机器人学习中的经典问题之一便是分拣：在一堆无序摆放的物品堆中，取出目标物品。在快递分拣员看来，这几乎是一个不需要思考的过程，但对于机械臂而言，这意味着复杂的矩阵计算。事实上，对于人类需要耗费大量时间的数理难题，用智能系统处理起来就显得十分容易，但在几乎不需要思考的情况下就能做出的分选动作，则是全世界机机器人研究专家关注的热点。  首先，机械臂需要视觉伺服系统，来确定物体的位置，根据末端执行器（手）和视觉传感器（眼）的相对位置，可分为Eye-to-Hand和Eye-in-Hand两种系统。  Eye-to-Hand的分离式分布，视野固定不变，如果相机的标定精度高的话，那么视觉定位于抓取的精度也越高。Eye-in-Hand则将机械臂与视觉传感器固定在一起，视野随机械臂的移动而改变，传感器越近时精度越高，但过于靠近时则可能使目标超出视野范围。  精密的视觉系统与灵活机械臂的配合，才能完成一次完美的抓取，而这正是当前机器人操作中的核心难题，归纳起来就是这么一件事：找到合适的抓取点（或吸附点），抓住它。之后的转运执行，则属于运动规划的分支。  Model-based（基于模型的方法）：这种方法很好理解，即知道要抓什么，事先采用实物扫描的方式，提前将模型的数据给到机器人系统，机器在实际抓取中就只需要进行较少的运算1. 离线计算：根据搭载的末端类型，对每一个物体模型计算局部抓取点；2. 在线感知：通过RGB或点云图，计算出每个物体的三维位姿；3. 计算抓取点：在真实世界的坐标系下，根据防碰撞等要求，选取每个物体的最佳抓取点。  RGB颜色空间由红绿蓝三种基本色组成，叠加成任意色彩，同样地，任意一种颜色也可以拆解为三种基本色的组合，机器人通过颜色坐标值来理解“颜色”。这种方式与人眼识别颜色的方向相似，在显示屏上广泛采用。  Half-Model-based（半模型的方法）“”在这种训练方式中，不需要完全预知抓取的物体，但是需要大量类似的物体来训练算法，让算法得以在物品堆中有效对图像进行“分割”，识别出物体的边缘。  这种训练方式，需要这些流程：1.离线训练图像分割算法，即把图片里的像素按物体区分出来，此类工作一般由专门的数据标注员来处理，按工程师的需求，标注出海量图片中的不同细节；2.在线处理图像分割，在人工标注出的物体上，寻找合适的抓取点。  这是一种目前应用较为广泛的方式，也是机械臂抓取得以推进的主要推力。机械臂技术发展缓慢，但计算机视觉的图像分割则进展迅速，也从侧面撬动了机器人、无人驾驶等行业的发展。  Model-free（自由模型）：这种训练方式不涉及到“物体”的概念，机器直接从RGB图像或点云图上计算出合适的抓取点，基本思路就是在图像上找到Antipodal（对映点），即有可能“抓的起来”的点，逐步训练出抓取策略。这种训练方式往往让机器手大量尝试不同种类的物品，进行self-supervisedlearning，Google的Arm Farm，即为其中的代表之一。  值得注意的是，对于机械手而言，不同形状的物品，抓取难度有天壤之别。即便是同样形状的物体，由于表面反光度和环境光照的影响，在不同场景的抓取难度也大相径庭。从实验室到商业落地，其中有相当一段路要走。  高精密度的相机研发，是机器人“感知”物体的第一步。实际商业场景中，最麻烦的物体总是“下一个物体”。工业机器人要真正融入实际生产体系，只有具备聪明的大脑，针对不同工况做出柔性的调整，才能拓宽工业机器人的使用场景。（文章来源于机器人在线网）

  基于视觉的工业机器人定位抓取技术在现代化工业进程中起到极其重要的作用，在定位抓取的基础上研究了云端激光打标系统中与计算机视觉相关的机器人检测系统内容，将国产某型号六自由度工业机器人与视觉引导技术相结合应用于目标正反面区分。该系统经实验验证，能够识别带黑色标记的目标工件并定位抓取，完成了区分工件正反面的规定任务，具有工厂生产的实际意义。  就目前来说，国内外针对视觉抓取系统的研究方向主要有手眼标定方法、特征提取算法与深度学习相结合的视觉抓取方法。手眼标定技术目前发展比较成熟，产生了深远的影响，比如早期Tsai-Lenz、Navy等手眼标定算法。YingWang等设计的清障机器人通过单双目结合组成混合视觉系统对目标物进行特征提取。  在数据引导的方法下，SergryLevine将深度学习技术应用到机器人区分任务中，利用相机拍摄到的图像训练卷积神经网络来预测机械手在空间的运动，该方法能够有效并且实时控制机器人，成功掌握新的抓取目标，最后通过连续伺服矫正错误。  而国内视觉抓取系统的研究偏向于几何引导的方法，王朋强将双目视觉系统和机械臂结合，实现了对目标的识别定位以及抓取。在国家的支持下，国内也已有许多家公司以及科研单位在机器视觉领域取得了一系列成果，逐步的将机器视觉技术引入到对机器人的控制当中。  