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华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期50卷 708-719页

作者：段雯娟徐震浩顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

采用目前生产线上常用的高速堆垛机(High-Speed-Stacker, HSS)和即时分拣机(Pick-on-the-Fly,POF)两种机械手分别堆垛不同规格的玻璃原片,目标是最小化玻璃的废料率。针对切割和抓取自动化过程,提出了一种组合Unit的方法最大化生产效率... 详细信息

采用目前生产线上常用的高速堆垛机(High-Speed-Stacker, HSS)和即时分拣机(Pick-on-the-Fly,POF)两种机械手分别堆垛不同规格的玻璃原片,目标是最小化玻璃的废料率。针对切割和抓取自动化过程,提出了一种组合Unit的方法最大化生产效率,并在此基础上采用了平衡Unit的优化方法。根据两种类型机械手是否同时工作,提出了混合抓取和分类抓取两种解决方案。最后针对抓取阶段的特点提出了一种组合变异布谷鸟搜索(Combination Variation Cuckoo Search,CVCS)算法,引入了内外逆序和多领域插入变异操作,防止算法陷入局部最优。仿真实验采用响应面分析法对CVCS进行参数标定。并将CVCS与MMGA、BPSO、DABC、CS算法进行了对比分析,实验结果验证了CVCS算法解决该问题的优越性。

关键词：堆垛系统平衡Unit 混合抓取分类抓取响应面分析法

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基于YLG-CNN网络的目标识别与抓取位姿检测技术

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四川轻化工大学学报（自然科学版） 2024年第5期37卷 78-86页

作者：王艺成张国良汪坤张自杰四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644000 人工智能四川省重点实验室四川宜宾644000

针对现有的抓取位姿检测算法难以实现高精度按类抓取的问题,设计了一种基于深度和语义信息的抓取位姿检测网络YLG-CNN。首先,对抓取检测算法GG-CNN进行改进,在特征提取模块添加残差结构,以融合不同层次的特征,提升检测模型对深度信息的... 详细信息

针对现有的抓取位姿检测算法难以实现高精度按类抓取的问题,设计了一种基于深度和语义信息的抓取位姿检测网络YLG-CNN。首先,对抓取检测算法GG-CNN进行改进,在特征提取模块添加残差结构,以融合不同层次的特征,提升检测模型对深度信息的理解能力,在残差结构末端引入CBAM注意力机制,使宜于作为抓取中心的热力像素点获得更高的热力值,得到更为可靠的抓取位姿;其次,通过YOLOv5算法获取待抓取目标的类别,并将其映射到改进GG-CNN所输出的抓取热力图中,为每个抓取点赋予抓取对象的语义信息,实现按类抓取。最后,设计了一套基于机器人操作系统(ROS)的3D视觉智能抓取系统,通过真实抓取实验验证所提方法。实验结果表明,所提的残差注意力抓取网络可抓取精度达到78.2%,较次优算法GGCNN+CBAM提高6.8%,并且YLG-CNN分类抓取网络能够实现高精度的分类抓取,其平均抓取成功率达到78.3%,较于GG-CNN+YOLOv5算法提升了17.1%。

关键词：目标识别抓取位姿检测 GG-CNN 残差网络分类抓取

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视觉抓取机器人系统研究与实现

视觉抓取机器人系统研究与实现

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作者：郑佳彤东北大学

学位级别：硕士

随着图像处理技术和机器视觉技术的发展,视觉技术在工业领域已经有了非常广泛的应用,例如,产品包装、无损检测、自动化装配等一些大型的生产线上的应用,不仅提高了生产效率,而且节省了时间和成本,这对工业现代化技术的发展具有非常重要... 详细信息

随着图像处理技术和机器视觉技术的发展,视觉技术在工业领域已经有了非常广泛的应用,例如,产品包装、无损检测、自动化装配等一些大型的生产线上的应用,不仅提高了生产效率,而且节省了时间和成本,这对工业现代化技术的发展具有非常重要的意义。但是,视觉技术在工业生产中的实际应用是还存在很多问题,如生产环境不好抗干扰性差、适应性不高等,这些都需要不断的提高视觉识别的精度和效率来得以有效的解决。本文针对工业机器人的视觉技术应用进行了研究,设计了基于视觉技术的工业机器人抓取平台,系统以新松公司RH6工业机器人为本体,搭载工业相机并设计了相应的图像处理程序,实现了对工件托盘内的工件进行识别、抓取的功能,并提高识别精度和程序运行时间。本文首先对系统进行了整体的分析和设计,基于Linux系统搭建了相关设备间的通讯联系,将PC机作为服务器端,机器人控制器作为客户端。接下来,对工业相机的标定准确性进行了研究,编写了基于OpenCV库的标定程序,通过与Matlab标定工具箱标定结果进行对比,并在实际实验中对本文标定程序的有效可行性进行了测试。最后,对不同形状的工件进行了分类检测,提出了一种快速检测工件质心的方法,将多目标图像分解成目标块,采用霍夫变换方法检测类圆形工件,采用角点特征结合矩特征的方法检测有棱角物体,并用C语言进行了编程实现。根据上述研究,进行了视觉机器人系统了实际搭建,并经过了实际条件测试,证明了本文的设计方法是可行的,并且根据本文提出的方法,提高了工件的识别精度和程序的计算速度。

