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基于超聲傳感技術(shù)的視覺自動識別系統(tǒng)

作者: 時間:2012-09-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
auto; -webkit-text-stroke-width: 0px">  在上述方法研究的基礎(chǔ)上, 完成了在MOVEMASTER2EX機器人裝配作業(yè)平臺上進行的物體識別與抓取實驗. 在自然光及一般照明條件下,對機器人裝配作業(yè)平臺上視場范圍內(nèi)任意放置的3~5 個不同形狀、大小的典型工件進行和抓取,結(jié)果表明,識別時間小于5 s(包括識別、定位與抓取過程機械手的移動時間) ,定位誤差小于±2 mm ,并具有較好的通用性和可移植性. 圖3 (a) ~ (d) 分別是待抓取工件識別過程的圖像.

  實驗結(jié)果表明, 采用本文提出的將機器人手- 眼波測距相結(jié)合的檢測裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進行工件識別與抓取的方法,可準(zhǔn)確對物體進行識別與定位,具有算法簡單、計算量小、實時性好、可靠性高等特點,可為機器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類別及大小等信息,使機器人裝配作業(yè)能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境與工藝過程,對實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程的自動化、柔性化、智能化有良好的應(yīng)用前景.

  

基于超聲傳感技術(shù)的視覺自動識別系統(tǒng)

  實驗結(jié)果表明, 采用本文提出的將機器人手- 眼波測距相結(jié)合的檢測裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進行工件識別與抓取的方法,可準(zhǔn)確對物體進行識別與定位,具有算法簡單、計算量小、實時性好、可靠性高等特點,可為機器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類別及大小等信息,使機器人裝配作業(yè)能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境與工藝過程,對實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程的自動化、柔性化、智能化有良好的應(yīng)用前景.


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