摘要：目前,铁路货车钩托板螺栓拆装均采用人工作业方式,存在作业强度大、安全隐患高、效率低以及拧紧扭矩难以控制等问题,迫切需要自动化和智能化装备。基于钩托板螺栓的拆装场景与工艺需求,研发一款移动式智能拆装机器人,替代人工实现螺栓的自动拆卸与紧固。设计螺栓的机器视觉定位系统,完成钩托板所有螺栓的自动定位。采用YOLOv5网络作为螺栓检测定位的模型,在自制的数据集上对网络进行训练,利用训练好的目标检测模型对钩托板螺栓进行实时定位,实现对机器人的伺服控制。在钩托板螺栓模拟实物平台上进行了螺栓的定位试验,试验结果表明:该方法能够高效、可靠实现螺栓的自动定位,对于不同表面状态的螺栓具有较强的鲁棒性。

摘要：为实现自动化精准施药,避免对温室中单株作物连续喷药所造成的大量药液浪费,设计了一种基于机器视觉定位的自动化喷雾系统。该系统可自动对目标作物进行大小及位置的检测,由DSP控制喷雾机械臂实现针对目标作物的精准喷雾。机械臂采用了三自由度混联结构,具有结构简单、成本低、刚性好、便于控制解算等优点。实验证明,该系统完全可满足针对单株作物冠层的精准喷雾定位要求。

摘要：介绍了一种自动擦窗机中利用双视觉系统进行精确定位的方法,对视觉定位中的“十”字线发生器电路作了详细阐述,同时简要介绍了系统精确定位原理。

摘要：太阳能硅片丝印机是太阳能电池生产行业中的关键设备,如何提高丝印精度、印刷质量和印刷效率成为研究重点,而对位技术则是其中的关键技术之一。介绍了基于机器视觉的精密对位技术在太阳能硅片丝印机中的典型应用,阐述了视觉精密定位系统的基本组成、设计原理及硬件选型,给出了CCD光学系统与UVW工作平台坐标系之间的各运动关系和对位过程。

摘要：在工业自动化生产过程中,图像的数据信息极为丰富,给工业机器人高精度运作带来一定的压力。为了能够提高机器人视觉定位系统的响应速度,需要对机器人的视觉系统进行高精度标定处理。自动控制技术的高速发展,使得工业机器人的应用越来越普遍化与民众化。在各类工业加工制造行业中,由于工业机器人的高效率性、强稳定性和高精确性,使其获得了很多大中型企业的关注与应用[1]。与此同时,机器人视觉标定成为了保障其基本运作的最关键因素之一。只有提高机器人的视觉标定精度,才能让工业机器人技术在行业生产加工中获得更持久的发展。因此,针对当前工业机器人的视觉标定算法展开分析,掌握视觉定位系统高精度标定的数学算法模型,对系统设计相关行业而言,具有重要的研究意义。

摘要：目前铁路货车转向架检修作业时,减振装置(枕簧与斜楔)需要人工进行拆卸,劳动强度大、耗时长且危险,制约了检修线的工作效率。为推进铁路运维设备自动化智能化转型,基于转向架的拆装步骤以及结构特征,研发了一种转向架斜楔固定机器人,可自动穿过摇枕孔实现对斜楔的固定,代替了人工作业,并设计了机器视觉定位系统,完成转向架上两个摇枕孔的检测定位。用YOLOv3网络作为摇枕孔检测定位的模型,在自定义数据集上对网络模型进行训练,利用训练好的目标检测模型对转向架摇枕孔进行实时定位,实现对机器人的引导控制。在转向架智能拆装实验平台上进行了摇枕孔的定位试验,试验结果表明该方法能够高效、可靠实现摇枕孔的自动定位,对于不同型号转向架,形状不规则的摇枕孔都具有较强的鲁棒性。

摘要：在缝制行业中,为了提高缝制工艺的自动化程度,通常采用机械手实现对缝料的装卸工作;对于流水线上姿态和位置随机的缝料,采用传统工业机器手示教和预先编程的方式已无法满足工艺要求;文章在对传统SIFT(Scale-invariant feature transform)算法分析的基础上,设计了一种基于Harris-SIFT算法的缝料视觉定位系统;系统首先对视觉定位平台进行相机标定,建立图像几何模型和消除畸变;其次,将采集到的图像进行预处理操作,采用Harris-SIFT算法计算获取姿态信息;最后,利用定位平台对不同形状的缝料花样进行实验验证;实验结果表明,系统能够快速提取缝料的特征点并进行高精准匹配,其定位精度达到0.2mm,角度偏差小于0.15°,且运算速度相比传统SIFT定位系统提高了4~5倍,能够满足缝料工艺操作要求。

摘要：1 总体方案设计吊装机的控制系统的硬件由1台现场计算机、机器视觉定位系统和PLC系统组成2级分布式控制系统.由机器视觉定位系统检测并固定吊装对象物,当发现吊装对象物时,输入图像数据到下位机,利用VC开发的程序计算对象物的相对位置及体积.

摘要：针对空间交会对接地面混合悬浮微重力模拟实验中自主水下航行器的高精度实时导航问题,提出了一种复杂多介质环境下视觉/惯性自适应组合导航方案和算法。首先,以视觉定位系统的采样时标为基准对惯导系统的测量数据进行拟合,并通过惯导逆向导航的方法实现惯导与视觉定位系统的时间同步。然后,根据视觉系统量测噪声时变的特点,设计了可对量测噪声在线估计的指数渐消记忆型Sage-Husa自适应卡尔曼滤波组合导航算法。最后,通过实验验证了该组合方案和算法的有效性。实验结果表明提出的方法可以实现复杂多介质环境下的高精度实时导航,并且相比于测量数据未同步的标准卡尔曼滤波组合导航方式,其速度误差和位置导航误差分别降低了56%和64%。

摘要：针对传统的脱模方式作业人员密集、劳动强度大、安全性低以及产品一致性差等缺点,设计了一种基于6R机器人技术的自动脱模系统,该系统主要由工业机器人、快换工具头、视觉定位系统、控制系统等组成。首先,系统基于单目视觉-激光测距定位的方式完成对拆卸目标的定位;然后,在控制系统快速、稳定的控制下,机器人通过快换拆卸工具头完成浇筑模具零部件的拆卸。实际应用表明,在大幅减员、安全性能充分保证的前提下,脱模效率和质量提升明显。