基于EPSONRC+与LABVIEW的六轴机械手视觉定位抓取
基于视觉系统的工业机器人自动抓取研究
基于视觉系统的工业机器人自动抓取研究随着科技不断的发展，机器人技术也得到了极大的发展。
工业机器人的自动抓取技术也是其中的重要组成部分。
自动抓取技术的实现需要应用计算机视觉和机器学习等相关的技术，可以识别和抓取不同大小和形状的产品，从而提高生产效率和减少人工干预。
本文将从视觉系统的角度来探讨如何实现工业机器人的自动抓取。
一、视觉系统的基本原理计算机视觉是一种通过数字信息处理来模拟人类视觉的技术，它是一种从数字图像或视频中自动提取信息的技术。
在自动抓取技术中，视觉系统主要是用来识别和检测目标物体的位置和形状。
实现自动抓取需要几个步骤：1. 拍摄图像或视频：通过相机等设备捕捉目标物体的图像或视频。
2. 图像处理：对捕捉的图像或视频进行图像处理，包括去噪、增强对比度、模板匹配等。
3. 特征提取：从图像或视频中提取出目标物体的特征信息，例如大小、形状、轮廓等。
4. 目标检测：通过模式识别和机器学习等技术，在图像或视频中找出目标物体并计算其位置和形状。
5. 抓取控制：控制机械手臂的动作，使其抓取目标物体。
二、自动抓取的应用场景工业机器人的自动抓取技术可以广泛应用于生产线上的自动化生产和仓库管理等方面。
下面分别介绍几个具体的应用场景：1. 生产线上的自动抓取在生产线上，机器人的自动抓取技术可以大大提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造工厂中，机器人可以自动抓取零部件并将其组装成完整的车辆。
而传统的生产方式需要大量的人工配合，不仅浪费人力物力，而且生产效率低下。
2. 仓库管理在仓库管理中，机器人的自动抓取技术也可以使管理更加便捷高效。
例如，机器人可以自动抓取货架上的商品并将其存储到指定的位置。
与传统的人工操作相比，不仅大大减少了错误率，还节省了人力成本。
3. 食品生产在食品生产过程中，机器人的自动抓取技术可以保证生产的卫生安全。
例如，机器人可以自动抓取食品材料并放入制作机器中。
这样不仅可以保证生产环境的卫生，还可以提高生产效率和产品质量。
基于VisionPro视觉软件和EPSON机器人的抓料系统设计
基于VisionPro视觉软件和EPSON机器人的抓料系统设计摘要：随着工业自动化的不断发展，机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。
其中，抓料系统是一项关键技术，可以实现自动化的物料搬运和处理。
本文基于VisionPro视觉软件和EPSON机器人，探讨了抓料系统的设计原理、关键技术以及未来发展趋势。
1. 引言随着产业升级和劳动力成本的不断增加，自动化生产成为企业提高竞争力和降低成本的有效手段。
而机器人在自动化生产中发挥着重要的作用。
抓料系统是机器人应用的重要组成部分，其主要功能是实现对物料的抓取、搬运和处理。
2. VisionPro视觉软件VisionPro视觉软件是一种专业的机器视觉开发工具，提供了全面的图像处理和分析功能。
它可以实现对真实场景中的图像进行处理、辨识和分析，并根据结果进行相应的控制操作。
在抓料系统中，VisionPro视觉软件可以用于识别和定位工件，实现准确抓取的目的。
3. EPSON机器人EPSON机器人是一种高性能、灵活可编程的工业机器人。
它具有快速、精确、稳定的优点，广泛应用于自动化生产线上。
EPSON机器人具备高度可编程性，可以与VisionPro视觉软件进行无缝集成，实现智能抓料系统的设计与控制。
4. 抓料系统设计原理抓料系统的设计目标是实现对不同工件的准确抓取和放置。
其设计原理包括以下几个方面：4.1 工件识别与定位：利用VisionPro视觉软件对工件进行图像处理和分析，实现工件的识别和定位。
4.2 抓取动作的规划：通过EPSON机器人的运动规划功能，对抓取动作进行规划，确保抓取的准确性和稳定性。
4.3 抓取力控制：利用EPSON机器人的力控功能，根据工件特性和抓取需求，控制抓取力度，避免破损或滑落。
5. 抓料系统关键技术为了实现抓料系统的高性能和稳定运行，需要解决以下几个关键技术：5.1 图像处理与分析：利用VisionPro视觉软件进行工件的图像处理和分析，实现工件的准确识别和定位。
