基于机器视觉的关节机器人抓取技术研发

本篇论文深入探讨了"基于机器视觉的关节机器人研究"，由作者张凯良、张铁中和杨丽在中国农业大学工学院进行。随着果蔬采摘自动化需求的增长，机器视觉技术和关节型机器人在这一领域展现出巨大的应用潜力。本文旨在解决实际问题，通过三个关键部分展开研究： 1. 机械结构的研究：论文详细介绍了设计和制造的四自由度关节型机器人本体，其特点是结构坚固、运动平滑、定位精确，适合于复杂的果蔬采摘任务。多关节型机器人因其灵活性和高可达性，在农业机械领域广受欢迎，本研究选择这种结构形式。 2. 机器视觉的研究：构建了一种单目"手-眼"视觉系统，实现了低成本且通用性强的目标检测。这个视觉系统是实现机器人精准定位和抓取的核心组件，对于识别和追踪果蔬至关重要。 3. 运动控制的研究：设计了基于个人计算机（PC机）的运动控制系统，并结合机器视觉，提出了基于视觉导航的运动轨迹规划方法。这确保了关节机器人能够根据视觉信息智能地执行采摘动作，提高作业效率。 论文开篇阐述了当前机器人技术发展和农业的需求背景，强调了机器视觉在果蔬采摘中的作用。通过对比和选择，确定了采用步进电机驱动和蜗轮蜗杆传动的机器人本体方案，进一步优化了机械结构。整篇论文围绕实现关节机器人对目标物体的高效捕获，提供了一套完整的解决方案，为果蔬采摘机器人的未来发展奠定了坚实的基础。关键词包括采摘、关节机器人、机器视觉和PC机控制，突出了研究的核心内容和应用价值。