機(jī)械臂目標(biāo)識別與缺陷檢測方法研究.pdf

1、MOTOMAN多自由度機(jī)械臂作為一種適用于各科研工程領(lǐng)域的工業(yè)機(jī)器人,開發(fā)其視覺感應(yīng)能力可極大提高其智能水平、工作效率和質(zhì)量,成為當(dāng)今工業(yè)機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)熱門發(fā)展方向。本文以物流輸送自動化系統(tǒng)為應(yīng)用背景,構(gòu)建基于視覺的機(jī)器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng),重點(diǎn)研究機(jī)器人視覺技術(shù)中目標(biāo)識別算法、缺陷檢測技術(shù)及系統(tǒng)集成等關(guān)鍵理論。
　　為解決機(jī)械臂在多目標(biāo)并存的工作環(huán)境下自主識別指定目標(biāo)問題,提出一種基于邊緣勢場函數(shù)(EPF)最大互相關(guān)匹配算法。該

2、算法引入邊緣勢場函數(shù)理論計(jì)算目標(biāo)圖像邊緣點(diǎn)的勢場函數(shù),有效利用復(fù)雜結(jié)構(gòu)中單邊緣點(diǎn)的聯(lián)合效用,在特征點(diǎn)變換模型約束下采用最大互相關(guān)相似性度量完成同名控制點(diǎn)的建立與目標(biāo)配準(zhǔn)識別。仿真實(shí)驗(yàn)表明,算法不僅加快匹配過程,而且能有效解決因成像條件引起噪聲旋轉(zhuǎn)的圖像匹配識別問題。
　　為解決平移、旋轉(zhuǎn)、亮度不均等復(fù)雜環(huán)境下的工件缺陷檢測中圖像匹配問題,在系統(tǒng)研究和分析傳統(tǒng)尺度不變特征變換SIFT算法的基礎(chǔ)上,從工業(yè)檢測匹配精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性角度出發(fā)

3、,通過改進(jìn)特征點(diǎn)提取方法和增加特征點(diǎn)對之間一致性幾何約束進(jìn)行圖像匹配,即進(jìn)行高斯差分金字塔DoG極值檢測時(shí)采用均勻性特征檢測方法;特征點(diǎn)匹配時(shí)采用隨機(jī)采樣一致性RANSAC算法約束再次進(jìn)行錯(cuò)誤點(diǎn)消除,解決了傳統(tǒng)SIFT算法配準(zhǔn)冗余、匹配耗時(shí)長、實(shí)時(shí)性差的問題。開發(fā)基于VS2010環(huán)境和開源圖像處理函數(shù)庫OpenCV的圖像匹配軟件,對上述提出的改進(jìn)型SIFT算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,本文所提出的算法在保證匹配精度的同時(shí),能大幅度提高匹配

4、速度,且具有較強(qiáng)的抗幾何畸變和抗灰度能力。
　　針對示教技術(shù)難以解決工業(yè)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的自主控制問題這一現(xiàn)狀,以MOTOMAN六自由度機(jī)器人為載體,硬件系統(tǒng)配套的軟件開發(fā)包MOTOCOM32為編程接口,在VC++環(huán)境下開發(fā)機(jī)器人遠(yuǎn)程控制應(yīng)用軟件。應(yīng)用軟件由通信管理模塊、機(jī)器人運(yùn)動控制模塊、數(shù)據(jù)顯示、圖像處理模塊組成。
　　以上述研究為工作基礎(chǔ),結(jié)合生產(chǎn)制造過程中PET飲料瓶封裝孔洞缺陷問題,經(jīng)過多次調(diào)試和實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)并