3D目标识别下的工业机器人无序分拣关键技术

本篇文章主要探讨的是基于3D目标识别的工业机器人无序分拣技术，着重于解决实际工业生产中的自动化问题。首先，章节一介绍了机器人无序分拣的研究背景、意义，以及当前国内外的研究现状，概述了论文的研究内容和章节布局。 在第二章中，详细设计了机器人无序分拣系统，明确了系统的整体架构，包括选择ABB1200机器人作为核心设备，以及配合德国雄克手爪进行抓取任务。章节内容涉及了机器人运动范围、轴参数以及硬件选型的合理性。此外，还介绍了使用的RobotStudio软件和PCL点云库在系统中的重要作用。 第三章深入研究了机器人视觉系统，尤其是3D视觉技术。这部分涵盖了Kinect相机的标定，包括相机成像模型、坐标系转换以及相机参数的计算，标定结果显示平均误差仅为0.13个像素。手眼系统标定则确定了相机与机器人之间的精确位置关系，这对于后续的目标识别至关重要。 第四章的核心内容围绕目标物体的点云数据处理和识别展开。首先，通过RANSAC算法处理点云数据，去除平面模型和背景干扰，确保模板的准确性。然后，采用聚类分割算法分离多个目标物体，针对正方体形状，使用全局特征OUR-CVFH进行分类。接着，利用ISS3D算法提取关键点，选取鲁棒性强的SHOT特征描述点云特征，以便于模板匹配。 本文旨在通过3D视觉技术和精确的定位系统，实现工业机器人对无序环境中的目标物体进行高效、准确的识别和抓取，提升生产线的自动化水平，降低人工干预，是现代智能制造的重要组成部分。整个研究过程不仅涉及理论知识，还包括实际操作中的关键技术应用，具有很高的实用价值。