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        工業(yè)機器人抓取技術(shù)機器視覺運用研究

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了工業(yè)機器人抓取技術(shù)機器視覺運用研究范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

        工業(yè)機器人抓取技術(shù)機器視覺運用研究

        摘要:針對當前工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來講,提升生產(chǎn)效率,加強經(jīng)營管理質(zhì)量是確保工業(yè)發(fā)展地位的重要因素。本文以提升工業(yè)生產(chǎn)效率為目的,結(jié)合機器視覺智能定位技術(shù)展開探討,分析了機器視覺技術(shù)的概念和應(yīng)用意義,闡述了機器視覺在工業(yè)機器人中的應(yīng)用技術(shù),提出了機器視覺應(yīng)用在機器人定位抓取操作中的優(yōu)化解決措施,僅供參考。

        關(guān)鍵詞:機器視覺;工業(yè)發(fā)展;機器人抓取定位;技術(shù)

        當科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)發(fā)展領(lǐng)域中后,智能機械化生產(chǎn)設(shè)備已經(jīng)成為當前支撐工業(yè)發(fā)展的主要工具。而智能工業(yè)機器人能夠依據(jù)程序編碼完成指定的任務(wù),在當前現(xiàn)代化工業(yè)轉(zhuǎn)型中具有極為重要的作用。因此,基于工業(yè)機器人抓取定位技術(shù)進行細節(jié)分析,建立在機器視覺的角度研發(fā)新型的技術(shù),能夠進一步提升工業(yè)機器人的運轉(zhuǎn)效率,有效解決常見的運行問題,這些不僅是本文論述的重點,也是相關(guān)工業(yè)領(lǐng)域進行技術(shù)創(chuàng)新首先要考慮的問題。

        1理論概述

        1.1機器視覺

        機器視覺本身是一種建立在智能設(shè)備上的新型操控技術(shù)[1]。其能夠賦予工業(yè)機器人視覺功能??梢跃珳实嘏袛嗑嚯x和精度,從而優(yōu)化生產(chǎn)質(zhì)量,主要運行原理是建立在攝像機采集圖像功能基礎(chǔ)上而運行的,通過圖像細節(jié)分析,將最終的結(jié)果反饋給智能操控系統(tǒng),最終由系統(tǒng)控制機器人來執(zhí)行相關(guān)的定位抓取操作。在當前的工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,機器視覺已經(jīng)成為廣泛使用的技術(shù)之一,其具備極大的靈活性。能夠通過攝影技術(shù)采集到多種圖像,且可以由中心控制器進行圖像處理,能夠?qū)崿F(xiàn)基本的生產(chǎn)操作。機器視覺具備極高的精準性。在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)工序中,工業(yè)機器人在機器視覺的操控下,能夠抵抗住強大的生產(chǎn)壓力,較傳統(tǒng)人工生產(chǎn)的效率有所提升,也可以避免人工生產(chǎn)中出現(xiàn)的差錯。應(yīng)用了機器視覺的工業(yè)機器人能夠在生產(chǎn)中合理地控制生產(chǎn)成本,降低傳統(tǒng)人工費用。同時由于當前工業(yè)生產(chǎn)中智能網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的較為成熟,利用機器視覺進行工業(yè)機器人創(chuàng)新,并不會花費較高的成本,因此在提升生產(chǎn)效率的同時,也可以控制經(jīng)營成本。

        1.2工業(yè)機器人應(yīng)用機器視覺技術(shù)的重要意義

        在當前的工業(yè)生產(chǎn)線中,工業(yè)機器人主要負責(zé)進行工件組裝等工序,因此定位抓取是最基本的職能。而機器視覺能夠優(yōu)化定位抓取的效率,因此將其應(yīng)用在工業(yè)機器人的技術(shù)創(chuàng)新中具備極強的應(yīng)用價值。首先,能夠全面降低生產(chǎn)成本,工業(yè)機器人的使用提升了生產(chǎn)效率,減少了生產(chǎn)員工的數(shù)量,能夠減少零件的損耗和生產(chǎn)能源消耗比例,因此可以降低人工費、原料成本等。其次,工業(yè)機器人在機器視覺技術(shù)的控制下能夠全面提升生產(chǎn)效率,系統(tǒng)編碼能夠指導(dǎo)工業(yè)機器人按照既定的程序進行運作,這種運作不會產(chǎn)生疲勞感,生產(chǎn)的效率始終會保持一致,且可以通過改變編碼來操控生產(chǎn)進程,因此,對于合理管控生產(chǎn)進度有極大地幫助。

        2基于機器視覺技術(shù)的定位抓取運行流程

        在機器視覺技術(shù)的引導(dǎo)下,工業(yè)機器人在實現(xiàn)定位抓取操作的前期,要按照技術(shù)的指引來完成相關(guān)的流程,詳細流程如下:

