{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,2,7]],“日期-时间”:“2024-02-07T00:52:53Z”,“时间戳”:1707267173259},“引用-计数”:27,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“3”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts”:[2024,2,2]],“时间”:02-02T00:00:00Z“,”时间戳“:1706832000000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}],“资助者”:[{“名称”:“中国山西省自然科学基金”,“奖项”:[“202103021224187”]}],”content-domain“:{”domain“:[],”crossmark-restriction“:false},”short-container-title“:[”Sensors“],”abstract“:”在工业生产过程中,工件的手工装配存在着效率低、强度高的问题,而人体的某些装配过程具有一定的危险性。同时,传统的机器学习算法难以适应当前工业领域环境的复杂性;环境的变化将极大地影响机器人工作的准确性。因此,本文提出了一种基于机器视觉和YOLOv5深度学习模型相结合的方法,通过ROS通信控制机器人手臂的坐标映射,获得磁盘多孔定位信息,为了提高环境的抗干扰能力和工作效率,同时也减少了对人体的危害。该系统利用摄像机采集复杂环境中目标的实时图像,然后对其进行训练和处理以进行识别,从而获得坐标定位信息。该信息通过手眼校准转换为机器人坐标系下的坐标,然后通过上下计算机之间的通信控制机器人完成多孔定位和跟踪。结果表明,目标对象的训练和测试具有较高的精度,机器人手臂的控制精度也相对较高。该方法对复杂的工业环境具有较强的抗干扰能力,具有一定的可行性和有效性。它为实现工业生产中对接盘工件的自动化安装奠定了基础,也为生产安装过程中的螺钉定位需求提供了更有利的选择<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3390\/s24030984“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2024,2,2],”date-time“:”2024-02-02T14:42:32Z“,”timestamp“:1706884952000},”page“:10.3390“,“卷”:“24”,“作者”:[{“给定”:“荣”,“家庭”:“侯”,“序列”:“第一”,“隶属关系”:[}“名称”:“中国北方大学机电工程学院,太原030051”}]},{“给出”:“建平”,“家族”:“阴”,“顺序”:“附加”,“附属关系”:中国北方大学机电工程学院,太原030051“}]},{“given”:“Yanchen”,“family”:“Liu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“中国北方大学机械与电气工程学院,中国太原03051”}]},{affiliation“:[{”name“:”桂林电子科技大学生命与环境科学学院,中国桂林541004“}]}],”member“:”1968“,”published-on-line“:{”date-parts“:[2024,2,2]},”reference“:[}”key“:”ref_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Andhare,P.,and Rawat,S.(2016年1月12日\u201313).使用计算机视觉拾取和放置工业机器人控制器。2016年印度浦那国际计算机通信控制与自动化会议(ICCUBEA)会议记录。“,”DOI“:”10.1109\/ICCUBEA.2016.7860048“},{”key“:”ref_2“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“203158”,“DOI”:“10.1109\/ACCESC.2020.3037540”,“article-title”:“基于视觉的六自由度机械手路径规划和目标跟踪框架”,“volume”:“8”,“author”:“Shahzad”,“year”:“2020”,“journal-title“:”IEEE ACCESS“}”,{“key”:“ref_3”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”2623“,”doi“:”10.1007\/s00521-05898-8“,“article-title”:“基于机器学习和深度学习的智能机器人计算机视觉增强研究”,“volume”:“34”,“author”:“Ding”,“year”:“2022”,“journal-title“:”Neural Compute。申请。“},{”key“:”ref_4“,”first-page“:”92“,”article-title“:”基于机器视觉的目标识别与跟踪算法与系统的设计“,”volume“:“39”,”author“:”Yang“,”year“:”2020“,”journal-title”:“Transducer Microsyst.Technol.”},”{“key”:“ref_5”,“first-page:”102“,”article-title“:”基于轨迹测量和人机绘图的六自由度机械手运动跟踪模型”,“卷”:“37”,“作者”:“林”,“年份”:“2023”,“期刊标题”:“J.Electron”。测量。仪器。“},{”key“:”ref_6“,”unstructured“:”Jin,X.L.(辽宁日报,2019)。新松工业机器人助力中国造船业智能升级,辽宁日报。“}”,{“key”:“ref_7”,“unstructure”:“Han,S.(2021)基于机器的机械手运动学分析与研究。【北京交通大学硕士论文\u2019s】。“},{”key“:”ref_8“,”首页“:”87“,”文章标题“:”基于KUKA工业机器人的柔性加工系统的研究与开发“,”卷“:”38“,”作者“:”Lu“,”年份“:”2019“,”期刊标题“:”Value Eng.“},{”key“:”ref_9“,”doi asserted by“:”crossref“,”首页“:”e1768“,”doi“:”10.1002\/rcs.1768“,”文章标题“:”机器人手臂磁共振引导聚焦超声消融主动跟踪研究”,“卷”:“13”,“作者”:“肖”,“年份”:“2017年”,“期刊标题”:“国际医学机器人”。计算。协助。