【摘 要】
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在现代工业生产中,移动机械臂被广泛应用于生产线上货物的抓取、分拣或者装配,但由于工业生产产品的形状多变性及复杂性,传统以固定姿态控制的机械臂难以实现灵活的定位抓取及搬运。因此,本文以手机玻璃基板物料的定位抓取搬运为研究场景,搭建了一套基于双目视觉引导的移动机械臂系统,提出了一种结合双目视觉与目标检测的三维定位方法,对玻璃基板物料进行识别、定位和三维坐标提取,最终实现物料的精准定位和抓取。进行主要工
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在现代工业生产中,移动机械臂被广泛应用于生产线上货物的抓取、分拣或者装配,但由于工业生产产品的形状多变性及复杂性,传统以固定姿态控制的机械臂难以实现灵活的定位抓取及搬运。因此,本文以手机玻璃基板物料的定位抓取搬运为研究场景,搭建了一套基于双目视觉引导的移动机械臂系统,提出了一种结合双目视觉与目标检测的三维定位方法,对玻璃基板物料进行识别、定位和三维坐标提取,最终实现物料的精准定位和抓取。进行主要工作包括:（1）根据当前玻璃基板物料的定位抓取及搬运需求,完成双目视觉移动机械臂的系统硬件选型及设计,构建移动机械臂上双目视觉的成像模型,完成双目相机的标定,根据手眼标定的原理完成双目视觉与移动机械臂系统的之间的坐标系转换,以实现基于双目视觉的移动机器臂定位抓取;（2）对于物料的定位,以YOLOv5s网络为基础网络结构对物料进行识别定位,为了提高识别精度,分析了注意力机制SENet和CBAM,将注意力机制嵌入到主干网络的CSP结构中,提出了一种YOLOv5s+CBAM改进网络结构,实验对比分析了训练效果,在自制的物料数据集上的m AP可达到99.1%,FPS为71,针对物料形状和尺寸,改进检测头,实现物料抓取点位置的检测;（3）分析立体匹配算法,实验比较BM和SGBM算法效果,最后采用SGBM算法获取深度信息,针对抓取点立体匹配错误导致深度信息获取错误的问题,提出一种基于灰度值测距改进方法来获取物料的距离,实现测距平均精度在5.16mm,结合目标检测,实现物料抓取点三维坐标的获取。最后搭建实验环境,设计了完整的验证实验,实验结果表明移动机械臂可以准确的完成物料的识别与定位并抓取,并运送到目标地点,验证了本文算法的有效性。
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