機械臂畢業論文

機械臂畢業論文

　　機械臂控制技術的進步對提高勞動生產率，實現工業生產自動化具重要意義。 下文是學習啦小編為大家整理的關于機械臂畢業論文的范文，歡迎大家閱讀參考!

　　機械臂畢業論文篇1

　　淺析采摘機械臂的國內外研究現狀

　　摘要:采摘作業約占整個果蔬生產作業量的40%,自動化程度仍然很低,目前國內采摘作業基本上都是手工進行,因此研究采摘機械臂具有巨大的應用價值。

　　關鍵詞:果蔬;采摘;機械臂;自由度

　　在果蔬生產作業中,采摘作業約占整個作業量的40%。采摘作業質量的好壞直接影響到后續的儲存、加工和銷售。由于采摘作業的復雜性,其自動化程度仍然很低,目前國內采摘作業基本上都是手工進行,研究采摘機械臂不僅具有巨大的應用價值,而且具有深遠的理論意義。

　　早在20世紀70年代,歐美國家和日本就開始了對蘋果、柑桔、番茄、西瓜和葡萄等采摘機械臂的研究。1983年,美國研制出了第一臺番茄采摘機械臂。隨著農業機械化的發展,各個國家對采摘機械臂進行了更加深入的研究。

　　1 多功能黃瓜采摘機械臂

　　1996年,荷蘭農業環境工程研究所研制出一種多功能黃瓜采摘機械臂。研究是在荷蘭2hm2的溫室里進行,整個機械臂由行走車、機械臂和末端執行器組成,末端執行器則由機械臂爪和切割器構成,行走車上裝有完成采摘任務的全部硬件和軟件。為采摘任務的完成提供最初的定位服務。此采摘機械臂有7個自由度,采用三菱RV-E2型6自由度機械臂,在底座增加了一個線性滑動自由度。溫室中黃瓜種植方式為高拉線纏繞方式吊掛生長。在采摘過程中,機械臂對單個黃瓜進行采摘,采摘成熟黃瓜過程中不傷害其它未成熟的黃瓜。

　　2 全自動番茄采摘機械臂

　　2004年,美國加利福尼亞番茄機械公司推出了兩臺全自動番茄采摘機械臂。這類采摘機械臂首先將番茄連枝帶葉割倒后卷入分選倉,倉內有能識別紅色的光譜分選設備,可以挑選出紅色的番茄,并將其通過輸送帶送入貨艙內。這類番茄采摘機械臂每分鐘可采摘1噸多番茄,1小時可采摘70噸番茄。

　　3 柑桔采摘機械臂

　　西班牙研究人員發明了一種柑桔采摘機械臂,它是由一臺裝有計算機的拖拉機、一套視覺系統和一個機械臂組成,能夠從柑桔的大小、形狀和顏色判斷出是否成熟。這類機械臂每分鐘可摘柑桔60個,并且摘下來的柑桔能夠按大小馬上分類。

　　4 關節型機械臂

　　日本早在20世紀80年代也開始了對采摘機械臂的研究。1984年,日本Kyoto大學開始了對番茄采摘機械臂的研究,并研制出了一個5自由度的關節型機械臂。1993年,日本Kondo等人研制的番茄采摘機械臂具有7個自由度,其末端執行器由兩個機械手指和一個吸盤組成,視覺傳感器主要由彩色攝像機來尋找和識別成熟果實,利用雙目視覺方法對目標進行定位,行走裝置采用4輪結構。與此同時,Kondo等人還針對草莓的高架栽培模式和傳統模型研制出了相應的草莓采摘機械臂。該機械臂具有5個自由度,視覺系統與番茄采摘機械臂類似,末端執行器采用真空系統加螺旋加速切割器。

