基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计研究

随着我国工业发展脚步的不断加快,机器人在工业智能化中发挥的作用日益突出,将其应用到机械零件分拣工作中,可以利用机器人的智能化特点,代替传统模式下的人工操作.基于此,本文主要从机器视觉技术出发,探讨基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计,以此来为日后工业生产效率及质量的提升提供参考.     

基于农业搬运机器人的障碍物视觉识别技术研究

【目的】随着农业自动化水平不断提升,研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术,采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息,通过实时更新障碍物信息,利用相似度距离计算,将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比,并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率,且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度,可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。     

智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术

自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。     

基于机器视觉的机器人智能采摘实验平台开发

针对如何实现快速、高效的采摘,提出机器人智能采摘实验平台系统,该采摘机器人依靠视觉反馈控制来识别采摘物的位置。研究机器人手臂的运动控制,构建机器人的运动学模型。分析机械手的视觉伺服控制问题,直接将图像位置误差矢量映射到所需的末端执行器速度矢量。对机器人智能采摘进行试验分析,试验任务进行171次,准确率94.67%。试验结果验证该视觉伺服控制方法在实际场景中对采摘物识别效率,提高视觉伺服系统的鲁棒性和有效性。     

基于机器视觉的农业机器人自主作业设计

随着我国城市化的发展和人口老龄化的加剧,从事农业生产的人数逐渐减少,农业生产成本的上升导致农产品价格上涨。因此,开发廉价、灵活和多功能的自主农业机器人尤为重要。因此,笔者在阐述农业机器人自主作业研究开发的意义和价值的基础上,分析了农业机器人自主作业的设计过程,并设计了一款物美价廉的农业机器人。仿真结果表明,该农业机器人可以根据农作物的生长情况灵活管理农作物,可以进行浇水、施肥和除草等作业,解放了劳动力,提高了农业生产效率。     

基于PLC的智能搬运机器人控制系统设计

随着市场经济的发展,企业竞争日益激烈,为了节约成本,提高生产力,越来越多的企业在工业生产中引进智能机器人。与传统工业生产设备相比,智能机器人生产效率高、人机界面可操作性强、性能稳定,在实际应用中可节约大量的人力成本。笔者利用PLC技术,设计了一种智能搬运机器人运行控制系统。仿真结果表明,该智能搬运机器人控制系统功能多样、运行稳定,能有效降低人力成本,提高物料搬运效率,弥补了国内智能搬运机器人运行系统可靠性差、拓展性弱等缺陷。本研究具有一定现实意义,为相关的设计研究提供了借鉴。     

基于机器视觉的关节机器人的研究

果蔬采摘机器人的研发在一些作业领域已十分迫切,而机器视觉技术和关节型机器人机构在果蔬采摘领域又有着很大的应用价值.为此,从机械结构、视觉系统和运动控制方法3个方面对基于机器视觉的关节机器人进行了研究.实验证明,当目标距离在5~20cm范围,该机器人末端定位误差小于1cm.     

基于机器视觉的采摘机器人分拣控制研究

随着自动化技术在农业生产中应用的逐渐推广,农业生产智能化、自动化水平越来越高,采摘机器人在果蔬采摘过程中的应用逐渐广泛。果蔬采摘完成后的分拣作业是较为繁重的工作,为克服传统分拣作业分拣效率低、分拣精度差等问题,在深入研究机器视觉工作原理的基础上,进行了机器视觉系统的数学建模,完成了采摘机器人分拣控制系统总体方案的设计。同时,将机器视觉技术应用到采摘机器人的分拣作业中,完成系统硬件模块的设计、选型及软件流程设计,并对该系统进行了仿真实验。实验结果表明:基于机器视觉的采摘机器人分拣控制系统结构简单,目标识别和分拣精度高,系统安全性和稳定性较高,具有较大的推广价值。     

基于机器视觉的智能红绿灯系统

随着我国社会经济的高速发展以及城镇一体化进程的不断加快,城市交通堵塞问题日益严峻,在十字路口尤为常见。随着人们生活水平的提高,近几年内私家车数量急剧增加,导致路面车辆增多,汽车使用率增加,这是导致城市交通堵塞的主要原因。由于汽车的普及,市区内车流日益升高,每逢高峰时间,上班的、旅游的、购物的车流从四面八方涌入市中心。但汽车的一大缺点就是十分浪费空间,但数量又不断增加,导致现有道路无法负荷如此大的车流量,而造成堵塞的情形。除此之外,固定化的信号灯配时系统也加剧了道路的拥挤。该文介绍了一种基于机器视觉的智能红绿灯系统,详细阐述了其工作原理并进行了相关的可行性分析。     

