基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别

我国玉米种植面积和产量都很大,在农业中占有重要的地位,但收获环节耗费的成本惊人。玉米收获机器人能提高作业效率,极大地降低生产成本,具有广阔的应用前景。路径识别能力是机器人环境适应性的一个重要方面,而机器视觉主要用于农业机器人的路径识别。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米收获机器人路径识别方法,并进行田间的实时图像处理试验。结果表明:该路径识别方法具有较好的田间适应性和实用性,经过载机结构改进和内部参数优化后能为玉米收获的智能化和信息化提供技术支撑。     

马鞍型焊缝空间轨迹规划研究

弧焊机器人在进行马鞍型焊缝焊接过程中,不仅要保证运动轨迹而且要保证焊枪姿态和各点焊接参数的合理性以保证焊接质量。本文以马鞍型焊缝为研究对象,利用机器人仿真软件进行弧焊机器人系统进行仿真,对马鞍型焊缝焊接路径的规划和焊枪位姿的优化调整进行探索和研究,生成离线编程数据,仅供参考。     

焊接机器人视觉系统对焊缝的标记方法研究

依托机器视觉技术,焊接机器人技术现已发展到了第三代。为了实现机器人的智能焊接,在前期工作中,机器人的焊接系统需要对焊缝进行标记和智能提取。课题组选用了Sobel算子、Canny算子、Forstner算子、Harris算子对模拟焊接件进行了焊缝标记,通过实验对比发现,对于课题组所选取的研究对象,Forstner算子效果优异。     

割草机器人自动控制系统 —基于智能视觉和人工算法

为解决无导航功能的智能割草机割草区域最佳覆盖的问题,将智能视觉和人工智能聚类算法引入到了割草机控制系统的设计上,通过分解目标区域和计算质心位置,实现作业区域的全覆盖识别。机器人控制系统利用智能视觉来判断割草作业区域,代替了以信号和微波等为依据的导航功能,可以有效地提高作业区域的识别效率和精度。为了验证方案的可行性,以割草机器人路径规划为例,对割草机器人的路径规划时间和准确率进行了测试。结果表明:基于智能视觉和人工聚类算法的割草机器人具有较高的路径规划效率,且路径规划的准确率也较高,可以满足割草机器人控制系统的设计需求。     

长直焊缝自动焊接设备研究

【目的】长直焊缝焊接是工业焊接技术中的一个技术难点,工业设备中长直焊缝的焊接大多采用手工焊接的方法,存在焊接效率低、焊接质量难以保障的问题。【方法】课题组针对工业设备中长直焊缝焊接工艺的特点和要求,设计了一种直角坐标焊接机器人,进行了直角坐标焊接机器人的运动学推导,利用D-H参数建立了直角坐标焊接机器人的运动学模型,并推导了直角坐标焊接机器人的正运动学公式。【结果】该焊接机器人1轴可以根据焊缝的长度自由调整,结构简单,适用性强,极大地提高了焊接效率,提升了焊接质量。【结论】该直角坐标焊接机器人为工业设备中长直焊缝的焊接问题提出了一种切实可行的自动焊接方法,应用前景广阔。     

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。     

农业机器人行走方向识别及仿真

在农业智能机器人的研发过程中,机器人自主地完成行走路径的规划是机器人是否真正智能化的重要特征,而规划出的路径准确程度又关系到机器人是否能顺利完成任务,所以如何提高路径规划精度成为了智能机器人研发的重要方向。为此,在农业机器人行走环境的特殊性基础上,采用视觉传感技术对农业智能机器人在田间垄沟环境下自主行走的方向及角度进行识别,运用图像处理及回归分析拟合的方法,规划判断出机器人行走方向与垄沟延伸方向的夹角,进而指导机器人运动。实验是在MATLAB环境下进行仿真,结果表明,此方法能够准确地判断机器人的转向及角度。     

农业机器人视觉导航中多分辨率路径识别

针对非结构化的农田自然环境，提出农业机器人视觉导航时的多分辨率路径识别算法。首先探讨了用于路径识别的适宜的彩色特征，然后基于小波变换分析了多分辨率边缘检测过程，最后结合跟踪路径的特点融合了多分辨率检测结果。油菜地图像的处理结果表明了该算法的有效性。     