机器人视觉检测系统在计算机端对智能相机采集到的工作区域的图像进行预处理，快速地识别并定位图像中的目标工件，根据相机标定参数，结合目标工件的像素坐标计算出六自由度工业机器人坐标系中的位置坐标，并将坐标信息发送给机器人控制器，机器人执行命令程序实现抓取动作。系统检测任务利用视觉软件来完成，通过计算机处理，只选择反面朝上工件作为目标工件。目标检测定位是机器人实现自动抓取的基础，目前存在两种目标检测的算法：基于模板匹配和基于特征匹配。  工业机器人视觉检测系统的研究目的在于有针对性的提升工厂生产效率。当工厂收到云端新订单任务，MES系统进行计划排产。本文基于一套云端激光打标系统进行研究，结合计算机视觉技术知识，利用带掩膜学习模板进行目标匹配的方法实现了对规则的目标工件正反面区分，达到预期检测效果。  所研究的机器人检测系统可以应用在实际的生产环境中，选择正确的工件，提高加工产品的效率和质量。总的来说，基于视觉的工业机器人检测系统是机器视觉技术和机器人控制技术的结合，是工业领域生产过程由自动化向数字化、智能化发展的必经之路。（文章来源于机器人在线网）

  现在多工位机械手不断的应用于多种方面，其在机械类型具有一定的位置，机械手包括搬运机械手、吸盘机械手、抓取以及冲床、冲压机械手等，那你知道冲床机械手工作流程包括哪些？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。    现在工作环境有改善，但专家预测，冲床机械手，中国劳动力“活力”下降，全自动冲床机械手，出现“返乡潮”现象，不少劳动力不再愿意离开家乡到大城市工作。与此同时，中国人口老龄化现象加重。这些现状将促使中国企业进入工业机械化生产时代。  冲床机械手压力机的一切控制功用应做到集成化，数控冲床机械手，从而完成全套模具的菜单化管理，主要包括滑块行程调整、平衡器气压的调整、气垫行程调整以及自动化控制系统等各个环节的参数设定。具有现场通讯网络、现场设备互联、互动操作性、分散功用模块、开放式功用的现场总线技术是冲压机械手压力机控制技术的展开方向，对完成自动化具有明显推进作用。电动机直接与偏心曲柄齿轮相互衔接，由于电动机的转速可以恣意调理，从而可以恣意地调理曲柄机构的运动速度，恣意加快或减慢冲压速度。  冲床械手强制放料：冲床机械手当系统执行文件中的“放料等待”步时，如果“可放料”信号不满足时，系统将停在该步，不会执行下一步，此时点击该按钮，将强制执行下一步，不论“可放料”信号是否满足。  冲床机械手扩展监视：冲床机械手点击该按钮时可以查看常用IO和脉冲频率监控，在正常情况下可以查看脉冲的目标位置，还有当前位置和反馈位置。  大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对冲床机械手工作流程的介绍，相信您对冲床机械手有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的冲床机械手工作流程的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多冲床机械手的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  机械手能反复抓取物品300多万次的夹爪，已经不是传统的硅胶材料了。材料难关突破之后，那么，怎么才能驱动这只特殊的“硅胶手”在生产线上丝毫不间断的工作呢？  软体机器人采用的气动驱动原理，就是通过充气，改变柔性夹爪的压强变化，从而来形成它的形状和弯曲程度，最终实现移动和抓取等动作。  软体机器人气动的驱动方式有很强的适应性，可别小看了气动驱动方式，在应用中通过气动的进气量，就可以在抓取不同产品时，调整出不同的动作设计、力度和精度。并且具有高速、高效，清洁安全，低成本，易维护等优点。  2018年8月，软体机器人正式进入到实际应用场景。此时，他们的柔性夹爪的重复定位精度，已经可以达到0.04mm，夹爪的最高抓取速度达到每分钟150次。  传统的辅助康复设备，大多采用马达、轴承和刚体材料来实现运动，在模拟人手运动方式上具有一定的局限性，刚性材料也容易对患者造成二次伤害。不同的是，手部康复机器人利用柔性夹爪模拟抓握动作的研究成果，设计出符合人手运动的合理模式，并且由于采用了纯软质的材料，在患者运动受到阻碍时，自身发生形变，避免了对患者手部形成大载荷的冲击，能够安全、无伤地辅助心脑血管后遗症患者的康复训练。  在国家康复辅具研究中心附属医院主治医师曹效医生看来，康复手软甲利用软体机器人的柔性手模拟抓握动作,在自由度上为患者的手部康复训练提供了最大的支持，而这项技术在未来希望能协助患者完成更精准精细的动作。  软体机器人是一项集材料、力学、生物学、自动化等多学科的交叉研究，也是目前国际学术界的前沿热点，在当下，软体机器人涉足的领域越来越深入，复杂的地质勘探、潜水作业等一些特殊环境都会借助机器人的帮助，而软体机器人在医疗方向的深度应用更是科学界研究的热点。(文章来源于机器人在线网)

