摘 要

目前，应用于工业生产的机器手，大都采用示教或离线编程的方法来规划运动路径和运动编程，机器手的运动只是简单地重复事先设置好的运动程序。将机器视觉技术应用到工业机器手中，可以提高机器手的智能化水平。

本文主要完成了眼手协调快速拾放系统中的视觉系统、控制系统和机器手的研究设计。对于视觉系统，设计出了一套工件视觉识别定位方案，利用摄像机标定技术进行坐标转换，实现了对传送带上工件的定位和跟踪。机器手控制系统由PC主机单元和关节驱动单元组成，针对不同类型的工件设计出了相应的PLC程序。机器手作为系统的执行机构，转动副由电动摆台驱动，移动副由气缸驱动，末端采用真空吸附的形式。对机器手建模后进行了运动学和动力学分析，为选型计算提供理论依据。

本文设计的机器手系统与传统的工业机器手相比，机器手的适应性和智能化得到了提升，节省了大量的示教或离线编程的时间，也提高了作业效率。同时，机器手的结构简单，工作可靠，性价比高。

关键词：机器手；拾放；眼手协调；视觉系统；

Abstract

At present, the robot used in industrial production, mostly using teaching or offline programming method to plan the movement path and motion programming, robot movement is simply to repeat the pre-set good movement program. The application of machine vision technology to the hands of industrial robots can improve the intelligent level of the robot.

This paper mainly completes the research and design of the visual system, the control system and the robot in the eye-catching fast pick and place system. For the visual system, I designed a set of workpiece visual recognition positioning program.The use of camera calibration technology for coordinate conversion achieves the positioning and tracking of the workpiece on the conveyor belt. The robot control system consists of PC host unit and joint drive unit, and the corresponding PLC program is designed for different types of workpiece. The robot is used as the actuator of the system and the rotating pair is driven by the electric swing table. The moving pair is driven by the cylinder and the end effector adopts the form of vacuum adsorption. After modeling, kinematics and dynamics analysis were carried out to provide theoretical basis for selection calculation.

In this paper, the design of the robot system compared with the traditional industrial robots, robot adaptability and intelligence has been improved, saving a lot of teaching or offline programming time and improve the efficiency of the operation. At the same time, the robot structure is simple, reliable and cost-effective.

Key Words: Robot; Pick and place; Eye-hand coordination; Vision system;

目录

第1章 绪论 1

1.1背景 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1国外发展现状 1

1.2.2国内发展现状 3

1.3本文研究设计内容及要求 4

1.4论文结构 4

第2章 机器手视觉系统的研究设计 6

2.1运动目标检测和跟踪 6

2.2坐标的标定转换 6

2.2.1坐标系的建立 6

2.2.2摄像机标定 7

2.3图像采集系统部件的选择 8

2.3.1工业相机的选择 8

2.3.2光学镜头的选择 9

2.3.3图像采集卡的选择 10

2.3.4光源的选择 11

2.4本章小结 11

第3章 机器手的设计计算 12

3.1机器手初步设计方案 12

3.2机器手运动学分析 16

3.2.1机器手坐标系的建立 16

3.2.2机器手正运动学分析 17

3.2.3机器手逆运动学分析 18

3.3机器手动力学分析 19

3.4机器手具体结构设计及元件选型 21

3.4.1机器手参数计算及元件选型 21

3.4.2机器手结构分析 25

3.5本章小结 26

第4章 机器手控制系统 27

4.1机器手控制系统方案 27

4.2 PLC的选型 27

4.3工艺控制要求与工序 28

4.3.1工艺控制要求 28

4.3.2抓取工件时的工序 28

4.4控制程序的设计 29

4.4.1 PLCI/0地址分配表与接线图 29

4.4.2 PLC梯形程序图 29

4.5本章小结 30

第5章 机器手拾放系统整体方案的设计与实现 32

5.1眼手协调快速拾放机器手系统的方案设计 32

5.2系统工作原理和流程 33

5.3眼手协调快速拾放系统分析 33

5.3.1机器手的定位精度 33

5.3.2拾放工作周期 34

5.3.3系统的经济性分析 34

5.3.4系统节能环保性分析 35

5.4本章小结 35

第6章 总结与展望 36

6.1本文总结 36

6.2系统展望 36

参考文献 37

附录 39

致谢 44

第1章 绪论

1.1背景

本文研究设计的是眼手协调快速拾放机器手系统，其要实现的主要功能是对生产线上的工件进行识别并实现快速拾放过程。与传统的工业机器手不同的是，本设计结合了机器视觉控制技术，旨在提高工业机器手的感知与应变能力，提高机器手的适应性和灵活性。

机器视觉在机器人领域占有重要地位，是指用摄像机模拟人的眼睛来测量和判断客观事物^[1]。在工业机器人和移动机器人领域，视觉技术都有广泛应用，其主要用于机器人末端位姿控制以及对目标物体位姿的测量。

目前在工业生产中应用的机器手，大都采用示教或离线编程的方法来规划运动路径和运动编程，运动过程只是简单地重复事先设置的动作程序^[2]。当目标对象发生变化时，机器手动作不能及时调整。而利用视觉系统则能够检测出目标对象的信息，利用计算机和相关软件对这些信息进行处理，保证了机器手的实时性，这在小批量多品种生产线上尤其突出。因此，眼手协调智能工业机器手能适应更加复杂的工作环境，具有更广阔的发展空间和应用市场，研究基于机器视觉的机器手具有重要意义，能为实现工业4.0和中国制造2025提供技术支撑^[3]。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外发展现状

基于机器视觉的拾放机器手在国外发展较早较为成熟，大部分智能化拾放机器手都采用了机器视觉技术，机器视觉控制技术在工业生产中发挥着不可忽视的作用^[4]。机器视觉系统将捕捉的图像，经过处理单元将模拟信号数字化，利用相关程序检测出对象的形状、尺寸和方位，最后通过控制机器手实现相应的拾放过程。在国外，基于机器视觉的拾放机器手已有较为成熟的研究成果^[5]。

ABB的IRB 360 FlexPicker拾料和包装技术在工业界内享有盛誉，它的最高有效负载为8kg,每分钟可完成100次拾放循环。机器手配套的IRC 5控制柜配备了TrueMove和QuickMove功能，可实现机器手对快速传送带的高精度跟踪。图1.1为IRB 360 FlexPicker在食品生产线上的应用^[6]。