姚启才 汪 地 廖茂生
（上海大学上海市机器人与智能制造重点实验室，上海２００４４４） 摘 要：智能抓取搬运机器人能够高效、可靠地完成各种搬运任务，降低工作人员的劳动强度，精准的目标物体定位是机器人执行抓取搬运任务的基础。本文研究了基于机器视觉的机器人智能抓取系统，可以实现物体的类别检测、物体定位及机器人抓取搬运任务。智能抓取系统由三个子系统组成（目标识别系统、目标定位系统及机器人抓取系统）。首先利用深度相机采集图像信息，并通过基于轮廓特征的匹配算法对目标物体进行匹配获得目标物体的中心坐标，接着通过机器人手眼标定法将像素坐标和深度信息转换到机器人基坐标系下，完成对目标物体的定位，最后通过机器人逆运动学求解各关节角姿态，驱动机器人运动完成抓取搬运任务。实验系统以对场景中多个目标物体识别抓取作业为例，实现以目标物体为导向的机器人自适应抓取。实验结果表明，该基于机器视觉的机械臂智能抓取系统具有较高的定位精度，能够有效地完成抓取搬运任务。 关键词：机器视觉；机械臂；轮廓特征匹配算法
中图分类号：ＴＢ９ 文献标识码：Ａ 国家标准学科分类代码：４１０ ５５
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ＤＯＩ：１０．１５９８８／ｊ．ｃｎｋｉ．１００４－６９４１．２０２０．１０．００９
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缘114
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ；ｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ
０ 引言
在目前工业生产的过程中，绝大多数的工业机器人均是依靠精确的示教进行抓取和放置工件，但这种方式存在着较大的局限性，因为这种结构化的环境要求工件必须以特定的方位处于固定的位置上，如果外界环境或工件的状态发生变化导致这一要求不能满足时，机器人往往不能适应这种变化，导致任务中断或失败。［１］而机器视觉技术因其信息量布线槽
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２《计量与测试技术》２０２０年第４７卷第１０期
作者简介：姚启才，男，在读硕士研究生，主要研究领域为机器人控制及开发。毛毡包
