[发明专利]一种基于机器视觉的物料搬运系统及搬运方法在审

专利信息
申请号: 202010825854.9 申请日: 2020-08-17
公开(公告)号: CN112091925A 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 李安;宋县锋;罗久云 申请(专利权)人: 南昌大学
主分类号: B25J5/00 分类号: B25J5/00;B25J9/16
代理公司: 南昌青远专利代理事务所(普通合伙) 36123 代理人: 唐棉棉
地址: 330000 江西省南*** 国省代码: 江西;36
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 机器 视觉 物料 搬运 系统 方法
【说明书】:

发明提供了一种基于机器视觉的物料搬运系统及搬运方法,所述搬运系统包括STM32核心控制模块、电源电路模块、运动控制模块、超声波模块、OpenMV摄像头模块、机械臂模块、QTI寻迹模块、临时仓库以及光电传感器。所述STM32核心控制模块完成任务调度所述,超声波模块完成避障,OpenMV摄像头模块识别物料的距离、颜色与形状,机械臂模块完成物料的夹取,QTI寻迹模块与运动控制模块控制并限制系统的运动范围,临时仓库存放选取的物料。本发明基于机器视觉,在搬运系统中添加各模块算法,完成了智能搬运系统在行驶过程中的自动避障、自动定位与选取指定颜色与形状的物料、将物料存放到目的仓库等功能,实现了智能仓库搬运系统对物料快速、便捷、稳定的搬运。

技术领域

本发明涉及智能搬运机械电子技术领域,具体涉及一种基于机器视觉的物料搬运系统及搬运方法。

背景技术

随着经济全球化和工厂自动化,物流行业迈入了快速发展的阶段,机械化、自动化、标准化生产的发展趋势日益明显,传统的人工搬运模式的速度远远无法满足实际需求。在高速发展的信息化时代,机器人在人们的生活中扮演着越来越重要的地位,搬运机器人的到来将颠覆传统的人工搬运模式,逐渐由人工搬运走向智能搬运。

搬运机器人是一项新兴且高速发展的高新技术,涉及到力学、自动控制学、传感器技术等多学科领域。为满足现代物流快速、精准的要求,搬运机器人至少需要具备自主移动、自动避障、物料识别与筛选、物料抓取与搬运等功能。随着工业生产自动化程度的提高和生产规模的扩大,物流速度越来越快,越来越精准,对物料搬运技术提出了更高的要求。

现有的搬运机器人,未使用机器视觉的物料搬运系统,只能简单判断有无物料存在,无法对物料进行颜色、形状等特征的筛选。且部分搬运系统是固定位置,不能根据路线自动运动,灵活性较差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供了一种基于机器视觉的物料搬运系统及搬运方法,用于加快智能搬运系统物料搬运速度,减少系统一次搬运所需的时间。

为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

一种基于机器视觉的物料搬运系统,包括麦克纳姆轮运动控制模块、STM32核心控制模块、机械臂模块、HC-SR04超声波测距模块、QTI寻迹模块、OpenMV摄像头模块、临时仓库和光电传感器。

所述STM32核心控制模块通过STM32F103VCT6芯片来组成单片机的最小控制系统并提供相应接口,完成对整个搬运系统的控制与调度;

所述机械臂模块由铝合金架构成,机械臂可抓取物料跟随系统移动,所述机械臂模块与OpenMV摄像头模块相连,并受其控制;

所述HC-SR04超声波测距模块用于判断前方是否有障碍物,该模块与STM32核心控制模块上的PC12和PC13接口连接,其中PC13用于触发超声波检测,PC12用于计算回波时间,从而计算出与目标点间的距离;

所述QTI寻迹模块用于指定搬运系统的可移动区域,QTI寻迹模块与STM32核心控制模块上的PE0、PE1、PE2、PE3接口连接;

所述OpenMV摄像头模块用于从众多不同颜色、不同形状的物料中,选取指定形状与颜色的物料;OpenMV摄像头模块采用OpenMV M7摄像头,该模块与STM32核心控制模块上的PE4、PE5接口连接;当OpenMV摄像头模块识别成功后,通过输出模块的高低电平反馈给STM32核心控制模块;所述OpenMV摄像头模块与HC-SR04超声波测距模块相配合,判断搬运系统与物料之间的距离与方位,并将数据传递至机械臂模块进行准确抓取;

所述临时仓库用于存放需要搬运的物料;

所述光电传感器与STM32核心控制模块上的PE6接口连接,用于判断搬运系统是否到达指定的分拣点或卸货点。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学,未经南昌大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010825854.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top