基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究
基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计共3篇
基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计共3篇基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计1基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计随着市场需求的变化和制造技术的不断提升，工业机器人的应用越来越广泛。
在生产环节中，工业机器人能够取代劳动力，提高生产效率和产品质量，减少人为操作对环境的影响。
而在这些机器人中，分拣机器人具有广泛的应用前景，可以分拣不同形状、大小、颜色的物体。
然而，如果分拣机器人没有适当的控制系统，其作业效率和准确度均会变差。
因此，基于机器视觉的工业机器人分拣系统应运而生。
这种系统通过安装摄像头和光源，将视觉信息转换成机器人可以处理的数字信号，并控制机器人的动作和轨迹，实现自动分拣。
首先，基于机器视觉的工业机器人分拣系统需要相应的硬件设备。
摄像头是视觉传感器的核心，需要选择合适的型号和位置。
比如，一些生产线会设置多个摄像头，以便识别被摆放在不同位置的物体。
另外，光源的灯光强度和颜色也对机器人分辨物体的能力有很大影响。
例如，当物体表面光泽度很高时，光源应设置在适当的角度，以防止反射光干扰摄像头的识别。
其次，基于机器视觉的工业机器人分拣系统需要软件支持。
软件系统主要是用于视觉算法和机器人控制。
机器视觉算法是实现视觉识别的核心，主要有目标检测、特征提取、图像分割、模式匹配等内容。
而机器人控制算法则是帮助机器人完成分拣任务的关键，最常用的控制算法是PID算法，能够实现机器人的位置控制、速度控制和力控制。
最后，基于机器视觉的工业机器人分拣系统的应用场景较为广泛。
它可以应用于食品、药品、物流等多个行业，对企业的生产效率和产品质量有很大的提升。
例如，在生产线上，分拣机器人可以将不同类型的产品进行分拣和归类，符合生产效率和降低人工操作的要求。
总之，基于机器视觉的工业机器人分拣系统是一个能够高效、准确、节约人力的智能控制系统。
在未来的发展中，它将成为工业生产线的反复利用基于机器视觉的工业机器人分拣系统是一种具有广泛应用前景的智能控制系统。
基于机器视觉的工业机器人分拣系统
基于机器视觉的工业机器人分拣系统发表时间：2019-08-08T11:14:14.203Z 来源：《防护工程》2019年9期作者：王辉[导读] 工件分选是工业生产的重要组成部分。
在传统的生产线上，采用人工分拣。
佛山隆深机器人有限公司广东省佛山市 528300摘要：工件分选是工业生产的重要组成部分。
在传统的生产线上，采用人工分拣。
然而，这种工作具有高重复性和高劳动强度。
随着工业的发展和进步,并开始逐步采用工业机器人进行排序而不是工人,而是因为机器人的运动,通过教学或离线编程,实现所有操作是预定义的,一旦工件的位置,机器人不能做出相应的调整,将导致错误。
基于此，本文主要对基于机器视觉的工业机器人分拣系统进行分析探讨。
关键词：基于机器视觉；工业机器人；分拣系统1、前言将机器视觉技术与并联机器人相结合，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和柔性，作业对象以及分拣工序可以随时随地的变换，提高了工业化生产的效率和机器人分拣系统的智能化程度。
基于以上优势和相关技术基础，开发和研究基于视觉技术的工业分拣机器人系统有着十分重要的意义。
2、机器人分拣系统的工作流程本文以阿童木并联机械手机器人和康奈视InSight7000型智能相机为基础，设计并搭建了一套基于视觉定位技术的机器人分拣系统，如图1所示。
实验调试过程中，将多个不同种类的正方体物块通过气缸的开合随机的散落在传送带上，程序会判断视野内是否有待分拣的物块，当物块运行到相机的视野区域内时，机器人控制系统采用等时间间隔的触发的方式触发相机进行拍照，采集分拣对象的位姿信息，计算机通过一定的处理算法对实验物块进行识别、计算，获取分拣对象的分类信息和坐标信息、旋转角度后，以一定的数据格式传递给机器人控制器，机器人控制系统根据视觉系统传回的信息，控制机器人末端执行机构在合适的动作区域内进行跟踪和拾取操作，将不同种类的实验物块放置到分别指定的位置。
当料盘上的物块数量达到设定的数值时，气缸再次开启，将物块随机的散落在传送带上，重复上述的过程。
