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目前,随着我国产业规模化进程的稳步推进,我国的制造业蓬勃发展,自动化生产线应用越来越广泛。随着机器人技术的发展,工业机器人在自动化生产线上的应用也越来越普遍。研究基于工业机器人的自动化生产线工件同步抓取有重要的实际意义。论文在分析比较目前使用的自动化生产线工件同步抓取方法的基础上,提出了一种基于机器视觉的工件同步抓取方案,即利用图像处理方法对工件检测和定位,获取传送带中工件的实时坐标,工业机器人控制器利用工件坐标控制机器人跟踪及抓取工件;论文采用canny边缘检测算法,检测出视场中感兴趣区域ROI(Region of Interest),利用随机Hough变换识别ROI中的工件外形,并计算出工件形心,从而获取工件形心在图像中的二维坐标,通过坐标转换,得到工件形心在工业机器人本体坐标中的三维坐标;论文利用MATLAB仿真工具对传送带中的工件的检测及定位算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法能够获取传送带中的工件在工业机器人本体坐标中的实际位置;论文在仿真研究的基础上进行了硬件系统选型和集成。采用DSP+摄像机作为系统图像处理硬件平台,利用串口通信作为数据传输手段;论文在硬件平台上对图像检测及定位算法进行了实现,并进行了算法简化,减少了运算量,提高了工件位置检测的实时性;论文针对摄像机拍摄图像存在畸变的问题,用插值法拟合原始图像y轴方向像素点值与本体坐标系Y轴方向值,从而建立了原始图像y轴方向像素点值与本体坐标系Y轴方向值一一对应关系,使摄像机能够准确的确定工件位置。论文在工业机器人控制器里面采用了PI控制算法控制机械臂的位置从而实现对传送带上工件位置的跟踪和同步抓取,并对PI参数进行了现场整定;用卡尔曼滤波预测工件下一步的位置作为PI控制器的输入解决了机械臂跟踪工件时滞后一步距离的问题。论文在THMSIR-1工业机器人实训平台上搭建了基于机器视觉的传送带工件同步抓取测试系统,测试结果表明,论文设计的基于机器视觉的传送带工件同步抓取方案能够实现自动化生产线工件同步抓取,论文工作达到了预期研究目的。