本发明涉及机器人视觉技术领域，具体涉及一种智能机器人视觉自动化抓取系统。背景技术：机器人手臂大量运用与工业生产，大大提高了产业效率，节约了资源。仿人服务机器人也在特殊行业得到很大发展，对于服务机器人的运用来说，其抓取识别系统是主要关键。基本原理是同过视觉识别产品轮廓获得物体位置与抓取位置控制机械手臂内的伺服电机去完成抓取动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。目前的机器人视觉抓取系统中，视觉传感器能直观反映物体的外部信息，但单个摄像头只能获得物体的二维图像，立体视觉虽能提供三维信息，但对于外形相同，仅深度有差别的物体难以识别包括带有孔、槽或阶梯状的待夹取工件。技术实现要素：解决的技术问题针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能机器人视觉自动化抓取系统，解决了现有的视觉系统对于外形相同，仅深度有差别的物体难以识别的问题。技术方案为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能机器人视觉自动化抓取系统，包括上位机、机器人、执行终端和工件，还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统，所述工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端，且分别与上位机进行数据通信，所述上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。更进一步地，所述工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源，所述CCD双目相机固定在执行终端上，图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连，光源选用LED环形光源。更进一步地，所述工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统，所述单片机系统与上位机采用无线串口通信，将超声距离信息发送至上位机。更进一步地，所述机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤：S1：图像预处理；S2：通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标；S3：精确确定工件的轴向，使机械手能以正确的姿态抓取物体；S4：引导机械手到达待测点，对工件深度进行测量，建立工件场景的三维信息；S5：进行图像分割，并融合视觉信号与超声信号，可得到较完整的工件信息进行特征计算，获得工件在三维空间内的精确姿态；S6：建立与CCD双目相机关联的世界坐标系，并控制机械手进行工件抓取。更进一步地，所述图像预处理中，依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪，提取物体图像边缘后，采用周线跟踪进行边缘细化，去除伪边缘点及噪声点，并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码，记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。更进一步地，所述执行终端设有传感器系统，用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器，所述机器人控制器外部连接有语音警示模块。更进一步地，所述超声波收发探头为了提高检测精度，在接收单元电路中，采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。有益效果本发明提供了一种智能机器人视觉自动化抓取系统，与现有公知技术相比，本发明的具有如下有益效果：1、通过在机械手的执行前端上设置工件图像获取系统和工件深度获取系统，融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法，可准确对物体进行识别与定位，具有算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高等特点，可为机器人与环境交互提供物体形状、类别及大小等信息，使机器人装配作业能适应各种复杂的环境与工艺过程，对实现工业生产过程的自动化、柔性化、智能化有良好的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明的系统结构示意图；图2为本发明的执行终端抓取工件流程示意图；具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。