基于机器人视觉的工业机器人分拣技术研究
基于机器人视觉的工业机器人分拣技术研究
一、绪论
随着二十一世纪自动化技术的发展，机器人在实现自主技术、自适应
控制、机械结构和传感器技术上取得了显著进步。
机器人技术在工业领域
有着广泛的应用，其中机器人分拣技术也是其中一个重要的应用。
机器人
分拣技术利用机器视觉、机器抓取等技术，将放置在指定区域的物料进行
自动识别、分类和排序，并将其放置到指定的包装位置，完成分拣任务。
本文重点研究基于机器人视觉的工业机器人分拣技术的原理、方法和应用，以更好的了解机器人分拣技术，为工业机器人分拣技术的深入发展奠定基础。
二、机器人视觉原理
机器人视觉是机器人的一种技术，它依靠传感器、机器特征提取器和
模式识别系统，通过对工件或物料的形、色、尺寸、形状、纹理等进行分析，将其图像变换为有意义的信息，实现机器人对外界环境的自主感知和
认知。
它是分拣机器人完成分拣任务的核心技术，在机器人分拣系统中起
到了重要作用。
机器人视觉系统通常由图像采集、图像处理、图像识别三部分组成。
毕业设计(论文)-基于机器人货物分拣系统设计[管理资料]
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安徽工商职业学院应用工程学院毕业设计题目：基于机器人货物分拣系统设计系别：应用工程学院专业：机电一体化班级：15机电2班姓名：学号：指导教师：日期：目录摘要 (4)第1章引言 (4)、现状及应用 (4) (5) (6) (7)第2章基于机器人货物分拣系统设计 (7) (7) (7) (8) (8) (9) (9) (9) (9) (10) (11) (11) (11) (12) (12)第3章设备的控制系统程序编写 (12) (12)TIA Portal软件的使用 (13)，插入并组态PLC (13) (14) (15) (15) (16) (18) (20)X_SIGHT软件程序的编写 (20) (22) (23) (23) (27)第4章触摸屏设计 (29)第5章总结 (31) (31) (31) (31)摘要当代科学技术发展的特点之一就是机械技术，电子技术和信息技术的结合，机器人就是这种结合的产物之一。
现代机器人都是由机械发展而来。
与传统的机器的区别在于，机器人有计算机控制系统，因而有一定的智能，人类可以编制动作程序，使它们完成各种不同的动作。
随着计算机技术和智能技术的发展，极大地促进了机器人研究水平的提高。
现在机器人已成为一个庞大的家族，科学家们为了满足不同用途和不同环境下作业的需要，把机器人设计成不同的结构和外形，以便让他们在特殊条件下出色地完成任务。
机器人成了人类最忠实可靠的朋友，在生产建设和科研工作中发挥着越来越大的作用。
搬运机器人不但能够代替人的某些功能，有时还能超过人的体力能力。
可以24小时甚至更长时间连续重复运转，还可以承受各种恶劣环境。
当机器人一点与其他传感器结合到一起后，它也不再是简简单单的机器设备了，比如与视觉搭配起来过后它就能实现和人一样的分辨物体、、、、、、、为了避免危险恶劣的工作环境导致的工伤事故和职业病，保护工人的身心安全，对一些特殊工种，工作量大、环境恶劣、危险性高、人类无法涉足的工作领域都可由工业机器人代替。
《基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统研究》范文
《基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，自动化与机器人技术成为了现代工业制造中的关键要素。
尤其在需要重复、繁琐、高精度的搬运工作中，机器人系统逐渐成为提高生产效率、降低人工成本、保障作业质量的重要工具。
基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统更是成为现代工业生产中不可或缺的组成部分。
本文将详细研究基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统的设计、原理及应用，以期为相关研究与应用提供参考。
二、视觉检测机器人系统概述基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统是一种集成了图像处理、机器视觉、运动控制等技术的自动化系统。
该系统通过视觉传感器捕捉工件的位置、形状、大小等信息，再通过控制系统指挥机器人完成精确的搬运工作。
该系统具有高效率、高精度、高灵活性等特点，能够适应各种复杂的生产环境。