简述基于PLC的六轴机械手控制
简述基于PLC的六轴机械手控制摘要：本文通过对六轴机械手的控制系统、驱动系统以及程序设计等方面进行了综合全面的分析，并利用基恩士PLC作为控制系统核心，利用伺服电机驱动的操作方式，实现在应用过程中能够对工件进行灵活的抓取搬送，有效地提升了六轴机械手的操作和控制水平。
关键词：PLC；六轴机械手；触摸屏；控制系统；CC_Link随着工业生产智能化水平的不断提高，六轴机械手的应用范围也在不断扩大。
六轴机械手在应用过程中能够有效的替代人工来完成重复性操作的工作，有效的降低了在恶劣的工作环境下人工工作的压力。
六轴机械手的应用能够有效的提升工作效率，降低人工成本和劳动强度，更重要的是能够有效地提升企业的生产效率，保证人身安全的同时，也实现了自动化操作的目的。
一、六轴机械手系统组成及控制要求（一）六轴机械手系统组成六轴机械手设计的主要目的是为了能够更加高效的抓取、搬运工件，整体结构设计是由三部分组成，其中包括执行机构、控制系统以及驱动机构。
在实际操作运行过程中控制系统负责发出信号，驱动机构接收信号，驱动机构再将发出的指令传递到执行机构，从而实现具体的控制命令和要求。
执行机构主要由三个部分组成，分别是底座、臂以及夹具。
控制系统主要是以PLC为核心，利用程序的编写和修改等方式来达到对机械手运行动作的实际控制；驱动机构在运行过程中是利用伺服电机驱动方式，六轴机械手在运行过程中需要严格按照具体的流程和步骤进行动作。
（二）六轴机械手控制要求六轴机械手在实际运行过程中能够高效地模拟人的手臂完成工作内容。
在实际应用过程中利用六轴机械手能够实现工件抓取、搬运的操作，其中1、2、3、4轴是通过伺服电机带动轴承实现转动的，而5、6轴则是通过伺服电机带动皮带实现转动的。
每个轴的伺服电机都有机械上的旋转范围，1轴伺服电机旋转范围为：±170°，2轴伺服电机旋转范围为：-100°~+135°，3轴伺服电机旋转范围为：-209°~+76°，4轴伺服电机旋转范围为：±190°，5轴伺服电机旋转范围为：±120°，6轴伺服电机旋转范围为：±360°，当接近旋转范围极限时，六轴机械手会发生报警。
基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计
基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计一、本文概述Overview of this article随着工业自动化技术的不断发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
其中，定位抓取系统是工业机器人的重要组成部分，其准确性和稳定性直接影响到生产效率和产品质量。
本文旨在设计一种基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统，以提高工业机器人的智能化水平和抓取精度。
With the continuous development of industrial automation technology, the application of industrial robots on production lines is becoming increasingly widespread. Among them, the positioning and grasping system is an important component of industrial robots, and its accuracy and stability directly affect production efficiency and product quality. This article aims to design a visual guided industrial robot positioning and grasping system to improve the intelligence level and grasping accuracy of industrial robots.本文首先介绍了工业机器人在现代工业生产中的应用及其重要性，并指出了定位抓取系统在设计中的关键性。
