基于神经网络的工业机器人视觉抓取系统设计

• 作者: 燕硕 李建松 唐昌松 徐州工业职业技术学院机电工程学院
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 神经网络 目标定位 机器人抓取 机器人标定 视觉引导
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 页码范围: 201-209
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.04.029

摘要

针对机器人示教编程方法导致的工件位置固定、抓取效率低下的问题，研究神经网络在机器人视觉识别与抓取规划中的应用，建立了视觉引导方案，通过YOLOV5神经网络模型开发视觉识别系统，识别物体的种类，同时获取待抓取物体定位点坐标；提出了机器人六点手眼标定原理并进行标定实验，提出了针对俯视图为圆形或长方形物体的定位方法；最后针对3种物体进行了180次的抓取实验，实验的综合平均抓取成功率约为92.8%,验证了视觉识别和抓取机器人系统具备实际应用的可能性，有效提高了抓取效率。