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Automáticamente apretando tornillo pequeño usando dos imágenes y control de posicionamiento

Autores: Chen, Shou-Yu; Ho, Jeng-Rong; Tung, Pi-Cheng; Lin, Chih-Kuang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Automáticamente apretando tornillo pequeño usando dos imágenes y control de posicionamiento


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Tornillos
Manipulador
Procesamiento de imágenes
Cámaras
Coordenadas
Posicionamiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento describe cómo apretar tornillos M1.4 controlando un manipulador. Todo el proceso se basa en una interfaz hombre-máquina diseñada usando Visual Studio C++ para ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes y controlar la posición de un manipulador. Se utilizan dos cámaras de dispositivo de carga acoplada. Una está fija en el marco estacionario sobre los agujeros de los tornillos y se utiliza para tomar fotografías de los agujeros. Las posiciones de los agujeros se determinan utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes y luego se transforman al sistema de coordenadas del manipulador mediante transformación de coordenadas. La otra cámara, instalada en el extremo del efecto del manipulador, fotografía el agujero del tornillo para ajustar finamente la posición del manipulador, mejorando el control de posicionamiento. Los métodos de procesamiento de imágenes incluyen escala de grises, filtro gaussiano, filtro bilateral, binarización, detección de bordes, centro de gravedad y círculo mínimo se utilizan para encontrar las coordenadas centrales de los agujeros objetivo. El estudio experimental muestra que los tornillos M1.4 pueden apretarse en los agujeros objetivo con el manipulador.

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