【摘 要】
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随着“中国制造2025”战略的推进,制造业工厂的自动化与智能化水平正在逐步提高,机器人的需求数量也在增长。其中,3C(计算机、通信与消费电子)行业有望成为下一个机器人应用的重要
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随着“中国制造2025”战略的推进,制造业工厂的自动化与智能化水平正在逐步提高,机器人的需求数量也在增长。其中,3C(计算机、通信与消费电子)行业有望成为下一个机器人应用的重要领域。但到目前为止,3C行业的机器人研究与应用并不充分,所以3C行业的机器人系统关键技术必将会成为未来的重要研究方向。在此背景下,本文对3C行业机器人应用的关键技术进行了研究。 本文以3C行业的点胶机器人系统为背景,对元器件辅助定位、元器件图像分割、视觉标定、以及机器人系统结构等关键技术进行了研究。首先,由于Mark点识别的缩放不变性和旋转不变性等要求,所以采用了一种基于不变矩的Mark点识别与定位算法对Mark点进行精确定位,进而根据Mark点与元器件的固有位置关系实现元器件的间接定位。然后,本文基于深度学习方法,运用Mask-RCNN对元器件进行检测与分割,从而实现了点胶轮廓的精确提取。接着,基于点胶机器人背景设计了一个点胶机器人视觉伺服系统,并解决了视觉伺服系统中面临的视觉标定与坐标系关系映射问题。最后,介绍了点胶机器人系统的结构组成,并分析了点胶任务的工作流程及实验数据。 实验表明,本文提出的Mark点定位算法不仅有着良好的平移不变性、缩放不变性和旋转不变性,还可以提高准确性和实时性;基于Mask-RCNN的元器件分割算法对复杂元器件分割精度更高,且对不同元器件的适应能力更强。相比传统点胶方法,本文所提点胶方法具有更高的精准性、可靠性和适应性,也有一定实用价值。
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