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基于机器视觉的Delta机器人工件分拣系统的研究的开题报告
一、研究背景
随着科技的不断进步，机器人技术在各个领域的应用也越来越广泛。在工业生产中，机器人可以代替人类从事重复、危险、高强度、高精度的工作，提高生产效率和产品质量。而Delta机器人作为一种高速高精度的平行机器人，在工业自动化生产线上也得到了广泛应用。Delta机器人的作业范围广泛，包括装配、搬运、分拣等多种应用场景，其中分拣是其最为重要的应用之一。
在分拣场景中，Delta机器人需要对生产线上的工件进行检测和分类，判断出工件的种类和位置，以便进行有针对性的操作。这种分类工作对于工件的形状和颜色等特征要求较高，需要依靠机器视觉技术来实现自动化的识别和分类。
二、研究目的
本文旨在研究一种基于机器视觉的Delta机器人工件分拣系统，通过对工件的形状和颜色等特征进行检测和分类，以实现自动化的分拣和搬运功能。
三、研究内容和方法
（一）研究内容
1.Delta机器人的建模与控制
首先需要对Delta机器人进行建模，以便对其运动和姿态进行控制。建模的过程中需要考虑机器人的动力学特性和工作环境的限制，从而实现机器人的准确控制。
2.机器视觉的图像采集和处理
利用摄像头对生产线上的工件进行图像采集，获取工件的形状和颜色等特征。通过图像处理和分析，对工件进行分类识别，并生成控制指令，实现对机器人的控制。
3.机器人的机械臂控制和运动规划
根据工件分类的结果生成机器人的运动轨迹和动作指令，实现机器人的机械臂控制和运动规划。
（二）研究方法
1.建模和控制方法
采用机器人建模软件对Delta机器人进行建模，并利用MATLAB等软件进行机器人的控制和仿真。通过PID调节和运动控制算法实现机器人的精确运动。
2.机器视觉的图像处理方法
基于OpenCV等机器视觉库，采用图像处理算法对工件的形状和颜色进行特征提取和分类。采用多种算法对图像进行处理，以提高识别精度和稳定性。
3.机器人的机械臂控制和运动规划方法
采用工业机器人控制系统，结合机器人运动学和动力学模型，生成机器人的运动轨迹和动作指令，以实现机器人的机械臂控制和运动规划。
四、研究意义
本文研究的基于机器视觉的Delta机器人工件分拣系统，能够实现生产线上工件的自动化分拣和搬运，提高生产效率和产品质量。该系统具有智能化、高效性、准确性等优点，可应用于多种工业生产领域，对于推动工业自动化、提高科技水平具有积极的意义。
五、研究进度计划
本研究的计划进度如下：
1.Delta机器人的建模和控制：2022年1月-3月
2.机器视觉的图像采集和处理：2022年3月-5月
3.机器人的机械臂控制和运动规划：2022年5月-7月
4.系统集成和测试：2022年7月-9月
5.论文撰写和答辩：2022年10月-12月
六、参考文献
1.ZhangY,LiuY.CSTRrobotarmcoordinatedmotioncontrolbasedon3Dvision.TransactionsofTianjinUniversity,2018,24(2):157-166.
2.ChenC,ZhaoJ,XuJ,etal.Vision-basedmobilerobotcontrolusingtheoptimalswarmalgorithmforsearch-and-rescueoperations.IEEETransactionsonCybernetics,2021,51(3):1448-1462.
3.杨建明,刘家兵.基于机器视觉的工件识别技术研究[J].机床与液压,2018,46(12):140-142.
4.李振华,李慧杰,李晓恒.基于视觉识别的Delta机器人智能分拣系统设计[J].控制与决策,2019,34(8):1650-1656.