三、系统设计及原理1. 硬件设计基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统的硬件主要包括视觉传感器、机器人本体、控制器等部分。
视觉传感器负责捕捉工件的信息，机器人本体负责执行搬运工作，控制器则负责协调各部分的工作。
(1) 视觉传感器：采用高分辨率的摄像头，能够捕捉工件的细节信息。
同时，通过图像处理技术，将图像信息转化为机器人可识别的数据。
(2) 机器人本体：采用先进的运动控制技术，能够根据视觉传感器的信息，快速准确地完成搬运工作。
(3) 控制器：采用高性能的计算机或专用控制器，负责协调视觉传感器和机器人本体的工作，实现整个系统的控制。
2. 软件设计软件部分主要包括图像处理算法、机器视觉算法、运动控制算法等。
(1) 图像处理算法：通过图像处理技术，将摄像头捕捉的图像信息转化为数字信号，便于机器人识别。
(2) 机器视觉算法：利用机器视觉技术，对数字信号进行处理，识别出工件的位置、形状、大小等信息。
(3) 运动控制算法：根据机器视觉算法得到的信息，通过运动控制算法指挥机器人完成精确的搬运工作。
四、系统应用及优势基于视觉检测的机器人按需求搬移工件系统在各个行业中有着广泛的应用。
基于机器视觉的工业机器人分拣控制系统探究
www�ele169�com | 41智能应用0 引言机器视觉技术是指使用摄像机和计算机来模拟人类视觉功能，并且广泛用于航空航天、汽车零件、电子、制药等领域。
在我国，机器视觉技术的研究起步较晚，不够成熟，其专利和成果不及国外品牌。
工作分拣在整个工业生产过程中占有重要地位，工业分拣的速度将直接影响整个分类过程的运作。
因此，我们需要先对工业分类的各个步骤进行测试，找出不足之处并加以纠正，以提高整个工业分拣技术，这对分拣行业具有重要的指导意义。
据调查，在过去的一年中，中国连续增加了200多家加工工业机器人制造商。
并且，业界非常看重工业机器人的市场发展前景，他们一致认为工业机器人生产的“高潮”将在未来几年出现。
1 工件机器人分拣系统的系统硬件机器视觉工件分类系统分为三个，而工业机器人分拣系统主要分为五个主要单元：工件传送单元、相机平台单元、视觉分类单元、机器人RC 控制单元以及机械手抓取单元。
包括步进电机、图像采集卡、气爪、工控机、运动控制卡、三轴运动平台这些部分。
运动卡的通信通过以太网和RS232串口实现。
工控机是信息处理和操作中心，负贵控制与协调，其他部分挂在工控机下。
框架图如图1所示。
图1 分拣机器人总体框架图■1.1 工业相机的选择图像采集是整个视觉系统的基石，它主要是通过工业摄像机完成的。
作为机器视觉系统的核心组件，工业相机的基本功能是将输入的光信号转换输出为电信号。
所拍摄图像的质量、清晰度、系统稳定性都由相机的性能直接决定。
与普通相机相比，工业相机具有超强的传输功能、更高的稳定性和更强的抗干扰能力。
本系统选择高分辨率数码相机MV-1300UM，其参数为：传感器类型：逐行数字面阵CMOS，输出颜色：黑白，信噪比> 45db，动态范围：60db，电源要求：5V，功耗<2.25W，尺寸53×54×54，分辨率1280×1024，帧频15FPS，像素大小：5.2μm×5.2μm，视野（FOV）为64mm×48mm，物距是128.3mm，畸变<0.07％，光栅分辨率是0.4μm，精度是±5μm。
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究一、概述随着科技的飞速发展，机器视觉技术日益成熟，并在各个领域展现出广泛的应用前景。
特别是在工业自动化领域，基于机器视觉的分拣机器人正逐渐成为提升生产效率、降低劳动成本的关键技术之一。
本文旨在深入探讨基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究，分析其工作原理、系统架构、关键技术及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对目标物体的识别、定位与跟踪。
在分拣机器人中，机器视觉技术能够实现对不同形状、颜色、纹理等特征的物体进行快速准确的分拣。
随着深度学习算法的发展，基于机器视觉的分拣机器人在识别精度、适应性等方面不断提升，使其能够满足复杂多变的生产环境需求。
国内外众多研究机构和企业纷纷投入到基于机器视觉的分拣机器人的研发与应用中。
本文将对相关领域的研究成果进行梳理和分析，重点关注分拣机器人的硬件设计、软件算法以及实际应用案例。
通过对比分析不同方案的优缺点，本文旨在为分拣机器人的设计提供一套完整、实用的指导方案。
本文还将探讨基于机器视觉的分拣机器人在未来可能面临的技术挑战与发展趋势。
