零件视图库构建方法、零件定位抓取方法及装置

    公开(公告)号:CN106845354B

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201611213406.3

    申请日:2016-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种零件视图库构建方法、零件定位抓取方法及装置。本发明首先绘制零件3D模型,通过构建虚拟的视图球,用虚拟相机环绕虚拟视图球提取零件3D模型不同角度的二维轮廓。通过相似度对图像边缘信息进行分组,进而构建了梯形的零件视图库;基于所述零件视图库,在进行零件抓取前,将待抓取零件的图像与视图库中的图像从顶层到底层,根据相似度逐层匹配,可以迅速地定位到与待抓取零件图像最相似的图像,进而获取对应的位姿坐标;再用最小二乘迭代的方法获取零件的精确位姿坐标。本发明省去了零件定位工装,大大降低了工业生产线上的成本;而且不受生产线上光照不均的影响,能够精确地抓取目标零件,提高了工业机器人工作的效率。

    零件视图库构建方法、零件定位抓取方法及装置

    公开(公告)号:CN106845354A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201611213406.3

    申请日:2016-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种零件视图库构建方法、零件定位抓取方法及装置。本发明首先绘制零件3D模型,通过构建虚拟的视图球,用虚拟相机环绕虚拟视图球提取零件3D模型不同角度的二维轮廓。通过相似度对图像边缘信息进行分组,进而构建了梯形的零件视图库;基于所述零件视图库,在进行零件抓取前,将待抓取零件的图像与视图库中的图像从顶层到底层,根据相似度逐层匹配,可以迅速地定位到与待抓取零件图像最相似的图像,进而获取对应的位姿坐标;再用最小二乘迭代的方法获取零件的精确位姿坐标。本发明省去了零件定位工装,大大降低了工业生产线上的成本;而且不受生产线上光照不均的影响,能够精确地抓取目标零件,提高了工业机器人工作的效率。

    动态场景下基于局部背景剪除的自适应目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN102129687B

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201010034353.5

    申请日:2010-01-19

    Abstract: 本发明为一种动态场景下基于局部背景剪除的自适应目标跟踪方法,包括步骤:对于每一帧输入图像,根据当前时刻目标模型的特征分量的可分性评价函数计算输入图像的每一个像素属于目标的概率值,并生成一个输入图像对应的概率图;根据输入图像对应的概率图,利用局部背景剪除提取图像中的目标区域和目标周围的局部背景区域,并确定目标在输入图像中的位置和目标尺寸;分别建立目标的观测模型和局部背景的观测模型;根据目标的观测模型和局部背景的观测模型,对目标模型和局部背景模型进行更新;对更新后的目标模型的每一个特征分量进行可分性评价,得到一个新的目标模型的特征分量可分性评价函数,用于下一帧输入图像中目标的跟踪。

    一种在轴孔装配中零件内孔方位误差的校正方法

    公开(公告)号:CN102128589B

    公开(公告)日:2013-03-13

    申请号:CN201010034357.3

    申请日:2010-01-20

    Abstract: 本发明是一种在轴孔装配中零件内孔方位误差的校正方法,该方法将六轴机械臂第六轴末端的摄像头移动到零件内孔的上方;提取出摄像头的零件内孔图像中形成的环形区域外边缘和内边缘;通过空间变换算法将环形区域外边缘和内边缘变换成两条二维曲线;根据这两条二维曲线计算出环形区域外边缘和内边缘的位置关系,进而确定零件内孔的偏移误差,然后将机器人向着减小误差的方向进行重复调整,直至计算出的角度偏移误差在允许范围以内。本发明设计出的装配误差快速校正算法,能够大大降低了在零件轴和零件内孔装配过程中夹具对零件夹取精度的要求,提高自动化零件轴和零件内孔装配的成功率。

    元件夹持装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102879881A

    公开(公告)日:2013-01-16

    申请号:CN201210427934.4

    申请日:2012-10-31

    CPC classification number: G02B7/182 G02B7/008

    Abstract: 本发明提供了一种元件夹持装置,包括:夹持框,用于对元件施加夹持力以固定元件;压力采集单元,用于采集夹持框对元件施加的夹持力,并将夹持力输入到控制单元;控制单元,用于至少根据预设的元件期望变形量,计算夹持框的应该施加的夹持力值,然后驱动夹持框以所述夹持力值对元件施加夹持力。本发明元件夹持装置根据元件的受力情况来调整夹持点的位置以及施加的夹持力,减少了光学元件的变形。

