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杨小强 《武汉职业技术学院学报》2021,(1):112-115
对目标物体的准确识别和分类,是机器人在工业应用中进行抓取和分拣等任务的核心问题。提出了基于PLC和机器视觉的物体形状和颜色识别系统,该系统由PLC作为主控,利用机器视觉对物体形状和颜色进行分类,在识别目标特征后,送入MATLAB处理后将结果发送给PLC,PLC控制机器人的关节,进行目标选择和抓取,有效提高了定位精度和工作效率,降低了成本。 相似文献
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提出了三指机器人手抓取规划的一种研究方法．通过对人手抓取操作动作的分析,归纳出三指抓取的两种典型方式．综合任务要求、物体的几何和物理特性以及环境信息,获得了三指手的抓取姿态和可抓取平面．最后将抓取规划过程归结为可行抓取平面上三个抓取位置的确定． 相似文献
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系统以英特尔凌动处理器嵌入式平台为核心,运用手势识别、多目视觉立体定位、电机控制及3D建模等多种算法和技术,构建了一个真实人与虚拟世界进行实时交互的浸入式环境。一方面以图像处理算法为核心,进行基于肤色模糊识别和多智能体协作思想的图像分割,实现了基于形状特征的手势识别算法;另一方面采用了3dsmax辅助建模的方法,实现了手的骨骼模型这种复杂物体的建模,结合Direct3D开发3D虚拟环境系统,采用DirectSound产生环境的声音。通过对虚拟手的控制实现人与虚拟环境中三维物体的交互操作,如抓取、移动物体等动作。随着3D场景和动作的切换,伴随发出不同的声音。测试表明,该系统的手势识别成功率达到80%,人机交互较为生动、直观和真实。 相似文献
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对一种新型绳索驱动式机械手进行了稳定抓取位形研究.该机械手具有欠驱动特点,采用绳轮传动系统和平行四连杆机构实现抓取功能.介绍了欠驱动机械手构型设计和抓取运动策略,建立了圆形物体包络抓取模型,推导出绳驱动力与指节抓取力的关系方程并分析了稳定抓取成立的条件.采用插值和迭代计算的方法,分析了绳轮式欠驱动机械手抓取圆形目标体时的稳定抓取位形. ADAMS准静力学仿真分析验证了指节抓取力分布的正确性,也验证了所提分析方法的可行性和有效性.欠驱动机械手指节接触力分布与被抓取物体位置关系表明绳驱动式欠驱动机械手具有3种稳定抓取位形. 相似文献
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为高效准确估计出机械臂对未知物体抓取姿态，提出了一种基于深度学习的机械臂抓取姿态估计方法，并设计了相关实验。该方法将生成抓取卷积网络GGCNN与挤压激励(SE)网络模块相结合，提出基于注意力机制的生成抓取卷积网络SE-GGCNN模型，提高抓取姿态估计的准确率。在Cornell数据集和JACQUARD数据集上进行了比较性实验。结果表明，相比于基本的GGCNN模型，SE-GGCNN模型在保证实时性的同时，将IoU指标值由原先的76%提升至82%;对于数据集中未出现过的新对象具备很好的鲁棒性和自适应性；单张图片115 ms的检测用时表明所提出的方法适合实时应用，提升了未知物体抓取姿态估计的准确率。 相似文献
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利用特征进行物体识别已经是图形图像处理和模式识别的重要方法。着重对Haar特征、广义hough、SIFT/SURF3种强大的物体识别算法的原理进行了分析,得出了这3种基于特征的物体识别算法的特点异同和各自的应用场合。指出:在设计物体识别算法时,一般都会综合几种特征算法,或在此基础上加入色彩等其它信息。 相似文献