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关节机器人视觉伺服控制系统研究

作　者: 朱振伟
导　师: 刘广瑞
学　校: 郑州大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 视觉伺服摄像机标定图像处理模板匹配
分类号: TP242.62
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

把视觉传感器与机器人结合起来,赋予机器人系统视觉功能,让机器人能感知外部的世界,大大提高了机器人的适用性,使机器人在特定的环境下能帮助人类解决一些难以解决的问题,是智能机器人系统的关键技术之一,也是机器人技术研究发展的一个重要方向。本文论述了当前机器人视觉伺服技术的国内外研究现状和发展趋势,在此基础上进一步论述了机器人视觉伺服控制系统所面临的主要问题和发展前景。结合公益性行业(农业)科研专项(nyhyzx07-005):“机械手式全自动裸根苗移栽机研制”项目,搭建了关节机器人视觉伺服控制系统的硬件平台,完成了其相应功能的控制程序编制和操作界面的开发,本文所做的工作主要有以下五个部分:1.从视觉伺服系统控制结构、摄像机的安装方式、视觉伺服系统硬件设计三方面入手对机器人伺服控制系统进行了总体结构设计,完成了实现机器人视觉伺服控制系统的硬件的设计。其中视觉系统的硬件设计方面又包括、摄像机、图像采集卡、运动控制控制部分和关节机器人四个方面;2.从连杆坐标系的建立,手部姿态的描述等方面进行了对关节机器人进行运动学分析,最后把D-H坐标系法引用到本系统所使用的SCARA机器人运动学中,建立了系统所用的关节机器人各个连杆的坐标系,求出了各个连杆的参数,最后用MATLAB进行矩阵运算,求出了关节机器人正、逆运动方程的解;3.建立了摄像机的成像模型,求解了图像坐标系、摄像机坐标系、世界坐标系三者之间的关系,确定了摄像机标定所要研究的主要参数。根据实验室现有的条件,采用修正过的Tsai两步标定方法,做了大量的试验求出了本视觉伺服控制系统所用摄像机内、外参数,完成了对摄像机的标定;4.在视觉信息处理方面从图像的预处理、图像的分离、图像的模板匹配、目标物的提取等四个方面着手,最后为本伺服控制系统确定了用直方图增强的方法对图像进行预处理,实验论证了用Canny算子对图像边缘的检测效果,提出在机器人视觉伺服中可以用Canny边缘检测法来检测图像各区域的边缘以实现图像的分离,最后用模板匹配的方法来实现对目标物的识别;5.完成了关节机器人视觉伺服控制系统的控制流程的设计,以Microsoft VisualC++为程序设计平台,完成了机器人伺服控制系统程序编制和操作界面的开发。通过开发的操作界面能读出关节机器人各个关节的关节信息。完成了图像处理、模板匹配、抓取目标物和关节机器人运动学分析等控制功能。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
1 绪论  9-16
  1.1 引言  9
  1.2 课题背景及国内外研究现状  9-13
    1.2.1 机器人视觉发展历史简介  9-10
    1.2.2 国内外基于视觉伺服机器人应用的情况和研究的领域  10-11
    1.2.3 视觉伺服所面临的主要问题和前景  11-13
  1.3 课题的来源、研究的意义和主要研究的内容  13-15
    1.3.1 本课题的来源  13
    1.3.2 课题研究的意义  13
    1.3.3 课题的主要研究内容  13-15
  1.4 拟研究内容的结构安排  15-16
2 伺服控制系统的结构实现和硬件设计  16-24
  2.1 引言  16
  2.2 伺服系统控制结构的确定  16-17
  2.3 摄像机安装方案的确定  17
  2.4 关节机器人视觉伺服系统硬件的设计  17-23
    2.4.1 视觉传感器的确定  18
    2.4.2 图像采集卡的选择和初始化  18-21
    2.4.3 运动控制部分的设计  21-22
    2.4.4 执行机构的设计  22-23
  2.5 本章小结  23-24
3 关节机器人运动学分析  24-31
  3.1 引言  24
  3.2 关节坐标系的建立  24-27
    3.2.1 坐标系号的分配方法  24-25
    3.2.2 D-H法建立连杆坐标系的描述  25
    3.2.3 用D-H方法确定SCARA关节机器人的各连杆参数  25-26
    3.2.4 手部的位姿表示  26-27
  3.3 关节机器人正、反向运动学分析  27-30
    3.3.1 本系统关节机器人正运动学方程的建立  27-28
    3.3.2 本系统关节机器人逆运动学方程的建立  28-30
  3.4 本章小结  30-31
4 摄像机标定  31-39
  4.1 引言  31
  4.2 摄像机成像模型的建立  31-35
    4.2.1 图像坐标系、摄像机坐标系、世界坐标系的关系  31-33
    4.2.2 摄像机标定中所研究的参数  33-35
  4.3 摄像机标定方法的研究  35-36
    4.3.1 传统的摄像机标定方法  35
    4.3.2 摄像机自标定方法  35-36
  4.4 实验:用修正过的Tsai两步标定方法对本系统摄像机标定  36-38
  4.5 本章小结  38-39
5 机器人视觉伺服中的图像信息处理  39-54
  5.1 引言  39
  5.2 图像的预处理  39-44
    5.2.1 图像滤波方法  39-40
    5.2.2 灰度变化法  40-41
    5.2.3 直方图变换法  41-42
    5.2.4 实验  42-44
  5.3 图像的分离  44-51
    5.3.1 阈值处理法  44-45
    5.3.2 实验  45
    5.3.3 边缘检测法  45-50
    5.3.4 实验  50-51
  5.4 图像的模板匹配  51-52
  5.5 目标物图像坐标的确定  52-53
  5.6 本章小结  53-54
6 控制系统的程序设计和操作界面的开发  54-62
  6.1 引言  54
  6.2 开发平台  54
  6.3 控制系统程序的总体结构和流程  54-56
  6.4 系统控制界面  56-61
    6.4.1 图像采集  56
    6.4.2 关节机器人的关节信息  56-57
    6.4.3 摄像机标定  57
    6.4.4 选择模板  57-58
    6.4.5 图像处理  58-60
    6.4.6 抓取物体  60
    6.4.7 运动学分析  60-61
    6.4.8 其它  61
  6.5 本章小结  61-62
7 总结与展望  62-64
  7.1 总结  62-63
  7.2 展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-68
攻读学位期间取得的研究成果  68

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