基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统.doc

基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统 本文介绍了一种基于视觉与超声技术的机器人自动识别抓取系统。该系统由机械手、CCD 视觉传感器和超声波传感器及相应的信号处理单元等构成。系统可以自动识别和空间定位待装配工件，并确定机械手末端执行器的空间位置与姿态，使其能在合适的部位准确抓取工件。 知识点一：视觉传感器和超声波传感器的应用 * 视觉传感器可以直观反映物体的外部信息，但单个摄像头只能获得物体的二维图像，立体视觉虽能提供三维信息，但对于外形相同，仅深度有差别的物体难以识别。 * 超声波传感器具有对光线、物体材料等不敏感，结构简单，能直接获取待测点至传感器的距离等特点。 知识点二：图像处理和物体识别 * 图像处理主要完成对物体外形的准确描述，包括图像边缘提取、周线跟踪、特征点提取、曲线分割及分段匹配、图形描述与识别等步骤。 * Sobel 算子可以用来提取图像边缘，并提供最精确的边缘方向估计。 * 通过图像处理，可以获得物体的形心坐标、面积、曲率、边缘、角点及短轴方向等特征信息。 知识点三：机械手控制和空间定位 * 机械手控制系统可以根据视觉信息和深度信息进行图像匹配、识别，并控制机械手以合适的位姿准确地抓取物体。 * 机械手末端执行器的空间位置与姿态可以通过计算机对视觉信息和深度信息的融合推断来确定。 知识点四：超声波传感器的应用 * 超声波传感器可以获取物体的深度（高度）信息，或沿工件的待测面移动，超声波传感器不断采集距离信息，扫描得到距离曲线，根据距离曲线分析出工件的边缘或外形。 知识点五：LabVIEW 的应用 * 本文使用 LabVIEW 软件来设计和实现机器人自动识别抓取系统。 知识点六：机器人自动识别抓取系统的优点 * 该系统可以自动识别和空间定位待装配工件，并确定机械手末端执行器的空间位置与姿态，使其能在合适的部位准确抓取工件。 * 该系统可以提高机器人的工作效率和准确性，并减少人工操作的干预。