实施例：本实施例的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，参照图1：包括上位机、机器人、执行终端和工件，还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统，工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端，且分别与上位机进行数据通信，上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源，CCD双目相机固定在执行终端上，图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连，光源选用LED环形光源。工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统，单片机系统与上位机采用无线串口通信，将超声距离信息发送至上位机。参照图2：机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤：S1：图像预处理；S2：通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标；S3：精确确定工件的轴向，使机械手能以正确的姿态抓取物体；S4：引导机械手到达待测点，对工件深度进行测量，建立工件场景的三维信息；S5：进行图像分割，并融合视觉信号与超声信号，可得到较完整的工件信息进行特征计算，获得工件在三维空间内的精确姿态；S6：建立与CCD双目相机关联的世界坐标系，并控制机械手进行工件抓取。在S3中确定工件的轴向时，对于一些简单形状的物体,可采用如下简单轴向估计算法：a.确定物体的形心坐标；b.确定物体边缘轮廓闭合曲线前半段中离物体形心最近的点,用最小二乘法估算该点的切线方向,设其与图像平面X轴正方向夹角为α1；c.用同样方法确定下半段曲线中对应的切线方向α2；d.物体轴向可粗略估计为θ＝(α1+α2)/2；该算法仅对物体边缘轮廓点进行处理,使运算时间大为减少。图像预处理中，依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪，提取物体图像边缘后，采用周线跟踪进行边缘细化，去除伪边缘点及噪声点，并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码，记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。工件图像边缘的提取，仅利用一个灰度阈值无法提取有意义的边缘。因此采用Sobel算子提取边缘，不仅实现容易、运算速度快，而且可提供最精确的边缘方向估计。Sobel算子由两个3×3相差90°的算子构成，由这两个算子同图像卷积，可得到图像的边缘及其方向。对于数字图像{f(i，j)}，Sobel算子可表示为：Gx(i，j)＝f(i-1，j-1)+2f(i-1，j)+f(i-1，j+1)-f(i+1，j-1)-2f(i+1，j)-f(i+1，j+1)；Gy(i，j)＝f(i-1，j-1)+2f(i，j-1)+f(i+1，j-1)-f(i-1，j+1)-2f(i，j+1)-f(i+1，j+1)。采用G1＝|Gx|+|Gy|得到梯度幅值后，为减少所抽取的边缘数目，可设置一个幅度门限，即只考虑对应灰度变化较大的那些边缘。再利用边缘点具有局部幅度最大的特点，将边缘细化。执行终端设有传感器系统，用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器，机器人控制器外部连接有语音警示模块。超声波收发探头为了提高检测精度，在接收单元电路中，采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。工作原理：CCD双目相机获取的物体图像经处理后，可提取对象的某些特征，如物体的形心坐标、面积、曲率、边缘、角点及短轴方向等。根据这些特征信息，可得到对物体形状的基本描述，在图像处理的基础上，由视觉信息引导超声波传感器对待测点的深度进行测量，获取物体的深度信息，或沿工件的待测面移动，超声波传感器不断采集距离信息，扫描得到距离曲线，根据距离曲线分析出工件的边缘或外形。