物流输送系统中机器人智能码垛关键技术的研究

作     者：胡杰 

作者单位：华南理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：刘斌;蒋仕元

授予年度：2023年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：物流输送 机器人智能码垛 机器视觉 码垛算法 

摘      要：伴随着电子商务的快速发展,物流装备技术也随之不断发展和进步。在物流输送系统中,无序混合纸箱码垛机器人有着大量的应用需求。对于乱序到来的、多种尺寸规格的纸箱,如何应用机器人实现自动、高效地码垛,节省人力的同时提升物流周转效率,是物流仓储自动化的一个亟待解决的难点问题。本论文对机器人智能码垛关键技术进行研究,构建了视觉引导机器人在线码垛系统,设计并实现了机器人智能码垛方案。论文的主要工作内容如下:对3D工业相机进行二次开发,实现目标检测、纸箱尺寸测量和纸箱抓取点位姿定位三模块内容。在目标检测模块,基于Pytorch深度学习框架下的YOLOv5s检测算法,通过自制训练集,训练新的模型,准确识别码垛实验中使用的纸箱;在纸箱尺寸测量模块,完成对图漾3D工业相机的RGB标定,求解出相机内参和畸变参数,并对图像进行去畸变操作。通过手眼标定实验获取相机坐标系和机器人坐标系之间的齐次转换矩阵,再运用机器视觉技术求解图像中纸箱轮廓的最小外接矩形顶点像素坐标和矩形中心点位坐标,并结合相机内参、矩形顶点像素坐标以及纸箱的深度信息完成对纸箱的尺寸计算;在纸箱抓取点位姿定位模块,将图像中纸箱轮廓的最小外接矩形的中心点位作为纸箱的抓取点,并求出矩形的旋转角度,再通过手眼标定实验获取的手眼矩阵,结合抓取点的像素坐标、矩形的旋转角度和图像深度信息,计算出抓取点的实际位姿。根据物流场景下的在线混箱托盘码垛问题,设计并实现了基于改进启发式的机器人在线混箱托盘码垛算法,加入可码放空间重组的概念对算法进行了优化。利用Matplotlib可视化库结合Num Py科学计算库,对机器人在线混箱托盘码垛算法优化前后的布局效果进行实例可视化仿真分析,考察算法的可行性和适用性。最后,将系统硬件同软件算法集成,完成对视觉引导机器人在线码垛系统的集成和实验测试,验证了机器人智能码垛的可行性。