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基于图像的lb组装建模与控制系统研究

基于图像的LB组装建模与控制系统研究

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作者：张皓博沈阳工业大学

学位级别：硕士

在电视生产装配过程中,传统的人工装配制约装配效率,目前主流的SIFT和ORB等图像匹配算法无法满足智能装配过程的实时准确性需求。本文针对电视生产装配过程要求设计了以直角坐标机器人为主体的智能装配平台,实现了电视背板与电视背光灯... 详细信息

在电视生产装配过程中,传统的人工装配制约装配效率,目前主流的SIFT和ORB等图像匹配算法无法满足智能装配过程的实时准确性需求。本文针对电视生产装配过程要求设计了以直角坐标机器人为主体的智能装配平台,实现了电视背板与电视背光灯条（Light Bar,lb）的智能化装配,对工业自动化的发展具有十分重要的意义,具体研究内容如下:设计了lb智能装配平台和自适应lb装配机械手。机械手可自适应抓取不同型号背板和lb,对机械手进行了有限元强度分析,验证了其满足工艺装配的要求和结构的合理性;确立了由视觉系统、控制方法和机器人组成的视觉伺服控制系统。研究了目前主流的SIFT和ORB图像匹配算法。针对SIFT和ORB算法在实时图像特征匹配中存在的匹配速度慢和鲁棒性低等问题,提出了集成ATo FAST与r BRIEF-BRISK融合特征描述子的AFK算法。同时对SIFT、ORB、AFK三种图像匹配算法进行了对比分析,提出的AFK算法可以满足精确的实时匹配要求。提出了一种动态纹理识别方法GLMlbP-TOP。在纹理特征的基础上增加了对比度信息,对lb的智能装配过程进行动态纹理分类,从而监控lb的实时装配状态,确保lb与电视背板内孔槽顺利配合,解决了lbP方法鲁棒性低、纹理信息缺失问题。建立了基于局部模型逼近的RBF神经网络自适应控制系统模型。采用拉格朗日法对lb智能装配机器人进行动力学建模,针对BP神经网络学习速度慢、网络性能差等缺点,确立了基于局部模型逼近的RBF神经网络自适应控制系统,对系统进行了控制器设计和稳定性分析,并对关节的位置跟踪和速度跟踪效果进行了仿真分析。同时,搭建了系统的硬件平台和软件平台,采用Qt软件平台进行了上位机界面的编写,完成了基于Open CV与Python的图像处理算法的导入,通过TCP/IP协议实现与PLC通讯的数据传输。

关键词： lb智能装配平台 AFK算法 GLMlbP-TOP动态纹理识别方法

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