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一種智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人方案設(shè)計(jì)思路

2023-11-01 07:02伍世英袁寶欣
科技風(fēng) 2023年30期
關(guān)鍵詞:機(jī)器人傳感器智能

李 哲 伍世英 袁寶欣 許 昌

1.廣州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院 廣東廣州 510430;2.武漢理工大學(xué)藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院 湖北武漢 430070

1 概述

分揀機(jī)器人是一種具備了傳感器、物鏡和電子光學(xué)系統(tǒng)的機(jī)器人,可以快速進(jìn)行貨物分揀。智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人與傳統(tǒng)分揀機(jī)器人相比有著更為明顯的優(yōu)勢(shì),并且隨著科學(xué)技術(shù)的不斷更新,其相關(guān)技術(shù)也已經(jīng)趨于成熟,廣泛地投入市場(chǎng)中。隨著時(shí)代的發(fā)展,傳統(tǒng)的人工識(shí)別與分揀已經(jīng)不適用現(xiàn)代企業(yè)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的需要,惡劣的工作環(huán)境可能會(huì)導(dǎo)致工人勞動(dòng)強(qiáng)度過(guò)高、工作效率低、安全問題難以保障等問題。具備人工智能的機(jī)器人代替人工操作設(shè)備將是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),視覺傳感器作為一種檢測(cè)性能和適用性都較好的傳感器,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域,為機(jī)器人增添了一雙“眼睛”。

隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行識(shí)別與定位已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)?;跈C(jī)器視覺的分揀機(jī)器人在工作過(guò)程中能對(duì)流水線上的物件進(jìn)行智能識(shí)別,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)定位方法的不足,能夠?qū)崟r(shí)地檢測(cè)定位物件的位置點(diǎn),能適用于環(huán)境復(fù)雜的場(chǎng)所。并且由于其安裝靈活,可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,操作簡(jiǎn)易。但是,視頻或圖像中往往包含大量的信息量,圖像信息的處理速度對(duì)于機(jī)器視覺的應(yīng)用是一個(gè)重要的影響因素,提高實(shí)時(shí)性是機(jī)器視覺在實(shí)際中經(jīng)常遇到的難題。對(duì)工業(yè)機(jī)器人抓取運(yùn)動(dòng)工件這種應(yīng)用場(chǎng)景,需要圖像處理算法能夠很快地完成識(shí)別定位,以免影響抓取操作,因此需要機(jī)器視覺的算法具有很快的實(shí)時(shí)性,不能采用太過(guò)復(fù)雜、處理時(shí)間較長(zhǎng)的算法,實(shí)時(shí)性嚴(yán)重影響著視覺傳感器的應(yīng)用。目前最常采用的是跟蹤抓取的策略,常用的控制算法是PID控制的跟蹤抓取算法。

關(guān)于分揀機(jī)器人的研究工作已經(jīng)持續(xù)了很長(zhǎng)時(shí)間,隨著技術(shù)的進(jìn)步,新型分揀機(jī)器人的功能與適應(yīng)性要求越來(lái)越強(qiáng),這也要求設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)之初對(duì)整體方案的構(gòu)建思路不能再局限于機(jī)器人的某一項(xiàng)應(yīng)用功能。林平偉等研發(fā)了一款集合紅外循跡、紅外避障、超聲波避障、機(jī)械臂等模塊的自動(dòng)分揀機(jī)器人,可通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)配合攝像頭模塊實(shí)現(xiàn)快速圖像識(shí)別,并具體闡述該機(jī)器人的設(shè)計(jì)制作過(guò)程[1]。賈照麗等從物流分揀中心出發(fā),分析介紹了物流機(jī)器人在物流分揀中心常用的避障方法[2]。畢思等設(shè)計(jì)了一款快遞分揀控制系統(tǒng),利用光電傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)物料的檢測(cè)、利用PLC控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人及分揀末端的調(diào)控,并介紹了該控制系統(tǒng)的軟件與硬件組成、功能以及控制系統(tǒng)的整體調(diào)試[3]。王昱琪等采用當(dāng)前較為成熟的技術(shù)手段設(shè)計(jì)了一種用于分揀站點(diǎn)的多傳感器協(xié)同的機(jī)器人軟件與硬件框架,并介紹了設(shè)計(jì)思路[4]。韋樹成等提出一種將模糊系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反演控制算法相結(jié)合用于并聯(lián)食品分揀機(jī)器人末端執(zhí)行器的智能控制,與傳統(tǒng)控制方法相比,所提控制方法具有良好的末端執(zhí)行器跟蹤精度和控制效率[5]。王子玉提出了煤矸石智能分揀機(jī)器人視覺伺服自抗擾控制方法,采用同態(tài)濾波算法對(duì)采集的煤矸石圖像展開增強(qiáng)處理,提高了煤矸石智能分揀機(jī)器人的控制穩(wěn)定性[6]。薛旭升等針對(duì)目前煤礦帶式輸送機(jī)分揀機(jī)器人無(wú)法識(shí)別傳輸送帶穿透、撕裂等的異物目標(biāo),且在目標(biāo)異物精確定位難的問題,設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的煤礦帶式輸送機(jī)分揀機(jī)器人異物識(shí)別與定位系統(tǒng),可對(duì)輸送帶上存在的不同類型和不同形狀的異物進(jìn)行識(shí)別與定位[7]。李琪璐等設(shè)計(jì)了基于視覺識(shí)別的顏色分揀機(jī)器人,該機(jī)器人將OpenMV作為機(jī)器視覺的主要模塊,機(jī)械臂作為運(yùn)動(dòng)模塊,通過(guò)KPZ51核心系統(tǒng)板完成模塊之間的信息互通,基于Lab顏色空間以及CamShift跟蹤算法實(shí)現(xiàn)了顏色識(shí)別與跟蹤、物體抓取、串口通信等多種技術(shù)[8]。陸鑫焱等應(yīng)用虛擬儀器技術(shù),設(shè)計(jì)了一種基于LabView的分揀機(jī)器人控制軟件,通過(guò)串口連接Arduino開發(fā)版控制分揀機(jī)器人的電機(jī)運(yùn)動(dòng)[9]。羅榮華等結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目,從輸送帶上運(yùn)動(dòng)雜物的實(shí)時(shí)定位、機(jī)器人手眼標(biāo)定、機(jī)器人工作空間和可分揀范圍、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制等方面詳細(xì)論述了使用SCARA工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)直線輸送帶上雜物無(wú)序分揀的研究過(guò)程[10]。

