简介:针对工业生产线上零部件上下盖自动合装的问题,搭建了一套基于手眼(eye-in-hand)系统的机器视觉装配实验平台.首先对视觉系统进行手眼标定,确定相机内外参数和手眼关系;然后利用视频处理方式获取进入视场内零部件的前景图像,获得其图像数据,并对数字图像进行相应的处理,即通过背景差分法获取前景图像,并进行连通域标记和区域轮廓提取来获得数字图像的特征信息;最后根据其特征用矩形拟合计算其质心坐标以及与机器人x方向偏转角度,使六轴机器人在合装零部件时能自动进行纠偏和补偿.实验结果表明,移动零部件的装配成功率为100%,能满足工业现场产品装配精度需求.
简介:为解决工业机器人标定中存在的成本昂贵、专业性强等问题,提出了一种基于几何约束的工业机器人运动学参数闭环标定法.首先采用D—H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型.解决D-H模型的奇异性问题.其次,用Matlab对该方法进行仿真,机器人末端执行器上模拟安装一个激光器,将激光瞄准观测平面上一正方形的四个顶点,得到较精确的关节角.最后,根据正方形的几何性质建立标定方程,利用最小二乘法求解参数误差.此方法操作简单,成本低,易于测量,可避免机器人基座标系的校准工作.根据仿真结果。工业机器人绝对定位精度提高了77.87%,从而验证了该方法的有效性.