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工业机器人目前已被应用到智能制造的各个方面,与机器视觉相结合是工业机器人发展的必然趋势。机器视觉可增强机器人的环境感知能力,拓宽其应用范围。基于视觉引导的轨迹规划,可提高机器人的适应能力,减少机械冲击与振动,延长其使用寿命。本文以工件装配为背景,研究基于视觉引导的工业机器人轨迹规划算法,具体工作分为以下四个部分:(1)机器人视觉系统研究。分析了单目和双目视觉的成像原理及标定方法。针对单目视觉系统,设计了基于图像获取、标准模板建立以及相似性度量的模板匹配算法,对工件进行定位;针对双目视觉系统,设计了基于灰度阈值分割、霍夫变换和立体匹配的视觉算法,实现了工件的三维定位。(2)机器人运动学建模研究。介绍了机器人的位姿描述、坐标变换以及D-H建模方法,根据四自由度SCARA和六自由度ABB机器人的结构,建立了其D-H坐标系,利用D-H参数求解机器人的正运动学模型,反解得到其逆运动学模型,最后对模型进行了验证,证明了模型的正确性。(3)基于视觉引导的轨迹规划算法研究。研究了现有的机器人轨迹规划算法,并进行了比较。针对四轴机器人平面装配系统,利用单目视觉完成工件定位,利用五次多项式插值算法进行轨迹规划,通过对各个关节运动轨迹的仿真,验证了算法的有效性;针对六轴机器人装配系统,利用双目视觉完成工件的三维定位,设计了直线插补与五次多项式插值相结合的轨迹规划算法,与常用插值算法进行了比较,证明本文算法具有更好的性能。(4)机器人装配系统搭建。实现了基于单目视觉的SCARA和基于双目视觉的ABB机器人装配系统。系统硬件主要由工业相机、机器人和工控机组成,软件包括图像处理程序、轨迹规划程序、Socket通信程序、目标装配程序和人机交互界面。为了验证系统的功能,设计了相机标定、工件定位和机器人装配实验。实验证明单、双目视觉的标定误差分别为0.0337和0.001个像素;单目视觉识别率为98%,定位最大误差为5个像素,匹配时间为20ms;双目视觉定位最大误差为6个像素,高度测量误差为0.5mm,定位时间为100ms。在装配实验中机器人可精确完成工件的装配任务,证明该系统可以实现基于机器视觉的工业机器人在线轨迹规划。