Техническое зрение для системы управления сортировочного робота

Надин, Иван Сергеевич Отделение автоматизации и робототехники (ОАР)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Разработка системы управления сортировочным роботом с применением технологии компьютерного зрения, способной без участия человек осуществлять сортировку изделий на конвейерной линии по заданным заранее признакам.

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………………………. 14
1. АКТУАЛЬНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В
ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ………………………………… 16
1.1 Основные функциональные аспекты технического зрения ……………………………….. 16
1.2 Примеры использования технического зрения в различных отраслях ………………. 17
1.2.1 Автоматизация сортировки и отбраковки ………………………………………………………. 18
1.2.2 Считывание и распознавание меток и маркировок …………………………………………. 19
2. ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОМЫШЛЕННЫМ РОБОТОМ …………………………………………………………………………………. 22
2.1 Готовые решения использования СТЗ в производстве ………………………………………….. 22
2.1.1 Стерео сенсор KUKA _3D Perception ……………………………………………………………… 22
2.1.2 FANUC система iRVision ………………………………………………………………………………. 23
2.2 Постановка задачи разработки системы технического зрения для промышленного
роботехнического комплекса …………………………………………………………………………………….. 24
2.3 Используемое оборудование ……………………………………………………………………………….. 27
2.4 Выбор инструментов программирования ……………………………………………………………… 30
2.4.1 Язык программирования Python …………………………………………………………………….. 30
2.4.2 Библиотека OpenCV ………………………………………………………………………………………. 31
3 ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КАМЕРЫ …………………………………………………………. 35
3.1 Справочные система координат …………………………………………………………………………… 35
3.1.1 Система координат пикселей …………………………………………………………………………. 35
3.1.3 Система координат камеры ……………………………………………………………………………. 36
3.1.4 Однородные координаты ……………………………………………………………………………….. 37
3.1.5 Внешняя система координат ………………………………………………………………………….. 38
3.2 Размещение камер ……………………………………………………………………………………………….. 39
3.3 Калибровка камеры……………………………………………………………………………………………… 42
4.ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ……………… 55
4.1 Цветовые пространства ……………………………………………………………………………………….. 55
4.2 Поиск объекта по цвету ……………………………………………………………………………………….. 56
4.3 Контурный анализ……………………………………………………………………………………………….. 62
4.4 Алгоритм работы программы и её реализация ……………………………………………………… 63
4.5 Преобразование координат изделия в координатную систему робота …………………… 66
4.6 Распознавание QR кода ……………………………………………………………………………………….. 68
4.7 Связь технического зрения и системы управления манипулятором ………………………. 71
5.СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ……………………………………………………………………… 73
5.1 Техногенная безопасность ……………………………………………………………………………….. 74
5.1.1 Микроклимат ………………………………………………………………………………………………… 74
5.1.2 Естественная освещенность……………………………………………………………………………. 75
5.1.3 Уровень шума ……………………………………………………………………………………………….. 76
5.1.4 Уровень электромагнитных излучений …………………………………………………………… 77
5.1.5 Электробезопасность……………………………………………………………………………………… 78
5.2 Организационные мероприятия обеспечения безопасности ………………………………….. 81
5.2.1 Эргономические требования к рабочему месту ………………………………………………. 81
5.3 Пожарная безопасность ……………………………………………………………………………………….. 82
5.4 Особенности законодательного регулирования проектных решений ……………………… 84
6.ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ …………………………………………………………………………………………….. 86
6.1 Организация и планирование работ ……………………………………………………………………… 86
6.2 Продолжительность этапов работ…………………………………………………………………………. 88
6.3 Расчет сметы затрат на выполнение проекта …………………………………………………………. 93
6.3.1 Расчет затрат на материалы и покупные изделия …………………………………………….. 93
6.3.2 Расчет заработной платы ……………………………………………………………………………….. 95
6.3.3 Расчет затрат на электроэнергию ……………………………………………………………………. 96
6.3.4 Расчет затрат на социальный налог…………………………………………………………………. 97
6.3.5 Расчет амортизационных расходов …………………………………………………………………. 97
6.3.6 Расчет прочих (накладных) расходов ……………………………………………………………… 98
6.3.7 Расчет общей себестоимости разработки ………………………………………………………… 98
Заключение………………………………………………………………………………………………………………….. 99
Список использованной литературы …………………………………………………………………………… 100
Приложение А ……………………………………………………………………………………………………………. 104