计算机将视觉信息和深度信息融合推断后，进行图像匹配、识别，并控制机械手以合适的位姿准确地抓取物体。通过在机械手的执行前端上设置工件图像获取系统和工件深度获取系统，融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法，可准确对物体进行识别与定位，具有算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高等特点，可为机器人与环境交互提供物体形状、类别及大小等信息，使机器人装配作业能适应各种复杂的环境与工艺过程，对实现工业生产过程的自动化、柔性化、智能化有良好的应用前景。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。技术特征：1.一种智能机器人视觉自动化抓取系统，包括上位机、机器人、执行终端和工件，其特征在于，还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统，所述工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端，且分别与上位机进行数据通信，所述上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面。2.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述工件图像获取系统包括CCD双目相机、图像采集卡和光源，所述CCD双目相机固定在执行终端上，图像采集卡通过RS232串口电缆与上位机相连，光源选用LED环形光源。3.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述工件深度获取系统包括超声波收发探头和单片机系统，所述单片机系统与上位机采用无线串口通信，将超声距离信息发送至上位机。4.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述机器人通过执行终端抓取工件包括以下操作步骤：S1：图像预处理；S2：通过区域处理求矩的方法确定工件的形心坐标；S3：精确确定工件的轴向，使机械手能以正确的姿态抓取物体；S4：引导机械手到达待测点，对工件深度进行测量，建立工件场景的三维信息；S5：进行图像分割，并融合视觉信号与超声信号，可得到较完整的工件信息进行特征计算，获得工件在三维空间内的精确姿态；S6：建立与CCD双目相机关联的世界坐标系，并控制机械手进行工件抓取。5.根据权利要求4所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述图像预处理中，依次包括图像畸变矫正、图像边缘提取和周线跟踪，提取物体图像边缘后，采用周线跟踪进行边缘细化，去除伪边缘点及噪声点，并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman编码，记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y坐标值。6.根据权利要求1所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述执行终端设有传感器系统，用于对执行终端动作进行监控并反馈给机器人控制器，所述机器人控制器外部连接有语音警示模块。7.根据权利要求2所述的一种智能机器人视觉自动化抓取系统，其特征在于，所述超声波收发探头为了提高检测精度，在接收单元电路中，采用可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿。技术总结本发明涉及机器人视觉技术领域，提供一种智能机器人视觉自动化抓取系统，包括上位机、机器人、执行终端和工件，还包括工件图像获取系统和工件深度获取系统，工件图像获取系统和工件深度获取系统分别设置在执行终端的前端，且分别与上位机进行数据通信，上位机可实时显示工件图像获取系统的采集画面；本发明通过融合二维图像信息与深度信息进行工件识别与抓取的方法，有效地解决了现有的视觉系统对于外形相同，仅深度有差别的物体难以识别的问题。技术研发人员：梁瑞超受保护的技术使用者：江门市思远信息科技有限公司技术研发日：2018.05.10技术公布日：2018.09.28  

