摘要： 传统的分拣作业一般采用示教或离线编程方式， 当工作环境发生改变时系统无法即时的作出 相应的调整， 针对传统分拣方式中存在的不足， 以 并 联 型 机 器 人 和 康 奈 视 In-Sight7000 型工业智能相 机为基础， 搭 建 一 个 基 于 机 器 视 觉 的 工 业 机 器 人 分 拣 系 统 。该 分 拣 系 统 结 合 了 并 联 型 机 器 人 和 机 器 视觉两方面的技术优势， 对 经 典 的 Canny 边 缘 提 取 算 子 做 出 了 相 应 的 改 进 ， 通过提取图象边缘信息 作为匹配的特征， 克服了光照变化对视觉系统造成的影响， 实现了当分拣对象由传送带运送进入相 机视野时， 系统可以高速的对分拣对象进行识别和分拣工作。该 系 统 显 著 提 升 了 机 器 人 对 工 作 环 境 的适应能力， 提 高 了 生 产 效 率 和 系 统 柔 性 。 同时， 实验结果证明了该系统软硬件设计正确， 分拣成功 率 iS j。 关键词： 并 联 机 器 人 ;机 器 视 觉 ； Canny 算 子 ； 分拣系统； 分类识别 中 图 分 类 号 :TH166;TG659 文 献 标 识 码 :A
Key words： p a ra lle l ro b o t； ro b o t v is io n ； C anny operator ； sorting
第3 期 2017 年 3 月
文章编号
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
D01 ： 10.13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 03.032
组合机床与自动化加工技术
No. 3 Mar. 2017
： 1001 -2265(2017)03 -0125 -0 5
system generally adopt teaching o r o ff-lin e p rogram m ing . I t cannot m ake an
The Research of Industrial Robots Sorting Technology Based on Robot Vision
adjustm ent at once w hen the w o rk environm ent changes . A im in g at the shortcom ings o f the tra d itio n a l w ay o f s o rtin g , m ake P a rallel ro b o t and Cognex In -S ig h t 7000 series in d u s tria l in te llig e n t cam era as the founda ­ tio n , to b u ild an in d u s tria l ro b o t sorting system based on ro b o t v is io n . The system com bines the advantages o f the visu a l system and the p a ra lle l ro b o t system . T o m ake some corresponding im provem ents o f classical C anny edge detection o p e ra to r , and e xtra ct the im age edge in fo rm a tio n as m atching fe a tu re . It overcom es the im p a ct o f illu m in a tio n on the visu a l system . The visu a l system can a u to m a tica lly recognizes p o sitio n and categories in fo rm a tio n o f objects w hen so rtin g objects in to the cam era vie w through the conveyor b e lt. The system s ig n ific a n tly im proved the robot's a b ility to adapt to the w o rkin g e n viro n m e n t, im prove the p roduction e ffic ie n c y and m ake the system m ore fle x ib le . A t the same tim e , the experim ental results show that the hard ­ w are and softw are design o f the system is c o rre c t, and it has h ig h sorting success ra te .
Abstract：T ra d itio n a l sorting
WANG Shi-yu1’2， LIN Hu2’3， SUN Yi-lan2’3， WANG ’3 ( 1. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ；2. National Engineering Research Center For High-End CNC, Shenyang 110168 , China)
基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现+
王 诗 宇 1>2, 林 浒 2’ 3 ，孙 一 兰 2’ 3， 王 品 2’ 3 京 1〇 〇 〇 49 ;2 . 高档数控国家工程研究中心， 沈 阳 智能技术股份有限公司， 沈 阳 110168)
( 1 . 中国科学院大学， 北
110168;3. 沈阳高精数控