　　5 草莓采摘機械臂

　　國內對采摘機械臂方面的研究始于20世紀90年代中期,相對于發達國家起步較晚,目前還處在起步階段,并且集中在高等院校和研究所進行研究。

　　中國農業大學張鐵中等在草莓采摘機械臂方面已取得喜人的成果;此外,中國農業大學通過綜合運用機器視覺、Bayes分類判別模式識別、機械設計、傳感器等技術,對溫室黃瓜采摘機械臂的視覺系統及末端執行器也做了大量試驗性的研究。

　　6 視覺技術番茄采摘機械臂

　　南京農業大學的張瑞合等運用雙目立體視覺技術對紅色番茄進行定位,將成熟番茄與周圍干擾環境分開,在番茄采摘機械臂的視覺方面取得了很大的成績。

　　江蘇大學的陳樹人等人提出了基于神經網絡的番茄采摘機器人雙目視覺空間定位方法,構建了采摘機器人雙目視覺實驗硬件系統,通過神經網絡計算建立了從圖像坐標到世界坐標的復雜映射關系的雙目視覺定位模型,而且針對重疊和被枝葉部分遮擋的成熟番茄以及受光照影響或成熟程度不同引起的邊界缺失,導致目標空間定位誤差過大的問題,通過引入主動視覺和仿生學思想,區別傳統的番茄定位中所采用邊緣輪廓特征信息的配準方法,提出了使用三維番茄表面信息的定位方法,滿足了機械臂采摘番茄的定位精度要求。

　　7 基于神經網絡的采摘機械臂

　　華南農業大學在室內模擬環境下對直徑大于4cm的紅色和黃色類果實圖像進行了去噪、灰度變換、邊緣提取、圖像分割等操作,定量分析了各種顏色特征在分割中的表現,找到了果實圖像分割的最合適的特征;除此之外,還建立了圖像處理系統的界面,并且將BP神經網絡用于CCD攝像機標定,確定了神經網絡中的各個參數,使系統根據采集到的左右圖像中目標的形心坐標直接得出其空間坐標。

　　8 結語

　　目前研制成功的采摘機械臂除了上述幾種以外,還有葡萄采摘機械臂、蘑菇采摘機械臂、西瓜采摘機械臂和茄子采摘機械臂等。

　　參考文獻

　　[1] 方建軍.移動式采摘機器人研究現狀與進展[J].農業工程學報, 2004,2(20):273-275.

　　[2] 宋健,等.果蔬采摘機器人研究進展與展望[J].農業機械學報,2006,5(37):158-160.

　　[3] 趙勻,等.農業機器人的研究進展及存在的問題[J].農業工程學報,2003,1(19):20-23.

　　[4] 趙金英,等.西紅柿采摘機器人視覺系統的目標提取[J].農業機械學報,2006,10(37):201-203.

　　[5] 周增產,等.荷蘭黃瓜收獲機器人的研究開發[J].農業工程學報,2001,6(17):77-80.

　　機械臂畢業論文篇2

　　淺談機械臂的研究與進展

　　【摘要】將機械臂到目前為止的發展分為三個階段表述，第一代機械臂，即按事先示教的位置和姿態進行重復的動作的機械，第二代機械臂，即具有如視覺、觸覺等外部感覺功能的機械臂，第三代機械臂，這類機械臂除了具有外部感覺功能外，還具有規劃和決策的功能。并舉了相應的幾個例子，通過一直來的發展推測了將來機械臂的發展方向。

　　【關鍵詞】機械臂;研究;發展

　　1.引言

　　隨著機器人技術的不斷發展，為了能更好地與環境進行交互、操縱物體、完成任務，跟上智能化的步伐，機器人的操作終端，如機械臂、手爪的作用越來越重要。這對機械臂的結構設計也提出了更高的指標，要求高的負載自重比，操作更加靈活，強穩定性和安全性等[1]。