摘要：  本发明提供了一种自动化搬运机器人，包括安装座，旋转及行走机构连接在安装座下端，用于控制安装座旋转及行走，升降座安装在安装座上端，升降座上端安装机械臂，抓取装置连接在机械臂上。控制器分别与旋转及行走机构、升降座、抓取装置、机械臂、电源电连接。技术领域：  本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种自动化搬运机器人。背景技术：  随着物流行业及机器智能化的迅猛发展，现在对物流中货箱的搬运及存取的效率越来越高。比如现有企业(如电商)的仓库中搬运货箱时，为了节省人工搬运成本，以及大大提高搬运的效率。现在很多企业的仓库在对货箱进行搬运时已经采用了智能化机器人，但是现有搬运机器人通常尺寸固定，如机器人整体高度固定，不方便在不同搬运空间内使用机器人，以及抓取装置尺寸固定，有时候需要整个更换抓取装置才能抓取不同物体，影响搬运机器人的适应性，以上使得现有搬运机器人使用不方便。发明内容：  一种自动化搬运机器人包括安装座、旋转及行走机构，连接在所述安装座下端，用于控制安装座旋转及行走，升降座安装在所述安装座上端，升降座上端安装机械臂，抓取装置，连接在所述机械臂上控制器。控制器分别与旋转及行走机构、升降座、抓取装置、机械臂、电源电连接。升降座包括，第一支撑板所述机械臂安装在第一支撑板上端，若干第一连接杆，间隔分布在安装座上端，第一连接杆下端与安装座上端铰接，若干第二连接杆，间隔分布在第一支撑板下端，若干第二连接杆与若干第一连接杆一一对应，第二连接杆上端与第一支撑板下端铰接第一连接块。  第一连接杆上端与第一连接块下部铰接，第二连接杆下端与第一连接块上部铰接，若干第一电动缸，第一电动缸连接在第一连接杆和第二连接杆之间，第一电动缸固定端和伸缩端分别与第一连接杆和第二连接杆固定连接。第一电动缸与控制器电连接。铰接为通过球铰铰接。旋转及行走机构包括若干行走小组，若干行走小组沿安装座下端周向间隔分布，行走小组包括竖直连接杆，竖直连接杆上端与安装座下端转动连接。  本发明通过设置旋转及行走机构，用于控制安装座旋转及行走，便于实现机器人的行走以及旋转转向，使得机器人运动灵活，便于机器人灵活使用，设置升降座，便于调整机械臂的高度，以便于机器人躲避障碍物，且便于机器人在不同的安装空间内使用，从而便于机器人灵活使用。

摘要：  本实用新型属于板材存储与输送技术领域，特别涉及一种适应于输送线的自动化板材存储机器人，包括框架。框架前侧设有出货区，框架后侧设有存储区，出货区上方设有可升降的板材抓取装置，出货区下方穿设有板材输送线，存储区包括设置在框架上的若干层承载平台，承载平台上设有用于承载板材的承载托盘，每个承载平台留有供承载托盘滑动的通道，框架上还设有驱动承载托盘在存储区和出货区之间往复运动的驱动机构。技术领域：  本实用新型属于板材存储与输送技术领域，特别涉及一种适应于输送线的自动化板材存储机器人。背景技术：  加工厂都需要用到板材作为原材料进行后续结构件的加工，大部门的加工厂面临着存储的问题，一直在不断的寻求解决办法。板材立放、平放、摞放等各种方法都曾尝试过，但是都不理想。平放-易于取放，标识容易，但是占地面积太大，大型整张的钢板必须采用这种平放办法，立放、摞放等办法都不可取。立放-占地面积小，但是放置时需要工时和工装，存放时要考虑安全性，取用时也得需要工时和工装。小张薄板可以采用立放，切割之后的边角余料也可以采用立放。摞放-占地面积相对较小，但是品种太多或取用频繁的话不方便，需要频繁的倒跺。  针对板材的存储难题继续一种能够存储板材的机器人，对于有输送线的生产流水线来说，还需要一种适应于输送线的自动化板材存储机器人。目前市场上对于板材的存储有以下几种。抽屉式板材货架，是新型高承重的抽屉式货架，可以存放长度在6米以下的各类板材，不限宽度和厚度，板材都能存放到货架的抽屉层上，进行上架和取用板材操作时，手动或电动抽出抽屉，板材全部展现出来，行吊直接吊取到切割机上。存取完成后，收回抽屉，整个操作简单方便安全。实用新型内容：  为了解决现有技术存在的板材存储机器人与输送线对接难实现，承载托盘自动送出机构复杂、成本较高等技术问题，本实用新型提供一种适应于输送线的自动化板材存储机器人。本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：  驱动机构包括设置框架左右两侧的链条，承载托盘底部具有滚轮，滚轮卡在链条上并随链轮一起运动，框架后侧具有驱动轴，驱动轴上固定有驱动链轮，框架前端转动连接有从动链轮，链条从驱动链轮和从动链轮上绕过，框架上还设有带动驱动轴转动的动力机构。驱动轴与承载托盘一一对应。即每个承载托盘对应一个驱动轴，这样可实现独立的驱动方式。动力机构包括设置在框架上的移动升降平台，框架侧边固定有升降立柱，移动升降平台沿升降立柱上下滑动，移动升降平台上设有气动啮合执行气缸，气动啮合执行气缸的活塞杆端部固定有离合安装架。  离合安装架上固定有动力电机，动力电机的输出端连接有驱动齿轮，驱动轴上键连接有与驱动齿轮啮合的从动齿轮。