    涡旋式空调压缩机的轴承-曲柄轴智能压装方法及系统

    公开(公告)号:CN102107352B

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN201010592892.0

    申请日:2010-12-08

    Abstract: 本发明涉及一种涡旋式空调压缩机的轴承-曲柄轴智能压装方法及系统,该系统包括压装装置、工业机器人、视觉装置三个部分,工业机器人接收视觉装置输出的轴承和曲柄轴的位置信号,并对轴承和曲柄轴的位置信号进行处理,生成了工业机器人的运动轨迹,然后抓取轴承放置到压装装置内,抓取曲柄轴放置到轴承内;压装装置接收工业机器人的状态信号,将其转换为控制信号,控制压装装置将曲柄轴压装到轴承内;工业机器人接收压装装置的状态信号后,将压装好的轴承和曲柄轴从压装装置内取出。

    一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法

    公开(公告)号:CN102120307A

    公开(公告)日:2011-07-13

    申请号:CN201010603399.4

    申请日:2010-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法,该系统利用视频摄像头采集工件图像,利用计算机识别定位工件,通过在线规划机械手爪从当前位置到抓取位置的运动轨迹点,控制机械手爪抓取工件,然后按照预先设定好的磨削操作步骤控制砂带转速和转向,控制工业机器人把工件移动到指定的位置和姿态,打磨抛光工件。系统中视频摄像头实时采集工件图像;计算机识别和定位工件,控制机械手爪抓取工件,控制工件磨削操作中的工业机器人的运动和磨削机的运行的状态;计算机的数据端与工业机器人的控制柜的数据端连接,通过输出轨迹点控制工业机器人的运动;计算机的数据端与磨削机的数据端连接,控制磨削机的启动、停止和砂带的转速、转向。

    基于视觉和力反馈位姿调节的机器人装配方法及系统

    公开(公告)号:CN110076780B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201910464449.6

    申请日:2019-05-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉和力反馈位姿调节的机器人装配方法及系统,所述装配方法包括:基于待装配轴孔工件和机械手爪的形状,建立手爪与轴孔静态接触的环境约束空间;通过机械手爪对待装配轴孔工件进行在线抓取,并确定待装配轴孔工件的当前位姿和状态;基于环境约束空间以及待装配轴孔工件的当前位姿和状态,确定待装配轴孔工件沿倾斜部分的当前移动距离;比较当前移动距离与设定阈值的大小,如果大于设定阈值,则根据当前移动距离,对待装配轴孔工件进行轴孔装配,否则重新抓取,直至当前移动距离大于设定阈值。本发明根据环境约束空间以及待装配轴孔工件的当前位姿,可准确确定轴孔装配状态,从而可提高智能协调性,实现装配的实时性和可靠性。

    基于工业机器人的汽车发动机活塞、缸体装配系统及方法

    公开(公告)号:CN105499953B

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201610016721.0

    申请日:2016-01-12

    Abstract: 本发明公开一种基于工业机器人的汽车发动机活塞、缸体装配系统及方法,该系统包括机器人,相机、机械手爪、缸体组合装置、计算机模块、活塞。该方法通过相机识别活塞,利用计算机模块根据特征得到活塞的位置,控制机器人,由机械手爪取抓取活塞,并将活塞装配到汽车发动机的缸体中。其中四个已完成连杆装配的活塞并排放置在铁架平台上,机械手爪安装在工业机器人末端,用于抓取活塞,夹紧活塞环,进行活塞装配。相机安装在手臂前端,用于识别定位活塞和缸体组合装置上的缸体。计算机模块通过信号线与机器人,相机,机械手抓,缸体组合装置相连,实现数据的处理和控制信号的传输。本发明能精确地高效地实现对活塞和发动机缸体的自动装配过程。

    一种应用于大规模非规则结构数据的图搜索方法

    公开(公告)号:CN105335524B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201510872650.X

    申请日:2015-11-27

    Abstract: 本发明提出了一种应用于大规模非规则结构数据的图搜索方法,包括数据预处理方法和查询执行方法,其中数据预处理方法为:将非规则结构数据进行格式统一,为每个图的原图点构造一近邻标签向量表,构造具有属性点的扩充图;查询执行方法为:在原图数据点中利用一近邻标签筛选与关键点对应的候选匹配点,计算候选匹配点的匹配度并选择局部区域的中心点,在中心点周围划分出局部区域并查询子图和局部图的近似图匹配。该算法在保证搜索准确性的同时,大幅度降低运算复杂度,可以实现可行且有效的大规模非规则结构数据的图搜索。

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