В современном мире широко распространено использование обработки
изображений для решения различных задач автоматического контроля,
управления и измерения.
Чтобы промышленные роботы и другие системы автоматизации
производства целенаправленно взаимодействовали с объектами и спокойно
двигались в пространстве, окружающем производственные линии, они
должны иметь возможность видеть и анализировать окружающую среду.
Это именно то, с чем компьютерные системы зрения могут помочь.
Машинное зрение включает в себя анализ визуальной информации для
дальнейшего принятия решений. Это помогает принять какое-либо действие в
отношении объекта, который находится в фокусе. Самый простой пример
использования технологии: проверка состояния продукта на конвейерной
ленте или перед отправкой посылки по почте.
Исторически алгоритмы машинного зрения внедрялись в небольшом
количестве в производство, так как это было очень затратно. Однако
стоимость, производительность и потребление энергии в электронных
системах, которые были достигнуты сегодня, проложили путь для широкого
распространения машинного зрения в различных отраслях. Конечно, их
реализация все еще сложна, но это уже стало намного проще – и дешевле, чем
когда-либо
В данной работе технология машинного зрения была внедрена в
систему управления сортировочным роботом.
Технология состоит в получении двумерного изображения изделия,
благодаря USB-камерам. Далее происходит компьютерная обработка
изображения и анализ, в ходе которой определяется: принадлежность объекта
тому или иному классу исходя из заданных признаков (форма, геометрические
размеры, наличие надписей, цвет, маркировок, и др.)
Задача сортировки похожа на задачу распознавания образов и
заключается в измерении координат и ориентации объектов. Объекты,
которые имеют относительно простую форму, в данном случае
прямоугольную, однозначно характеризуются контуром регистрируемого
изображения. Для решения задач оценки параметров и распознавания,
характеризующих ориентацию и координаты таких объектов, используют
алгоритмы, основанные на анализе контуров изображений.
Сейчас на рынке представлены решения на различных принципах
определения положения, например, на базе анализа структурированного света,
на основе времяпролетных принципов, стереоскопические решения с
выделением особых точек изображения. Но основной популярностью по-
прежнему пользуются классические решения на основе цифровых видеокамер,
так как они позволяют за небольшие вложения получить легко настраиваемый
вариант системы определения координат и класс объекта высокой
надежностью и простотой установки. [1]
1. АКТУАЛЬНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ
ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В ПРОМЫШЛЕННЫХ
РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

В магистерской диссертации рассмотрены основы технического зрения
и проведено обоснование актуальности и целесообразности применения
данной технологии в промышленной робототехнике.
Проведен анализ готовых решений от мировых производителей
промышленной робототехники. Разработан алгоритм работы СТЗ. Суть этого
алгоритма заключается в том, что положение изделия на конвейерной ленте
определяется путем обработки изображения с видеокамеры, закрепленной над
рабочей областью. Определяются координаты положения объекта на
картинке, затем они приводятся к системе координат, связанной с базой
манипуляционного робота. Принцип определения координат изделия основан
на выделении из видеопотока, поступающего с камеры, точек,
соответствующих характерному цвету груза.Приниц сортировки основан на
определении цвета изделия и распозновании наклеенного на него QR кода.
В результате исследования была создана недорогостоящая и простая
система управления с использованием методов технического зрения,
способная находить изделие в пространстве и производить его классификацию
по определенно заданным признакам.

