针对机器视觉结合工业机器人进行自动分拣工作存在的物料识别和定位等问题,提出一种基于运动视觉的物料测距和定位方法。主要原理是通过安装在工业机器人末端的摄像头在移动过程中,对世界坐标系不同位置进行连续单点拍摄,进而获得类似...针对机器视觉结合工业机器人进行自动分拣工作存在的物料识别和定位等问题,提出一种基于运动视觉的物料测距和定位方法。主要原理是通过安装在工业机器人末端的摄像头在移动过程中,对世界坐标系不同位置进行连续单点拍摄,进而获得类似双目视觉测距的必要参数,实现运动测距和定位的功能。针对现有的一种圆柱体工件自动分拣作业,利用视觉库(OpenCV for Python)处理图像数据,在机器人运行轨迹内进行逐点采样计算。实验结果表明,单目运动视觉测距和定位效果良好,平均定位误差小于4%,该测距方法在一定条件下能够达到精度要求,具有降低自动分拣系统升级成本的实际意义。展开更多
文摘针对机器视觉结合工业机器人进行自动分拣工作存在的物料识别和定位等问题,提出一种基于运动视觉的物料测距和定位方法。主要原理是通过安装在工业机器人末端的摄像头在移动过程中,对世界坐标系不同位置进行连续单点拍摄,进而获得类似双目视觉测距的必要参数,实现运动测距和定位的功能。针对现有的一种圆柱体工件自动分拣作业,利用视觉库(OpenCV for Python)处理图像数据,在机器人运行轨迹内进行逐点采样计算。实验结果表明,单目运动视觉测距和定位效果良好,平均定位误差小于4%,该测距方法在一定条件下能够达到精度要求,具有降低自动分拣系统升级成本的实际意义。