升降立柱上固定有直齿条，移动升降平台上固定有升降执行电机，升降执行电机的输出端连接有与直齿条啮合的升降齿轮，升降立柱和移动升降平台之间还具有滑块滑轨副。板材抓取装置包括横跨并固定在框架上端的承载横梁，承载横梁上设有上下升降的升降梁，升降梁下端固定有吸附架，吸附架上设有若干个用于吸附板材的磁铁吸盘。有益效果:：(1)本实用新型采用往复运动的承载托盘来实现板材的存储与取出，驱动托盘所采用的链轮、链条、驱动齿轮等均为标准件，驱动轴为普通结构件，电机为小功率电机，整体系统成本低，维修方便。(2)承载托盘驱动为驱动离合形式，实现一对多(一个驱动对应多个承载托盘)，能够适应不同数量的托盘，结构简单，容易实现。(3)采用一体式的板材抓取装置，能够更好的与板材输送线无缝对接，板材转运时间和周期大大缩短。

摘要：   本实用新型涉及一种自动化分拣装置，包括分钞箱、清分机、第一抓取机器人，清分机、分钞箱分别位于第一抓取机器人的两侧，分钞箱包括待清分钞箱、已清分钞箱，清分机的出钞口朝向分钞箱，清分机的进钞口位于其上方，第一抓取机器人从待清分钞箱至清分机的进钞口、从清分机的出钞口至已清分钞箱为一次完整清分路径。   技术领域：   本实用新型涉及金融器具领域，涉及一种自动化分拣装置。 背景技术：   纸币清分机的主要作用是对不同版别的人民币纸币进行清理分选归类工作，并能实现人民币纸币的点钞、计数，识别真假等，通常将一叠纸币放入后，经过清分后进行输出。纸币扎把机的主要作用是对纸币进行扎把，把设定数量的纸币捆成一摞。目前无论是清分、扎把都需要手动将纸币放入清分机、扎把机的进钞口，等完成清分、扎把后再手动将纸币取出，这样的操作不但需要专人处理，而且自动化程度低、效率低。     发明内容：   本实用新型的目的是提供一种自动化分拣装置。 为达到上述目的，本实用新型采用的技术方案是：   一种自动化分拣装置包括分钞箱、清分机、第一抓取机器人。清分机、分钞箱分别位于第一抓取机器人的两侧，分钞箱包括待清分钞箱、已清分钞箱，清分机的出钞口朝向的分钞箱，清分机的进钞口位于其上方，第一抓取机器人从所述的待清分钞箱至清分机的进钞口、从所述的清分机的出钞口至所述的已清分钞箱为一次完整清分路径。装置还包括扎把机、第二抓取机器人，已清分钞箱、扎把机分别位于第二抓取机器人的两侧，所述的第二抓取机器人从所述的已清分钞箱至所述的扎把机入口为一次完整的扎把路径。第一抓取机器人和/或第二抓取机器人为机械手，装置还包括中转部件，中转部件能够在水平方向上回转，中转部件设置在第一抓取机器人往返分钞箱、清分机之间的路径上。       所诉的装置还包括工作台面、围合在所述的工作台面四周的围挡，分钞箱、清分机、第一抓取机器人设置在工作台面上。装置还包括控制器，控制器与所述的清分机、第一抓取机器人相连接，所述的控制器设置在工作台面的下方或者设置在围挡内。控制器设置有显示屏，显示屏设置在围挡上，装置还包括退钞箱，退钞箱正对所述的清分机的退钞口。待清分钞箱、已清分钞箱前后方向设置或者左右方向设置，待清分钞箱和/或已清分钞箱内部划分有多个用于放置钱币的格间，清分机为纸币清分机。   由于上述技术方案运用，本实用新型与现有技术相比具有下列优点：   本实用新型实现了纸币的自动分拣，代替手动搬运分拣纸币，自动上料、下料，自动化程度高，加快了分拣效率，可以实现24h不停机工作，削减不需要的人员，降低了人工强度，动作流畅，操作方便、实用。

  在视觉引导，尺寸测量，产品检测，物体识别等几个领域中，机器视觉是主要生产制造使用的。一个最基本的算法就是产品识别和定位，比如视觉引导机器人，要在图像中识别出要抓取的产品，并定位出坐标，才引导机器人到指定的产品位置。尺寸测量，产品检测等也是一样的，在测量和检测之前，首先要知道有没有产品，产品的位置在哪里，才可以应用后续的各种分析工具。因此，产品识别和定位是一个基本问题。     如果要设计一个可行的产品识别和定位的算法，需要克服几方面的困难：   快速的指定产品：工业产品千差万别。因此对于每一个具体的应用，需要从几张，甚至一张图像上，快速指定需要查找的产品，比如当前产线需要定位铆钉的位置，拍一张照片并进行相应的学习，就可以在后续的图像中进行搜索定位。   快速的搜索产品，对于一张200万像素的图片，通常要求在几十毫秒的时间可以识别和定位出产品的位置。   高精度的定位：工业生产对精度和公差有严格的要求，因此产品的定位就要力求准确。现在普遍要求识别定位算法可以达到一个像素级别的定位精度，甚至可以达到亚像素级别。   可以适应产品缺失，遮挡，脏污等的影响：如果一个产品被遮挡，导致产品在图像中缺失一定比列，需要依然可以识别定位到物体。