典型文献
基于机器视觉的蜗壳智能识别拆垛系统
文献摘要：
为实现对特定蜗壳工件的智能识别定位与拆垛,开展了对基于机器视觉的智能拆垛系统中关键技术的研究.首先,针对黑色吸光蜗壳工件使用RGB-D相机采集深度信息,设计了通过蜗壳摆放背景识别反推出各蜗壳所在位置的算法;其次,开发分块—分层的手眼标定方法,获取深度图像像素坐标系与机器人坐标系的相对空间位置关系;再次,通过末端吸盘吸力反馈控制以及设计邻域补偿抓取的方式,确保吸盘吸附工件的准确性和可靠性;最后,通过开展六层每层工件个数为4×4分布式物料拆垛实验,可实现机器人识别抓取定位误差平均值为7.6 mm,标准差为2.91 mm,满足实际生产中的拆垛需求.
文献关键词：
RGB-D相机;图像识别;机器人码垛;手眼标定
中图分类号：
作者姓名：
杨平;王博;骆凯鑫
作者机构：
厦门大学航空航天学院,厦门 361102
文献出处：
引用格式：
[1]杨平;王博;骆凯鑫-.基于机器视觉的蜗壳智能识别拆垛系统)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(11):38-43
A类：
B类：
机器视觉,蜗壳,智能识别,工件,识别定位,吸光,RGB,机采,深度信息,摆放,反推,所在位置,分块,手眼标定,标定方法,深度图像,像素坐标,坐标系,机器人坐标,相对空间位置,位置关系,吸盘,吸力,力反馈,反馈控制,邻域,六层,每层,识别抓取,定位误差,图像识别,机器人码垛
AB值：
0.463876
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