基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产中的机器人技术日益成为研究的热点。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术对于提高生产效率、降低成本以及优化生产线具有至关重要的作用。
本篇论文主要对基于视觉引导的ABB 机器人定位与抓取技术进行研究，以期为相关领域提供参考。
二、研究背景及意义近年来，工业自动化已成为提高生产效率的重要手段。
在此背景下，基于视觉引导的机器人技术逐渐崭露头角。
视觉系统通过捕获目标物体的图像信息，为机器人提供定位和抓取的依据。
其中，ABB机器人凭借其高性能、高精度以及强大的运动控制能力，在工业生产中得到了广泛应用。
因此，研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有重要的现实意义。
三、相关技术概述3.1 视觉系统视觉系统是机器人实现定位与抓取的关键。
通过图像采集设备（如摄像头）获取目标物体的图像信息，经过图像处理与分析，提取出目标物体的特征信息，为机器人提供定位与抓取的依据。
3.2 ABB机器人ABB机器人具有高性能、高精度以及强大的运动控制能力。
其高灵活性、高速度和高精度的特点使其在各种工业生产场景中表现出色。
通过与视觉系统的结合，ABB机器人能够实现更高效的定位与抓取。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 定位技术研究在视觉引导下，ABB机器人通过图像处理与分析技术实现目标物体的定位。
首先，通过图像采集设备获取目标物体的图像信息；其次，利用图像处理与分析技术提取出目标物体的特征信息；最后，通过算法计算目标物体的位置信息，实现机器人的精确定位。
4.2 抓取技术研究基于定位技术，ABB机器人可实现目标物体的精确抓取。
在抓取过程中，需要考虑多种因素，如目标物体的形状、大小、重量以及抓取点的选择等。
通过合理的机械结构设计、抓取策略制定以及控制算法优化，实现机器人的高效抓取。
五、实验与分析为了验证基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术的有效性，我们进行了相关实验。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT课件
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确的机械手动力学模型、目标物理模型；
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2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
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三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等 人在Science杂志上提出，该 学习算法避免了特征抽取过程 中了人为的干预，同时深度学 习解决了传统多层神经网络学 习过程局部收敛和过适性习算法 的研究。
我们知道需要层次的特征构建，由浅入深，但每一层该有多少个特征呢？
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究
基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究摘要：本研究提出了一种基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入深度学习算法和视觉传感器，实现工业机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
具体而言，本研究提出了一种基于卷积神经网络的物体检测和定位算法，以及一种基于逆向运动学的机器人运动规划算法，实现智能抓取过程中的物体检测和抓取路径规划。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高工业机器人的抓取能力和抓取效率。
关键词：视觉引导；工业机器人；智能抓取；深度学习；物体检测；机器人运动规划随着工业自动化的不断发展，工业机器人在生产线中的应用越来越广泛。
然而，机器人的抓取能力在很多情况下仍然不如人类。
人类具有高度的视觉识别和空间感知能力，这使得我们能够轻松地抓取各种形状和大小的物体。
因此，通过视觉引导技术来提高工业机器人的抓取能力已经成为了当前研究的热点之一。
本研究旨在探索基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入视觉传感器和深度学习算法，实现机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。
本研究将会涉及到机器视觉、深度学习、机器人控制等多个领域的知识，同时将会进行实验验证，以验证所提出的方法的有效性和可行性。
一、工业机器人智能视觉引导技术的分类工业机器人智能视觉引导技术可以按照不同的分类方式进行划分，以下是其中几种分类方式：1、根据视觉传感器类型的不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为单目视觉、双目视觉、深度相机等不同类型。
2、根据机器人与物体之间的相对位置关系，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为固定位置视觉引导和移动位置视觉引导两种。
3、根据机器人抓取的目标物体的类型，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为刚性物体抓取和柔性物体抓取两种。
4、根据使用的算法不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为传统视觉算法和深度学习算法两种。
5、根据机器人抓取的难度和复杂程度，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为简单物体抓取和复杂物体抓取两种。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产过程中的机器人技术得到了广泛应用。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术成为了研究的热点。
本文以ABB机器人为研究对象，对其在视觉引导下的定位与抓取技术进行深入研究，旨在提高机器人在复杂环境下的作业效率和准确性。
二、研究背景与意义ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其定位与抓取技术的研发对于提高生产效率、降低人力成本具有重要意义。
视觉引导技术通过图像处理和模式识别，为机器人提供目标物体的位置和姿态信息，从而实现对目标的精准定位与抓取。
本研究不仅有助于提升ABB机器人在工业领域的应用价值，还为其他类型机器人的研发提供借鉴。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在机器人视觉定位与抓取技术方面取得了显著成果。
在视觉系统方面，研究主要集中在图像处理、特征提取和目标识别等方面；在机器人控制方面，则关注于路径规划、运动控制和力控制等方面。
此外，还有一些学者将深度学习等人工智能技术应用于机器人视觉系统中，提高了机器人在复杂环境下的作业能力。
