基于机器视觉的工业机器人分拣系统设计
基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计
基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计随着工业需求和技术的不断进步，机器人技术在工业领域的应用越来越广泛。
其中，基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计成为了工业自动化过程中的重要组成部分。
本文将探讨这一设计的关键技术和要素，并提出一种可行的设计方案。
一、系统设计需求分析基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计的主要目标是能够实现精准准确的物体识别和抓取。
具体来说，系统需要具备以下基本功能：1. 物体识别：通过机器视觉技术，能够对不同形状、大小和材质的工件进行准确快速的识别。
2. 运动规划：能够根据识别结果，确定机器人抓取路径和力度，以确保准确无误地抓取工件。
3. 抓取反馈：能够实时检测抓取结果，通过传感器获得抓取物体的重量、形变等信息，以验证抓取的准确性。
二、关键技术分析在实现基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计过程中，涉及到一些关键技术，包括：1. 视觉传感器选择：根据工件的形状、大小和材质特性，选择合适的视觉传感器。
常用的视觉传感器包括相机、激光扫描仪等。
2. 图像处理技术：对获取的图像进行处理，包括去噪、图像增强、特征提取等，以提高工件的识别准确率。
3. 物体识别算法：采用基于机器学习的算法，对不同类型的工件进行训练和分类，以提高识别准确率和稳定性。
4. 运动规划算法：根据工件的位置、姿态和抓取要求，采用运动规划算法，确定机器人的抓取路径和力度。
5. 抓取反馈传感器：通过力传感器、形变传感器等，实时检测抓取结果，以验证抓取的准确性和稳定性。
三、设计方案基于以上需求和技术分析，我们提出了一种可行的基于机器视觉的工业机器人抓取系统设计方案。
1. 硬件配置：选择高分辨率相机作为视觉传感器，搭配高性能计算机处理图像数据，选用精准的力传感器进行抓取反馈。
2. 软件开发：使用图像处理库进行图像预处理，包括去噪、图像增强、特征提取等，以提高识别准确率。
采用深度学习算法进行工件分类，并结合传感器数据进行实时抓取规划。
物料分拣系统毕业设计
物料分拣系统毕业设计物料分拣系统毕业设计一、引言物料分拣系统是现代物流行业中的重要组成部分，它能够提高物流效率和准确性，降低人工成本和错误率。
本文将探讨一个基于机器视觉技术的物料分拣系统的毕业设计。
二、背景随着电子商务的发展和物流需求的增加，传统的人工分拣方式已经无法满足快速、准确的分拣需求。
因此，开发一种自动化的物料分拣系统成为了迫切的需求。
三、系统设计1. 系统架构物料分拣系统的设计需要考虑到多个环节，包括物料输入、图像识别、分拣机械臂控制等。
系统的整体架构应该是模块化的，以方便后续的维护和升级。
2. 图像识别技术图像识别技术是物料分拣系统中最关键的一环。
通过摄像头获取物料的图像，然后利用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，最终确定物料的类型和位置。
3. 分拣机械臂控制分拣机械臂是物料分拣系统中的核心部件，它需要根据图像识别结果来准确地抓取和放置物料。
机械臂的控制系统应该能够实现高速、精准的动作。
四、关键技术1. 图像处理算法在图像处理环节，可以采用一系列的算法来提取物料的特征，如颜色、形状等。
常用的算法有边缘检测、颜色分割等，这些算法能够帮助系统准确地识别物料。
2. 机械臂控制算法机械臂的控制算法需要考虑到速度、力度和精度等因素。
常见的控制算法有PID控制、模糊控制等，这些算法可以根据实际需求进行选择和优化。