接着，阐述了基于视觉引导的定位抓取系统的基本原理和优势，包括通过摄像头捕捉目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的特征，并通过机器人控制系统实现精准定位与抓取。
基于EPSON RC+与LABVIEW的六轴机械手视觉定位抓取
基于EPSON RC+与LABVIEW的六轴机械手视觉定位抓取江泽佳;姚文树;许逸坤;唐骥钊;江佳丰;汪成龙;谢珩【摘要】伴随现代工业的发展,机械代替人工在很多领域内是一种必然趋势.其中机械自动化的一个重要分支——机械手,在自动化工业中发挥着越来越重要的作用.本文基于爱普生C4系列的六轴机械手设计了一套视觉定位抓取系统.采用EPSON RC+7.0软件调用动态链接库从Labview采集的实时图像中获取工件位置信息,进而控制机械手和夹具在工作台上对工件进行视觉定位抓取.该定位抓取系统的精度可达到2mm.【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2017(000)021【总页数】2页(P109-110)【关键词】六轴机械手;视觉定位;EPSONRC+7.0;Labview【作者】江泽佳;姚文树;许逸坤;唐骥钊;江佳丰;汪成龙;谢珩【作者单位】惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院;惠州学院电子信息与电气工程学院【正文语种】中文目前,机械手在工业制造领域的应用越来越广泛,在一些繁重的工作和危险性较高的工作上很好的代替了人工,这极大提高了工业制造效率.本文基于爱普生C4系列六轴机械手,利用视觉定位实现机械手对工作台上的特定工件进行定位抓取,其中定位信息由Vision assistant与Labview从实时采集图像中提取后生成动态链接库由EPSON RC+7.0调用.机械手的电源是由控制器提供的,控制器通过M/C Power线缆与机械手进行相连.另外,控制器与机械手之间的通信由M/C Signal线缆完成,该通信是双向的.控制器在得到PC机的控制信号之后再经过M/C Signal线缆将信号传送给机械手,以控制机械手做出相应的动作.工业相机通过USB 2.0与PC端直接连接,同时由USB端口进行调用.PC端利用USB数据传输线与RC700进行通讯,完成定位工件和控制机械手的功能.此外,在机械手工具末端安装了一个机械爪,它受控于单片机,而对单片机的控制则是由控制器来完成的.控制器通过RS-232C端口与STC89C52RC单片机进行通信,当单片机收到控制信号之后由单片机相应I/O口向舵机输出脉冲控制信号,使机械爪张开或闭合,以实现对工件的自动抓取.框架如图1所示.以LABVIEW 2014和Vision assistant的结合实现对工业相机的调用,进而对工作台上的工件进行定位,并输出工件个数以及各个工件的坐标.编程的第一步是需要将相机的坐标与机械手的坐标建立联系,在这个问题上选择将相机的坐标原点与机械手的坐标原点设置为同一个点,从而建立起相机与机械手之间的坐标关系.经过坐标合并之后,紧接着是对图像进行初步处理,Vision assistant分别对相机采集到的图像进行标定、矫正、灰度化、模板匹配等一系列操作,如图2所示.结合实际软硬件情况选择了用Vision assistant进行标定,并且选择point coordinates calibration这种标定方式.由于工业相机在采集图像时不同角度的图像会有不同畸变,所以必须首先对采集到的图像进行标定和矫正,使后续的操作都是建立在矫正之后的图像基础上.经过Vision assistant的初步处理之后将程序生成Labview项目,在Labview中进行修改,如图3所示.最后将匹配到的工件数量和各个工件坐标自动保存到txt文本里面,并且将这一系列Labview项目结合生成动态链接库供EPSON RC+7.0调用.在整个夹持过程中,控制器根据动态链接库里提供的工件数对单片机和机械手进行相应次数控制.控制器通过RS-232C端口与单片机进行通信,当单片机收到控制信号之后通过单片机相应I/O口向机械爪舵机输出脉冲控制信号,从而使机械手爪动作.具体流程如图4所示.