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。     

基于计算机视觉的采摘机器人智能避障系统研究

为了实现采摘机器人对前进道路上障碍物的避障功能,提出了一种基于计算机视觉技术的采摘机器人智能避障系统。该系统结合计算机视觉技术与嵌入式智能控制技术,引入障碍物立体识别检测技术,将其应用于采摘机器人的静态避障中。试验结果表明:该系统能够准确无误地避开障碍物,并能在动态移动中规划出局部最优路径,证明了该智能避障系统的有效性、准确性和可行性。     

基于焊接智能化与智能化焊接机器人技术的相关研究

我国科学技术的不断创新,推动了机器人焊接智能化技术的发展进程,很多制造企业对焊接智能化技术的创新高度重视,机器人不再是人们眼中的新鲜物品,运用智能化机器人代替人工焊接已经成为现实。     

采摘机器人自动导航系统设计——基于计算机智能算法和机器视觉

机器视觉系统对于采摘机器人的研发至关重要,其性能直接影响机器人的自动导航水平和果实的定位与识别能力,要实现采摘机器人从研发到生产,首先要设计智能化机器视觉系统。为此,在采摘机器人导航机器视觉系统的设计上,引入了计算机处理系统和智能PID控制算法。采用计算机处理系统后,机器人具有更加强大的图像处理能力和控制编程能力,加上智能控制算法的引入,定位导航更加准确,为采摘机器人自动导航系统的设计提供了技术支持。     

双机器人空间焊缝协同焊接工作站的设计

自动化焊接工作站是焊接自动化领域的研究热点之一。同一零件上存在多条焊缝导致零件具有较大变形,并且该零件的变形具有较大的不可预见性。本文在分析了零件在两条平行对接焊缝焊接变形机理的基础上,提出了一种减小焊接变形的自动焊接方法,并应用机器人等自动化设备,设计了一套机器人自动焊接工作站,该工作站可通过推广用于复杂空间焊缝的焊接中。     

焊接机器人在智能制造中的应用

焊接机器人作为智能制造中的关键设备之一,具有广泛的应用前景和重要的作用。系统论述国内外焊接机器人的应用特点与发展现状,总结目前焊接机器人发展存在的瓶颈,提出未来我国焊接机器人的主要发展方向与研究重点,通过不断引入新的技术和方法,可以进一步提高焊接机器人的自主性和智能化水平,为制造业的发展和智能化转型提供有力支撑。     

浅析焊接机器人技术发展现状和趋势

随着科学技术的不断发展,传统的手工焊接技术已经逐渐被更加优质、高效的智能化焊接技术所取代,实现焊接机器人向多传感器信息智能融合和多机器人智能协调控制等的发展,在工业生产显现出了至关重要作用。基于此,本文针对从焊接机器人技术现状进行了论述,并针对其发展趋势进行了探讨。     

基于机器视觉的目标识别与抓取研究

针对视觉机器人设计中传统的目标识别算法受环境、对象变化的制约,且在识别正确率及速度上存在问题,提出了基于深度学习的目标精准检测与识别方法。首先,基于深度学习的YOLO算法通过数据训练后能对目标进行准确识别,并给出目标的位置信息,然后利用双目视觉对目标进行精准定位并得到其三维坐标,最后传输给机器人并控制机器人移动抓取目标物体。实验结果表明,该方法能够准确快速地对目标进行识别与定位,并成功地指导机器人抓取目标物体。     

智能化机器人焊接技术的研究发展

随着焊接智能化机器人技术的发展,并在企业生产线上投入使用,工业企业的生产效率和经济效益得到明显提高,极大地促进了工业企业的发展和进步.但智能化机器人的研发尚不成熟,在具体的使用过程中很容易出现问题,影响企业生产效率的进一步提高.文章从当前智能化机器人焊接技术存在的缺陷和问题出发,阐述智能化机器人焊接技术的改进方向和发展趋势,希望能为智能化机器人焊接技术的研究提供灵感,使其进步.     

基于领航者-跟随者技术的多机器人编队控制

本研究基于"领航者-跟随者"编队控制技术,分析了不同编队构成,不同队形间变换的处理问题。首先,基于二维激光雷达和多目标点顺序导航的方法,设计多机器人编队行进路径,使领航者机器人实现多目标点顺序导航,进而为整个机器人编队提供行进路径。其次,利用搭载在跟随者机器人上的双目视觉相机来进行识别和定位。最后,通过不同队形之间的变换,分别为一字形队形向三角形队形变换,三角形队形向一字形队形变换,来实现编队队形控制。     

基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。     

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。