【摘 要】
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废旧产品的回收是发展循环经济,缓解资源紧缺的重要手段。而对废旧产品的不恰当处理,将会造成环境污染和资源浪费等情况。对比破碎回收,通过拆解回收废旧产品的零部件和材料价值,更有利于保护环境和节约资源。但是由于人工成本的昂贵和拆解效率的低下,使得拆解过程的经济效益较差。而使用自动化技术拆解废旧产品不但可以降低人工成本,提高拆解效率,还有助于降低工人的劳动强度,但由于废旧产品具有自身状态的不确定性和个体之
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废旧产品的回收是发展循环经济,缓解资源紧缺的重要手段。而对废旧产品的不恰当处理,将会造成环境污染和资源浪费等情况。对比破碎回收,通过拆解回收废旧产品的零部件和材料价值,更有利于保护环境和节约资源。但是由于人工成本的昂贵和拆解效率的低下,使得拆解过程的经济效益较差。而使用自动化技术拆解废旧产品不但可以降低人工成本,提高拆解效率,还有助于降低工人的劳动强度,但由于废旧产品具有自身状态的不确定性和个体之间的差异明显等特点,给自动化拆解带来了很多技术上的困难。本文利用机器视觉的图像识别定位功能,基于C#后台开发,用ABB机器人作为废旧蓄电池产品拆解的运动执行单元,解决废旧蓄电池自动拆解的路径规划问题。文章中提出对Kinect获取的深度图片用MATLAB提取特征边线以及边线上的坐标点,由Kinect输出深度值,使用加权最小二乘直线拟合算法对三维坐标进行矩形拟合。最后使用Robotstudio对拟合的废旧蓄电池外部轮廓进行仿真实验,验证基于Kinect的特征识别与提取深度图像拟合的三维蓄电池轮廓的准确性和机器人拆解废旧蓄电池产品的高效性。并通过仿真实验,验证了机器人路径规划方法的有效性和实用性。本文的研究同时为自动化拆解应用领域提供了一种可行性方案。本文对基于工业机器人的蓄电池拆解进行了初步研究,并分析了废旧产品机器人拆解的一般性问题,进而提出了基于深度图像处理和实时轨迹规划和控制的一般性方法,该方法对于废旧产品的自动化拆解与回收具有重要意义。
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