对机械手的编程首先是设置功率、速度、加速度,调用LABVIEW生成的动态链接库并执行,生成保存工件的个数和坐标的txt文件,EPSON RC+7.0读取该文件并输出工件个数和各个工件的坐标到显示窗口.图5为EPSON RC+7.0编程界面与运行显示界面,在图中可看出当识别到工件后运行界面显示出了工件个数和各个工件在工作台上的坐标,同时在运行界面可以随时停止机械手的动作.EPSON RC+7.0程序将工件坐标发送给机械手控制器,进而控制机械手移动到特定位置,移动的同时通过RS232给单片机发送信号,单片机在收到信号后控制爪子进行抓取,从而完成这一系列的操作.单片机根据工件的尺寸设置了两个不同的波特率,分别控制数字舵机的张开和闭合,张开最大宽度为47mm,闭合宽度为30mm,所抓取工件尺寸为直径30mm的镂空圆柱体.该定位抓取系统的精度可达到2mm.本文基于爱普生C4系列的六轴机械手设计了一套视觉定位抓取系统.该系统采用EPSON RC+7.0软件调用动态链接库从LABVIEW采集的实时图像中获取工件位置信息,进而控制机械手和夹具在工作台上对工件进行视觉定位抓取.该系统可以实现的功能有:(1)可以实现规定形状工件的定位识别;(2)在定位识别的基础上实现工件抓取,精度可达2mm.江泽佳(1995-),广东揭阳人,大学本科在读,主要研究方向:智能控制.姚文树(1994-),广东汕头人,大学本科在读,主要研究方向:智能控制.许逸坤(1995-),广东汕头人,大学本科在读,主要研究方向:智能控制.唐骥钊(1995-),广东汕尾人,大学本科在读,主要研究方向:智能控制.江佳丰(1995-),广东揭阳人,大学本科在读,主要研究方向:智能控制.汪成龙(1986-),男,湖北人,教师,主要从事机器视觉等教学与科研工作.谢珩(1974-),女,广西人,教师,主要从事智能控制的教学工作.【相关文献】[1]袁仁辉.基于机械手的双目视觉定位抓取研究[D].燕山大学,2016.[2]张智,邹盛涛,李佳桐,李超.六自由度机械手三维可视化仿真研究[J].计算机仿真,2015,32(02):374-377+382.[2017-09-15].[3]郭洪武.浅析机械手的应用与发展趋势[J].中国西部科技,2012,11(10):3+12.[2017-09-15].[4]王彦.基于视觉的机械手目标识别及定位研究[D].西安理工大学,2010.。
基于视觉的机器臂抓取原理
基于视觉的机器臂抓取原理
基于视觉的机器臂抓取原理主要涉及以下几个步骤：
1. 感知环境：机器臂通过安装在机械臂末端的相机等传感器，对周围环境进行观察和感知。
传感器可以捕捉到图像、深度图、热红外图或其他需要的信息。
2. 图像处理：机械臂会对传感器获取的图像进行处理，以提取出所需的信息，比如边缘检测、目标识别、物体跟踪等。
3. 目标检测与识别：通过图像处理技术，机械臂可以检测出感兴趣的目标物体，并识别其位置和姿态。
4. 抓取规划：根据目标物体的位置和姿态，机械臂需要规划抓取的路径和动作。
这包括确定抓取点的位置、姿态以及抓取的速度和力度等。
5. 运动控制：机械臂根据规划的路径和动作，通过控制器驱动电机实现抓取。
同时，还需要进行实时的运动控制，以确保机械臂能够准确地抓取目标物体。
6. 反馈与调整：在抓取过程中，机器臂需要不断地从环境中获取反馈信息，并根据反馈信息对动作进行调整，以确保抓取的准确性和稳定性。
基于视觉的机器臂抓取原理主要依赖于先进的传感器、图像处理技术和运动控制技术。
这些技术使得机器臂能够感知环境、识别目标、规划路径和动作，以及进行实时的运动控制，从而实现在复杂环境中的自主抓取。
基于六自由度机械臂精密抓取的算法研究
基于六自由度机械臂精密抓取的算法研究精密抓取是指机械臂在特定的环境中准确、稳定地抓取和放置物体的过程。
在现代制造业和服务业中，精密抓取技术的应用十分广泛，如装配线上的物料搬运、仓储物流、医疗手术辅助等领域。
六自由度机械臂作为一种灵活性较高的机械结构，被广泛用于实现精密抓取。
为了提高六自由度机械臂在精密抓取任务中的准确性和稳定性，研究人员们进行了大量的算法研究。
一、六自由度机械臂精密抓取的意义六自由度机械臂指的是具有6个自由度即可在三维空间内实现任意位置和姿态的机械臂。
在精密抓取任务中，六自由度机械臂具有以下重要意义：1. 灵活性：六自由度机械臂具有较高的灵活性，可以实现各种复杂的姿态和位置调整，适应不同精密抓取任务的需求。
