摘要
随着工业4.0时代的来临，传统的人力生产模式逐渐被机器人所取代，在搬运等重复性高、劳动强度大的领域机器人得到了充分应用。然而传统的搬运机器人多以示教、预编程或二维视觉引导的方式完成工作，需要对工件的初始位姿进行一定程度的限定，系统柔性和智能程度较低。将立体视觉与机器人搬运系统相结合能够有效解决上述的问题，提高机器人的自主灵活性。 本研究首先基于“眼在手”配置方式和单目双视的方法构建立体视觉系统，介绍了摄像机成像模型，并讨论分析了摄像机定标方法及手眼关系标定方法。其次，对弱纹理工件目标识别算法进行了分析研究，采用基于改进形状描述符和轮廓矩特征的目标识别算法，结合轮廓逐层匹配策略实现了弱纹理工件目标的识别。再次，研究了单目立体图像对的基础矩阵估计算法及工件位姿计算方法。首先，结合差分求和原理及区域膨胀匹配算法对传统的NCC算法进行优化，并采用快速聚类法算法对匹配进行快速提纯，提高特征点匹配的速度及精度；然后，应用匹配点数据结合改进的基础矩阵估计算法计算单目图像对的基础矩阵，提高了基础矩阵的估计精度及稳定性。最后应用基础矩阵建立极线约束匹配目标工件的关键特征点，根据双目平行立体成像原理和空间射线求交原理重建关键特征点的三维位置并确定目标工件的三维姿态。最后应用上述理论，以ABB IRB-1410型机器人为执行部件，结合CCD摄像机、末端执行器、PC机、PLC等部件搭建立体视觉工件搬运实验系统，完成了未知姿态法兰盘工件的识别定位与抓取实验，验证了本文实验算法的有效性。
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