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基于带视觉识别的机械臂的快递物流企业分拣系统设计

添加时间:2018-03-25 18:36:01   浏览:次   作者: www.dxlwwang.com
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本文是一篇物流供应链管理论文,物流管理(Logistics Management)是指在社会再生产过程中,根据物质资料实体流动的规律,应用管理的基本原理和科学方法,对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督,使各项物流活动实现最佳的协调与配合,以降低物流成本,提高物流效率和经济效益。现代物流管理是建立在系统论、信息论和控制论上的专业学科。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇物流供应链管理论文,供大家参考。

 
第一章 绪论
 
1.1 研究的背景及意义
随着当今社会的不断发展以及进步,智能化机械化逐渐取代人工化,在社会的生产生活中,机器人成为了必不可少的一环节。从上世纪的第一台机器人的出现到现在,随着科学技术的不断进步,工业机器人在各个领域都得到了应用,在工业生产中逐渐取代了人力,冲击着传统的工业生产模式[1]。传统的工业机器人有着很多的不足和弊端,机器人的初始位置以及终止姿态都有着严格的控制,对工件摆放的位置也提出了十分精确的要求,传统的生产线上机器人的运动采用示教编程或离线编程的方法[1,这样不单单会影响工业生产的成本效率,还降低了生产的精度。在科技不断进步的大背景下,智能化以及自动化的发展趋势,对于机器人来说是无法阻挡的。机器视觉就是在这样的大背景之下不断进步以及发展,它不仅能极大地提高机械在工厂生产的效率及自动化水平,同时还确保工业生产的环境下的安全性性以及可靠性[1]机器视觉是一门综合性的学科,交杂着各种各样的学科,是一门综合性非常高的学科。我们通俗讲的机器视觉,我们把人比作一个机器,机器可以像人一样通过自己的视觉系统即眼睛来完成大脑支配的工作,对于机器人来说,就是通过系统的指令配合视觉系统做出决策。机器视觉先将被检测的目标通过 CCD 摄像机转换为图像信号并传送给数字图像处理系统,然后再由像素、颜色、亮度以及分布等信息来转换成图像数字化信号,最后对这些信号进行运算从而获取目标物体轮廓的具体特征以识别出目标[48。在现实社会中,机器视觉技术也越来越被广泛应用,在侦查刑侦的系统中,机器人视觉技术得到了广泛的应用,对图像进行优化使图像更加清晰,识别犯罪嫌疑人的面部信息,通过图像的分析确定嫌疑人的住所等。在勘察领域,对相应的地貌图像信息进行识别处理,检测实时的动态。在交通方面,无论是火车高铁还是汽车,都可以被识别出来,尤其是对汽车车牌的识别,以及车流量的控制都有深远的意义,从而为各种各样的调度系统提供了理论依据;除此之外,在生产过程中机器视觉也发挥着至关重要的作用,如生产线上的产品流水检查、破损工件的识别、国标零件的精确度检验[3]、流水生产过程的监控、快递自动分拣等。视觉机器人在某一种程度上可以说是能取代人类进行作业,适用于各种不同复杂的环境,尤其是在一些环境特别恶劣的条件下,和一些比较特殊的工作环境下,能发挥更精确的作用,能在原图像中取得精确度十分高的信息。由此可见,智能化以及自动化的机械生产线设备,是目前急需解决的问题,也是社会发展,科技发展重要的环节,只有这样,才能提高经济发展的速度和生产的效率。综上可知,机器视觉的研究对现实生产过程具有十分深远的意义。本文所研究的是利用机器人技术实现物品的识别和抓取,在基于双目识别的基础上,提出了一种定位技术的方法,并通过视觉机器对目标工件进行分拣。该方法将机器视觉应用到所要分拣的物品的分拣过程中,首先通过双目相机获取目标物品的图像信息,再所获得图像信息进行图像处理,将图像处理完的信息通过定位算法计算出坐标信息以及抓取信息,最后由机器人完成分拣。
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1.2 研究现状与发展趋势
 
1.2.1 基于视觉的机器人研究发展与现状
视觉机器人的理论最早是由国外的学者提出来的,在机器人技术的发展最初时,国内确实要落后很多,随后不断地发展进步,经过各国学者专家的不断努力,视觉机器人才有了一定程度的发展,也获得了一些成果。最近几年,随着经济发展以及社会的进步,越来越多的人开始关注机器视觉,因此机器视觉有着很大的发展空间跟发展前随着科技的不断进步,学者专家对于机械臂的要求也越来越高,科学工作者对能实现单一抓取功能的机械臂进行了改良和改进,在不断的尝试利用传感器和机械臂相互结合达到机械臂的智能化以及自动化,摄像机从本质上来说就是一种传感器。Borussia Dortmund 等专家学者经过不懈的努力终于在1960 年发现了反馈控制这个概念,从那以后才有了反馈控制和机器人的结合产生了反馈控制机器人,打开了一个研究领域的的全新航向,为之后的机器人发展奠定了良好的基础,开创了一个时代麻省理工工作室的专家学者在不懈的努力下的,于在 1965 年由 S 才有了umant 研制出一种将视觉识别技术安装在机械臂上的机器人,并实现了对物品的抓取,但这种机器人的自动化程度十分低下,大多数的控制还是由人来完成的,视觉的智能化水平还处在相当低的一个层面。1937 年,后来,Roman Weidenfelle 等科学工作者在视觉反馈这一项目中,做了大量的实验以及研究,也取得了一些成果,他们发现利用图像信息对机器人产生的作用。可以让机器人自动形成一个系统,基于此他们提出了一些新的视觉概念对视做了大量的研究。
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第二章 机械结构的设计及运动学分析
 
