工业机器人3D目标识别无序分拣实验与坐标转换研究
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更新于2024-08-06
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本文主要探讨的是"目标物体的无序分拣实验",这一章节聚焦于利用3D视觉技术驱动的工业机器人抓取系统进行物体分拣的应用研究。在现代工业生产环境中,随着自动化技术的发展,机器人在装配制造等领域扮演着关键角色,逐渐取代了传统的人力劳动,实现了生产过程的高度智能化。
实验的核心在于将3D目标识别技术与机器人的手眼标定相结合,通过精确的坐标转换,确保机器人能准确地识别和抓取目标物体。图5-4展示了坐标系间的转换关系,包括机器人坐标系(Robot)、相机坐标系(Camera)以及可能存在的其他坐标系(如{C}、{F}和{B}),这些转换对于实现精准操作至关重要。
在5.2.1节的实验验证部分,作者详细描述了如何处理从视觉传感器获取的3D数据,并将其转化为机器人坐标系中的位姿信息。这个过程可能涉及到深度图像处理、特征提取、匹配算法(如立体视觉或结构光方法)以及基于视觉的物体跟踪。通过这样的转换,机器人可以根据接收到的实时信息,灵活调整其机械臂的动作,以适应各种无序的分拣任务。
整个研究旨在提高工业机器人的智能化水平,减少人工干预,提升生产效率和质量。论文作者邱某在杨延西教授和谢卫高级工程师的指导下,深入研究了这一关键技术,其学位论文不仅涵盖了理论分析,还可能包含了实际实验的数据和结果,为工业机器人领域的无序分拣提供了有价值的方法和实践经验。
这篇论文围绕3D视觉在工业机器人无序分拣中的应用进行了深入研究,展示了如何通过精确的坐标转换和目标识别,使机器人能够高效地执行复杂的物体分拣任务,对于推动工业4.0时代智能制造的发展具有重要意义。
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2019-07-13 上传
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liu伟鹏
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