　　2.機械臂的發展

　　機械臂(Manipulator)是模擬人的上臂而構成的。為了保證機器人手部有6個空間自由度，其主動關節數目一般為6。一般情況下，全部關節皆為轉動型關節，而且其前3個關節一般都集中在手腕部。關節型機械臂的特點是結構緊湊，所占空間體積小，相對的工作空間最大，還能繞過基座周圍的一些障礙物，是機械臂中使用最多的一種結構形式，比較典型的如PUMA[2]、SCARA[3]等。多關節機械臂[4]的優點是：動作靈活、運動慣性小、通用性強、能抓取靠近機座的工件，并能繞過機體和工作機械之間的障礙物進行工作，目前廣泛應用于工業自動化生產線上。機械臂發展狀況如下：

　　(1)第一代機械臂，即按事先示教的位置和姿態進行重復的動作的機械。它也可以簡稱為示教/再現方式的機械臂或是T/P方式(Teaching/Playback)的機械臂。目前國際上使用的機械臂大多仍是這種工作方式。由于這種工作方式只能按照事先示教的位置和姿態進行重復的動作而對周圍環境無感覺的功能，其應用范圍受到一定的限制，主要用于材料的搬運、噴漆、點焊等工作。

　　1996年樊炳輝等申請的專利，一種用于煤礦巷道、隧道、室內墻壁及一般機械行業噴涂工藝的四連桿機械臂機構。該機構主要包含行走組件、大臂組件、平衡拉桿組件、小臂組件四大部分，其中又包含四組按一定比例關系構成的四連桿機構，它能使噴槍在噴涂過程中，容易實現垂直起落，并始終保持對受噴面垂直、等距的關系[5]。

　　1997年烏克爾，戈道斯等申請的專利，一種用縫合針將病人的第二血管縫合到冠狀動脈上的最小侵入性手術方法。該系統采用機械臂連接的手術器械。這些器械具有能夠被操作來抓取和縫合組織的末端操作裝置。該機械臂通過一個控制器與一對主操作手柄聯結。手柄可以由外科醫生移動來產生末端操作裝置的一個相應移動[6]。

　　(2)第二代機械臂，即具有如視覺、觸覺等外部感覺功能的機械臂。這種機械臂由于具有外部的感覺功能，因此可以根據外界的情況修改自身的動作，從而完成較為復雜的作業。如：

　　李彥濤等研制一種將Simulink控制程序和助餐機器人目標機無縫鏈接、下載的方法，實現機器人的實時控制，實時滿足不同傷殘患者的助餐要求。在Matlab/xPC實時目標環境的基礎上，開發了助餐機器人的硬件接口模塊和上位機軟件模塊，設計了助餐機器人模塊化控制平臺及基于腳踏開關、語音識別和圖像識別的三種人機交互方式。實現了機械手3個關節控制器、運動學計算、路徑規劃控制算法[7]。

　　人臉肖像繪制機械臂是一種可以自動繪制人臉肖像輪廓圖的智能機械系統，它由圖像采集模塊、圖像處理模塊、機械控制繪圖模塊組成，能夠自動拍攝人臉照片，提取肖像輪廓，然后控制機械臂在畫板上畫出人臉線條畫。人臉肖像繪制機器人是機器視覺的研究方向之一，廣泛用于科普展覽，其中提出的基于機器視覺的研究技術在生產和生活等各個方面都有著廣泛的應用。研究繪圖機械控制系統的硬件選型和控制算法，在Visual C++6.0中實現了外部對機械臂繪圖動作的自動控制，設計機械臂繪畫動作流程，完成人臉輪廓圖的自動繪制[8]。

　　(3)第三代機械臂，這類機械臂除了具有外部感覺功能外，還具有規劃和決策的功能。

　　從而可以適應因為環境的變化而自主進行的工作。第三代機器人目前還處于研究階段，距離實際應用還有一段距離。如：鄒建奇[9]等人以柔性機械臂為例，進行簡單的逆運動學分析.并采用小腦模型神經網絡方法對機械臂的逆運動學進行了數值仿真分析，小腦模型神經網絡可在較短的學習次數中有效地控制機械臂的振動。