关键词：工业机器人图像处理机器视觉工件定位分类抓取

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刚度增强硬度耦合型软体抓手的设计与试验

刚度增强硬度耦合型软体抓手的设计与试验

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作者：张驻军河南农业大学

学位级别：硕士

相比由连杆、铰链等刚性构件与运动副组成的刚性机械抓手,由柔性材料制成的软体抓手具备更高的柔顺性、适应性和人机交互性,在农业采摘、医疗康复等领域具有较大的发展前景。作为机器人的关键组成部件,软体抓手的研究具有较高的研究价... 详细信息

相比由连杆、铰链等刚性构件与运动副组成的刚性机械抓手,由柔性材料制成的软体抓手具备更高的柔顺性、适应性和人机交互性,在农业采摘、医疗康复等领域具有较大的发展前景。作为机器人的关键组成部件,软体抓手的研究具有较高的研究价值。针对传统的软体抓手刚度低、承载范围小等问题,本文通过对执行器驱动原理的研究,设计了一种刚度增强硬度耦合型软体抓手,确定了各硬度材料的参数,建立了执行器的理论模型,介绍了软体抓手的制作流程;此外,通过仿真与试验验证了硬度耦合与刚度增强结构的可行性;最后,设计了基于机器视觉的软体抓手分类抓取控制系统,通过搭建试验平台,验证了抓手的性能与分类抓取的准确性。主要内容与结论如下:首先,分析了执行器执行原理和驱动方式,设计了执行器与抓手夹具。执行器基于快速网格设计,采用气压驱动方式;执行器的制作材料选用不同邵氏硬度的硅胶,将不同邵氏硬度的发生层与00HA硬度的限制层相结合,实现执行器的硬度耦合;在发生层腔体的顶部及径向面添加刚度增强层,由此设计了刚度增强硬度耦合型软体执行器。其次,分析了常用的材料模型,确定了以Yeoh模型为硅胶材料的本构模型,通过单轴压缩试验得出了 00HA～20HA硅胶的应力应变关系,利用Origin软件进行了数据拟合,得出了各硬度材料的具体参数;通过分析单个腔体的弯曲变形特性建立了软体执行器的弯曲特性模型,根据执行器末端接触力矩与物体对执行器末端力矩的映射关系建立末端接触力模型,得出末端接触力与充气压力的关系。然后,采用浇筑法进行了执行器的制作,对各硬度耦合型的执行器进行仿真与试验分析,证明了 05HA-00HA硬度耦合型执行器相较于无硬度耦合型执行器和10HA-00HA、20HA-00HA硬度耦合型执行器具有较好的力学性能;进而通过对比有无刚度增强结构的执行器仿真与试验性能,试验测得刚度增强硬度耦合型执行器相较于无刚度增强型执行器的末端接触力在0.07MPa下增大了 0.11N,验证了刚度增强结构的可行性;对刚度增强硬度耦合型软体抓手进行组装并进行抓取力测试,验证其最大抓取重量可达425g,且具有良好的适应性。最后,进行了目标检测与定位方法的选择,完成了基于轻量化深度神经网络迁移学习模型的模型训练与部署;设计了软体抓手分类抓取控制系统,通过视觉识别目标物的类别与质心坐标,实现对目标物的分类抓取,通过自主分类抓取试验验证了软体抓手的性能与实际作业能力,结果表明抓手正确分类并完成抓取的成功率高于82%。本文设计的刚度增强硬度耦合型软体抓手,相较于传统的软体抓手,不仅具有更大的负载范围,而且结合基于机器视觉的控制系统能准确的进行目标检测与分类抓取,为软体抓手刚度的增强提供了新的思路,推进了软体抓手在果蔬分拣等领域的应用。

关键词：软体抓手刚度增强硬度耦合目标检测分类抓取

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