基于視覺機器人的直插元件的自動裝配技術(shù)研究.pdf

1、隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，機器人不斷地被用來替代傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中的人工作業(yè)。特別是機器視覺技術(shù)的發(fā)展，使得機器人能夠探測外部目標(biāo)對象，通過檢測目標(biāo)對象的關(guān)鍵位置信息可以實現(xiàn)對機器人運動軌跡的規(guī)劃。本文主要結(jié)合機器視覺中的相機標(biāo)定技術(shù)、圖像預(yù)處理和圖像檢測技術(shù)研究視覺機器人在直插元件裝配中的應(yīng)用。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴視覺機器人中的相機標(biāo)定技術(shù)研究，對直插元件裝配組件具體成像過程中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進行分析，并詳細分析了幾種主要的相機標(biāo)定技

2、術(shù)的原理。重點分析了張正友相機標(biāo)定技術(shù)的實現(xiàn)過程，最后采用張正友相機標(biāo)定技術(shù)求解出相機的內(nèi)外參數(shù)，在此基礎(chǔ)上采用畸變補償?shù)母倪M方法優(yōu)化求解過程，最終得到的格點定位像素平均誤差減小了80％，得到更加精確的相機內(nèi)外參數(shù)。⑵直插元件裝配系統(tǒng)中的圖像處理技術(shù)研究，由于在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中采集到的裝配組件圖像中含有各種噪聲信息，本文采用中值濾波和高斯濾波相混合的濾波方式對圖像進行濾波，得到信噪比更高的濾波結(jié)果圖。本文采用最大類間方差法的圖像增強技術(shù)將

3、裝配組件圖像從背景圖像中切割出來，通過邊緣提取實驗，最終采用Canny邊緣算法檢測出裝配組件的邊緣信息。⑶對直插元件裝配組件的定位，本文主要研究雙插腳的接插件和多圓孔的PCB接插板的自動裝配，因此需要對裝配組件進行圖像檢測和特征點定位。對接插件主要進行角點提取，分析了常用的角點檢測算法并進行實驗處理，得到的角點信息較為復(fù)雜，不利于接插件插腳的定位。提出采用凹凸點檢測算法來有效提取接插件的插腳凹點信息，所用時間為常用角點檢測算法的1.8%

4、，可以有效地定位接插件的插腳位置。對于多圓孔的PCB接插板，本文提出采用壓縮參數(shù)空間的改進隨機 Hough變換方法快速而有效地檢測出 PCB接插板上的圓孔信息，所用時間為采用隨機Hough圓檢測方法所用時間的5%。⑷基于圖像檢測技術(shù)對接插件和PCB接插板進行特征點定位，通過相機標(biāo)定技術(shù)將圖像位置信息轉(zhuǎn)換為機器人坐標(biāo)系中位置信息，其定位誤差為0.02 mm，具有較高的定位精度。裝配組件的定位結(jié)果可以作為機器人運動規(guī)劃的參數(shù)，進而實現(xiàn)機器人