高速分揀機械手視覺識別技術(shù)研究.pdf

1、機器視覺技術(shù)給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了深刻的變革。工業(yè)分揀作為機器視覺技術(shù)的成熟應(yīng)用領(lǐng)域之一，很好的體現(xiàn)了這一變化。裝備了視覺識別設(shè)備的分揀系統(tǒng)，靈活高效，廣泛應(yīng)用在食品藥品生產(chǎn)、機械加工、芯片制造等領(lǐng)域。
　　 本課題來源于江南大學(xué)機械工程學(xué)院的高速分揀機械手項目。本文在對該分揀系統(tǒng)進(jìn)行需求分析的基礎(chǔ)上，從硬件和軟件兩方面對視覺定位系統(tǒng)作了較為完整的研究。硬件方面，本文對分揀系統(tǒng)的圖像采集硬件包括鏡頭、相機和光學(xué)的選用做了分析。研究了不

2、同視覺識別任務(wù)對硬件的不同要求，并給出了硬件選用的參考性建議。指出了硬件的選用是否合適是視覺系統(tǒng)的設(shè)計能否實現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的關(guān)鍵因素。
　　 軟件方面，本文針對分揀系統(tǒng)不確定因素多，功能定位變數(shù)大的特點，提出了上位機軟件“主程序加可擴(kuò)展子程序”的設(shè)計方案。最大程度提高了實驗系統(tǒng)在功能上的可擴(kuò)展性。并利用QT跨平臺開發(fā)框架和SQLite嵌入式數(shù)據(jù)庫編寫了該方案的一個實現(xiàn)，從而證明了該方案的可行性。定位算法方面，選用視覺技術(shù)中發(fā)展比較成

3、熟的“閾值分割”，“邊緣提取”，“曲線擬合”，“區(qū)域特征提取”，“模板匹配”技術(shù)，設(shè)計了針對不同場景的物體定位算法。本文在深入研究Halcon機器視覺軟件包的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了這些算法，并對算法進(jìn)行了實例驗證。研究結(jié)果對上機實驗有較大的參考價值。
　　 文章對圖像采集過程也做了一定得研究，并針對USB和IEEE1394兩種接口的相機編寫了圖形采集程序，進(jìn)一步分析了提高采集速度的方法。該研究對提高分揀系統(tǒng)中視覺定位系統(tǒng)的速度有積極意義