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2分拣机器人系统

2.1系统整体方案

本文对小型工业机械臂进行了运动学分析,并使用计算机建模软件(UG)对工业机器人及其运动空间进行了建模。该工业机器人分拣系统采用树莓派和Hrduino开发板作为控制单元,两个控制芯片以串口连接进行通信,树莓派用于对图像进行处理与识别:Hrduino开发板用于控制步进电机、舵机和超声波红外测距模块。其中舵机用于控制机器人的转向,也用于控制机械夹爪的张合:超声波红外测距模块用于检测与物体的距离。整体流程图如图9所示。

2.2机械结构

机械臂各部件通过UG建模,采用3D打印技术打印。在结构设计时使用平面轴承、滚动轴承、线性轴承等一系列标准件,具有增加精度、减少摩擦力等作用。机械臂底座采用铝板与机械臂连接,一定程度上减少了机械臂前倾现象。机械臂Z轴的上下移动采用丝杆传动,传动轴向力大、可自锁、定位精度高。使用同步带传动,避免步进电机在低转速下产生振动及噪声。机械臂整体装配图如图10所示。

2.3硬件系统设计

2.3.1主控电路

本系统由Hrduino开发板和HrduinoCAC电机扩展板组成,HrduinoCAC电机扩展板直接连接在Hrduino开发板上即可。主控芯片图如图11所示。

2.3.2超声波测距模块

超声波测距模块采用的是sC-IR04,可提供约2cm的非接触式距离感测功能,机械臂可以及时感测与快递包裹的距离,抓取物体。如图12所示,超声波测距模块包括VCC供5V电源、GAD地线、Trig触发控制信号输入、Echo回响信号输出等4个接口端。

2.4软件系统设计

首先,通过openCV图像处理技术识别快递单上的数字串和快递的坐标,判断快递运往方向:再由树莓派通过串口发送信息给ArduinoUno开发板,ArduinoUno开发板逆运动求解出各电机旋转角度:然后,控制各电机旋转角度到达目标位置,打开夹爪,当机械臂的Z轴下降到合适位置时,闭合夹爪,夹取快递:当夹取动作完成后,机械臂的Z轴上升,移动到快递发往地,将物品放到相应位置。主控流程图如图13所示。

3结语

本文设计了一种基于openCV的机器人分拣系统,运用openCV对快递信息进行图像读取及图像预处理,再用openCV内置的图像检测算子进行检测,最后传入tesseract-OCR进行识别,协同控制机械臂,实现在复杂环境下的包裹分拣。该设计大量减少了分拣过程中的人工需求,提高了分拣效率及自动化程度,并大幅提高了分拣准确率。同时,将视觉技术应用到工业分拣中,提高了企业运营效率,降低了企业生产成本,能够促进工厂和企业的升级,因而具有较好的应用前景。

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