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基于手势识别的工业机械臂示教系统设计研究的中期报告
一、研究背景及意义
近年来，随着工业4.0的到来，工业机械臂在生产制造中扮演着越来越重要的角色。然而，机械臂的示教和操作仍然是工厂中必不可少的手动工作，对人员的要求较高，效率也较低。此外，常规的手持示教器需要使用者具备特定的编程知识，不能够普及应用，而触摸屏等方式操作时需要接触物理面板，存在卫生和安全风险。因此，开发一种基于手势识别的工业机械臂示教系统对提高机械臂的自主性和示教效率，推动智能工厂建设，具有重要意义。
二、研究内容
本研究致力于设计一种基于手势识别的工业机械臂示教系统，使运用者无需接触物理面板，只需要通过手势即可简单地完成机械臂的控制。在此基础上，研究还将针对以下四个方面展开:
1.手势识别算法：在摄像头获取到运动员双手的视频流后，结合机器视觉、深度学习算法，完成手势识别，并将识别结果进行图像分割、抠取等处理，以获得更为准确的结果。
2.在线示教模式：在线向机械臂发送指令，并根据实时输入的手势调整指令，可以提高操作者的反应速度和控制精度，从而大大提高生产效率。
3.脱机示教模式：离线编写程序，通过手势识别的方式调整程序参数，完成机械臂的控制。这将有助于快速设置机械臂路径，节省时间成本。
4.用户体验优化：在开发过程中，注重界面设计和用户体验，充分调研用户需求和使用情况，确保系统的易用性和稳定性。
三、预期成果
本研究的重点在于开发符合实际生产需求的基于手势识别的工业机械臂示教系统，预计应用该系统的用户将普及到工业制造领域的大多数领域，在更快、更准确、更高效的同时，机器人的操作将更为安全。具体的预期成果包括:
1.完成基于深度学习的高精度手势识别算法，并将其应用于机械臂控制。
2.开发出在线和脱机示教两种模式，用户可自由选择以应对不同的工作场景。
3.进行系统化的实验和用户体验的归纳，全面考虑用户的习惯和体验，在保证精度和安全的前提下，全面优化每个界面和操作流程。
4.打破传统机械臂的操作限制，提高工业自动化水平，促进智能制造产业的发展，促进制造业更快、更准确、更安全地发展。
四、研究进展
截至目前，已完成了手势识别算法的开发和部分的用户界面设计工作。手势识别算法经过采集和训练，已经可以对人员双手的各种手势进行高效、精确的识别。此外，设计工作已经完成了原型设计，产品架构，系统的用户流程、逻辑、场景设计，以及设备兼容性方向的优化。
五、未来计划
在接下来的研究中，将会重点关注以下两个方面：
1.优化算法精度：在数据采集和模型训练过程中，进一步加强特定手势的准确性和辨别力，以提高算法在复杂工况之下的工作表现。
2.与工业机械臂的兼容性：通过开发机械臂控制系统的兼容性，将能够方便用户快速改变并适配于多种不同的工业机械臂。同时，优化数据标注和管理，使得每个示教数据都能够被容易地识别和处理。
六、总结
基于手势识别的工业机械臂示教系统将会带来工厂操作现代化的革命性变化，提高了工业机器人在生产制造中的人机交互程度，从而带来更高效、更稳定、更安全的运作体验。此外，由于其方便、快捷、高效的特性，也将极大地降低了操作门槛，真正使机器人变得普及，走向民用化和个性化。