机器视觉在除草机器人中的应用

随着农业自动化技术和农业机器人技术的发展,许多国家和企业开始致力于机器视觉除草机器人的试验与研究。为此,在介绍机器视觉技术系统的基础上,结合除草机器人苗草识别的试验,讨论了机器视觉系统在除草机器人中的应用,详细分析了基于机器视觉的苗草识别系统,并优化其系统的硬件、软件结构、功能以及原理等。     

基于机器视觉的农业机器人运动障碍目标检测

在农业移动机器人平台上运用机器视觉技术检测作业环境中是否存在运动障碍目标时,机器人自身运动会与障碍目标运动叠加在一起.为此,首先在移动机器人平台上连续采集两帧图像,提取其特征点并加以匹配;然后应用双线性模型描述对应特征点在图像之间的运动特性,并用最小二乘法对模型参数进行最优估计,得到两帧图像之间的变换矩阵;最后利用此变换矩阵补偿前帧图像来消除机器人自身运动的影响,再与后帧图像作帧差,在线检测出运动障碍目标.实验结果表明,该方法仅依据图像信息即可有效地检测出农业机器人导航环境中存在的运动障碍目标.     

基于机器视觉的工业机器人在果树修剪中的研究与应用

随着农业自动化技术的发展,为了提高果树修剪的效率和精度,减轻劳动强度,基于机器视觉的果树修剪机器人逐渐成为研究的热点。基于此,笔者探讨了基于机器视觉的果树修剪机器人的系统设计,包括硬件组成和软件设计。硬件方面,机器人系统主要包括机器视觉模块、运动控制模块和执行器,机器视觉模块采用摄像头捕捉果树图像,并通过图像处理技术进行枝干结构的识别,运动控制模块确保机器人的精确定位和有效路径规划,执行器则负责具体的修剪操作;软件设计则涉及图像处理、数据分析、路径规划和控制算法等环节,确保机器人的准确性和稳定性。仿真结果表明,基于机器视觉的修剪机器人将为农业生产带来更大的效益,提高生产效率,降低人工成本和风险。     

除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

基于视觉定位的按摩机器人穴位跟踪系统设计与研究

机器视觉定位是机器人智能化程度的重要指标,基于中医按摩视觉定位,研制出一种能够实现实时图像采集分析、坐标变换的按摩穴位跟踪系统。视觉定位跟踪系统利用摄像头获取图像,并对图像进行处理,判断患者在按摩过程中是否发生移动,实现对按摩穴位的动态跟踪,保证了按摩穴位的准确性。     

基于机器视觉的高原鼠兔智能监测系统

高原鼠兔是青藏高原以及邻近地区破坏草地生态的主要生物灾害之一.防治高原鼠兔的危害,就必须对该区的鼠兔数量、危害程度进行调查研究,才有可能采取经济有效的防治措施.传统的调查研究方法不仅耗费大量的人力、物力,并且难以实现对鼠兔长期、连续的监测.随着传感技术、生物识别等技术的发展,可以利用智能监测系统对鼠兔进行监测和研究.基于此,本文提出了一种基于机器视觉的高原鼠兔智能监测系统,对系统的构成进行了介绍,并对其中的关键技术做了说明.与传统的鼠害调查方法相比,该系统能够实现对鼠类活动无接触、动态、连续的监测,对鼠兔的防治以及改善高原的草地生态环境具有重要的意义.     

机器视觉技术在农业机器人定位中的作用

随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。     

基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统设计

果园环境路面条件差、路面崎岖、颠簸,且果园环境的光照条件变化明显,对机器人视觉系统的图像处理单元具有高运动噪音干扰和高光照条件变化干扰的特点.当前我国泛用型除草机器人视觉系统普遍不适用于果园环境,其识别效率较低、可靠性较差,针对这一问题,提出一种基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统.该视觉系统将2G—R—B模型、O...