【摘 要】
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随着制造业强国战略的第一个十年行动计划被实施,中国政府提出了《中国制造2025》。《中国制造2025》指出要加快机械、电子、航空、船舶、汽车、轻纺等行业生产的智能化转型,提高精确制造,敏捷制造能力;统筹布局,推动智能交通、智能家电、服务机器人等产品研发和产业化,提出关键工序智能化、关键部位机器人替代,生产过程智能化控制。智能自动化生产线是智能制造的基础之一,而机器人是自动化生产线所必备的设备。本文
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随着制造业强国战略的第一个十年行动计划被实施,中国政府提出了《中国制造2025》。《中国制造2025》指出要加快机械、电子、航空、船舶、汽车、轻纺等行业生产的智能化转型,提高精确制造,敏捷制造能力;统筹布局,推动智能交通、智能家电、服务机器人等产品研发和产业化,提出关键工序智能化、关键部位机器人替代,生产过程智能化控制。智能自动化生产线是智能制造的基础之一,而机器人是自动化生产线所必备的设备。本文研究了智能自动化生产线上工件的识别定位和机器人的抓取,主要研究工作如下:1、深入分析了自动化生产线上工件识别及机器人抓取的相关研究现状,设计了由工业机器人系统、计算机视觉系统、物流传送带系统和计算机管理系统构成的智能自动化生产线系统平台,以对工件进行识别、定位和抓取。2、对于传送带上的工件,提出了一种基于深度学习的分割方法,采用U-Net网络模型对传送带上的各种工件进行语义分割。采集了工件单独放置和堆叠放置的图像,对图像进行标记制作了数据集,训练U-Net网络模型进行工件的分割,将工件从载货托盘分割出来,以进行后续的操作。使用U-Net网络模型不但对单独放置的工件进行有效分割,而且可以将堆叠在一起的最上层的工件分割出来,以便于机器人的抓取。3、研究了工件定位定向方法,使用最小转动惯量法对被抓取工件进行的定位定向。根据工件在载货托盘上的情况和其形状特点,制定了不同的机器人抓取策略,以选择气动抓手或堵转式限位抓手。在对摄像机进行标定的基础上,进行了工件机器人抓取实验,验证了本文所提方法的可行性和有效性。
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