基于机器视觉识别系统的机器人自动装配生产线收藏

基于机器视觉识别技术，对机器人抓取系统进行设计，能够根据零件的图形识别与定位进行自动精准抓取，从而完成生产过程中的自动装配该技术应用后，能够大幅度提升自动装配生产线的工作效率，也能避免在生产过程中出现抓取错误以及其他生产质量问题。

机器视觉识别技术包含预处理与分割、特征提取与识别、零件定位。

机器视觉识别系统首先需要对零件进行预处理与分割，判断零件的图像参数利用视觉传感器扫描零件，根据扫描所得到的参数，对零件所在位置，以及零件的基本图形生成预期模型排除在分析过程中干扰因素带来的影响，并在此基础上进行滤波后的预处理。

通过预处理并对图像进行独立分割后，能够确定单一零件所在位置在此基础上开展的后续分析任务，彼此之间才不会产生干扰预处理与分割过程中，对于参数干扰还应该加强控制，能够在分割过程中排除干扰，最大程度确保使用安全性。

分割的阙值由最优阙值化方法确定，直方图采用正态分布的概率密度函数近似，正态分布参数的估计按照使物体和背景间的灰度变化最大化来选龋

对零件图像进行识别处理中需要针对零件的特征进行提取，通过特征提取确定零件边缘信息，并对零件的边缘数据精准描述在此基础上，构建生成零件识别后的图像综合处理控制能力，根据处理过程中的各类分割信息，对最终的功能结构进一步强化。

特征提取与识别是相对的功能，需要连续进行，并且在特征提取分析期间，还应该描述出零件在自动装配生产线上的运动情况，在此基础上才能够根据零件的运动情况以及具体所在位置，确定接下来需要进行的生产任务在特征提取以及识别过程中，对于图像的预处理参数误差需要及时调整，这一环节最重要的是对边缘特征精准确定，并对预处理阶段产生的各类分割误差校对。

确保特征提取识别后最终的图像综合控制能力能够得到提升，才能进入到接下来的自动装配生产阶段对生产过程中的各类特征进行动态描述，识别零件的具体位置，进行自动化抓取，完成对零件的综合控制基于零件识别与图像处理基础上进行的零件自动装配，最终功能是对零件进行定位。

在零件定位后，配合抓取动作，直接完成零件的生产调控抓取过程中综合调整零件的各项参数，根据参数反馈以及边缘描述确定零件所在位置，由于在自动装配生产线中零件是不断变化的因此，还需要根据零件的运动速度确定接下来的所在位置，实现对零件的自动抓取功能。

总而言之，机器视觉识别系统通过视觉传感器获取零件的位置信息，并通过图像处理和识别算法，计算位置偏移及角度旋转量，并实时反馈给控制器，从而动态改变机械手的抓取操作，提高了装配操作的柔性和效率机器视觉识别系统构成简单，稳定可靠，识别速度快，同时对环境要求不高，能够适应不同生产操作环境，具有良好的应用前景。

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