在當(dāng)前的動(dòng)態(tài)物件抓取研究中,因?yàn)閳D像處理的算法耗時(shí)較長(zhǎng),不具備較好的實(shí)時(shí)性,所以不能實(shí)時(shí)地定位動(dòng)態(tài)物件的位置信息,導(dǎo)致機(jī)器人不能準(zhǔn)確地抓取物件。所以需要改進(jìn)動(dòng)態(tài)物件的抓取策略,通過(guò)單目視覺獲取工件位置信息后,對(duì)機(jī)器人進(jìn)行定位,結(jié)合兩者的位置信息提高機(jī)器人的抓取效率,這也是目前分揀機(jī)器人的發(fā)展思路,所以針對(duì)這一方向簡(jiǎn)單介紹了一種智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人的方案設(shè)計(jì)思路,希望能給其他設(shè)計(jì)者提供參考。

2 分揀機(jī)器人設(shè)計(jì)方案

針對(duì)分揀機(jī)器人對(duì)圖像識(shí)別、智能避障和精準(zhǔn)放置貨物的要求,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有自動(dòng)分揀機(jī)器人運(yùn)輸和放置貨物流程的研究分析,同時(shí)參考當(dāng)今廣泛應(yīng)用的基于麥克納姆輪的AGV小車,綜合二者優(yōu)點(diǎn),創(chuàng)新性地開發(fā)岀一種智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人。該機(jī)器人主要由行走模塊、夾持模塊和識(shí)別模塊三部分組成。通過(guò)模塊之間的密切配合,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定高效地圖像識(shí)別、抓取和精準(zhǔn)地放置。

2.1 機(jī)器視覺模塊

視覺模塊為機(jī)器人的智能避障和精準(zhǔn)定位提供反饋,主要通過(guò)對(duì)圖像傳感器傳輸?shù)膱D像信號(hào)進(jìn)行邊緣檢測(cè)和霍爾檢測(cè),同時(shí)對(duì)標(biāo)識(shí)物的邊緣進(jìn)行斜率分析反饋給主控芯片,主控芯片對(duì)反饋信號(hào)進(jìn)行處理,進(jìn)而對(duì)起重機(jī)的速度和姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)運(yùn)行過(guò)程中的準(zhǔn)確性和高效性。

2.2 運(yùn)行速度控制系統(tǒng)

利用信號(hào)處理技術(shù),將機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中的電磁信號(hào),通過(guò)元件編碼器將電磁信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)并發(fā)射脈沖,通過(guò)主控芯片對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理并對(duì)現(xiàn)有運(yùn)行誤差實(shí)時(shí)處理,利用脈寬調(diào)制技術(shù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中的精準(zhǔn)閉環(huán)控制,保證機(jī)器人運(yùn)行的平穩(wěn)性。

2.3 精準(zhǔn)夾持與放置

通過(guò)機(jī)械結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新與設(shè)計(jì),結(jié)合無(wú)刷減速電機(jī)控制絲桿、齒輪傳動(dòng),懸臂末端由舵機(jī)控制抓取度與力度,保證夾取的穩(wěn)定與力度,結(jié)合視覺模塊,定位放置區(qū)域之后,通過(guò)傳動(dòng)裝置將物體運(yùn)送至合適高度,舵機(jī)由主控芯片驅(qū)動(dòng),控制舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角度,實(shí)現(xiàn)物體的平穩(wěn)放置。

2.4 軌跡優(yōu)化模塊

通過(guò)對(duì)圖像傳感器反饋的物體順序和定位信息,通過(guò)主控芯片的優(yōu)先級(jí)算法解析,根據(jù)搬運(yùn)物體權(quán)重和路線避障所需時(shí)間等數(shù)據(jù)規(guī)劃出最優(yōu)路徑,從而大大提高在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的搬運(yùn)速率,促使自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)從技術(shù)層面在工業(yè)化進(jìn)程中的變革。

