CN102200780A - 一种实现3h型ccd视觉工业机器人的方法 - Google Patents

一种实现3h型ccd视觉工业机器人的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种实现3H型CCD视觉工业机器人的方法,用于将装有堆叠铸件的零件箱放入***时,触动起动按钮,机械手开始升到一个高度,摄像头摄取图像,包括确定所有堆放零件的X-Y位置,然后用DALSA传感器确定每一堆零件的高度,之后决定夹取顺序。如果发现有零件的高度不正常,它会继续探测,直至其水平与其他堆叠零件的水平一致。由于采用了视频导向***,即使零件堆放箱倾斜了20度,机械手仍可抓取零件。经过特殊设计的受动器与随动机构连接,保证部分零件的朝向和角度适合于零件的夹取。被夹取的零件由机械手放到传送器上,然后传送到加工***上,进行后续工位的加工的方法。

Description

一种实现3H型CCD视觉工业机器人的方法
所属技术领域
机器人和图像处理的一体化,通过简单构造实现多品种生产的装置。
背景技术
随着计算机、图像处理和模式识别等技术的迅速发展,机器视觉的应用越来越广泛。机器视觉作为工业机器人获得环境信息的主要手段之一,它可以增加机器人的自主能力,提高机器人的灵活性。工业机器人通过视觉如何根据所获取的图像信息正确地、实时地提取出工件特征参数、识别出工件类型并判断出工件所处的位置姿态,是机器视觉应用于工业领域的关键技术之一。因此,以工业机器人目标识别和定位算法为研究目标,主要针对工件的实时匹配识别技术和空间定位技术进行了详细的研究。
发明内容
首先,为了改善从CCD摄像头摄取的工件图像的质量,对所摄取的图像进行预处理,主要包括直方图均衡化和中值滤波。接着,提取工件的边缘特征,经过对各种经典边缘检测算子的分析比较表明:Canny算子以其定位的准确性、响应的单一性而获得较好的边缘检测效果。
其次,为了改善从CCD摄像头摄取的工件图像的质量,对所摄取的图像进行预处理,主要包括直方图均衡化和中值滤波。该算法采用工件的边缘为匹配特征,将修正的Hausdorff距离作为目标物体轮廓的相似性度量准则,并应用遗传算法进行最佳匹配的快速搜索,在距离变换空间内,成功实现了目标物体的匹配识别。能有效地检测出具有平移、旋转和小尺度变化以及有遮挡的目标物体。
第三,为了改善从CCD摄像头摄取的工件图像的质量,对所摄取的图像进行预处理,主要包括直方图均衡化和中值滤波。该方法通过保持机器人实际坐标系到机器人基坐标系的旋转矩阵恒定来直接获得世界坐标,简化复杂的手眼标定和相机标定。最后,以六轴工业机器人为执行机构,采用CCD摄像机、图像采集卡与PC机建立了机器人手眼视觉***即3H型视觉机器人,利用此装置,应用前面提出的工件识别和定位算法,完成了工件的抓取。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步的说明。
图1是本发明运动部分的本体和控制器。
图2是本发明相机和视觉控制器。
具体实施方式
在以下的详细说明中,描述了特定的细节以便提供对本发明全面的理解。然而本专业的技术人员会认识到,本发明也可以用其它相类似的细节实施。
1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像***的视野中心,向图像采集部分发送触发脉冲。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时,分别向摄像机和照明***发出启动脉冲。
3、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。
4、另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
5、图像处理单元接收到3维空间坐标值后转换成ASCII码字符串数值,通过串口或者网络通讯格式发送给机器人,机器人收到ASCII码字符串坐标后,转换成自己可以识别的机器人坐标值,通过该坐标值实现准确无误的抓取工件。
虽然此处说明描述了本发明的某此特征及一种实现方法,但是对于本专业的技术人员来说,将会出现许多修改、替换、变化和等效代换。因此,本发明的保护范围由所附的权利要求的范围为准。

Claims (2)

1.实现3H型CCD视觉工业机器人的方法包括:视觉部分,其特征是:1)为了改善从CCD摄像头摄取的工件图像的质量,对所摄取的图像进行预处理,主要包括直方图均衡化和中值滤波。
2.实现3H型CCD视觉工业机器人的方法包括:与机器人链接部分,其特征是:通过通讯方式字符传送给工业机器人。 
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C06 Publication
PB01 Publication
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

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