摘要：针对当前市场上视觉抓取装置操作复杂、移植难度大的问题,本文介绍了一款基于机器视觉的三轴机械臂分拣装置的设计方案。利用单目相机对运动状态下的物体进行图像数据采集,然后对物体图像数据进行处理,从而确定待检测物体的形状和位置,由运动控制模块控制三轴机械臂实现物体的分拣操作。系统基于.Net Framework平台进行软件开发,本装置的硬件部分基于STM32和FPGA设计运动控制模块、基于STM32设计抓取模块和传动模块、基于EmguCV库设计图像采集模块。该装置可在手动模式和自动模式下进行运动状态物体的准确抓取与分拣放置。最后,本文在装置自动模式下对不同运动速度、不同形状、不同颜色的物体进行分拣测试,平均成功率达到96%。结果表明,文中设计的方案具有可行性和有效性。

摘要：随着机器视觉技术的持续发展,分拣技术在工业生产中得到了广泛应用。本文提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位装置的设计方案,通过识别运动状态物体的形状对其进行分类,同时估计运动物体轨迹,实现物体抓取。本方案中,由工业摄像机采集物体图像,利用全局阈值图像分割大津法(Otsu)进行阈值分割,轮廓逼近确定物体的形状,实现物体形状分类。采用灰度重心法确定物体中心像素坐标,然后利用旋转矩阵和偏移向量之间的矩阵关系将物体中心像素坐标转换为相机坐标,通过刚体变换把相机坐标转换为传送带坐标,获取运动物体坐标信息,实现目标定位。实验结果表明,智能分拣系统对不同运动目标物体抓取率达90%以上,分拣效果较好。