五、系统实现1. 硬件设计物料分拣系统的硬件设计包括摄像头、机械臂、传感器等的选择和布局。
这些硬件需要满足系统的要求，并且能够与软件系统进行良好的协作。
2. 软件开发物料分拣系统的软件开发包括图像处理算法的实现、机械臂控制算法的编写以及系统的整合和调试等。
软件系统应该具备良好的可扩展性和稳定性。
六、系统测试与优化在系统开发完成后，需要进行一系列的测试和优化工作。
测试可以分为功能测试、性能测试和稳定性测试等，通过测试结果来评估系统的性能和可靠性，并进行相应的优化。
七、结论通过对物料分拣系统的毕业设计的探讨，我们可以看到该系统在提高物流效率和准确性方面具有重要的作用。
工业机器人视觉设计报告
工业机器人视觉设计报告工业机器人在现代制造业中起着至关重要的作用，而机器人视觉设计则是其中一个重要的方面。
在工业机器人的应用中，视觉系统有着很大的潜力，它能够提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量以及增强生产的可靠性。
因此，本文将详细介绍工业机器人视觉设计报告的相关内容。
一、工业机器人视觉系统的作用工业机器人视觉系统又称机器视觉系统，它利用摄像头、光源、镜头、图像处理软件等设备对产品进行图像采集、处理与识别，以实现机器人的自动化操作。
视觉系统通过采集和处理来自生产线的视觉信息，生成数字信号，并向机器人发出指令。
这种视觉系统使机器人能够根据从摄像机获取的视觉信息进行操作和决策，从而能够自动化地完成各种生产任务。
工业机器人视觉系统可以帮助避免生产过程中的错误，减少废品产生，提高了制造业的生产效率。
二、工业机器人视觉系统的设计要素1、光源的选择在机器人视觉系统设计中，光源的选择是非常重要的，因为光源的选择会影响到图像的质量。
一般而言，工业机器人视觉系统需要稳定均匀的光源才能保证图像的清晰度和准确性。
2、相机镜头的选择相机镜头是机器人视觉系统中的另一个重要因素。
在选择相机镜头时，需要考虑与光源和待测物件的距离、成像质量、光圈范围、焦距等因素。
不同的应用需要不同类型的相机镜头。
例如，在机器人测量应用中，高分辨率的相机镜头是必要的。
3、图像处理软件的选择工业机器人视觉系统中的图像处理软件对于数据的采集、处理和分析非常重要。
目前，市场上有许多种类的图像处理软件可供选择，这些软件用于处理视频数据、组成音频和视频文件、可视化数据、图像增强和3D图像等方面，以达到工业机器人视觉系统的目标。
4、视觉系统的编程有了选好的设备和软件，下一步就是对系统进行编程。
视觉系统定义了机器人需要遵循的一系列预定规则，这些规则是通过编程实现的。
在编程中，需要考虑到光源、相机镜头等设备的类型和特性，同时需要优化算法、制定数据采集规则等。
基于机器视觉的水果智能分拣系统设计
基于机器视觉的水果智能分拣系统设计发布时间：2021-11-25T07:09:45.518Z 来源：《中国经济评论》2021年第10期作者：张广宜林家鹏王潇宇[导读] 项目主要利用机器视觉来抓取不同规格的水果，在视觉技术的引导下，通过智能相机把工作区域内被筛选对象图像信息传送到计算机中，然后通过比较之前在计算机中建立的水果模型，包括比较水果和模型的：颜色，外形，大小等因素，确定水果的形状特征是否符合模型的要求。
张广宜林家鹏王潇宇武汉东湖学院摘要：项目主要利用机器视觉来抓取不同规格的水果，在视觉技术的引导下，通过智能相机把工作区域内被筛选对象图像信息传送到计算机中，然后通过比较之前在计算机中建立的水果模型，包括比较水果和模型的：颜色，外形，大小等因素，确定水果的形状特征是否符合模型的要求。
使用工业机器人完成定位，并在此前提下对水果进行抓取，同时，覆盖于机械爪上的材料也保证了抓取力度的适中，以保证不会在抓取过程中，对水果的品相造成损伤，同时在视觉引导的过程中，对于直径、外表存在较大差异的水果进行分类，以抓取到不同的区域，完成水果的分拣工作。