1. Борисов О.И., Громов В.С., Пыркин А.А., Методы управления
робототехническими приложениями. Учебное пособие. — СПб.: Университет
ИТМО, 2016. — 108 с.
2. Автоматизация сортировки и отбраковки [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/373/ (дата обращения 25.04.18)
3. Считывание и распознавание меток и маркировок [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/376/ (дата обращения
25.04.18)
4. KUKA _3D Perception sensor [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.kuka.com/en-us/products/robotics-systems/robot-periphery/kuka-3d-
sensoren (дата обращения 29.04.18)
5. Техническое зрение FANUC iRVision [Электронный ресурс]. – Режим
доступа:http://www.robotosvarka.ru/tehnicheskoe-zrenie-fanuc-irvision(дата
обращения 29.04.18)
6. Техническое зрение роботов/’В. И. Мошкин, А. А. Петров, В. С.
Титов, Ю. Г. Якушенков; Под общ. ред. Ю. Г. Якушенкова. —М.:
Машиностроение, 1990. —272 с.: ил.
7. Borisov O.I., Gromov V.S., Pyrkin A.A., Bobtsov A.A., Nikolaev N.A.,
RoboticBoatSetupforControlResearchandEducation//
IFACPapersOnLine.2016, V. 49, N. 6, P. 256–261.
8. Borisov O.I., Gromov V.S., Pyrkin A.A., Vedyakov A.A., Petranevsky
I.V., Bobtsov A.A., Salikhov V.I., Manipulation Tasks in Robotics Education //
IFAC-PapersOnLine. 2016, V. 49, N. 6, P. 22–27.
9. Системы технического зрения (принципиальные основы, аппаратное
и математическое обеспечение) / А.Н. Писаревкий [и др.]; Под общ. ред.А.Н.
Писаревского, А.Ф. Чернявского. Л.: Машиностроение. (Ленингр.отд-ние),
1988. 424 с.: ил.
10.KR40PA[Электронныйресурс].-Режим
доступа:https://www.kuka.com/ru-ru/продукция-услуги/промышленная-
робототехника/промышленные-роботы/kr-40-pa (дата обращения 5.05.18)
11.KUKAKRC4[Электронныйресурс].-Режим
доступа:https://www.kuka.com/ru-ru/продукция-услуги/промышленная-
робототехника/ системы-управления-роботом/kr-c4 (дата обращения 5.05.18)
12. LifeCam Cinema [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.microsoft.com/accessories/ru-ru/products/webcams/lifecam-
cinema/h5d-00015 (дата обращения 5.05.18)
13.Python[Электронныйресурс].-Режимдоступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Python (дата обращения 5.05.18)
14.OpenCV[Электронныйресурс].-Режимдоступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/OpenCV (дата обращения 5.05.18)
15. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision
// Cambridge University Press, 2004.
16. Roger Y. Tsai A versatile camera calibration technique for high-accuracy
3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses // IEEE
Journal of Robotics and Automation, RA-3(4), 1987. – P. 323–344.
17. Zhang B., Li Y. F. Automatic Calibration and Reconstruction for Active
Vision Systems, Intelligent Systems, Control, and Automation // Science and
Engineering. V. 57, Springer, 2012. – P. 175.
18. Svoboda T., Martinec D., Pajdla T. A convenient multicamera self-
calibration for virtual environments // PRESENCE: Teleoperators and Virtual
Environments 14, 4, 2005. – P. 407-422.
19. Camera Calibration [Электронный ресурс].-
Режимдоступа:https://docs.opencv.org/3.0-
beta/doc/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#calibration
(дата обращения 10.05.18)
20. Калибровка Kinect v2 с помощью OpenCV на Python
[Электронный ресурс].-Режим доступа: https://habr.com/post/272629/ (дата
обращения 15.05.18)
21. Компьютерное зрение. Лекция для Малого ШАДа Яндекса
[Электронныйресурс].-Режимдоступа:
https://habr.com/company/yandex/blog/203136/ (дата обращения 15.05.18)
22. OpenCV шаг за шагом. Поиск объекта по цвету – RGB
[Электронный ресурс].-Режим доступа:
http://robocraft.ru/blog/computervision/365.html (дата обращения 20.05.18)
23. OpenCV шаг за шагом. Нахождение контуров и операции с ними
[Электронный ресурс].-Режим доступа:
http://robocraft.ru/blog/computervision/640.html (дата обращения 20.05.18)
24. Математическое обеспечение промышленных роботов: учебно
методический комплекс для студентов специальности 1-5301 06
«Промышленные роботы и робототехнические комплексы»:в 2ч./А.Р.
Околов,Е.Р. Новичихина, Г.С. Свидерский – Минск: БНТУ, 2012 –
Ч1:Лабораторные работы – 80 с.