然而，目前的研究仍存在一定局限性，如对光照、颜色和形状等变化的适应性不足，以及在动态环境下的实时性等问题。
因此，本研究旨在解决这些问题，提高机器人的作业效率和准确性。
四、研究内容与方法本研究以ABB机器人为研究对象，采用视觉引导技术实现目标的定位与抓取。
具体研究内容包括：1. 视觉系统设计与实现：设计并实现一个适用于ABB机器人的视觉系统，包括图像处理、特征提取和目标识别等模块。
2. 目标定位与抓取策略：研究目标物体的定位方法，包括基于图像处理的定位和基于机器学习的定位。
同时，研究抓取策略，包括抓取点的选择、抓取力的控制等。
3. 实验设计与分析：设计实验验证所提出的定位与抓取策略的有效性，并对实验结果进行分析。
研究方法主要包括文献调研、理论分析、实验设计和数据分析等。
基于3D视觉的机器人无序抓取系统
基于3D视觉的机器人无序抓取系统摘要：机器视觉因其具有适应性好、柔性强、非接触等特点，被广泛用于自动化生产线的工件尺寸检测、缺陷检测以及分拣中。
使用机器视觉进行测量并配合多关节机器人进行工件的分拣，可以提高作业效率，降低工人作业的劳动强度。
在自动化生产线中，零部件的抓取及安放，是一个非常重要的环节，也是目前自动化产线消耗人力最大的一个环节。
有些类型的工件，若使用机械振动分拣装置，不仅可靠性低，而且振动噪声非常巨大，严重影响工人的身体健康。
关键字：3D视觉；机器人；无序抓取系统0引言随着科技的进步与发展，人们对自动化领域提出了无人工厂，高精度装配等理念，这些理念的核心作用就是降低人工参与度。
而工业机器人的出现，一定程度上满足了人们对自动化行业提出的要求。
如今越来越多的工业机器人系统集成了视觉接口，利用视觉技术配合机械手实现目标物体的定位，分类，检测。
机器视觉的核心就是将相机采集的图像进行处理，提取图像的特征信息，来判断图像上层语义，进而替代人眼和人脑完成约定任务，甚至可以完成特殊环境下人眼无法完成的任务。
除此之外视觉技术还运用在虚拟现实，汽车导航，瑕疵检测等领域。
本文运用机械手与视觉技术的结合，将物料盒中的无序物料进行识别，定位，并引导机械手进行抓取，有序放入物料盒中。
1系统的硬件组成与搭建1）CCD相机：相机采用大华公司A3600MG18型号相机，使用千兆网卡与工控机通讯，安装在物料盒，来料盒上方，与机械人末端下方。
2）镜头：镜头采用日本COMPUTAＲ公司的25mm标准镜头。
3）计算机：采用研华公司的工控计算机，软件运行环境为Window10，VisualStudio2017C#，CPU：Inteli5-4800，RAM：12GB。
4）光源：光源采用上海愷威光电科技的LED环形光，此款源可以减少相机曝光时间，提高图像质量。
5）机器人：采用雅马哈YK500-600XGL四轴机械手。
该机械手末端重复精度可达到0.005mm，编程简单，采用TCP/IP协议与工控机通讯。
ABB TrueView 视觉引导机器人系统说明书
ABBPress automation Powertrain assembly Body-in-whiteTrueView transforms robotic manufacturing processesTrueView vision guided robotic (VGR)systems see and react to changes within the industrial work environment. TrueView enables ABB robots to precisely locate the grip points of a disoriented object within a 3D space.TrueView makes robot vision simpleTrueView systems include the ABB robot, vision hardware, the eVisionFactory TM (eVF) software platform and the ABB standard specifications in the areas of robot dress, mechanical and electrical integration, and robot-vision programming modules.The eVF software platform includes unique technologies such as AutoCal for easycalibration, and AccuTest and AccuTrain for quick and reliable integration. eVF isrecognized by leading manufacturers as the most reliable and repeatable VGR software for ABB robots.Integrated ABB vision is low maintenance and reliableWith over 150 systems installed and seven years of continuous designinnovations, TrueView is the most reliable and robust vision solution for ABB robots.Vision guided robotics provides savings•Manage variation in part styles andlocation.•Eliminate costly precision fixturing, mechanical part crowding and dunnage. •Automate operations that previously required human interaction.•Increase “Up-Time”and eliminate robot crashes by seeing the part on racks.•Enhance quality via basic inspectionand/or part identification.ABBTrueViewTMThe TrueView eVF application platform Xi2D TM•Single or multi camera 2D information in 3 degrees of freedom (x, y, Rz)IDM2.5D TM•Single camera information in 4 degrees of freedom (x, y, z, Rz)SC3D TM•Patented single camera 3D technology provides a full six degrees of freedom for rigid parts (x, y, z, Rx, Ry, Rz)•Resilient to lighting changes and imperfect object appearances through advanced feature recognition technology.