基于视觉检测的机器人智能分拣系统应用研究

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使用工业机器人分拣随机摆放的工件时需要规划复杂的任务轨迹,然而非均匀有理B样条曲线的参数和弧长关系非线性相关,因此难以平滑调节轨迹中间任务点的速度并灵活设置其运行时长,致使机器人的灵活性降低,无法实现柔性生产;此外,复杂的工业生产环境会导致工件的外在特征无法被准确提取,致使检测精度降低,同时基于卷积神经网络的目标检测模型依赖于良好的硬件设备性能,导致部署成本增加。为此,本文针对非均匀有理B样条曲线的加减速规划问题和复杂环境下的工件位姿估计及检测效率问题展开研究,研究的主要内容有:(1)基于数字滤波的S形加减速规划方法,通过构建双阶跃输入信号和有限脉冲响应滤波器实现轨迹运行时长严格可控,并在满足轨迹参数边界条件和系统峰值速度、加速度以及加加速度约束条件下,实现平滑的S形加减速控制,提高了分拣机器人的运动顺滑性。(2)任务点时间严格可控且速度平滑可调的非均匀有理B样条曲线插补方法,在预处理阶段使用自适应辛普森算法自动分割参数区间以高效计算轨迹的长度,并利用中间数据生成反长度函数;在插补阶段使用数字滤波方法对各任务点间的轨迹进行S形的加减速规划,并根据规划结果使用反长度函数准确计算插补点参数,保证准确到达各任务点,提高了分拣机器人执行复杂任务轨迹时的精度和灵活性。(3)用于工件分类、定位和姿态估计的轻量级旋转目标检测器RYOLO-SG,通过可分离幻影卷积模块构建特征提取网络,利用卷积层特征信息的可分离性和冗余性减少了模型的参数量和计算量,降低了部署成本;为了进一步提高旋转检测精度,在回归损失函数中引入基于Ar Io U的常数因子来解决旋转角度的周期性问题,提高了工件分拣中视觉检测的效率和鲁棒性。(4)设计并搭建了一套基于四轴SCARA平面关节机器人和双爪电动夹爪的工件分拣实验平台,分别对提出的非均匀有理B样条曲线插补算法和旋转目标检测模型RYOLO-SG进行仿真和实验验证,实验结果证明本文所提算法的有效性及可行性。
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