【摘 要】
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为实现工业生产中使用贝加莱(B&R)Tripod机器人重复抓放物体的操作,提出了一种基于图像识别和最优轨迹设计的方法。首先使用摄像头对机器人平台进行拍照,图像传输至PC机后进行透
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为实现工业生产中使用贝加莱(B&R)Tripod机器人重复抓放物体的操作,提出了一种基于图像识别和最优轨迹设计的方法。首先使用摄像头对机器人平台进行拍照,图像传输至PC机后进行透视变换、颜色设定、二值化和Canny算子边缘提取等图像预处理操作;接着使用八邻域搜索法和质心法对平台与9个几何体进行定位;再使用局部角点检测法识别这9个几何体的形状和旋转角度;然后运用基于遗传算法的共生进化法规划最优抓取路径,并建立TCP/IP通信,将所有几何体信息发送给贝加莱可编程计算机控制器(PCC),最终实现几何体的精确抓取
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图结构的特征提取及相似性度量是计算机视觉和模式识别中的重要研究内容。针对传统的方法对存在非刚性变换的图结构难以充分描述这一问题,给出一种基于图的上下文(GC)描述子的图结构信息描述及距离度量方法。首先,通过对图的边缘进行等距离散取样得到该图的采样点集;其次,基于图的采样点集给出图的上下文描述子;最后,采用推广的推土机距离(EMD)方法实现图的上下文描述子的距离度量。不同于图的编辑距离计算方法,所提
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