基于机器视觉的协作机器人分拣系统关键技术研究与实现

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协作机器人是可以在工作区域直接与人进行交互的机器人,是实现智能机器人的优良平台,现已广泛应用在各类分拣作业中。但是现有的协作机器人分拣系统依然不够智能,无法适应大多数的工厂流水线分拣作业。其主要有以下三大难点需要解决:现有的工厂流水线分拣作业主要是动态分拣,需要很高的实时性和目标零件追踪能力,而流水线上的零件大多数都为无纹理或者少纹理零件,具有无法手工设计纹理特征和多个零件互相遮挡、相似的特点,容易导致目标零件的追踪丢失;协作机器人抓取物体需要获取物体的类别和空间六自由度(6D)位姿估计,而无纹理零件的特点导致现有算法识别准确率低,目标零件抓取成功率低;工业流水线上存在大量加工后生成的异形件或者无法识别的零件,需要人工二次识别和输入识别结果给机器人进行二次分拣,然而现有的交互系统主要是以鼠标、键盘为主,交互不直接,容易导致漏检、错检和降低分拣系统的运行效率。本文针对协作机器人动态分拣工业零件的三大难点,对整个协作机器人分拣系统的关键技术进行了研究与实现:1)提出了基于点云和图网络的手势姿态估计与手部模型重建算法来代替传统的人机交互环节,通过手势识别提高整体系统的运行效率。2)建立了针对无纹理零件的数据集,并提出了基于语义分割和点云去噪自动编码器的6D位姿估计算法,能准确识别静态无纹理零件的类别和位姿,为之后的目标零件追踪算法提供预获取的类别、位姿信息。3)提出了基于孪生网络和点云配准的单目标位姿追踪算法,可以实时追踪目标零件的位置信息和姿态信息,提升了整个分拣系统的目标零件抓取成功率。4)搭建了模块化的协作机器人流水线分拣系统,并能在实际场景中进行测试和应用。
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