本分拣系统的机械结构主要分为抓取机械臂和全向移动平台两部分,全向移动平台是为了抓取装备实现在平面上的移动,机械臂是用来实现抓取及放置。本章分析了二者的构成原理、进行了运动学分析,并且进行了具体尺度设计。
 
2.1 机械臂的设计
机械臂的作用十分的广泛,通俗的来讲,他可以模仿人的手臂的动作将一个物品由一个地方搬运到另一个地方,并且机械臂可以跟多种传感器进行配合,从而实现运动目的。目前应用较多的机械手有二自由度机械臂、三自由度机械臂、六自由度机械臂。通常情况下,为实现机械臂末端在空间的任意位姿,需要机械手具有 6 个自由度,一般机械手设计成两个连杆系统,构成的连杆称“主连杆”系统,又称“手臂”,其尺寸较大,用来实现手臂末端的空间位置。后一个自由度的杆臂尺寸较小,用来实现机械手末端的姿态,称为“次连杆”系统,又称“手腕”.本分拣系统的机械结构主要分为抓取机械臂和全向移动平台两部分,全向移动平台是为了抓取装备实现在平面上的移动,机械臂是用来实现抓取及放置机械臂控制系统中,往往是给定位姿。通过逆运动学反解出机器人各个关节的转角。
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2.2 全向移动平台的设计
本分拣系统的机械结构主要分为抓取机械臂和全向移动平台两部分,全向移动平台是为了抓取装备实现在平面上的移动,机械臂是用来实现抓取及放置分拣系统中的移动平台是为了使机器人可以在制定抓取区域的二维平面内进行移动,采用全向轮,通过全向运动,规避了常规移动平台对转弯半径的限制,达到 360 旋转,真正实现全向移动平台,有效的躲避移动平台路线上的障碍物,从而更高效的进行分拣工作。单轮滚动机器人是一种全新概念的移动机器人。英国巴斯大学的 Rhodri HArmour 针对单轮滚动机器人的运动特性进行了总结性研究。他从分析自然界存在的滚动方式出发,分析了多种单轮滚动机器人,最后给出了单轮滚动机器人的设计原理:弹性中心构件原理、车辆驱动原理、移动块原理、半球轮原理、陀螺仪平衡器原理、固定于质心轴上的配重块原理、移动于质心轴上的配重块原理[36]。卡内基 梅隆大学研制出一种新型独轮自平衡机器人“Ballbot”,机器人全向运动的驱动装置本质上是逆鼠标球驱动,可以灵活的向任意方向运动[37]。日本东北大学发明了单球轮移动机器人“Ball”,由三个步进电机控制全向轮运动,它没有减速装置,每个全向轮都被直接连接在电机轴上,从而减小了机械间隙[38]。北京工业大学的阮晓钢、王启源等人设计了一种能够自主进行运动平衡控制进而自主骑行独轮车的静态不平衡机器人及其运动平衡控制方法[39]。
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第三章 图像处理及目标轮廓提取......22
3.1 图像预处理........22
3.2 角点检测.............25
3.3 边缘检测.............29
3.4 特征提取............31
3.5 本章小结............36
第四章 摄像机标定与目标位姿识别............37
4.1 摄像机的标定....37
4.2 基于 opencv 的摄像机标定............38
4.3 三维重建与目标位姿识别....40
4.4 双目相机标定实验.......42
4.5 本章小结............45
第五章 实验..........46
5.1 机械臂....... 47
5.2 移动平台............. 47
5.3 双目视觉系统....49
5.4 抓取实验............50
5.5 本章小节.............51
 
第五章 实验
 
本文的第二章至第四章主要设计了机械臂以及移动平台的机械结构并对其进行运动学分析,建立了双目视觉系统,进行相机的标定,图像的处理,以及图像的三维重建等工作,本章就以上的工作,对其进行验证。本系统主体结构包括大负载全向移动底盘、可升降的动力脊柱、高精度机械臂和宽视角的立体相机系统,功能上物品识别抓取等任务。机器人在硬件上采用了指标冗余设计,在保证极高的可靠性,同时底盘上安装了一枚工业级激光雷达,扫描角度为 270°,扫描距离为 30 米,能够实时检测出周围的障碍物分布,通过 SLAM 技术进行机器人的自身定位,为机器人的移动导航提供数据基础。
 
5.1 机械臂
采用第二章的原理及设计,开发了机械臂,如图 5.1.1 所示,图中 1、2、3 为三个可以旋转的关节该移动平台底盘采用三轮全向方案,具备室内 SLAM 环境建图功能,结合ROS-Navigation 导航系统,可以在室内完成自主导航功能。机身内部标配一台Intel CPU 高性能计算机,具备 USB、Ethernet 等多种数据接口,为机器人的功能扩展提供了极大的空间具备 360°全方向移动能力。默认标配一枚高精度进口激光雷达,具备室内 SLAM 环境建图功能,结合 ROS-Navigation 导航系统,可以在室内完成自主导航功能。机身内部标配一台 Intel CPU 高性能计算机,具备USB、Ethernet 等多种数据接口,为机器人的功能扩展提供了极大的空间。
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结论
 
抓取过程中总共所消耗时间为 34s,机器人沿直线移动,位移距离为 80cm。经过实验验证,本文设计的整套分拣系统能够准确的对目标物品进行图像识别并完成抓取。本章介绍了整个系统的构成以及各个部分的参数,搭建了一个物流分拣的场地,选取了矿泉水瓶为目标物品,使用设计的视觉机器人进行了对目标物品抓取的实验。
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参考文献(略)

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