单目视觉引导的机械臂工件智能抓取策略研究

本篇毕业论文深入探讨了基于机器视觉的机械臂工件自主抓取技术，针对当前工业智能制造背景下对生产效率和智能化提升的需求。作者研究的主要内容围绕以下几个核心点： 1. 单目视觉引导：首先，论文介绍了单目相机的成像原理和坐标系转换，通过MATLAB的相机标定工具箱对相机进行精确标定，获取作业目标的三维空间位置信息，这些信息成为机械臂抓取策略的关键输入。 2. 机械臂运动学分析：接着，通过对机械臂连杆结构的分析，构建了该机械臂的DH模型，确定了连杆参数，进而进行了正逆运动学分析，计算出机械臂在不同关节角度下的位姿，以及工作空间的确定，为后续抓取路径规划奠定基础。 3. 任意位姿抓取策略：为了实现对工件位置不确定性的适应性抓取，论文提出了利用HSV色彩空间分割和图像处理技术，通过求取物体外接矩形的中心点和角度信息，设计了一种基于位姿角的末端机械手抓取策略，使得机械臂能自主识别并抓取任意摆放的工件。 4. 运动控制优化：为了保证抓取过程的平稳性和效率，作者对比研究了不同插值方法，如三次多项式、五次多项式插值、直线插补、圆弧插补和RRT算法，实验结果显示五次多项式插值和RRT算法能够提供更平滑的关节运动曲线，满足机械臂运动稳定性要求。 5. 仿真与验证：论文还采用了MATLAB和MoveIt等工具进行机械臂的仿真实验，通过模拟操作观察不同插值算法下机械臂的关节运动情况，验证了所提抓取策略的有效性和机械臂的智能化水平。 这篇论文通过对机器视觉和机械臂抓取技术的深度整合，开发了一种能够适应复杂生产环境，自主识别和抓取任意位姿工件的智能机械臂系统，对于提升工业自动化生产线的效率和智能化具有重要意义。