导　　师： 谢小鹏

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 随着生产制造过程的日趋现代化,工业机器人的普及和智能化是未来制造业的发展趋势之一。工业现场通常出现目标堆叠的情况,目前使用较多的机器人单目视觉技术并不能很好地解决堆叠目标的定位抓取问题。针对目标堆叠的问题,本文开展了机器人堆叠目标识别与定位抓取系统研究,主要的研究内容如下:(1)对机器人双目视觉系统及其手眼标定方法进行研究,提出了一种基于双目立体视觉测量的手眼关系标定方法。该方法在双目测量的基础上控制机械臂末端进行三次平移运动和一次旋转运动,线性获取手眼关系转换矩阵。建立了机器人双目视觉系统标定、测量模型,对标定精度和双目视觉测量精度及其影响因素进行分析,通过实验获取视觉系统最佳结构参数。(2)通过比较几种常用的边缘检测算子的边缘检测结果和算法耗时,选择Sobel算子作为堆叠目标边缘检测方法。针对采集的圆形堆叠目标图像进行边缘检测与拟合,提出了一种改进的随机Hough变换椭圆拟合算法,通过改进的随机Hough变换椭圆拟合算法对边缘轮廓进行椭圆拟合,结果表明改进算法拟合结果基本正确。(3)针对堆叠目标中可定位抓取目标与不可定位抓取目标的分类识别问题,提出了一种全局特征与局部特征组合,由单一特征识别结果分配组合特征权重系数的分类识别方法。通过提取全局Hu几何不变矩特征向量和局部方向直方图梯度特征向量,结合支持向量机进行可定位抓取目标与不可定位抓取目标的分类识别。结果表明,采用组合特征进行分类识别具有更高的识别准确率和更好的分类稳定性。(4)针对堆叠目标位姿获取,对可定位抓取目标的拟合边缘进行双目视觉三维重建,通过空间点的空间圆拟合获取堆叠目标位姿。通过分析拟合位姿误差,提出以抓取目标与成像平面倾角大小作为抓取优�

关 键 词： 机器人 堆叠目标 边缘检测 目标识别 三维定位 手眼标定

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