随着工业、智能制造等理念的深入人心，分拣机器人将在更多领域发挥重要作用。
对分拣机器人的设计与研究不仅具有理论价值，更具有重要的实践意义。
本文将对基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究进行全面深入的探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
1. 分拣机器人的应用背景与意义随着科技的飞速发展，工业自动化和智能化已成为现代制造业的重要趋势。
在物流、仓储、生产线等场景中，分拣作业作为关键的一环，其效率与准确性直接影响到整个生产流程的顺畅度和成本。
传统的分拣方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错，同时面临着劳动力成本上升和人力资源短缺的问题。
研发一种能够自动、高效、准确地进行分拣作业的机器人，对于提升生产效率、降低生产成本、缓解人力资源压力具有重要意义。
工业机器人分拣技术的实现
Ｏ 引 言
分 拣 作 业 是 大 多 数 流 水 生 产 线 上 的 一 个 重 要 环 节 。基 于机器 视 觉 的 机 器人 分 拣 与 人 工 分 拣 作 业 相 比，不但 高效 、准确 ，而且 在质 量保 障 、卫 生 保障 等方 面 有 着人工作 业无 法 替 代 的优 势 ；与 传 统 的 机械 分 拣 作 业相 比 ，基 于机器 视 觉 的 机器 人 分 拣 则 有着 适 应 范 围 广 、随 时 能 变 换 作 业 对 象 和 变 换 分 拣 工 序 的 优 势 机 器人 分拣 技术 是机器 人技 术 和机器 视觉技 术 的有机 组 合 ，日本 以及 欧美 一 些发 达 国家 ，在机 械 、食 品 、医 药 、 化妆 品等生 产领 域 应用 机 器 人 分 拣 已经 相 当普及 ，而 我 国 目前 真正 付诸 实施 的机器 人分 拣系统 还几 乎是 空 白。根据 目前 我 国 的市场 需 求 状 况 和相 关 技 术 基 础 ，
研 究 、开 ห้องสมุดไป่ตู้ 和 应 用 机 器 人 分 拣 技 术 有 着 十 分 重 要 的 意 义 。
１ 机 器 人分 拣 实验 系统 的 构 成 和 工作 原 理
本 文 以 ＭＯＴＯＭＡＮ—ＵＰ６机 器 人 为 基 础 ，研 究 并 构 建 了一个 基 于 机 器 视 觉 的机 器 人 分 拣 实 验 系 统 （图 Ｉ）。该分 拣实 验 系统 可 分 为硬 件 和 软件 两 大 部 分 ，硬 件主要 由机器 人 、ＰＣ机 、相机 、图像 采集 卡 和传 送带等 组成 。其 中相机和 机器人 分别通 过传 输线 和 ＲＳ２３２与 ＰＣ机 相 连 。 系 统 的 软 件 由 自开 发 的 分 拣 控 制 平 台 和 ＭＯＴＯＣＯＭ动 态链接 库组 成 。机 器人 分 拣实 验 系统 的 工作原 理 和工作 过 程 为 ：当 目标 对 象 源 源 不 断地 进 入 分拣作 业 区时 ，在计 算机 的控 制下 ，通 过相机 连续 自动
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基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究
机器人分拣技术一直受到业内人士的广泛关注。
为探讨该技术的特性，文章基于机器视觉搭建一个工业机器人分拣技术平台，并将其做而已实验系统，着重探讨了机器人在相机静止-目标自静止，相机静止-目标运动两种情况下的分拣技术特点，得出相关结论，供同行参考借鉴。
标签：机器视觉；工业机器人；分拣技术；分析和研究
对机器人工作进行分析，发现搬运、分拣是所有工作的基础，无论机器人应用于哪一行业，都会涉及到搬运和分拣工作。
考虑到机器人的搬运、分拣工作实现基础是机器视觉，而机器视觉又分为两种情况，即相机静止-目标静止，相机静止-目标运动，一旦机器视觉定位不当，分拣工作就会受到影响，甚至于无法完成。
为此，文章在机器视觉基础上搭建一个在机器人分拣实验系统，对机器人工作中应用到的分拣技术作详细论述。
1 国内关于机器人分拣系统的研究
尽管我国已经研发研制出了多种类、多造型的机器人，但整体研究工作目前还处于初级阶段，所以真正意义上的国产视觉机器人尚未研发出，更多的是在国外研究基础上进行改进、二次开发。
关于视觉机器人分拣系统，国内研究人士提出了几种可行的算法，如连通域矩特征提取法；贝叶斯估计跟踪算法；目标识别法等等。
这些算法都能在一定程度上对机器人分拣动作进行辅助，确保机器人分拣动作的顺利完成，防止错抓。
