课题意义

随着电子计算机科学、图像处理、模式识别技术与理论的迅速发展,机器人视觉的实际研究与应用日益得到重视,并不断地在许多领域得到骄人的成果。它在仿生机械、宇航、海洋工程、军事及交通等方面均具有广泛的应用。鉴于我国并联机器人在相关产业中的应用正处于起步阶段，因此研究基于视觉的动态目标快速识别技术，基于 CCD（视觉）传感器的机器人末端精确定位技术，实现机器人对动态目标快速、准确的抓取操作，对提升我国并联机器人装备技术水平及推广其在工程中的应用具有重要意义。

研究现状

迄今为止，各种并联机械手已广泛应用在电子、医药、食品等工业自动化生产或包装流水线的分拣、抓放、包装等操作。而并联机器人的应用还处在推广阶段。为适应越来越苟刻的产品质量要求，极大提高企业效率，国内外各大机器人制造厂商分别制造出各自的Delta机器人。Delta并联机器人呈现出高速高精、灵活性等方向的发展趋势。然而，在高速高精的工作场合下，机器人的动力学特性变得明显，传统的基于运动学的控制方法存在明显的不足此外，在工业生产过程中，鉴于柔性生产的需求，要求机器人对外部环境变化具有较强的适应能力，研究者开始为工业机器人安装上各种传感器，其中比较重要的一种就是视觉传感器。另外，随着计算机视觉的不断发展，最近，基于视觉的抓放机器人侧重在高性能方面，针对上描述，配备单目视觉系统实现传送带上散落物料的快速识别和抓放操作具有广泛的需求。

研究内容

a)     基于CCD的 IRB360FlexPicker机器人系统研究；

在乐鱼官方体育网站柔性自动化生产线上,以ABB公司的IRB360FlexPicker机器人及其控制系统为载体,进行一系列机器人领域的学习和研究。要求机器人能够精准的抓取工件,完成抓取次品的任务。要完成抓取动作,机器人必须首先完成工件的识别和定位,然后控制机械臂和末端执行器到达正确的位置和形态。工件三维信息的获取必须由传感装置及相应的定位和识别算法来实现,在该机器人控制系统中,采用的是一套单目视觉系统。

b)     基于欧姆龙视觉传感器的次品识别；

这个视觉系统的工作过程主要分两个阶段的工作:第一阶段主要完成边缘检测、特征提取和深度恢复的工作,得到工件图像信息；第二阶段主要完成工件类型的识别,确定正品与次品的边界值。

c)     基于康耐视视觉传感器的定位研究。

通过该部分确定工件的信息，包括工件的位置和偏移角度。