项目研究意义：

随着我国人口红利的逐渐消失、经济结构的转型升级以及劳动力短缺造成的制造成本的上升触发着国内制造业自动化市场的蓬勃发展,而机器人正是人机共存的未来工厂、“中国制造2025”战略的关键组成部分,同时也是“第三次产业革命”的着力点和重要增长点,因而研制高速度、精准化、稳定性强、低成本的工业机器人是中国制造业转型升级中首先要解决的问题。

在食品、医药、3D打印等行业的生产线上,目前还主要由人力完成分拣、抓放、包装等大量简单重复性操作,普遍存在低效率、高成本、易污染等缺点。而小缆绳升降机器人因结构简单、整体刚度大、质量轻、高速高精度、控制简单和制造成本低等优势,完全可以代替人工实现上述操作。针对我国制造业自动化发展的需求,本课题进行一定的理论研究、仿真分析和工程实践工作,拟研制一款适用于食品、医药、3D打印等行业生产线快速抓放操作的小缆绳升降机器人。

 作品来源：

工业机器人结合双目视觉模仿人眼去感受现实世界的真实场景，已经成为工学、医学等交叉学科的新型技术。对于工业机器人，如何快速实现对工件的定位抓取已经成为行业发展的关键性问题。参考国内外研究现状，有关机器人定位的研究多数集中在自主定位方面，常见的是结合激光雷达、三维扫描仪等传感器进行点云重构计算。该类方法当中，多数过程采用补偿技术结合运动学分析进行位姿计算估计，可以有效地提高定位精度。但是成像范围小、设备投入昂贵等因素，以至于得不到大规模推广应用。其中双目立体视觉技术以设备简单、投资少等优点成为当前机器人视觉定位研究的热点并联机器人属于工业机器人的一种，相比传统的工业机器人，并联机器人具有更快速度、更高精度和刚度等优点，采用末端执行器定位的方法。在机器人定位图像立体匹配中，对于窗口半径选取的变换、像素计算以及视差计算等操作具有较好的可行性。但在实际的工作环境中，如外部光照、内部弱纹理特征以及视差图不连续等一些因素，都会影响立体匹配的精度结果，导致三维重建不佳。其中对于弱纹理区域，由于图像局部分辨率变化，加上光照不均等因素，就会导致计算的纹理结果有较大偏差、误匹配率增高和出现“空洞”等一些问题。针对弱纹理区域存在的缺点，很多研究学者在局部 算法方面也做了众多研究。综上分析，结合传统工业机器人二维情况下存 在定位抓取准确率低、适用性差等缺点，引入三维信息到机器人定位抓取中。设计一种将梯度信息、自适应双边滤波应用到 SGBM 算法当中，以提高三维点云质量为基础，提高机器人的准确定位抓取方法。该算法解决了在代价计算阶段对于弱纹理区域，存在的像素变换不连续、普通算法视差有残缺等问题。可以降低图像在立体匹配时的误差，较好地抑制了弱纹理区域像素变化对代价的影响，增强了噪声、光照因素对立体匹配的稳定性，提高了视差图的匹配效率和质量精度，实现了工件任意摆放下的准确定位抓取。

  总体思路：

充分利用已有的技术与小缆绳升降机器人的研发基础，研究如何将双目视觉算法同小缆绳升降机器人相结合，开发出视觉算法明显可有效精准抓取改变市场原有缺点的三角机械式并联机器人。                   实际抓取验证：

整个系统主要包括：上位机、工控机、拍照系统和机械手等。实验步骤：首先由相机拍照系统获取图像，经改进算法进行处理获取物体三维重建模型的坐标信息，通过手眼标定将相机坐标系下获得的信息转换到机器人坐标系下，应用上位机通信将物体形心坐标信息传送给并联机器人。并与 BM、SGBM下总体时间和效率两方面进行分析对比，从而验证了本文算法应用在机器人上应用有效可行性。