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基于视觉和力-位图像学习的机器人柔性装配方法研究

基于视觉和力-位图像学习的机器人柔性装配方法研究

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作者：罗威湘潭大学

学位级别：硕士

装配是生产制造中的一个关键步骤,基于示教或离线编程的机器人装配方法难以满足复杂的装配任务并保证装配柔性。通过加装视觉传感器并设计控制算法能大大提高机器人装配的自动化程度,但实际装配过程依然存在视觉定位误差较大、装配柔性... 详细信息

装配是生产制造中的一个关键步骤,基于示教或离线编程的机器人装配方法难以满足复杂的装配任务并保证装配柔性。通过加装视觉传感器并设计控制算法能大大提高机器人装配的自动化程度,但实际装配过程依然存在视觉定位误差较大、装配柔性较差和工件遮挡等问题,此时可以引入力信号进行控制。为了解决接触装配时的遮挡问题,纠正定位误差并确保装配柔性,本文结合深度学习技术,通过学习力/力矩和位姿信息以完成机器人柔性装配。论文主要研究内容包括:(1)提出了一种基于视觉和力-位图像学习的机器人柔性装配方法:基于视觉信息实现工件定位,完成工件间的对准;针对视觉误差导致对准精度不高,难以保证后续装配质量和柔性的问题,提出一种基于力-位图像学习柔性装配的方法,将接触装配过程中的力/力矩和位姿数据转换为力-位图像,并为其设置运动标签,通过学习图像特征的方式学习装配中复杂的力-位耦合关系,进而根据接触装配过程中力-位图像的分类结果完成装配,并确保装配柔性。(2)为了获得力-位图像样本,分别设计提出了运动方向判定算法、力-位图像生成规则和难/易样本平衡处理等方法,实现了自动样本采集。采集了3000次不同初始位姿的装配过程中的力/力矩信息和对应的位姿信息,获得并生成了由127741张图片及其对应运动标签组成的力-位图像数据集,然后用多种图像分类模型进行训练,分析不同模型的分类损失和精度并筛选出最优模型,作为最终的装配运动方向分类模型用于接触装配任务,并进行了实验验证,结果表明该模型能纠正工件对准的误差,并控制机器人顺利完成接触装配,成功率可达到96.7%。(3)研究了基于视觉的工件定位算法,用于解决待装配工件间的定位和对准问题。通过深度相机读取RGB数据和深度数据,首先推导了相机成像的数学原理,基于此标定了相机的内参和畸变,然后将相机固定在机械臂末端完成了机器人手眼标定,得到手眼变换矩阵,并进行了深度图像校准,最后使用训练完成的SSD目标检测模型,结合标记物检测算法,求得待装工件的对准位姿。(4)以Staubli Tx90机械臂、力传感器和深度相机作为实验设备,基于ROS搭建了机器人柔性装配平台系统。以RJ45连接头与连接口间的装配为研究对象,基于工件视觉定位算法实现工件间的对准,然后在装配过程中实时生成力-位图像,输入装配运动方向分类模型完成工件间的接触装配。实验结果表明,该方法可以控制整个装配过程中接触力不超过30N,接触力矩不超过0.15N·m,顺利完成柔性装配。

关键词：力-位图像柔性装配装配操作学习深度学习视觉定位

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