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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:呂冠霆
研究生(外文):LU,GUANG-TING
論文名稱:基於影像處理之機械手臂抓取定位補償
論文名稱(外文):Picking and Positioning Compensation of Robot Arm Based on Image Processing
指導教授:賴文能賴文能引用關係
指導教授(外文):LIE,WEN-NUNG
口試委員:陳自強江瑞秋王祥辰賴文能
口試委員(外文):CHEN,TZ-CHIANGCHIANG,JUI-CHIUWANG,HSIANG-CHENLIE,WEN-NUNG
口試日期:2021-05-18
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:38
中文關鍵詞:機器視覺特徵偵測機械手臂控制
相關次數:
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在現今工業4.0發展趨勢下,機器視覺技術為重要的角色,使機械手臂不像以往只能執行固定且重複之動作。本論文提出了一個基於影像之機械手臂夾取定位補償系統,以實現結合機器視覺與機械手臂的智能化運用。
本論文影像系統屬於eye to hand系統架構,影像感測器置放在機械手臂抓取及移置工件的路徑上,使用之CCD感測器為basler pua 1600-60um。整個系統架構可分為三大部分,包含影像前處理、平面轉換與特徵偵測及機械手臂夾取控制。本系統使用CCD取像,經由影像處理與平面轉換運算的方式,最後電腦透過Ethernet,補償機械手臂將工件置入CNC夾爪的位置點,完成結合機械手臂與CNC加工機自動上下料的功能。
實驗結果顯示,本論文所提出的位置補償方法可控制機械手臂以符合CNC加工機夾爪位置容忍誤差的條件,順利完成CNC加工機中工件自動上下料的功能。

目錄
摘要 1
目錄 3
圖目錄 5
第1章 緒論 9
1.1 研究背景與動機 9
1.2 本論文架構 11
1.3 系統流程 13
1.4 軟體流程圖 14
第2章 影像前處理 17
2.1 影像ROI框取 17
2.2 影像二值化處理 18
2.3影像漫水填充(Floodfill) 19
第3章 元件挑選及解析校正 20
3.1 鏡頭挑選 20
3.2 解析校正 23
3.2.1 圓心距校正 23
3.2.2 平面轉換校正 24
第4章 影像處理 26
第5章 機械手臂之夾取控制 27
5.1 座標值轉換關係 27
5.2 相機座標軸與機械手臂座標軸轉換 27
5.3 PC與手臂通信控制 29
第6章 實驗結果與討論 30
6.1 實驗環境配置 30
6.2 數據集 31
6.2.1 數據集之蒐集 31
6.3 實驗結果分析與比較 33
6.3.1工件夾取成功率測試與分析 33
第7章 結論 35
7.1 結論 35
7.2 未來工作 35
參考文獻 36


[1]K. Tang, F. Hu, W. Liu, Y. Deng, X. Wu, and D. Luo, “Corner Detection Based Real-Time Workpiece Recognition for Robot Manipulation,” Proc. of IEEE Conf. on Robotics and Biomimetics, pp.2185-2190, 2017.
[2]Advanced Vision Guided Robotics-AIA Vision Online
[3]https://www.myutron.com/ch/lens/fa/fv/
[4]https://www.mouser.tw/ProductDetail/Basler/puA1600-60um?qs=wd5RIQLrsJgK3knpJHa4oQ==
[5]X. Zhao, Z. Cao, Q. Jia, L. Pang, Y. Yu, and M. Tan, “A Vision-Based Robotic Grasping Approach under the Disturbance of Obstacles,” Proc. of IEEE Conf. on Mechatronics and Automation, pp.2175-2179, 2018.
[6]M. Schwarz, C. Lenz, G. M. Garcia, S. Koo,A.S. Periyasamy, M. Schreiber, and S. Behnke, “Fast Object Learning and Dual-arm Coordination for Cluttered Stowing, Picking, and Packing,” Proc. of IEEE Conf. on Robotics and Automation, pp.3347-3354, 2018.
[7]S. Kitagawa, K. Wada, S. Hasegawa, K. Okada, and Masayuki Inaba, “Multi-stage Learning of Selective Dual-arm Grasping Based on Obtaining and Pruning Grasping Points Through the Robot Experience in the Real World,” Proc. of IEEE Int'l Conf. on Intelligent Robots and Systems, pp.7123-7130, 2018.
[8]F.J. Chu, R. Xu and P.A. Vela, “Real-world Multi-object, Multi-grasp Detection,” Proc. of IEEE Int'l Conf. on Robotics and Automation Letters, 2018.
[9]J.P. Mercier, C. Mitash, P. Giguere, and Boularias, “Learning Object Localization and 6D Pose Estimation from Simulation and Weakly Labeled Real Images,” Proc. of IEEE Conf. on Robotics and Automation, pp.3500-3506, 2019.
[10]F.S. Cheng, A. Denman, “A Study of Using 2D Vision System for Enhanced Industrial Robot Intelligence,” Proc. of IEEE Conf. on Mechatronics and Automation, pp.1185-1189, 2005.
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[13]P. Andhare, S. Rawat, “Pick and Place Industrial Robot Controller with Computer Vision,” Proc. of IEEE Conf. on Computing, and automation pp.148-152, 2016.
[14]https://www.baslerweb.com/en/products/cameras/area-scan-cameras/pulse/pua1600-60um/

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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