25. DENSO WAVE. (-). About QR.com [Электронный ресурс].-Режим
доступа http://www.qrcode.com/en/index.html (дата обращения 20.05.18)
26.Pyzbar[Электронныйресурс].-Режимдоступа
https://github.com/NaturalHistoryMuseum/pyzbar/tree/8e3e87da17ddd794842b2fc
bbe0dd86c692d7511 (дата обращения 20.05.18)
27.ДетектированиеQRCodeспомощьюсредствOpenCV
[Электронный ресурс] – Режим доступа: http://recog.ru/blog/barcode/3.html. –
(Дата обращения: 20.05.2018).
28. ISO/IEC 18 004 Information technology — Automatic identification and
data capture techniques — Bar code symbology — QR Code. — 122c.
29. ГОСТРИСО26000-2012Руководствопосоциальной
ответственности
30. СанПиН 2.2.4.548 – 96. Гигиенические требования к микроклимату
производственных помещений. М.: Минздрав России, 1997.
31. СП 52.13330.2016 Свод правил. Естественное и искусственное
освещение. Актуализированная редакция СНиП 23-05-95
32. СН 2.2.4/2.1.8.562 – 96. Шум на рабочих местах, в помещениях
жилых, общественных зданий и на территории застройки.
33. СанПиН 2.2.1/2.1.1.1278 – 03. Гигиенические требования к
естественному, искусственному и совмещённому освещению жилых и
общественных зданий. М.: Минздрав России, 2003.
34. ГОСТ Р 50377-92 (МЭК 950-86) Безопасность оборудования
информационнойтехнологии,включаяэлектрическоеконторское
оборудование.
35. СанПиН 2.2.2/2.4.1340 – 03. Санитарно-эпидемиологические
правила и нормативы«Гигиеническиетребованиякперсональным
электронно- вычислительным машинам и организации работы». – М.:
Госкомсанэпиднадзор, 2003.
36. Постановление Правительства РФ от 25.04.2012 N 390 (ред. От
30.12.2017)”Опротивопожарномрежиме”(вместес”Правилами
противопожарного режима в Российской Федерации”).
37. СП 12.13130.2009 Определение категорий помещений, зданий и
наружных установок по взрывопожарной и пожарной опасности.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    Дмитрий К. преподаватель, кандидат наук
    5 (1241 отзыв)
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполня... Читать все
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполняю уже 30 лет.
    #Кандидатские #Магистерские
    2271 Выполненная работа
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Александра С.
    5 (91 отзыв)
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повы... Читать все
    Красный диплом референта-аналитика информационных ресурсов, 8 лет преподавания. Опыт написания работ вплоть до докторских диссертаций. Отдельно специализируюсь на повышении уникальности текста и оформлении библиографических ссылок по ГОСТу.
    #Кандидатские #Магистерские
    132 Выполненных работы
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Анна Александровна Б. Воронежский государственный университет инженерных технол...
    4.8 (30 отзывов)
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственно... Читать все
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственном университете инженерных технологий.
    #Кандидатские #Магистерские
    66 Выполненных работ
    Анна В. Инжэкон, студент, кандидат наук
    5 (21 отзыв)
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссе... Читать все
    Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссертаций. Работала в маркетинге. Практикующий бизнес-консультант.
    #Кандидатские #Магистерские
    31 Выполненная работа

    Другие учебные работы по предмету

    Робот для картографирования местности на базе стереокамеры
    📅 2018год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Универсальный мехатронный модуль для мобильного робота
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Искусственные мускулы на основе капиллярной нити
    📅 2018год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Разработка автоматизированной системы обезвешивания на гибком подвесе
    📅 2021год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Система навигации автономного мобильного робота для работы на Крайнем Севере
    📅 2020год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Система виденья для людей с нарушением зрения
    📅 2021год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)