2. 精度：六自由度机械臂的运动可以通过对关节位置和速度的精确控制来实现，从而实现高精度的抓取和放置操作。
3. 自适应性：六自由度机械臂可以通过传感器等反馈机制实时感知环境信息，并根据环境变化进行自适应调整，提高精密抓取的稳定性和准确性。
二、六自由度机械臂精密抓取的算法研究为了实现六自由度机械臂的精密抓取，研究人员们针对不同的任务需求，提出了多种算法和方法。
下面将介绍一些常见的算法研究方向：1. 运动规划算法：六自由度机械臂的精密抓取涉及到复杂的运动规划问题。
研究人员通过研究机械臂的运动学和动力学模型，提出了不同的运动规划算法，如逆运动学算法、轨迹规划算法等，以实现精准的抓取和放置操作。
2. 视觉感知算法：精密抓取任务中，机械臂需要对目标物体进行准确的感知和定位。
研究人员通过图像处理和计算机视觉技术，开发了一系列的视觉感知算法，如物体识别、目标检测和姿态估计等，以提高机械臂的感知和定位能力。
3. 力控制算法：精密抓取任务中，机械臂需要精确控制抓取力度，以避免对目标物体的损伤或失稳。
研究人员通过力传感器等装置，开展了力控制算法的研究，实现了对抓取力度的准确控制，以提高精密抓取任务的稳定性和安全性。
基于视觉检测的机械臂抓取算法研究
基于视觉检测的机械臂抓取算法研究摘要：机械臂抓取算法在自动化领域中扮演着重要角色，而基于视觉检测的机械臂抓取算法能够使机械臂更加智能化和精确化。
本文主要研究了基于视觉检测的机械臂抓取算法，探讨了其原理、方法和应用，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言机械臂是一种能够模拟人类手臂运动的机器人系统，广泛应用于工业制造、医疗、农业等领域。
机械臂的抓取能力是其关键技术之一，而传统的机械臂抓取算法往往依赖于预先设定的抓取规则，存在适应性差、精度低等问题。
而基于视觉检测的机械臂抓取算法通过使用摄像头和图像处理技术，使机械臂能够根据场景中的视觉信息灵活地调整抓取策略，提高抓取的成功率和稳定性。
2. 基于视觉检测的机械臂抓取算法原理基于视觉检测的机械臂抓取算法主要包括目标检测和姿态估计两个主要步骤。
目标检测通过对摄像头获取到的图像进行处理和分析，确定要抓取的目标物体的位置和形状。
姿态估计则是根据目标物体的位置和形状信息，计算出机械臂需要采取的姿态和抓取策略。
3. 基于视觉检测的机械臂抓取算法方法基于视觉检测的机械臂抓取算法有多种实现方法，其中比较常见的方法包括基于模板匹配、深度学习和三维重建的算法。
模板匹配是一种比较简单直观的方法，通过将目标物体的模板与实际图像进行匹配，来确定目标物体的位置和形状。
深度学习算法则通过训练神经网络来学习目标物体的特征，实现目标检测和姿态估计功能。
三维重建算法则通过对多个图像进行拍摄和分析，生成目标物体的三维模型，进而计算出机械臂的姿态和抓取策略。
4. 基于视觉检测的机械臂抓取算法应用基于视觉检测的机械臂抓取算法在现实生活中有广泛的应用前景。
在工业制造领域，机械臂可以根据目标物体的位置和形状，对物体进行精准的抓取和摆放，提高生产效率和质量。
在医疗方面，机械臂可以用于辅助手术和病人护理，实现精确的操作和治疗。
在农业领域，机械臂可以用于果蔬的采摘和分类，提高农业生产的自动化水平。
5. 基于视觉检测的机械臂抓取算法研究进展目前，基于视觉检测的机械臂抓取算法在研究与应用中取得了一些成果，但仍存在一些挑战和问题。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》一、引言在现今的机器人技术中，自主导航与抓取控制成为了关键技术。
特别地，移动机械臂系统的成功运用取决于其在不同环境中精确而有效的导航以及目标物体的精准抓取能力。
为此，本研究着眼于基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制，以期通过研究优化该类机器人的应用能力。
二、视觉导航系统的研究1. 系统架构基于视觉的移动机械臂导航系统主要包括摄像头、图像处理单元和移动控制系统。
摄像头捕捉周围环境的信息，图像处理单元对这些信息进行解析和计算，生成机器臂的运动控制指令。
2. 图像处理与分析图像处理是视觉导航系统的核心部分。