反之，如果产品表面发生脏污，导致表面的特征发生变化，需要依然可以识别定位。       可以适应光照亮度不均匀的影响：如果产品的亮度发生变化，比如一半亮一半暗，需要依然可以识别定位，识别旋转的产品，产品通常可能在360度范围内旋转，可以识别多个产品：一张图像中可能有多个产品，需要分别识别定位。   可以准确识别接近对称的物体：接近对称的物体很容易别识别成错误的方向，需要进行相应的设计。   可以应对物体的极性翻转：比如学习的产品是白底黑字，但是实际上产品图像有可能是黑底白字，需要可以识别。     深度学习可以解决这个问题吗？深度学习中目标检测算法，在这个应用中有几方面的难点：   数据量：如何在只有一张图像的情况下，学习到需要识别定位的物体。   速度：如何在一般配置的PC上达到ms级别的识别定位速度？传统算法在几千元的工控机上就可以发挥速度优势，然而深度学习需要配置昂贵的GPU，或者在2019年会有一些垂直细分领域的ASIC芯片开发出来。   定位精度：考虑到深度学习输入的图像本身都是进行了缩放的图像，那么在原图上很难达到像素精度的匹配。   识别准确性：在数据量很少的情况下，怎么提升识别的准确性。考虑到此类问题面临的困难，一般还是用传统的机器视觉方法来实现。 （文章来源于机器人在线网）    

摘要：   本实用新型公开了一种模具的自动化放料设备。该种模具的自动化放料设备包括机架，机架设置安装台，安装台安装有排料单元、投胶单元，排料单元包括料仓顶出机构、料仓升降机构、料片顶出机构、料片拉取机构、料片摆放机构、加热机构、模芯，料仓顶出机构将料仓推入料仓升降机构，料片顶出机构将料片顶出至料片拉取机构，料片摆放机构将料片移动至模芯，加热机构给模芯及料片加热，投胶单元包括送胶机构、抓取机构、定位机构、料框，定位机构给料框定位，送胶机构将胶粒输送至指定位置，抓取机构用于将胶粒移动至料框。     技术领域：   本实用新型涉及塑料制品的生产设备，特别涉及塑料制品生产过程中一种自动化放料设备。   背景技术：   塑料压铸模具是塑料制品生产领域常用的模具，一般情况下塑料压铸模具需要人工的放置胶粒、料片、模芯，然后放置于加热的压机内，从而制作出塑料制品，同时这类塑料压铸模具一般都是一模多腔，一副模具内需要放置多个胶料和料片、模芯，而且料片通常放置于料仓内，一个料仓具有多个料片，通常通过人工方式从料仓中取出料片，在放置于模芯上，这样的生产过程存在以下的问题： 1、胶粒具有一定的粉尘，对人体具有一定的影响，人工投送具有一定的危害性，操作工人劳动强度大。 2、投胶过程与放置料片、模芯的过程不能同时进行，容易造成空机状态，限制效率提升。 3、目前的放置过程中，塑料压铸模具处于常温状态下，等投胶与放置料片、模芯的过程结束后才放入加热的压机内，升温到产品加工完成需要较长的时间。     实用新型内容：   本实用新型的目的是提供一种模具的自动化放料设备，通过机械化的方式实现投胶以及在模芯排料，大大降低了人工的劳动强度，减少了投胶过程对人体健康造成的伤害，并且提高了生产效率。   为了实现上述实用新型目的，本实用新型一种模具的自动化放料设备采用如下技术方案：   一种模具的自动化放料设备，包括机架。机架设置有安装台，安装台安装有排料单元、投胶单元，排料单元用于将料片排放至模芯，投胶单元用于将胶粒排放至料框。排料单元包括料仓顶出机构、料仓升降机构、料片顶出机构、料片拉取机构、料片摆放机构、加热机构、模芯，料仓顶出机构用于将料仓推入所述料仓升降机构，料仓升降机构用于将料仓运送至指定位置m料片顶出机构用于将料仓中的料片顶出至料片拉取机构。料片拉取机构用于将料片拉入指定位置。料片摆放机构用于将料片移动至所述模芯，加热机构用于给所述模芯及料片加热，投胶单元包括送胶机构、抓取机构、定位机构、料框，定位机构用于给所述料框定位。       送胶机构用于将胶粒输送至指定位置，抓取机构用于抓取从所述送胶机构移动出的胶粒并将其移动至所述料框中。该种模具的自动化放料设备工作时，将料仓放置于排料单元的料仓顶出机构。通过料仓顶出机构将装有料片的料仓推入料仓升降机构，料仓升降机构将料仓运送至指定位置。通过料片顶出机构将料片送入料片拉取机构，并由料片拉取机构将拉片移动至指定位置，然后通过料片摆放机构将料片送入模芯，同时加热机构对模芯及放置于模芯上的料片加热，实现料片的排料工作，胶粒通过送胶机构送至指定位置，然后抓取机构抓取该胶粒并放置于料框，从而进行投胶工作。     与现有技术相比，本实用新型的有益效果：   在于该种模具的自动化放料设备实现了排料与投胶的同时进行，并且在排料时，加热机构还同时对模芯及料片进行预热，缩短了后续对模芯及料片加热的时间，通过上述机械化的生产方式极大的提高了生产效率，减少了人工参与的过程，降低了对人体健康的危害。