基于视觉的并联机器人智能分拣系统设计与实现.pdf

在给定文件中，我们可以提炼出以下知识点： 1. 并联机器人技术：并联机器人是多杆并联机构组成的机器人系统，具有多条并行的机械臂，与串联机器人相比，其结构和控制系统设计更为复杂。并联机器人通常具有刚度高、负载能力强、速度快等优点。 2. 机器视觉技术：机器视觉是指利用计算机模拟人的视觉系统，通过图像采集设备和图像处理技术，对目标进行识别、测量、分析和判断，实现自动识别和处理功能。 3. CMOS相机技术：CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）相机是利用互补金属氧化物半导体技术制造的图像传感器。它相对于传统的CCD（Charge-Coupled Device）相机，具有功耗低、成本低、速度快、集成度高等优势。 4. 视觉系统预处理方法：包括固定阈值法和轮廓提取法。固定阈值法是一种基于图像灰度阈值来分割图像的方法，用于将目标和背景分离；轮廓提取法用于从图像中提取物体的边缘信息。 5. Hu矩匹配法：Hu矩是基于不变矩理论的特征描述子，用于图像识别和匹配。Hu矩具有平移、缩放和旋转不变性，能够提高识别匹配的准确性。 6. CANopen通信协议：CANopen是基于CAN（Controller Area Network）总线的一种高层通信协议，广泛应用于自动化和控制系统的实时数据交换。 7. Delta并联机器人控制系统：Delta机器人控制系统通常包括机器人本体、上位机、伺服驱动器等。上位机负责轨迹规划、图像处理和人机交互等任务。 8. 工业相机和镜头选择：在机器人视觉系统中，选择适合的工业相机和镜头对于精确提取目标工件特征至关重要。相机的分辨率和帧速率直接影响视觉系统的性能。 9. 工业分拣系统：智能分拣系统能够自动识别和分类不同物品，并进行精准抓取和放置，极大提升生产效率和自动化水平。 10. 张氏标定法：是一种高精度的相机标定方法，标定过程中易于实现，广泛用于相机参数的精确求解。 11. 系统集成：机器人系统集成涉及到机器人硬件的选择、视觉系统的搭建、通信协议的配置等多个方面，是一个综合性的技术工程。 12. 智能性提升：智能分拣系统通过视觉技术的应用，使机器人能够更好地感知和理解周围环境，提高分拣的准确率和速度，从而提升机器人的智能性。 13. 应用领域的拓展：通过并联机器人与视觉技术结合的智能分拣系统，可以将机器人应用到更多复杂和多样化的工业环境中，为其开拓更广阔的应用领域。 综合上述知识点，该文介绍了一个创新的基于视觉的并联机器人智能分拣系统的设计与实现过程，详细阐述了系统硬件选择、视觉系统的设计、图像预处理、识别匹配方法以及控制系统构建等关键技术环节，并通过实验验证了系统的可靠性和有效性。这项研究不仅推动了机器人在复杂分拣环境中的应用，还对机器人视觉技术的实际应用和系统集成提供了重要参考。