　　在普及第一代工業機器人的基礎上，第二代工業機器人已經推廣，成為主流安裝機型，第三代智能機器人也占有一定比重。

　　3.機械臂技術的要素

　　(1)機械結構：以關節型為主流，80年代發明的適用于裝配作業的平面關節型機器人約占總量的1/2。應汽車、建筑、橋梁等行業的需求，超大型機器人應運而生。CAD、CAM等技術已普遍用于設計、仿真和制造中。

　　(2)控制技術：大多采用32位CPU，控制軸數多達27軸，NC技術、離線編程技術大量采用。協調控制技術日趨成熟，實現了多手與變位機、多機器人的協調控制。采用基于PC開放結構的控制系統已成為一股潮流。

　　(3)驅動技術。新一代伺服電機與基于微處理器的智能伺服控制器相結合已由FANUC等公司開發并用于工業機器人中，在遠程控制中分布式智能驅動新技術[10]。

　　(4)應用智能化的傳感器。裝有視覺傳感器的機器人數量呈上升趨勢，不少機器人裝有兩種以上傳感器，有些機器人留了多種機器人接口。

　　(5)通用機器人編程語言。在ABB公司的20多個型號產品中，采用了通用模塊化語言RAPID。該語言易學易用，可用于各種開發環境，與大多數WINDOWS軟件產品兼容。

　　(6)網絡通訊。大部分機器人采用了Ether網絡通訊方式，占總量的41.3%，其他采用RS-232、RA-422、RS-485等通訊接口。

　　4.前景展望

　　從三代機械臂的發展來看，隨著技術的發展，機械臂越來越高精度，多功能，且向著集成化，系統化，智能化的方向發展。

　　(1)高速、高精度、多功能化。

　　目前，最快的裝配機器人最大合成速度為16.5m/s，有一種大直角坐標搬運機器人，其最大合成速度竟達80m/s。90年代末的機器人一般都具有兩、三種功能，向多功能化方向發展。

　　(2)集成化與系統化。當今機器人技術的另一特點是機器人的應用從單機、單元向系統發展。百臺以上的機器人群與微機及周邊設備和操作人員形成一

　　個大群體。跨國大集團的壟斷和全球化的生產將世界眾多廠家的產品聯結在一起，實現了標準化、開放化、網絡化的“虛擬制造”，為工業機器人系統化的發展推波助瀾。隨著計算機技術的不斷向智能化方向發展，機器人應用領域的不斷擴展和深化以及機器人在FMS、CIMS系統中的群體應用，工業機器人也在不斷向智能化方向發展，以適應“敏捷制造”(Agile Manufacturing)，滿足多樣化、個性化的需求。

　　參考文獻

　　[1]謝濤.單馬達驅動機械臂的研究與實現[D].華中科技大學,2009.

　　[2]戴齊,姚先啟.一種求解PUMA機械手運動學逆問題的分解解法[J].西安大學學報,1989年04期.

　　[3]鄭東鑫.SCARA機械手系統設計與規劃控制研究[D].浙江大學,2011.

　　[4]郭炬.串聯多關節機械臂設計與分析[D].華中科技大學,2008

　　[5]樊炳輝,逄振旭,李貽斌,蘇學成,楊明.多重四連桿機械臂機構[P].中國專利:CN96248553.5,1998-02-08.

　　[6]Y・王;D・R・烏克爾;K・P・拉拜;J・維爾森;S・喬丹;J・賴特;M・戈道斯.施行最小侵入性心臟手術的方法和裝置[P].中國專利:CN97193955.1,1997-02-19.

　　[7]張立勛,李彥濤,何鋒,李成福,高峻,王婷.助餐機器人[P].中國專利:CN200610010497.0,2006-09-06.

　　[8]孟盼盼.肖像繪制機器人技術研究[D].中國科學技術大學,2011-08-15.

　　[9]鄒建奇,郎英彤，張憲濱.采用神經網絡方法研究柔性機械臂逆運動學問題[J].吉林建筑工程學院學報,2011-04.

　　[10]蔡鶴皋.機器人將是21世紀技術發展的熱點.中國機械工程,2000,11(1-2):58-60.