我们利用图像识别和计算机视觉技术，对捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标定位等操作，从而获取到环境的详细信息。
此外，我们还需要对图像进行实时分析，以实现动态环境下的导航。
3. 自主导航算法我们采用基于路径规划的自主导航算法。
该算法通过设定目标位置和路径，使得机械臂能够在没有人工干预的情况下，根据获取的环境信息，自主地移动到指定位置。
三、抓取控制系统的研究1. 抓取规划在确定目标物体后，我们首先进行抓取规划。
通过分析目标物体的形状、大小、位置等信息，制定出最佳的抓取策略。
2. 抓取力控制在抓取过程中，我们需要对抓取力进行精确控制。
过大的抓取力可能导致物体损坏，过小的抓取力则可能导致抓取失败。
因此，我们采用力反馈控制策略，通过实时反馈的抓取力信息，调整抓取力度。
3. 运动学与动力学控制为了实现精准的抓取控制，我们采用了运动学与动力学控制的策略。
通过对机械臂的运动学模型进行精确建模，我们可以预测并调整机械臂的运动轨迹。
同时，动力学控制则使得机械臂在面对动态环境时，能够快速地做出反应。
四、实验与结果分析为了验证我们的研究效果，我们在不同的环境中进行了实验。
实验结果表明，我们的视觉导航系统能够在各种环境下实现精确的自主导航，而抓取控制系统则能实现对目标物体的精准抓取。
基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究
基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究机器视觉技术与机械臂技术的结合，为工业自动化领域带来了革命性的变革。
机器视觉技术的发展使得机械臂具备了识别和感知环境的能力，实现了对目标的稳准抓取。
本文将介绍基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取的研究进展，包括目标检测与识别、位姿估计和运动规划等方面。
一、目标检测与识别1.1 机器视觉目标检测技术目标检测是机器视觉中的关键任务之一，其主要目标是在给定图像中准确地找到目标的位置。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法、深度学习方法等。
在机器视觉与机械臂协作中，目标检测的准确性对于机械臂的稳准抓取至关重要。
1.2 目标识别和分类目标识别是指在目标检测的基础上，对检测到的目标进行分类的任务。
机械臂需要准确地识别不同种类的目标，才能实现精准的抓取。
传统的目标识别方法主要依赖于特征工程，近年来，深度学习在目标识别中取得了巨大的成功。
二、位姿估计2.1 位姿估计的重要性位姿估计指的是判断目标在三维空间中的位置和姿态。
机械臂需要准确地估计目标的位姿，才能进行精确的抓取。
位姿估计的准确性受到许多因素的影响，包括光照条件、目标姿态的多样性等。
2.2 位姿估计的方法位姿估计有多种方法，常见的方法包括基于视觉特征的方法和基于模型的方法。
基于视觉特征的方法从图像中提取关键特征，通过匹配特征点来计算目标的位姿。
基于模型的方法则通过建立目标的三维模型来估计位姿。
三、运动规划3.1 运动规划的概述运动规划是机器人领域中的重要任务，指的是根据机器人的动力学模型和环境信息，生成机器人的运动轨迹。
在机器视觉与机械臂协作中，运动规划的目标是使机械臂在抓取过程中保持稳定，并准确地移动到目标位置。
3.2 运动规划的方法运动规划的方法主要包括基于采样的方法和基于优化的方法。
基于采样的方法通过随机地采样机器人的动作空间，找到最优的运动轨迹。
基于优化的方法则通过优化目标函数，寻找最优的机器人运动。
结论基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究是工业自动化领域的重要研究方向。
基于视觉跟踪技术的机器人抓取与操作研究
基于视觉跟踪技术的机器人抓取与操作研究随着科技的不断发展和人工智能的进步，机器人在工业和服务领域的应用越来越广泛。
而机器人的抓取和操作技术则成为了实现机器人自主工作和与人类互动的关键。
在这方面，基于视觉跟踪技术的机器人抓取与操作研究成为了热门的领域之一。
一、介绍机器人抓取与操作是指机器人使用机械手或其他抓取工具进行物体抓取和操纵。