外科“},{”key“:”ref_10“,”first page“:“106”,”article-title“:”基于机器视觉的高精度螺钉位置检测方法研究“,”volume“:15”,”author“:”Guo“,”year“:”2016“,”journal-title”:“Navig.Control”},“key”:“ref_11”,”first-page:“153”,”article-title“:”机器视觉的圆定位技术研究“,“volume”:”48”,“作者”:“李”,“年份”:“2012”,“新闻标题”:“计算”。工程应用。“},{”key“:”ref_12“,”首页“:”101“,”文章标题“:”基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现“,”卷“:”1“,”作者“:”Luo“,”年份“:”2021“,”期刊标题“:”Modul.Mach.Tool-Autom.Manuf.Tech.“},{”key“:”ref_13“,”doi断言“:”crossref“,”首页“:”104440“,”doi“:”10.1016\/j.autcon.2022.104440“,“article-title”:“人工智能和建筑智能视觉4.0:机器和深度学习方法和应用”,“volume”:“141”,“author”:“Baduge”,“year”:“2022”,“journal-title“:“Autom”。施工。“},{”key“:”ref_14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“197”,”doi“:”10.1108\/IR-11-2022-0279“,”article-title“:”机器学习在机器人学中的作用“,”volume“:”50“,”author“:”Bogue“,”year“:”2023“,”journal-title”:“Ind.Robot.”},“key”:“ref_15”,”first-page“:”62“,”article-title“:”基于视觉目标跟踪算法的列车脱钩机器人”,“卷”:“38”,“作者”:“赵”,“年份”:“2023”,“新闻标题”:“J.Pop。选举人。“},{”key“:”ref_16“,”unstructured“:”Zhao,Z.Y工业自动化的深度迁移学习:数据驱动机器学习新技术的回顾和讨论”,“卷”:“15”,“作者”:“Maschler”,“年份”:“2020”,“期刊标题”:“IEEE Ind.Electron。“},{”key“:”ref_18“,”首页“:”725“,”文章标题“:”螺旋理论的扩展“,”卷“:”103“,”作者“:”Ohwovoriole“,”年份“:”1981“,”期刊标题“:”J.Mech.Des.“},{”key“:”ref_19“,”非结构化“:”Yang,J.(2019)基于机器视觉的面板灯多孔定位系统研究。【安徽工业大学硕士\u2019s论文】。“},{”key“:”ref_20“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hadi,R.H.,Hady,H.N.,Hasan,A.M.,Al-Jodah,A.,and Humaidi,A.J.(2023)。基于AutoML的工业物联网预测维护的改进故障分类:滚珠轴承故障案例研究。过程,11.“,”doi“:”10.3390\/pr11051507“}”,{“key”:“ref_21”,“unstructure”:“”Cheng,Y.L.,Zhang,H.W.,Wang,X.H.和Guo,Z.(2022)。基于YOLO-V5的有轨电车桁架铆接孔定位技术研究。国防部。Manuf.Eng.,115\u2013121.“},{”key“:”ref_22“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Malta,A.,Mendes,M.,and Farinha,T.(2021).使用YOLO-V5的增强现实维护助手。申请。科学。,11.“,”DOI“:”10.3390\/app11114758“},{“key”:”ref_23“,”首页“:”3697“,”article-title“:”基于深度学习的YOLO目标检测综述“,”volume“:”44“,”author“:”Shao“,”year“:”2022“,”journal-title”:“J.Electron.Inf.Technol基于关键点的相机和激光雷达联合校准方法”,“体积”:“61”,“作者”:“Wu”,“年份”:“2023”,“期刊标题”:“J.Agric”。设备车辆。工程师“},{”key“:”ref_25“,”unstructured“:”Shi,Y.Q.(2020).机器视觉技术在模具检测与定位中的应用研究.[中国电子科技大学硕士论文].“}”,{“key”:“ref_26”,“首页”:“789”,“文章标题”:“磨轮锯自动更换系统的基于机器视觉的主轴定位系统”,“卷”:“34”,“作者”:“邱”,“年份”:“2022”,“期刊标题”:“马特参议员”。“},{”key“:”ref_27“,”first-page“:”75“,”article-title“:”机器人视觉装配系统中精确定位方法的研究“,”volume“:“38”,”author“:”Wu“,”year“:”2020“,”journal-title”:“Mach.Electron.”}“,”container-tittle“:[”Sensors“],”original-title:“[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/www.mdpi.com\/1424-8220\/24\/3\/984\/pdf“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2024,2,6]],”date-time“:“2024-02-06T17:49:00Z”,”timestamp“:1707241740000},”score“:1,”resource“:”{“primary”:{“URL”:“https:\/\/www.mdpi.com\/1424-8220\/24\/3\/984”}},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{“date-parts“:[[2024,2,2]]},“references-count”:27,“journal-issue”:{“issue”:“3”,“published-on-line”:{“date-parts”:[[2024,2]}},”alternative-id“:[”s24030984“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.3390\/s24030984 1424-8220“,”type“:”electronic“}],”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[2024,2,2]]}}}