1.6论文的主要内容

第二章Motoman UP6工业机器人系统

2.1工业机器人位姿描述及坐标转换

2.1.1位姿描述

2.1.2坐标变换

2.2工业机器人运动学

2.2.1 MOTOMAN UP6机器人运动学正解

2.2.2 MOTOMAN UP6机器人运动学逆解

2.3 MOTOMAN UP6机器人控制系统

第三章机器视觉硬件系统

3.1光源

3.2光学镜头

3.3 CCD摄像机

3.4图像采集卡

第四章机器视觉软件的研究和设计

4.1机器视觉图像采集的研究

4.2图像处理实现的基础

4.2.1设备无关位图(DIB)

4.2.2 BMP文件格式简介

4.2.3建立VC++图像处理的类库

4.3机器视觉图像处理的研究

4.3.1图像增强技术

4.3.2图像平滑处理

4.3.3图像二值化

4.3.4图像边缘检测与细化

4.3.5像机定标方法的研究

第五章基于机器视觉的机器人作业路径的规划和实现

5.1硬件系统

5.2软件系统

5.2.1图像采集与处理实现

5.2.2像机标定参数

5.2.3机器人实时控制实验

5.2.4基于机器视觉的机器人编程研究

5.3实验误差分析

第六章总结

参考文献