        2.1處理圖像

        處理圖像功能是支撐工業(yè)機器人在機器視覺引導(dǎo)下執(zhí)行定位抓取操作的基礎(chǔ),因此對于圖片處理技術(shù)以及圖片的質(zhì)量有較高的要求。首先,要求圖片具有極高的清晰度,其次,圖片中能夠體現(xiàn)的信息要具備完整性[2]。只有建立在這樣的圖片基礎(chǔ)上,經(jīng)過處理后生成的信息才可以為機器人執(zhí)行定位抓取操作提供依據(jù)。常見的圖片處理技術(shù)如圖1所示。其中灰度處理主要是將具有色彩的圖像進行黑白轉(zhuǎn)化。能夠?qū)D像中最重要的信息顯現(xiàn)出來,從而進一步減少計算機在處理過程中需要的計算量,提升處理效率。濾波處理技術(shù)主要是將圖像中的噪點進行弱化,從而保留關(guān)鍵的細節(jié),在這些細節(jié)中進行信息提取,能夠更加直觀地使機器人系統(tǒng)了解到當前生產(chǎn)所要執(zhí)行的操作。而這些噪點的出現(xiàn)主要源于圖片生成設(shè)備,即攝像機的自身性能,不同的攝像機性能和功能具有差異性,性能較差的攝像機將會為圖像帶來較多的噪點。此外,二值化處理技術(shù)是針對既定好的閾值進行圖像處理。閾值的改變主要是針對圖像中像素點的灰度值進行調(diào)整,將其設(shè)置為最低或者最高,使圖像中的信息和細節(jié)能夠保持統(tǒng)一的灰度值,降低圖像的復(fù)雜程度,從而更好地定位重要信息。

        2.2定位處理

        定位處理主要是通過三維技術(shù),將其與計算機的視覺控制系統(tǒng)聯(lián)系起來,能夠決定計算機在操作中的定位精準度和抓取精確性。這就要求在工業(yè)機器人的控制系統(tǒng)中增加雙目立體視覺處理系統(tǒng),系統(tǒng)中存在的三維坐標能夠輔助機器人進行更加精準的定位。這種三維控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)的二維控制技術(shù)新增了高程系統(tǒng),能夠更加精準地定位空間中的相關(guān)零件,工業(yè)機器人可以通過機器視覺來判斷三維系統(tǒng)中的重要坐標點,并將其作為執(zhí)行抓取定位操作的依據(jù)。這種方式能夠進一步提升抓取的精準性,另外可以通過人為更改的方式調(diào)整坐標系,實現(xiàn)對不同形狀和規(guī)格的目標進行抓取操作。

        2.3抓取操作

        工業(yè)機器人通過基礎(chǔ)的圖像處理定位出需要執(zhí)行操作的目標,接下來便要實現(xiàn)抓取動作。這是最簡單也是最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié),抓取的精準性也是評價圖片處理質(zhì)量以及定位質(zhì)量的重要依據(jù)[3]。另外,當前的工業(yè)機器人通常利用自動抓取技術(shù)實現(xiàn)定位操作,這種方式減少了人工調(diào)試環(huán)節(jié),機器人能夠通過系統(tǒng)故障自檢及時地向管理人員反映運行情況,從而減少了人工干預(yù)對于生產(chǎn)效率的影響,也能夠進一步降低機器的磨損。同時,抓取動作與機器人的系統(tǒng)控制有緊密的聯(lián)系。因此,基于上述二點的系統(tǒng)處理技術(shù)來講,提升系統(tǒng)控制有效性對于提升機器人定位抓取能力也有著極大的促進作用。

        3應(yīng)用領(lǐng)域

        建立在機器視覺基礎(chǔ)上的工業(yè)機器人能夠輔助企業(yè)的高效生產(chǎn),其具備極強的應(yīng)用優(yōu)勢,也具備較廣的應(yīng)用范圍。當前,工業(yè)行業(yè)通常利用工業(yè)機器人來實現(xiàn)以下幾種工序的生產(chǎn)應(yīng)用。