关键词：智能化生产；图像采集；定位；图像处理；抓取一、引言随着现代化农业的普及，生产过程机械化必不可缺，机械化在现代化农业的组成中占有非常重要的地位，在未来的农业中，机械化、智能化也必然取代人工。
我国作为农业大国，水果产业所占的国际贸易额却一直很低，水果总产量和贸易额之间存在着十分巨大的反差，造成这一现象的主要原因便是水果的产后处理能力低下，造成市场核心竞争力较低。
因此，如何利用现有技术，研发出一种能识别坏果、分拣速度快、精度高、通用性较强的分拣系统装置十分有必要。
随着智能制造在我国的广泛应用，传感器技术、图像处理技术及机器人等技术的应用及推广，本项目旨在研发设计一种基于机器视觉的机器人水果分拣装置。
该装置能智能识别水果的类型、好坏、水果大小，并完成水果的分选。
该装置的成功设计及应用将有助于我国水果产地分销商的分拣、装箱等工序的快速完成，满足消费者对水果的不同需求，并提升顾客满意度。
基于欧姆龙FZ-SC机器视觉的硬币检测与分拣系统的设计
基于欧姆龙FZ-SC机器视觉的硬币检测与分拣系统的设计1. 系统概述硬币检测与分拣系统是一种利用机器视觉技术对硬币进行自动检测和分拣的系统。
该系统通过摄像头采集硬币的图像信息，并通过图像处理算法对硬币的真伪、质量、大小等进行检测，最后通过机械臂对合格的硬币进行分拣。
该系统主要由硬币采集模块、图像处理模块、控制系统和分拣机械臂等部分组成。
2. 硬币采集模块硬币采集模块主要由摄像头和光源组成。
摄像头用于采集硬币的图像信息，而光源则用于照明，提高图像的清晰度和对比度。
在选用摄像头和光源时，需要考虑到硬币的特点，光源的亮度、色温和方向等因素，以及摄像头的像素、曝光时间和帧率等参数，以保证采集到的图像具有足够的信息量和质量。
3. 图像处理模块图像处理模块是整个系统的核心部分，它主要负责对采集到的硬币图像进行处理和分析。
需要对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以保证后续的图像处理能够顺利进行。
然后，通过图像处理算法对硬币的各项参数进行提取和分析，如硬币的直径、厚度、表面花纹等。
将提取到的硬币信息与预设的标准进行比对，判断硬币的真伪、质量等情况，从而确定硬币的合格性。
4. 控制系统控制系统主要负责对硬币检测与分拣系统的各个模块进行协调和控制。
在系统设计时，需要考虑到各个模块之间的协作关系，以及硬币的检测和分拣流程。
还需要考虑到系统的稳定性、实时性和可靠性，以保证系统能够在生产线上长时间稳定运行。
5. 分拣机械臂分拣机械臂是硬币检测与分拣系统中的重要部分，它负责根据图像处理模块的检测结果，对合格的硬币进行分拣。
在选择机械臂时，需要考虑到硬币的尺寸、重量等特点，以及分拣的速度和精度要求，以保证机械臂能够准确、高效地完成分拣任务。
6. 系统优势基于欧姆龙FZ-SC机器视觉的硬币检测与分拣系统具有以下优势：(1) 高精度：利用机器视觉技术，能够对硬币的各项参数进行精准检测，保证分拣的准确性和一致性。
基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计
基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计随着工业自动化技术的不断发展，机器人在生产领域中的应用越来越广泛。
码垛机器人作为其中的重要一环，具有自动化、高效率、准确性高等特点，能够有效地提升生产线的生产效率和产品质量。
而基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统，则是在传统的码垛机器人控制系统基础上，引入了机器视觉技术，以实现更加精准的物料定位、识别和分拣，从而进一步提升生产效率和自动化水平。
本文将围绕基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计进行深入探讨，并结合实际案例进行详细介绍。
