Název:
Systém pro automatickou kalibraci robotického nástroje
Překlad názvu:
System for Automatic Calibration of a Robotic Tool
Autoři:
Šála, David ; Chromý, Adam (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2020
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato diplomová práce popisuje návrh a realizaci experimentálního vzorku pro automatic-kou nástrojovou kalibraci robotického manipulátoru pomocí metod strojového vidění podzáštitou společnosti SANEZOO EUROPE s.r.o. Zabývá se rozborem všech používanýchmetodik provádění TCP kalibrace, na jejichž základech je realizována. Aplikace vychází zPoint-counterpoint metody, kdy je robot naveden proti kalibračnímu bodu nastavenémupomocí ArUco markeru ze tří různých směrů, a to všech vůči sobě navzájem kolmých.K detekci koncového bodu je použito snímků ze dvou kamer, které mezi sebou svírajípravý úhel. Na snímcích je pomocí konvenčních metod počítačového vidění a HSV filtrunalezen koncový bod nástroje, který je naváděn na kalibrační bod. Ze získaných souřad-nic je pomocí optimalizační metody Optimalizace hejnem částic (PSO) nalezen hledanýkoncový bod robotického nástroje v souřadnicích robota. Tato aplikace tedy v rychlémčase poskytuje TCP kalibraci, čímž snižuje odstávku ve výrobě, a to téměř bez zásahučlověka.
This Master's thesis describes the design and implementation of an experimental sample for automatic calibration of a robotic tool using machine vision methods under the auspices of the company SANEZOO EUROPE s.r.o. It deals with the analysis of all used methods of performing TCP calibration, on the basis of which it is implemented. The application is based on the Point-counterpoint method, where the robot is guided against the calibration point from three different directions, all perpendicular to each other. The calibration point is set using the ArUco marker. In order to detect the endpoint are used images from two cameras that are at the right angles to each other. Using conventional computer vision methods and an HSV filter, the endpoint of the instrument is found in the images and is guided to the calibration point. From the obtained coordinates, the searched endpoint of the robotic tool in the robot coordinates is found using the optimization method Particle Swarm Optimization. This application, therefore, performs TCP calibration in a fast time, thus reducing production downtime almost without human intervention.
Klíčová slova:
JSON; Optimalizace hejnem částic; počítačové vidění; robot; TCP kalibrace; uživatelské grafické rozhraní; Computer vision; graphical user interface; JSON; Particle swarm optimization; robot; TCP calibration
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/189331