基于视觉伺服的智能机械手研究

发布时间：2025-06-20 00:13

　　随着视觉技术在机器人领域的不断拓展,越来越多的工业机器人开始获得了“眼睛”,意味着工业机器人能够利用搭配的视觉系统来感知外部环境信息以提高其智能化程度。本文以五自由度教育型舵机机械手为基础,确定了其在D-H模型下的参数,求解了该型机械手的正运动学问题及逆运动学问题,并构建了基于视觉的机械手运动控制系统。整个系统由视觉系统和机器人系统组成,包含机械手、机械手控制器、计算机、摄像机、支架、白色背景板及软件系统。视觉系统利用摄像机获取了包含有目标物体的图像,并采用本文提出的基于双窗口区域激励的边缘提取算法来获取目标物体的灰度边缘图像,随后利用阈值分割,形态学膨胀、腐蚀和细化等操作获得了具有单个像素宽度的二值边缘图像,接着使用8连通标记方法和图像矩技术对目标进行特征标识和辨别并获得了目标物体的图像中心点坐标。通过机器人系统和视觉系统的关联设计,视觉系统将特征的图像坐标转化为了机器人坐标系下的坐标,随后采用位姿空间搜索法和机械手逆运动学解联合的方式获得了机械手关节角度坐标,接着按照机械手通讯协议对关节角度坐标进行数据格式转换,最后将转换完毕的数据发送给机械手控制器中。机器人系统在收到数据信息之后,...

【文章页数】：114 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.5BP算法的预测结果，（a）x轴预测结果，（b）y轴预测结果

浙江理工大学硕士学位论文基于视觉伺服的机械手智能控制算法研究

图3.8ELM算法的预测结果，（a）x轴预测结果，（b）y轴预测结果

浙江理工大学硕士学位论文基于视觉伺服的机械手智能控制算法研究

图3.13各算法在不同节点数上的误差图（a）在x轴角度的误差的标准差，(b)在y轴角度的误差的标准差，（c）在x轴角度的误差的平均值，(d)在y轴角度的误差的平均值

浙江理工大学硕士学位论文基于视觉伺服的机械手智能控制算法研究PSO-ELMMean4.6644.31940.0310.03130.03030.03040.03040.03040.0304Std9.58857.27290.08710.08710.08....

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本文编号：4051135