一、基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计原理基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统，通过摄像头或传感器采集物料的图像信息，利用图像处理算法进行图像识别和分析，实现对物料的定位、识别和分拣。
其原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：利用相机或传感器对被处理的物料进行图像采集，获取物料的表面信息和位置坐标。
2. 图像处理：通过图像处理算法对采集到的图像进行处理，包括图像滤波、边缘检测、特征提取等，以获取物料的特征信息。
3. 物料定位：根据物料的特征信息，利用图像处理算法对物料的位置进行定位，确定物料的准确位置和朝向。
4. 物料识别：通过对物料的特征信息进行匹配和比对，识别出物料的种类和属性，为后续的分拣和码垛提供数据支持。
5. 控制指令生成：根据图像处理的结果，生成相应的控制指令，控制码垛机器人进行物料的抓取、搬运和码垛操作。
1. 硬件平台：基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统的硬件平台通常包括工业摄像头（或传感器）、控制器、码垛机器人、输送机等。
工业摄像头用于对物料进行图像采集，将物料的图像信息传输给控制器进行处理；控制器则负责接收和处理图像信息，生成相应的控制指令，并控制码垛机器人进行码垛操作；码垛机器人负责根据控制指令进行物料的抓取、搬运和码垛操作；输送机用于将待处理的物料输送到指定位置，方便摄像头进行图像采集。
2. 软件算法：基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统的软件算法主要包括图像处理算法、物料定位算法、物料识别算法和控制指令生成算法等。
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。
基于机器视觉的自动化车间机器人装配系统设计
基于机器视觉的自动化车间机器人装配系统设计随着技术的不断发展和进步，机器视觉在工业领域的应用越来越广泛。
其中，自动化车间机器人装配系统设计是一项十分重要的任务，它可以提高生产效率、降低成本，并且能够保证产品的质量和一致性。
本文将介绍基于机器视觉的自动化车间机器人装配系统的设计原理和关键技术。
首先，基于机器视觉的自动化车间机器人装配系统设计的关键步骤之一是物体检测与识别。
通过机器视觉技术，系统可以实时地对待装配的物体进行检测和识别，从而使机器人能够准确地抓取和装配物体。
在物体检测与识别过程中，主要使用的技术包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标分类等。
图像采集是物体检测与识别的基础，主要通过相机等设备对装配区域进行图像的采集和录像。
图像采集的质量直接影响到后续的图像处理和识别效果。
因此，在设计自动化车间机器人装配系统时，需要选择合适的相机设备，并对其进行适当的配置和调试。
图像预处理是图像处理过程中的一个重要环节。
它主要包括去除图像中的噪声、增加对比度、消除光照差异等操作。
通过图像预处理，可以提高图像的质量和清晰度，使后续的特征提取和目标分类等工作变得更加准确和可靠。
特征提取是物体检测与识别的核心技术之一。
它通过对图像进行一系列的操作，提取出物体的特征或特征向量，从而实现对物体的描述和识别。
在自动化车间机器人装配系统设计中，常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
通过对不同物体的特征进行提取和比对，机器人可以准确地识别待装配的物体，从而实现自动化的装配操作。
目标分类是物体检测与识别的最终目标，它通过识别物体的特征并将其归类到事先定义好的类别中。