传统的机器人抓取和操作技术主要依赖于预先编程的轨迹和固定的位置信息，这种方法需要对环境进行精确建模，并且对于环境变化较大的场景效果不佳。
而基于视觉跟踪技术的机器人抓取与操作技术通过使用视觉传感器实时获取环境信息，并利用跟踪算法获取并更新物体的位置和姿态信息，使得机器人能够更加灵活、准确地进行抓取和操作。
二、视觉跟踪技术视觉跟踪技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，其目标是通过对连续帧图像进行分析和处理，实现对目标物体在图像序列中的位置和姿态的跟踪。
在机器人抓取与操作研究中，视觉跟踪技术能够根据实时视频流中的图像信息，不断更新物体的位置和姿态，为机器人提供精准的抓取和操作参数。
三、机器人抓取与操作算法基于视觉跟踪技术的机器人抓取与操作算法主要包括以下几个方面的内容。
1. 物体检测与识别在进行抓取和操作之前，首先需要对目标物体进行检测和识别。
通常可以利用深度学习算法对物体进行特征提取和分类，通过比对数据库中的物体特征来识别目标物体并确定其位置。
2. 物体位置和姿态估计物体的位置和姿态估计是机器人抓取与操作的关键技术之一。
视觉跟踪算法可以根据物体在连续帧图像中的位置和姿态变化，通过图像处理和运动估计等方法，精确地估计物体的位置和姿态。
3. 抓取规划抓取规划是指机器人在确定了目标物体的位置和姿态之后，通过规划合适的抓取动作，实现对物体的抓取。
抓取规划算法可以根据物体的形状、尺寸和抓取器的特性，生成具有稳定性和可行性的抓取方式。
4. 操作控制一旦完成了抓取动作，机器人还需要根据任务需求进行相应的操作。
基于Labview的机械手视觉引导系统设计
3）利用模板匹配实现定位。 先通过绘制感兴趣区域将图像中需要作为模板的部 分分割出来保存在本地；将原图中模板所在坐标位置保 存为标准值作为机械手的坐标原点；匹配图像，得出标 定矫正后的实际坐标，并与模板的标准值相比取差，得 到机械手应该移动的X轴与Y轴以及旋转角度的数据。
(3)
(4)
(5)
当式中的优化极值Di,j值越来越小时，说明匹配完 成。本文选用平均误差平方和（MSD）作为优化极值， 因其运算过程简单，匹配精度好。
标定算法：由推导出的摄像头内参数矩阵（如式 (1)所示）和外参数矩阵（如式(2)所示）可知，标定精 度主要受摄像头自身的焦距以及图像采集过程中摄像的 运动方式影响。式中f为摄像头的焦距，R为旋转矩阵， t为平移向量。
K= 0
(1)
001
01
(2)
相机标定常用的有四种方法：点距标定法，点坐标 标定法，畸变模型标定法，相机模型标定法。本文需要 消除相机畸变带来的影响，且精度要求较高。此外本论 文中固定在机械手上的摄像头在图像采集中位置不变， 与检测平面呈90°角，因此选择畸变模型标定来矫正相 机拍摄的图像。
摘 要：机器人的使用在工业中变得越来越广泛，如何使机器人的运行更加智能化、人性化，成为许
多学者研究的热门课题。机器视觉作为一种新兴的技术，也越来越受到关注。工业机器人通
过机器视觉获取的图像信息特征，能够更加准确地定位引导，抓取和放置物料。以机械手的
目标识别和数据通讯为研究目标，针对物料的实时匹配识别以及上位机与机械手的数据通讯
(a) 模版匹配程序
(b) 模版匹配界面
图2 模板匹配
(a) 标定原图
4）通过Modbus协议与机械手通讯。 机械手控制的相关按钮以及参数设置在前面板中显 示，如图3所示。
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【 关 键词 】六轴 机械 手 ；视 觉 定 位：Ｅ Ｐ Ｓ Ｏ Ｎ ＲＣ ＋ ７ ． １ ） ：Ｌ ａ ｌ ｗｉ ｅ ｗ
配等 一系 列操 作 ，如 罔２ 所示
实现 机械 手对 ： ｆ ： 作台 ｝ 的特定 工件 进 定位 抓 取 ，其 ｔ 定位 信 息 由
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如 陶４ 所示 。
图 １硬 件 连 接 图
Ｐ Ｃ 端 利用 Ｕ Ｓ Ｂ 数槲传 输线 与Ｒ Ｃ ７ ０ ０ 进 行通 讯 ，完成 定 位． Ｉ 件和 控 制 机械 手 的功 能 。此外 ，在 机械 于 Ｉ ： ｎ 术端 安装 一个机 械 爪 ， 它 受控 于 单 片机 ， ＿ ｎ ｊ 埘单 片机 的控 制 则足 由控制 器 米 充成 的 。控 制 器 通 过Ｒ Ｓ 一 ２ ３ ２ Ｃ ￣门 Ｓ Ｔ Ｃ ８ ９ Ｃ ５ ２ Ｒ Ｃ 片机 进 行通 信 ， 单片机 收