        3.1組裝

        建立在定位抓取功能的優(yōu)勢基礎(chǔ)上,利用工業(yè)機器人來實現(xiàn)產(chǎn)品組裝將具備極大的使用優(yōu)勢。工業(yè)機器人可以通過視覺系統(tǒng)來獲取周圍生產(chǎn)線上的零件目標,通過基礎(chǔ)的攝像頭進行環(huán)境圖片拍攝,經(jīng)過處理之后聯(lián)動系統(tǒng)中的控制功能實現(xiàn)手臂操作。從而完成零件的組裝,這種智能組裝的方式極大程度上減少了傳統(tǒng)人工組裝的壓力,也可以通過系統(tǒng)編碼設(shè)置控制組裝的速度。管理人員只需要將相關(guān)產(chǎn)品零件的數(shù)據(jù)以及參數(shù)記錄在機器人的系統(tǒng)中,其便可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存在的相關(guān)信息自動辨別零件的相關(guān)參數(shù),并且自動的完成組裝工序;管理人員也可以通過調(diào)整零件的參數(shù)來實現(xiàn)零件變更,改變不同階段的操作流程。另外,基于機器視覺技術(shù)基礎(chǔ)上的機器人也可以有效識別動態(tài)中的零件,即可以應(yīng)用在傳送帶生產(chǎn)線上。但是工業(yè)機器人的視覺功能在于辨別組裝零件和組裝工序,對于零件的自身質(zhì)量卻不具備審查功能,因此針對原材料的質(zhì)量管控便需要加大力度。

        3.2分揀

        分揀操作主要依賴于工業(yè)機器人的識別及定位功能,即通過人工輸入的圖片以及零件完整度有關(guān)信息,機器人能夠自動辨別生產(chǎn)線上的零件是否完整,并且可以根據(jù)不同零件的結(jié)構(gòu)和型號進行分類,將具有缺陷的零件進行剔除。這一系列工序都要依靠定位抓取功能來實現(xiàn),可以應(yīng)用在產(chǎn)品包裝、零件檢測等環(huán)節(jié)[4],其具備高精度、高效率的優(yōu)勢,能夠遠超傳統(tǒng)人工操作效果。

        4工業(yè)機器人機器視覺技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化措施

        4.1構(gòu)建技術(shù)型生產(chǎn)團隊

        加強專業(yè)人員落實生產(chǎn)實踐指導(dǎo),完善既有職工的技術(shù)培訓(xùn)制度和培訓(xùn)工作,加強高技術(shù)設(shè)備的引進和維護學(xué)習(xí)工作質(zhì)量,能夠為技術(shù)型生產(chǎn)團隊的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

        4.2重視智能化生產(chǎn)

        機器視覺技術(shù)的應(yīng)用主要是工業(yè)生產(chǎn)向智能化轉(zhuǎn)型的途徑。因此,在當前競爭較為激烈的工業(yè)市場中,重視智能化生產(chǎn)轉(zhuǎn)型是提升企業(yè)競爭實力和發(fā)展動力的關(guān)鍵因素。因此,要想進一步提升工業(yè)機器人的定位抓取質(zhì)量,要著重分析企業(yè)的管理理念以及生產(chǎn)目標。企業(yè)的管理者要認識到智能化生產(chǎn)的優(yōu)勢,積極轉(zhuǎn)變自身的生產(chǎn)模式,借助傳統(tǒng)與現(xiàn)代化生產(chǎn)相結(jié)合的方式,定位最適合企業(yè)發(fā)展需求的模式,才能夠為自動化生產(chǎn)的落實提供平臺[5]。

        4.3優(yōu)化技術(shù)創(chuàng)新

        智能技術(shù)的應(yīng)用主要以機械設(shè)備作為實踐工具,因此設(shè)備的質(zhì)量管理便是提升機械化生產(chǎn)效率的關(guān)鍵。針對當前使用中的智能機器人,要及時地進行質(zhì)量檢修,落實基礎(chǔ)的階段性維修工作,從出廠、采購、儲運等環(huán)節(jié)進行質(zhì)檢,從實踐中定位運行缺陷,解決運行故障,并且不斷地落實技術(shù)與設(shè)備之間的磨合創(chuàng)新,才能夠確保機器視覺技術(shù)的不斷優(yōu)化。

        5結(jié)束語

        綜上所述,當前智能化生產(chǎn)已經(jīng)成為工業(yè)生產(chǎn)的主要發(fā)展趨勢。因此,分析機器視覺在工業(yè)機器人中的應(yīng)用,著重針對應(yīng)用技術(shù)以及運行原理進行分析,并且針對其應(yīng)用領(lǐng)域進行探究,能夠進一步提升機器視覺技術(shù)在工業(yè)機器人中的應(yīng)用價值。而分析常見的故障并制定優(yōu)化措施,可以進一步提升工業(yè)生產(chǎn)自動化和智能化的效率,為我國工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的進步起到推波助瀾的作用。

        參考文獻:

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        [3]薛麗霞,李濤,王佐成.一種自適應(yīng)的Canny邊緣檢測算法[J].計算機應(yīng)用研究,2019,27(9):3588-3590.

        [4]陳天飛,馬孜,李鵬,等.一種基于非量測畸變校正的攝像機標定方法[J].控制與決策,2019,27(2):243-246+251.

        [5]夏昺宸,匡鑫.物料分揀機器人視覺定位系統(tǒng)研究[J].南方農(nóng)機,2020,51(4):147.

        作者:鄭振峰 單位:陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

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