在自动化车间机器人装配系统设计中，目标分类的准确性和速度对系统的性能和效率有着重要的影响。
因此，在目标分类算法的选择和实现上，需要充分考虑系统的实时性和准确性。
除了物体检测与识别，基于机器视觉的自动化车间机器人装配系统设计中还要考虑机器人的路径规划和控制。
机器人的路径规划是指通过算法和规划技术确定机器人在装配区域的移动轨迹，使其能够自动地找到待装配的物体并进行装配。
基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统设计
基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统设计工业机器人在制造业中起着重要的作用，能够实现自动化生产，提高生产效率和质量。
然而，随着技术的不断发展，工业机器人零部件检测成为了一个关键的问题。
为了保证机器人的正常运行和产品质量，设计一套基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统是必不可少的。
机器视觉是一项利用相机和计算机图像处理技术来进行物体识别和检测的技术。
它可以通过对图像进行处理和分析，提取出关键信息，从而实现对零部件的检测和判定。
在工业机器人零部件检测系统设计中，机器视觉技术可以发挥重要的作用。
首先，对于工业机器人零部件的检测而言，机器视觉技术能够提供高效的方法。
传统的人工检测方式往往需要大量的人力和物力投入，检测效率低下。
而基于机器视觉的检测系统可以实现对零部件的快速检测和判定，大大提高了工作效率。
通过采集零部件的图像，利用图像处理算法进行特征提取和图像识别，可以准确地检测出零部件是否存在缺陷、损伤或其他问题。
其次，机器视觉技术在工业机器人零部件检测中能够提供高精度的检测结果。
工业机器人零部件通常具有复杂的形状和结构，传统的检测方法很难实现对细微缺陷和形变的检测。
而机器视觉技术可以通过对图像进行高度精确的测量和分析，实现对零部件尺寸、形状等细节的准确检测。
同时，基于机器学习的图像识别算法可以通过大量样本的训练和学习，提高检测系统的准确度和稳定性。
此外，机器视觉技术还可以实现对工业机器人的自动控制和优化。
在检测系统中，机器视觉技术可以与机器人控制系统相结合，实现对机器人动作和姿态的控制。
通过分析图像信息，检测系统可以实时地调整机器人的操作参数，使其能够更加精确地抓取和检测零部件。
同时，机器视觉技术可以通过对生产线数据的分析和优化，提高工业机器人的运行效率和产品质量。
在设计基于机器视觉的工业机器人零部件检测系统时，需要考虑以下几个关键因素。
首先，合理选择和配置图像采集设备，包括相机、镜头和光源等。
选用合适的设备能够提供清晰、准确的图像，为后续的图像处理和识别提供可靠的数据源。
工业机器人视觉识别系统设计
工业机器人视觉识别系统设计作为现代制造业和工业生产的重要工具之一，工业机器人正在出现一次次的技术革新。
而作为工业机器人的辅助技术之一，机器视觉识别技术的应用正在日益增加。
工业机器人视觉识别系统可以通过依靠计算机视觉和数字图像处理技术，使机器人自动完成一系列的视觉识别任务，在工业生产和制造中发挥更加重要的作用。
本文将介绍工业机器人视觉识别系统的设计流程、核心技术要点以及面临的挑战和未来发展趋势。
一、工业机器人视觉识别系统的设计流程1.需求分析在设计工业机器人视觉识别系统之前，首先需要对用户需求进行充分的分析。
用户需求包括识别物体的形状、颜色、纹理、位置等指标，以及各种应用场景的特点和要求等。
通过充分了解用户需求，可以为后续的架构设计提供重要的指导。
2.硬件选型选择合适的硬件平台是工业机器人视觉识别系统设计的关键。
硬件平台的选择包括计算机、摄像机、图像采集卡、光源、镜头等。
需要根据实际应用情况和要求，综合选择合适的硬件平台，符合需求，可靠稳定。
3.软件开发软件开发是整个系统设计流程中的核心环节，也是最为复杂和关键的部分。
