基于机器视觉和深度学习的结合,研究多孔定位跟踪
Rong Hou1, Jianping Yin1, Yanchen Liu1
1School of Mechanical and Electrical Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 10, 2024
概括
本研究介绍了一种基于视觉的系统,使用YOLOv5来精确控制工业环境中的机器人手臂. 该方法通过自动化工件组装和减少人类风险来提高效率和安全性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 手动工业组装是低效的,并带来风险.
- 传统的机器学习与复杂的工业环境作斗争.
- 环境变化会影响机器人的准确性.
研究的目的:
- 开发一个用于工件定位和组装的自动化系统.
- 提高工业机器人的反干扰能力和效率.
- 为了减少人类接触危险的组装任务.
主要方法:
- 利用机器视觉和YOLOv5深度学习模型进行目标识别.
- 使用ROS (机器人操作系统) 通过坐标映射控制机器人手臂.
- 实施手眼校准,以实现准确的坐标转换.
主要成果:
- 在目标对象的训练和测试中实现了高精度.
- 证明了机器人手臂的高控制精度.
- 该系统在复杂的工业环境中表现出强大的抗干扰能力.
结论:
- 提出的方法对于自动化工业组装是可行的和有效的.
- 它提高了环境适应能力和工作效率.
- 它为自动对接盘工件安装和螺丝定位提供了可行的解决方案.
