自動螺絲鎖附技術應用於自由曲面螺孔

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姓名

楊子毅(Zi-Yi Yang) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

自動螺絲鎖附技術應用於自由曲面螺孔

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摘要(中)

隨著電腦與影像處理技術的逐步發展，影像視覺被廣泛應用在工業自動化中，對於檢測、定位與監督等工作都有其重要性。機械手臂為工業中常見的自動化設備，透過與影像視覺結合，建立機械手臂視覺系統，其具備活動範圍廣、可塑性高，並能因應不同的環境狀況等優勢，若是搭配其他設備工具更可增加其便利性與效率。
本研究乃是利用機械手臂與單攝影機建立3D立體影像(Stereo mage)，
針對曲面工件上螺孔進行姿態量測(位置與方向)，進而完成機械手臂之定位控制。本論文使用非接觸式立體視覺法，不須加設雷射光源，將兩張不同視角影像進行特徵點匹配找出現實空間中一點分別投影至二維影像的投影點，藉由計算兩張二維影像的投影點之間的視差，並利用現實空間與攝影機坐標系彼此間的幾何轉換還原此點的三維深度資訊。實驗驗證上，使用MITSUBISHI RV-2SD的六軸機械手臂及一台CCD攝影機以建立立體視覺系統，並以Visual Studio C++為基礎建立人機介面，將其實現於控制機械手臂自動鎖附螺絲於曲面工件上之螺孔。

摘要(英)

With the development of computer and image processing technology, image vision is widely used in industrial automation. It is important for testing, positioning and supervision. The robotic arm is a common automation equipment in the industry. It combines with the image to establish a machine vision system. It has a wide range of activities, high plasticity, and can adapt to different environmental conditions.
This research used a single camera and robotic arm to create 3D stereoscopic images, and the position and direction of the screw hole were measured to complete the positioning control of the robot arm. This research used non-contact stereo vision without the need for a laser source. The three-dimensional model of the screw hole is established by the principle of stereo vision to restore the lost depth information. In the experimental verification, the MITSUBISHI RV-2SD, six-axis robotic manipulator and a CCD camera were used to realize the stereo vision system. The Human Machine Interface is designed in C++ to control the manipulator lock screw and automatically attach the screw to the screw hole in the curved surface.

關鍵字(中)

★ 自動螺絲鎖附系統
★ 座標轉換
★ 影像處理
★ 立體視覺
★ 相機校正

關鍵字(英)

★ Image processing
★ Coordinate transformation
★ Stereo vision
★ Camera calibration

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 viii
表目錄 x
符號說明 xii
第一章緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 文獻回顧 3
1-3 研究概述 5
1-4 研究大綱 6
第二章立體視覺之基本概念 8
2-1 攝影機模型 9
2-2 攝影機參數 10
2-2-1 內部參數 11
2-2-2 外部參數 13
2-3 透鏡成像扭曲 14
2-4 平面投影轉換 18
2-5 攝影機標定及影像扭曲校正 21
2-5-1 內外參數求解 23
2-5-2 攝影機扭曲參數求解 25
2-5-3 影像校正 26
2-6 立體視覺 28
2-6-1 雙眼立體標定 29
2-6-2 極線幾何約束 30
2-6-3 雙眼立體校正 33
2-6-4 視差與三維重建 36
第三章影像處理與座標系統 39
3-1 OpenCV環境簡介 40
3-2 灰階轉換 40
3-3 平滑化 41
3-3-1 雙邊濾波 41
3-4 適應性門檻值法 43
3-5 邊緣偵測 44
3-6 輪廓提取 46
3-7 橢圓輪廓檢測 47
3-8 橢圓輪廓立體匹配與三維重建 50
3-9 圓之幾何參數求解 56
3-10 座標系與空間位置描述 59
3-11 座標系旋轉 59
3-12 座標系旋轉及平移 60
3-13 連續三個座標系旋轉及平移 61
第四章實驗平台架構 63
4-1 硬體 63
4-1-1 機械手臂 64
4-1-2 CCD攝影機與鏡頭 66
4-1-3 影像擷取卡 67
4-1-4 Arduino UNO 68
4-1-5 L298N 69
4-1-6 藍芽模組(HC-06) 70
4-1-7 自動鎖螺絲機與套筒機構加工 71
4-1-8 螺絲起子頭 72
4-1-9 M5內六角螺絲與曲面工件 72
4-1-10 攝影機固定機構加工 74
4-2 軟體 75
4-2-1 人機介面 76
4-2-2 機械手臂控制器 78
4-2-3 Arduino控制器 79
第五章實驗數據與結果 80
5-1 實驗環境 80
5-2 攝影機標定與雙眼立體校正 82
5-3 重建世界座標系與手臂座標系之間的轉換 86
5-3-1 座標轉換公式 89
5-3-2 量測數據 90
5-3-3 計算轉換矩陣 93
5-4 螺孔姿態與機械手臂方向座標之轉換 95
5-5 距離量測之誤差分析 99
5-6 實驗流程與結果 100
第六章結論與未來展望 108
6-1 結論 108
6-2 未來展望 109
參考文獻 110
附件一 118

參考文獻

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指導教授

董必正(Pi-Cheng Tung)

審核日期

2019-8-15

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