软件开发需要运用到计算机视觉、数字图像处理、人工智能、机器学习等各种高级技术和算法。
通过软件开发，实现机器人对本体的自动识别、判别和操作等功能。
4.测试验证在完成软件开发后，需要对系统进行充分的测试验证工作。
测试阶段可以通过真实场景模拟，以及利用实际机器人进行实时操作等方式，对系统进行充分的测试和验证。
通过测试验证，可以为后续的使用和开发提供实际的数据支持。
二、工业机器人视觉识别系统的核心技术要点工业机器人视觉识别系统依靠技术和算法支持，可以实现自动识别、判别和操作等功能。
其中，以下技术要点是实现整个系统的核心。
1.数字图像处理技术数字图像处理技术是工业机器人视觉识别系统的基础。
数字图像处理技术包括图像采集、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像配准等工作。
通过数字图像处理技术，可以将采集到的图像转化为计算机可以处理的数字信号，为后续的计算机视觉提供充足的数据支持。
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基于机器视觉的工业机器人分拣系统设
计
摘要：进入二十一世纪，在我国快速发展下，带动了科学技术水平的进步，
本文针对使用传统离线或示教编程方式工业机器人无法开展复杂分拣环境作业任
务的问题，以ABB工业机器人、OMRON机器视觉、西门子S7-1200PLC等为硬件基础，搭建了基于机器视觉的工业机器人分拣系统平台。
视觉系统通过识别二维码
实现对物块的分类，以工业机器人控制器作为服务端、视觉控制器为客户端，采
用TCP/IP协议建立Socket通信，将分类信息传递给工业机器人控制系统，从而
引导机器人完成物块的抓取和分类搬运。
实验结果表明，基于机器视觉搭建的工
业机器人分拣系统定位精度和准确度高，可满足工业自动化生产的需求。
关键词：机器视觉；工业机器人；Socket通信；二维码；分拣
引言
随着制造业的快速发展，特别是伴随着工业机器人技术的日趋成熟，码垛作
业越来越趋向于自动化。
工业机器人通过本体、末端执行装置等部位的协调运动，能够将物料按照规定要求码放到合适位置，效率高，安全性高，应用越来越广泛。
但是，在实际生产中，由于各种因素影响，采用机器人示教编程实现码垛时，一
旦工作环境发生变化，往往会出现错位、物料摆放位置不准确等问题。
这就要求
码垛机器人能够实时获取物料实际位置，并能够进行自动调整和修正。
1基于机器视觉的工业机器人工作站系统组成
基于机器视觉的工业机器人工作站系统由机器视觉模块、机器人模块、S7-1200PLC控制模块、物料供给与传送模块和人机界面模块等组成。
物料从供给机
构输出，经过传送带送到机器视觉模块拍照位，相机对物料进行拍照，由机器视
觉模块对照片进行处理，处理后的照片颜色、位置等数据由机器视觉模块传给
S7-1200PLC，再由S7-1200PLC系统传给工业机器人；当工业机器人收到S7-
1200PLC传来的颜色、位置等数据后，工业机器人将传送带上的物料进行搬运、
分拣、码垛操作，放到由机器人程序设定的位置。
2分拣系统方案设计
2.1、Socket通信
Socket通信可以称为套接字，是一种基于客户端/服务器模型的通信方式，
可以实现两个不同主机上应用程序之间的双向通信。
在Socket通信中，客户端
主动向服务端提出请求，服务器端被动地向客户端传输数据。
客户端和服务器端
只有在双方之间建立一个基于TCP/IP协议的连接之后，才能传输数据。
文中以
工业机器人控制器为服务端、视觉控制器为客户端，基于TCP/IP协议建立
Socket通信方式。
PLC通过I/O信号向视觉系统发送拍照指令，视觉系统将处理
后的二维码图像信息发送给工业机器人。
工业机器人与视觉控制器直接通信提高
了系统分拣效率。
2.2目标识别和目标位姿求取
针对目标识别和目标位姿获取，可使用的视觉测量技术有多种。
