【摘 要】
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随着国家提倡智能制造,越来越多的机器人等辅助分拣工具被用到分拣上面。但是大部分用到的机器人还是需要人工示教,并不能充分提高分拣效率和机器人的灵活性。将带有机器视觉的机械手技术,使用在物流分拣任务中会大大提高分检效率。如何让机械手移动到视觉系统识别出物体的位置,并准确抓取是本文主要解决的问题。对于上述问题,本文以VS2019作为开发平台,用LS3-B401S-V1爱普生机械手作设计了一套面向物流行业
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随着国家提倡智能制造,越来越多的机器人等辅助分拣工具被用到分拣上面。但是大部分用到的机器人还是需要人工示教,并不能充分提高分拣效率和机器人的灵活性。将带有机器视觉的机械手技术,使用在物流分拣任务中会大大提高分检效率。如何让机械手移动到视觉系统识别出物体的位置,并准确抓取是本文主要解决的问题。对于上述问题,本文以VS2019作为开发平台,用LS3-B401S-V1爱普生机械手作设计了一套面向物流行业的小型物流产品的分拣系统。针对基于视觉的机器人分拣系统的工作距离短,工作视野大的特点,选用的LS3-B401S-V1爱普生机械手、海康的MV-CE050-31GM的相机,海康的MVL-MF3528M-8MP的镜头。构建了带有机器视觉功能的分拣平台。针对目标的定位问题,提出了手眼标定算法,使用规格7乘7的标定板。标定板的直径是1.875mm,左上角有一个三角区,是用来标识标定板的方向。标定板的厚度是1mm,利用机器人末端的移动让相机在不同的13个位置拍照,利用Halcon软件对图像进行处理并创建姿态和得到描述文件的内参和和外参。对于机器视觉软件的开发问题,使用Halcon和C#共同开发上位机端的程序,实现了对目标的定位,分类等问题。使用RC+7.0开发机器人和上位机通讯程序,实现了上位机与机器人之间的通讯。可以进行收发数据,同时编写了机器人的控制程序,实现机器人的运动控制。最后在搭建的分拣平台上放置不同形状的目标,启动软件并完成基于机器视觉的自动分拣实验。
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