3 方案技術(shù)思路

該設(shè)計(jì)的總體研究思路為:機(jī)器人架構(gòu)分析,確定主要的智能控制方案;再根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)際表現(xiàn)優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì);最后調(diào)試起重機(jī)器人的算法控制和懸臂姿態(tài),實(shí)施方案如下圖1與圖2所示。

圖1 總體方案流程圖

圖2 實(shí)施技術(shù)流程圖

4 方案實(shí)施思路

4.1 機(jī)器人架構(gòu)分析

考慮到在機(jī)器人領(lǐng)域提高運(yùn)送效率和精確控制十分重要,需要對(duì)現(xiàn)有運(yùn)行模式重新設(shè)計(jì)和優(yōu)化,采用人工智能技術(shù)與基礎(chǔ)自動(dòng)化及無(wú)線通信、ERP技術(shù)結(jié)合,解決現(xiàn)狀下人工操作效率低、工人工作環(huán)境惡劣的問題,有助于進(jìn)一步提高起重機(jī)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)革新。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的研究和資料調(diào)研,構(gòu)建機(jī)器人整體構(gòu)架和控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),初步提出實(shí)施方案并在實(shí)施過(guò)程中不斷完善該方案。

4.2 智能控制方案

通過(guò)圖像傳感器傳回物體的精確位置信息,對(duì)當(dāng)前物體位置信息進(jìn)行計(jì)算,是否需要在運(yùn)送裝置啟動(dòng)前,調(diào)換物體位置,再通過(guò)智能算法控制,優(yōu)化夾取裝置的姿態(tài)和軌跡,規(guī)劃綜合效率最高的物體運(yùn)動(dòng)路徑,并且通過(guò)霍爾元件脈沖信號(hào)反饋給主控芯片,判斷運(yùn)動(dòng)路徑是否精確,是否需要速度動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),同時(shí)配合懸臂裝置系統(tǒng)的信號(hào)反饋進(jìn)行整體調(diào)節(jié),確保運(yùn)行的高效與穩(wěn)定。智能控制方案系統(tǒng)流程圖如下圖3所示。

圖3 智能控制方案工作流程圖

主要用Micro Python集成開發(fā)環(huán)境對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行處理,通過(guò)算法分析當(dāng)前的位置信息,調(diào)度懸臂模塊與運(yùn)動(dòng)模塊,同時(shí)接收運(yùn)動(dòng)模塊傳來(lái)的脈沖信號(hào)實(shí)時(shí)調(diào)控,各模塊之間由信號(hào)通信反饋控制,最終利用脈寬調(diào)制技術(shù),精準(zhǔn)控制懸臂裝置與運(yùn)動(dòng)裝置。

4.3 優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與調(diào)試

搭建模擬機(jī)器人的工作環(huán)境,根據(jù)運(yùn)行結(jié)果優(yōu)化機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),不斷完善機(jī)器人運(yùn)行中各個(gè)懸臂的姿態(tài)參數(shù)與運(yùn)行速度的調(diào)試與控制,對(duì)過(guò)程中的各個(gè)參數(shù)逐一檢查,最后對(duì)調(diào)試的過(guò)程就可靠性、實(shí)用性等方面進(jìn)行完整的評(píng)價(jià)與總結(jié)。

結(jié)語(yǔ)

智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人是人工智能技術(shù)與基礎(chǔ)自動(dòng)化及無(wú)線通信、ERP技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。智能工業(yè)設(shè)備不需要工人進(jìn)行手動(dòng)操作,智能化在生產(chǎn)上的應(yīng)用就是為了實(shí)現(xiàn)二十四小時(shí)持續(xù)工作,從而提高工業(yè)生產(chǎn)效率。同時(shí),智能化生產(chǎn)也會(huì)為工業(yè)生產(chǎn)的方式帶來(lái)極大的轉(zhuǎn)變,使新型工業(yè)體系得以快速發(fā)展。

本文關(guān)于智能高效識(shí)別與分揀機(jī)器人的方案設(shè)計(jì)思路創(chuàng)新主要體現(xiàn)在:(1)通過(guò)視覺傳感分類技術(shù)解決適用于不同工作環(huán)境下對(duì)起重物品精準(zhǔn)識(shí)別并分類的難題,對(duì)圖像傳感器傳輸?shù)膱D像信息進(jìn)行合適的分離和邊緣檢測(cè);通過(guò)對(duì)傳感器閾值的調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)不同標(biāo)志物體識(shí)別成功率大幅提高。(2)采用軌跡優(yōu)化算法,將分揀物品與放置區(qū)域之間的路徑選擇視作模型,對(duì)模型進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)出合適的算法,帶入實(shí)時(shí)的物品位置信息,進(jìn)行解算并檢驗(yàn)軌跡是否符合最優(yōu)路徑,能大幅縮短運(yùn)動(dòng)時(shí)間。

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