主要的思路
是使用深度信息恢复，三维重构等技术，通过这些技术，可以测量目标的位置，
然后通过对结果进行三维数据模型构建。
该视觉系统又名为立体视觉系统，借助
该系统，然后经过三维重构，最终能够达到对目标的几何尺寸和空间位置进行描
述的目的。
在该数据模型构建之后，能够使用工业机器人进行抓取规划。
然而，
在实践中发现，立体视觉所需要处理的数据非常大，而且三维重构算法极为复杂，其中会涉及大量的计算。
所以，目标深度信息的完整恢复难度较大，一般要额外
提供目标的三维数据模型。
目标识别一般包括这四个方面：模型库和特征检测以
及假设生成和假设检验。
对于识别的过程，会使用到多种匹配技术，这样才能够
在真实图像中找到目标物。
当前，使用较多的相关技术有模板匹配、位姿聚类和
解释树等。
求取目标位姿的主要方法包括：基于立体视觉的位姿测量，基于矩形
的位姿测量，基于PNP问题的位姿测量和基于消失点的位姿测型。
2.3智能相机编程
首先，要将识别和定位的工件放置于相机检测工位的正下方，调节相机的焦距使图像清晰可见。
并使用视觉软件上自带的图案定位工具分别对要识别的工件进行拍照学习，获取图像模版。
本文待测量的工件和装置图如图1所示。
工件模版学习完成后，只要触发智能相机拍照，智能相机就会将待搜索区域拍到的图像特征与原来学习的模版特征进行匹配，从而识别出工件的形状，并计算出工件的中心在相机坐标系下的坐标（象素），即工件的位置和旋转角度。
因为此次识别的工件高度差距较大，高度越高，工件存在重影的可能性就越大，会使智能相机识别错误，或者识别不到。
为了解决这一问题，此次我们对高度较高的电机轴模型（工件）采用多特征识别，并通过测试选取合适的相似度阈值。
由于待测工件存在高度差，为了使相机坐标系的像素坐标转化成实际的尺寸更加精确，可以使用不同的比例参数，即可以在不同工件的上表面分别测试出相机的像素与实际尺寸的比例值。
图1工件及装置图
2.4、PLC软件设计
本系统采用的PLC编程软件是西门子博图软件，利用Modbus/TCP标准通信协议，通过PLC实现了将智能相机的数据发送给机器人的目的。
PLC程序的流程图如图2所示。
由上面的流程图中可知，PLC与智能相机的通讯主要是读取智能相机拍照识别到的工作数据，再将数据通过PLC发送给机器人。
因此，可以将智能相机和工业机器人看做是服务器，而PLC当作是客户端。
利用博图软件自带的Modbus/TCP客户端通信模块“MB_CLIENT”指令分别实现PLC与智能相机、PLC 与工业机器人的通讯，通讯块程序如图3所示。
需要注意的是PLC只从智能相机读取数据，因此通讯块的工作模式设置为只读，而PLC与工业机器人通讯既有读数据也有写数据，因此，他们一个通讯块的工作模式设置为只写，另一个设置成只读；同时模块设置的“MB_UNIT_ID”参数需要与“CONNECT_ID”相对应。
图2 PLC程序流程图
图3 PLC与相机和工业机器人的通讯模块结语
为了提高工业机器人分拣识别的准确性，文中创新地将 PLC 为主控制器，
视觉系统通过识别二维码，实现在对物块分类后通过基于 TCP/IP 协议的Socket 通信方式与工业机器人通信，工业机器人完成物块的分类搬运。
PLC 控制视觉系
统拍照、传送带运行及工业机器人搬运等整个系统的运行，使系统操作方便快捷，提高了系统控制准确率。
通过RobotStudio 进行仿真，对工作路径进行规划以及
确定合理的速度，大大减少了工作运行时间，降低工业机器人的能耗，延长使用
寿命。
对搭建的系统平台进行了验证，实验结果表明，基于机器视觉的工业机器
人分拣系统结构简单、实时性好，分拣对象识别准确率高，分拣速度快，能有效
提升物料分拣效率，可极大节省分拣作业的人力物力成本，对实现工业自动化、
提高生产效率具有重要意义。
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