2 基于机器视觉下的机器人分拣系统构建
为了探讨机器人分拣技术的特点，文章现以MOTOMAN-UP6机器人为例，基于机器人视觉构建一个机器人分拣系统，并对该系统在相机静止-目标静止，相机静止-目标运动两种情况下的运行情况做详细论述。
2.1 机器人分拣系统的构成
实验中所构建的机器人分拣系统由四个部分构成，分别为相机标定、图像处理、模式识别以及机器人控制，四个部分缺一不可。
相机标定的作用是为系统建立一个图像坐标系与机器人坐标系，并以此来研究二者之间的关系；图像处理的作用是对相机拍摄到的外界图像进行预处理，提取图像中的某些特征，并根据这些特征来确定出联通成分的中心坐标；模式识别需以图像作基础，对图像及图像中的联通成分进行识别、分类；机器人控制是最后步骤，控制的实现方法是在计算机和机器人之间建立一个连接通信，利用计算机程序来对机器人动作进行控制。
2.2 机器人分拣技术分析
机器人分拣系统的整体运行过程便是机器人分拣的实现过程，也就机器人分拣技术。
具体内容包括以下几个方面：
2.2.1 相机标定
相机标定是机器人分拣的首要步骤，也是机器人的视觉基础，如果相机标定不存在，则机器人视觉将无法实现。
相机标定的基本作用为分别建立以个图像坐标系和空间位置坐标系，并探讨二者之间的对应关系。
机器人分拣中，通过对相机标定结果的分析，可准确判定目标在机器人坐标系中所处的位置，为机器人的分拣和抓取动作奠定基础。
2.2.2 目标识别
目标识别前期需要完成目标提取，也作图像分割，基本定位为：将图像中某些具备一定特征，或者敢兴趣的部分提取出来。
目标提取的方法有很多种，包括边缘检测法、区域提取法、阀值分割法等等。
目标提取之后的工作是目标识别，具体工作是对提取出的特征图像或感兴趣目标进行分析、分类。
下图1为目标识别过程简图。
2.2.3 传送带上的目标分拣
（1）运动目标检测
运动目标检测就是从图像序列中将要识别的运动目标从场景图像中提取出来。
文章研究的是静态背景下（即相机静止）的运动目标检测，解决此类问题的方法主要可以分为三类：光流法、帧间差分法、背景差分法。
（2）垫圈模板的建立与识别
先拍摄一张没有垫圈场景的照片做为背景，采用背景差分法提取待识别的目标，进行联通标记处理后，提取目标的中心点（形心），以形心为中心，提取80×80的二值图像作为模板，针对垫圈中心对称的特点，做以下标记，将模板中在垫圈外部的像素标记+1，垫圈上的像素标记为O，垫圈内部的像素标记为-1，如图2所示。
（3）运动目标跟踪
运动目标跟踪可采用多目标跟踪法，具体做法是对图像序列的每一帧图像进行分析，从各帧图像中检测出运动目标，判断这些目标是否是要识别的目标及属于哪一类，建立运动目标链，并在后续各帧中定位、识别这些目标，不断更新运动目标链，建立不同帧图像间同一物体运动的对应关系，对目标位置做出判断。
运动目标跟踪的同时要建立相应的运动模型，以供后期分拣参考。
2.2.4 机器人运动控制
MOTOMAN系列机器人控制系统提供了MOT0COM32软件开发包，该开发包包含了机器人控制柜与计算机的通信、机器人运动的基本指令、数据文件的交换等功能。
文章在VC++6.0上开发的控制平台，MOTOCOM32提供了在该平台上运行模式，VC程序调用MOTOCOM库函数，通过RS232接口向控制柜发出指令，控制柜控制机器人完成相应的任务。
要在VC环境中调用MOTOCOM库函数，就要在VC中配置环境变量包含MOTOCOM32动态链接库，将安装文件中的MotoCom32.dll、Motolk.dll、MotoLkr.dll、vrp32.dll、motoeom.h、MotoCom32.LIB这6个文件拷贝到程序的工作目录中，再在VC的工作窗中/工程一项目0，弹出/项目设置0窗口，在该窗口/连接0一栏/对象/库模块0中输入motocom32.lib。
3 结束语
食品加工业、汽车业、农业等生产领域都已研发出相应的机器人技术，并且实现了机器人工作，在很大程度上提高了行业生产效率，促进了行业经济的发展。
考虑到机器人分拣工作是所有工作的基础，且机器人在执行分拣工作时极有可能会出现定位不当、无法识别问题，所以必须建立试验系统，对机器人分拣技术进行探讨和分析，找出适用且有效的分拣系统，切实保证机器人的分拣准确性，防止错抓。
参考文献
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[2]刘振宇，赵彬，邹风山.机器视觉技术在工件分拣中的应用[J].计算机应用与软件，2012（11）.
[3]鲁好波，李坚强，王小民.基于均值漂移-连通域标记的多目标跟踪算法[J].计算机应用研究，2011（10）.。