视觉抓取

视觉抓取

第一章 设计方案以及设备选型



前言

本项目旨在设计一款基于机器视觉的分拣机器人。
涉及的方向包括:

1.识别功能:能提取零件的特征,对零件进行识别。
2.定位功能:通过相机标定以及相应的算法实现零件坐标的定位。
3.搬运功能:通过机械臂的坐标变换、运动学的正逆运算求解 以及手眼坐标变换实现机械臂对零件进行抓取。
4.轨迹控制:通过传感器实现寻轨。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、方案设计

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、器件选型

1.机械臂选择

连接如下:
https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z0d.7625083.1998302264.6.5c5f4e69K0VYmv&id=555742998021

在这里插入图片描述

2.视觉处理模块选择

连接如下:
https://item.taobao.com/item.htm?id=545194047035&price=230-520&sourceType=item&detailSharePosition=interactBar&sourceType=item&suid=94c40f2e-79a8-491e-b83e-2a967375a71b&shareUniqueId=5775480555&ut_sk=1.XuV8V5IR7MsDAGtq1y4avgsK_21646297_1606549253979.Copy.1&un=545a1264e135bbfcd9378eee1c005948&share_crt_v=1&spm=a2159r.13376460.0.0&sp_tk=UnllN2NuTE5XdHc=&cpp=1&shareurl=true&short_name=h.4VGjtXu&bxsign=scdCN4LzAOZGiKptS_rMEzUljrje4pXoPYST5A527RoWgDmSxT9DycdFdeAz4-0LQcoQayzQibZOmAJdhpvX4CHkmVeVZhiPqtmzZrsOWgZWro&sm=b3e864&app=chrome
星瞳官网:
https://forum.singtown.com/

在这里插入图片描述

3.底盘

代码如下(示例):
https://item.taobao.com/item.htm?id=561428719586&price=128&sourceType=item&detailSharePosition=interactBar&sourceType=item&suid=ecd61db3-9e1f-4bab-8873-e3ea75af6309&shareUniqueId=5775663213&ut_sk=1.XuV8V5IR7MsDAGtq1y4avgsK_21646297_1606549253979.Copy.1&un=545a1264e135bbfcd9378eee1c005948&share_crt_v=1&spm=a2159r.13376460.0.0&sp_tk=ckRYS2NuTG43d0c=&cpp=1&shareurl=true&short_name=h.4VGQXZv&bxsign=scdITHRgQtHZPxYgeGCZ4TnNImB6GRYeT--85hqBmE5Z0vi-8-H2zgrYn5Q4lPDkPsWvn1yZ6FjKkhy0vb6oWC4RoiNTRAsaT-Qkld4AMTw7vI&sm=2a2028&app=chrome

总结

提示:这里对文章进行总结: 例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
### 关于视觉抓取的研究论文 对于视觉抓取(vision-based robotic grasping),研究主要集中在如何利用计算机视觉技术来指导机器人完成物体识别、姿态估计以及最终的抓取动作。EMNLP会议接受的论文列表提供了一个广泛的研究成果概览,尽管该链接指向的是自然语言处理领域的内容[^1]。 更贴合需求的方向可以从专门针对视觉引导机械臂抓取工作的资源入手。例如,在GitHub上有一个项目收集了与此主题有关的重要文献和实现代码[^2]。此仓库不仅包含了多个关于视觉抓取的关键论文,还提供了部分算法的具体实现方式,有助于深入理解这一领域的最新进展和技术细节。 一篇具体的代表性文章《Deep Object Pose Estimation for Semantic Robotic Grasping of Household Objects》探讨了通过深度学习方法来进行家庭环境中常见物品的姿态估计,从而支持语义级别的机器人抓取操作。这项工作展示了如何应用卷积神经网络模型去预测目标对象的位置与方向,并据此规划最优路径实施有效捕捉。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://emnlp2017.net/accepted-papers.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = soup.find_all('p') # 这里只是一个简单的例子,实际解析可能需要根据页面结构调整 for paper in papers[:5]: print(paper.get_text()) ``` 上述Python脚本可以用来获取并打印指定网页上的部分内容作为演示用途;然而请注意这并不是用于检索特定主题如视觉抓取的相关资料的有效手段。为了找到更多针对性强的文章,建议访问专业的数据库或者预印本网站,比如arXiv.org,IEEE Xplore Digital Library等,并使用关键词搜索功能定位到最新的研究成果。
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