基于機(jī)器視覺的教育機(jī)器人零件存儲(chǔ)庫設(shè)計(jì).pdf

1、教育機(jī)器人是工業(yè)技術(shù)和教育理論學(xué)科交叉發(fā)展的成果，能夠培養(yǎng)學(xué)生多方面的素質(zhì)和能力，引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。教育機(jī)器人零件存儲(chǔ)庫是教育機(jī)器人范疇中具有重要意義的部分，它為實(shí)施教育機(jī)器人教學(xué)過程提供一個(gè)自動(dòng)存儲(chǔ)教育機(jī)器人零部件的平臺(tái)，提高教育機(jī)器人的教學(xué)適用性。針對(duì)以上情況，本文的主要工作內(nèi)容如下： 首先，通過總體方案設(shè)計(jì)，將教育機(jī)器人零件檢測(cè)系統(tǒng)分為圖像采集、圖像預(yù)處理、零件特征參數(shù)提取、圖像識(shí)別等四個(gè)功能模塊，并根據(jù)需要建立了零件

2、圖像采集系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用CCD攝像頭、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)搭建了零件圖像采集和處理系統(tǒng)。 其次，研究零件的圖像特征提取及識(shí)別技術(shù)。主要過程為：將24位彩色零件圖像轉(zhuǎn)換為8位灰度圖像，利用加權(quán)的鄰域法對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，該算法不僅能夠有效地平滑噪聲，還能夠銳化模糊圖像的邊緣，同時(shí)該算法計(jì)算比較簡(jiǎn)單，不需要任何先驗(yàn)知識(shí)和預(yù)定的參數(shù)，采用最佳閾值分割對(duì)零件進(jìn)行二值化處理。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能很好的將零件目標(biāo)與背景分割開，且便于后續(xù)的識(shí)別

3、和理解；接著通過計(jì)算圖像的平均灰度值實(shí)現(xiàn)零件顏色的識(shí)別，通過對(duì)零件幾何特征參數(shù)的提取匹配，最終實(shí)現(xiàn)零件的識(shí)別。 然后，研究教育機(jī)器人零件存儲(chǔ)路徑優(yōu)化方法。實(shí)際分析了零件貨位優(yōu)化方案；在對(duì)零件輸送機(jī)構(gòu)單一作業(yè)方式及復(fù)合作業(yè)方式分析的基礎(chǔ)之上，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法對(duì)輸送機(jī)構(gòu)復(fù)合作業(yè)方式下的路徑優(yōu)化進(jìn)行研究，結(jié)合課題實(shí)際情況，得出輸送機(jī)構(gòu)路徑優(yōu)化具體解決算法，建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。 最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的教育機(jī)器人零件檢測(cè)系統(tǒng)