•Extremely fast set-up and calibration processes •Robust and reliable cable and hose management system with super high flex cablesSR3D TM•Surround 3D imaging combines information from multiple cameras viewing large parts from different viewpoints (e.g. car bodies, air plane wings)•3D position of parts in full six degrees of freedom SL3D TM•Uses structured light (e.g. laser) stripes to scan part surfaces to provide added feature visibility•Provides the 3D position of rigid parts with smooth,featureless surfaces, in full six degrees of freedom TECHNICAL DATA, TrueView Vision SystemsSupported Robot Types___________________________Robot Controller IRC 5, S4C+, S4C Robot Type All IRB Arms Robot Controller Configuration Requirement___ _________Hardware Analog/Digital Combi Board Baseware Version 3.2 or higherPC Interface Performance_______________________________________Vision Accuracy +/-0.5mm Vision Processing Time 0.5 –1.5 seconds Typical Part Movement +/-15 degrees, +/-300 mm Capability_________________________________________ Camera Analog High resolutionAnalog Standard resolution Analog High SpeedLens Any size Lights LED –Multiple sizes Structured Light YesTrue View Function Package FeaturesEasy to use TrueView eVF runtime software licenseExtended robot cabinet with factory monitorLED Lighting system, mounting brackets and power supplyCamera, lens, lens protector, and protective camera enclosureSuper high-flex, 4 part camera and light cablesCable management and robot dress packageVision computer and frame grabber TrueView API (with easy to build vision robot programs)TrueView Installation & Commissioning ManualTrueView Service ManualTrueView Standard Drawing PackageT r u e V i e w P r o d u c t S h e e t r e v 1 C o p y r i g h t J a n , 2008P r i n t e d i n U S A , A B B r e s e r v e s t h e r i g h t t o c h a n g e s p e c i f i c a t i o n s w i t h o u t n o t i c e ./robotics。
基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述
基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述摘要：近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于视觉的采摘机器人在农业领域得到了广泛应用。
本文就基于视觉的采摘机器人的目标识别与定位方法进行了系统研究和综述。
首先，介绍了基于视觉的采摘机器人的研究背景和意义；然后，详细介绍了目标识别与定位的基本概念和原理；接着，总结了当前基于视觉的采摘机器人目标识别与定位的主要方法和技术；最后，对目前研究存在的问题和发展趋势进行了梳理和展望。
关键词：基于视觉；采摘机器人；目标识别；定位方法；机器学习一、引言在农业生产中，果实的采摘一直是一项费时费力的工作。
传统的人工采摘存在劳动强度大、效率低下、成本高等问题，难以满足现代农业的需求。
而基于视觉的采摘机器人能够通过计算机视觉、机器学习等技术实现对果实的目标识别与定位，从而提高采摘效率和减少人力成本。
因此，研究基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法具有重要的理论和实践意义。
二、基于视觉的采摘机器人的研究背景和意义随着智能技术的不断进步，基于视觉的采摘机器人得到了广泛关注和研究。
相比传统的人工采摘方式，基于视觉的采摘机器人具有识别准确、作业速度快、效率高等优势。
通过对果实的目标识别与定位，机器人可以精确抓取果实，避免对植物的损害，提高采摘的质量和效果。
此外，基于视觉的采摘机器人还可以减少人力成本，提高农业生产的经济效益和竞争力。
三、目标识别与定位的基本概念和原理目标识别与定位是基于视觉的采摘机器人的关键技术之一。
目标识别是指通过对图像或视频进行处理和分析，找出感兴趣的目标并进行分类或定位。
定位是指确定目标在图像中的具体位置或姿态信息。
目标识别与定位的基本原理包括图像获取、特征提取、特征匹配和位置估计等几个步骤。
其中，特征提取是目标识别与定位的关键环节，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征匹配是将提取的特征与预先建立的目标模板进行比较和匹配。
基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究
1.2 视觉工业机器人的应用和研究现状
伴随着科技的进步和生产技术的发展，基于机器视觉技术的工业机器人的研究越来 越得到广泛的关注，并且已经出现一大批科技成果，并在实际生产中得到了很好的应用。
国外在对基于机器视觉的工业机器人的研究上已经做了很多工作，并且已经有很多 突破性成果。日本学者 S.Murakami 等研究的弧焊机器人焊缝跟踪控制系统，采用了视 觉传感器并用神经网络进行图像处理以获得焊缝的形状数据，能有效地进行焊缝跟踪[5]。 澳大利亚 Western 大学研制的 Australia’s Telerobot，它是一个带有摄像机的具有六个自 由度的工业机器人，用户可以控制拍摄静态图像并对图像进行处理，生成空间位置，通 过不断拍摄和更新图像得到空间位置后，通过对位置信息的处理实现了基于空间坐标系 的积木块的摆设。欧宝、保时捷等知名品牌汽车的生产线，使用了 12 台摄像机进行模 式识别和 3D 定位[6,8]，可以对车身进行高精度的密封生产；。瑞士 SIG 公司研发的一种 结合视觉系统，适用在高速输送机上取件的并联机器人 XR22，可以通过 2D 定位[5]，迅 速将输送机上随机的货物抓取，并在包装盒中按顺序序摆放整齐。图 1.1 为 2007 年日本 机器人顶级荣誉获得者——Fanuc 公司的超快双臂工业机器人系统。该系统装配有两个