【摘 要】
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随着工业生产的发展,工业机器人在生产中的应用越来越广泛,机械手是机器人的一个分支,在各种应用场景中,人们对机械手交互方式也提出了更高的要求。为满足化工生产过程中物料自动搬运以及机械手的远程控制,本课题以多目视觉定位和手势识别为主要研究对象,设计出一种针对箱式化工物料的机械手抓取系统。论文将机器视觉、手势识别与机械手相结合,使机械手拥有自主识别、定位并抓取目标以及可以被远程控制状态的功能。单目视觉基
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随着工业生产的发展,工业机器人在生产中的应用越来越广泛,机械手是机器人的一个分支,在各种应用场景中,人们对机械手交互方式也提出了更高的要求。为满足化工生产过程中物料自动搬运以及机械手的远程控制,本课题以多目视觉定位和手势识别为主要研究对象,设计出一种针对箱式化工物料的机械手抓取系统。论文将机器视觉、手势识别与机械手相结合,使机械手拥有自主识别、定位并抓取目标以及可以被远程控制状态的功能。单目视觉基于颜色特征进行目标检测,实现对障碍物的识别,构建定位模型,实现目标物的初步定位;双目视觉获取图像信息后,根据极线校正原理校正左右视图,改进立体匹配规则,降低匹配次数,快速完成立体匹配,获取目标的深度信息,经三维重建得到目标的空间位置,实现对目标的精确定位;通过四组实验表明,使用改进后的算法通过减少匹配次数,使时间平均降低了0.416ms,满足系统需求。获取手势图像YCb Cr颜色空间下的Cr颜色分量,基于Otsu法将手势区域从周围环境中分割出来,对分割后的图像进行去噪点,平滑化处理,提取图像的HOG（方向梯度直方图）特征,降低维数后,与提取的手势多特征信息串行融合,利用SVM（支持向量机）根据特征对手势分类。通过三组手势实验,识别的平均准确率96.9%,时间为128ms。通过搭建实验平台,进行目标抓取实验和远程遥控实验,以验证本课题研究成果的可用性。多次目标抓取实验中,抓取成功率为96.7%,平均时间为14.528s;远程遥控实验中,A手势（与训练集同人）的平均识别率为97%,B和C手势（与训练集不同人）的平均识别率为88.87%和86.45%。
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