集 图像 时 不 同角度 的 图像会 有不 川畸 变 ，所 以必 ！ ５ Ｅ ￣ ， ｊ 采 集刽 的 图像 进 行 标 定和 矫 正 ，使 后续 的操 作 都 是 缱 ” ． ｒ １ １ 骄Ｊ ｆ 之 后 的 像 基础 上 。经 过Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ 的 步 处 之 后将 日，在Ｌ ａ ｂ ｖ ｉ ｅ ｗ中进 行修 改 ， 如 ３ Ｊ ， Ｊ ÷ 。最后将 ￣ Ｌ ａ ｂ ｖ ｉ ｅ ｗ项 刮 的工 件数
１ 软硬件设计思路
１ ． １ 机械 手控 制 系统 的硬件 设计 机 械 手 的 电源 足 巾控 制 器提 供 的 ，控制 器 迎过 Ｍ／ Ｃ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ 线 缆 与机械 手进 行 丰 Ｈ 连。 外 ，控 制 器与 机械 手之 的通 Ｅ ｝ Ｉ Ｍ／ Ｃ Ｓ ｉ ｇ —
０ 引 言
目前 ，机械 于 Ｊ ： 业 制造 领 域 的Ｊ 、 Ｈ Ｊ 越来 越 广泛 ， － 一 些 繁 重
的＿ ｆ ： 作和 危 险性 较 高的＿ ［ 作 很 好的 代 豁 了人 工，这 撇 １ 人提 高 了工
业制 造 效 率 。 本文 ３ 爱普 生 Ｃ ４ 系纠 ＿ 八轴 机械 手 ，利 Ｈ ｊ 视 觉定 位
ｈ ａ ｌ 线 缆 完成 ，该通 仍 足 双 向的 。控 制 器 在得 剑Ｐ ｃ 机 的控 制信 号 之
后再经 过Ｍ／ Ｃ Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ 线 缆将 信 传 送给 机械 于， 以控 制机 械 手做 出
村 ｊ 应 的动 作 。 Ｊ ： 业丰 ｝ ｛ 机通 过 Ｕ Ｓ Ｂ ２ ． ０ Ｐ Ｃ 端 直接 连接 ，ｌ 时 由ＵＳ Ｂ
到 控 制信 之 后 由 Ｉ １ ， Ｌ 机十 ｕ 应Ｉ ／ Ｏ Ｌ ｌ 向舵机 输 出 脉 冲控 制 信 号 ，使 机 械 爪张开 或 闭合 ， 以实现 对 ｌ 件的 自动抓 取 。框 架如 ｌ 所示 。
１ ． ２ 视 觉定 位运 动 方案 设计 以Ｌ ＡＢ ＶＩ Ｅ Ｗ ２ ０ｌ ４ ， Ａ Ｗｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ 的结 合实 班对 相 机的调
端 口进 行调 用 。
单 片机 和机 械 手进 行 相应 次数 控制 。 制 器通 过Ｒ Ｓ 一 ２ ３ ２ Ｃ ３ ， ｝ ￣ ｓ ＇ 【 １ ］ ・ 片机 进 行 通信 ，当 单 机 收 剑挖 制 信 号之 后迎 过 ｔ 机Ｓ （ Ｉ ： Ｉ ｈ Ｅ Ｉ Ｉ Ｏ【 】 向机 械爪 舵机 输 Ｌ ｊ Ｉ 脉 冲控￣ ｉ Ｊ ＇ Ｔ ｌ （ 号，从 而使机 搬 ｆ爪动 作 。具体流
Ｅ Ｌ Ｅ Ｃ ＴＲＯＮＩ ＣＳ Ｗ ＯＲＬ Ｄ・
游
基于Ｅ Ｐ Ｓ Ｏ Ｎ Ｒ Ｃ ＋ 与Ｌ Ａ Ｂ Ｖ ｌ Ｅ Ｗ的六轴机械手视觉定位抓取
惠州 Ｉ 学院 电子信 息与 电气工程 学院 江泽佳 姚 文树 许 逸坤 唐 骥钊 江佳 丰 汪成 龙 谢 珩
【 摘要 】 伴 随现代 工业的发展 ，机械代替人 工在很 多领域 内是 一种 必然趋 势． 其 中机械 自动化 的一个重要 分支—— 机械手 ，在 自动化工 业中发挥 着越 来越 重要的作 用 本文基 于爱普 生（ ７ ４ 系列的六轴机 械手设计 了一套视 觉定位抓 库从Ｌ ｂ 、 ＂ｗ采
图２ Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ 初 步 处 理
结 合 实 际软 硬 件情 况选 择 ｊ ７ 川 ｔ Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ 逊｝ Ｊ ： ｝ ， Ｊ 定 ．并 ¨ 选 择ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ 这 种 定 方』 。Ｉ ｔ ｉ Ｊ ｌ ， ｌ ｋ ｋ ｌ ｌ 机 采