基于机器视觉的折弯机器人目标识别及抓取研究的中期报告.docx

基于机器视觉的折弯机器人目标识别及抓取研究的中期报告
（中英文版）
中期报告-折弯机器人目标识别
一、课题背景：
近年来，自动化设备市场的不断发展催生了智能制造业的全新变革，折弯机器人作为其中的重要一员，其在业界的应用越来越广泛。折弯机器人通过控制机械臂的运动轨迹来实现对工件的定位、夹紧和折弯等操作。折弯机器人的应用极大地提高了生产效率、降低了人力成本，但是在操作过程中存在许多技术难题需要克服。
其中之一便是折弯机器人如何准确识别工件尺寸和位置，并进行自适应调整，以确保工件折弯质量和工艺精度。针对这一问题，本课题将基于机器视觉技术，研究折弯机器人的目标识别及抓取操作。
二、研究内容：
1、工件图像采集
通过相机采集工件的图像，获取其基本信息，并进行预处理和滤波，使得图像可以更好地进行分割和识别。
2、图像分割
将工件图像进行分割，提取出目标区域，并进行二值化处理，以便于后续的特征提取和匹配。
3、特征提取和匹配
通过图像处理算法提取工件图像的特征信息，比如边缘、角点、纹理等，进而与预设模板进行匹配，从而确定工件的尺寸和位置。
4、自适应抓取
根据工件的尺寸和位置信息，通过控制机械臂的运动轨迹和夹具的夹紧力度，实现对工件的自适应抓取，并进行折弯操作，以保证工件的折弯质量和工艺精度。
三、研究难点：
目标识别的精度和稳定性是本研究的主要难点之一。由于工件的材质、颜色和表面纹理等因素的影响，图像分割和特征提取的精度可能存在较大的误差。此外，机械臂的运动轨迹和夹紧力度的控制也需要进行优化和调整，以适应不同形状、大小和材质的工件。
四、预期成果：
通过本研究，可实现折弯机器人的自动化目标识别和自适应抓取操作，提高生产效率和工艺精度，并为智能制造业的发展做出新的贡献。