CAD/CAE/CFD/VPT/SC软件协作技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:祝效华

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:38.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508422725

丛书系列:

图书标签:

• 软件
• CAD
• CAE
• CFD
• VPT
• SC
• 协同设计
• 软件集成
• 数据交换
• 工程仿真
• 数字化转型

《智能制造中的机器人视觉与运动规划技术研究》 图书简介 本书深入探讨了在当前智能制造背景下，机器人视觉系统与运动规划算法的集成与优化，旨在为实现高精度、高柔性的自动化生产线提供理论基础与实践指导。本书内容聚焦于前沿的机器视觉技术在工业机器人中的应用，以及如何构建高效、安全的运动规划策略，从而推动工业自动化水平的跨越式发展。 第一部分：工业机器视觉系统的基础与前沿 本部分系统梳理了工业机器视觉系统的核心组成、工作原理及其在现代制造业中的关键作用。我们首先从数字图像处理的基础理论入手，详细阐述了图像采集、预处理、特征提取等关键环节的技术细节。 高分辨率图像获取与标定： 重点介绍了先进的线阵、面阵相机选型标准，以及三维空间标定方法，包括手眼标定（Hand-Eye Calibration）的几何约束模型与优化算法。讨论了不同照明技术（如暗场、明场、同轴光、结构光等）在应对复杂表面材质和环境光干扰时的适用性与部署策略。 深度学习驱动的视觉感知： 深入剖析了基于卷积神经网络（CNN）的物体检测、语义分割和实例分割技术在复杂装配场景中的应用。具体涵盖了YOLO、Mask R-CNN等主流模型的工业化部署优化，以及如何利用小样本学习（Few-Shot Learning）和迁移学习应对工业领域数据稀疏的挑战。内容还包括缺陷检测中的异常识别方法，如基于自编码器和生成对抗网络（GANs）的无监督异常定位技术。 3D视觉与位姿估计： 详述了双目立体视觉、激光雷达（LiDAR）和结构光技术在获取精确三维信息方面的优势与局限。重点阐述了点云数据的处理技术，包括降噪、配准（Registration，如ICP算法的改进）和特征匹配。在位姿估计方面，本书详细分析了基于几何特征（如霍夫变换、RANSAC）和基于深度学习回归模型的鲁棒性对比，特别关注了六自由度（6-DOF）位姿的精确确定方法。 第二部分：机器人运动规划与控制集成 本部分聚焦于如何将视觉系统获取的精确环境信息转化为机器人可执行的、高效且安全的运动轨迹，是实现闭环控制的关键环节。 环境建模与障碍物表示： 讨论了如何将离散的视觉数据转化为机器人在工作空间内可用的连续或离散化障碍物模型。内容包括占用栅格地图（Occupancy Grid Maps）、势场法中的斥力函数设计，以及基于体素（Voxel）或八叉树（Octree）的高效空间划分技术。 经典与优化运动规划算法： 详细解析了基于采样的方法，如概率路线图（PRM）和快速扩展随机树（RRT及其变体RRT）。本书特别强调了在工业高动态环境下的实时性需求，引入了基于优化的规划方法，如导航函数（NavFunc）和轨迹优化技术，用以平滑路径并满足速度和加速度约束。针对多机器人协作场景，探讨了分布式规划和避免动态碰撞的协调策略。 轨迹生成与实时反馈控制： 阐述了如何从离散路径点生成平滑、连续且满足动力学约束的轨迹（如五次多项式插值、贝塞尔曲线）。结合视觉反馈，本书深入探讨了基于视觉伺服（Visual Servoing）的控制架构，包括位置型和速度型的视觉伺服方法，以及如何应对视觉测量误差对跟踪精度的影响。 第三部分：典型应用场景下的技术融合 本部分将理论与实践相结合，展示了机器视觉与运动规划在现代制造业中的具体落地案例与优化策略。 高精度装配与抓取策略： 针对柔性电子器件、精密机械零件的装配任务，分析了如何利用亚像素精度的视觉定位技术来补偿机械误差。重点研究了复杂几何体（如长细杆、薄壁件）的鲁棒性抓取点生成算法，结合六维力/力矩传感器信息，实现了接触操作的精确控制。 在线质量检测与路径重规划： 讨论了机器人在生产线上进行在线巡检时的任务调度和路径优化。当视觉系统检测到产品缺陷时，如何触发运动控制器，在不中断整体节拍的前提下，快速、安全地调整机器人的位姿以进行二次检查或剔除操作。 人机协作安全与交互： 探讨了在人机共存（Cobots）工作站中，如何利用深度感知系统实时监控操作空间。本书介绍了基于安全距离维护的动态避障算法，确保机器人在与人接近或协作操作时，其速度和加速度能根据实时视觉输入进行即时调整，满足IEC 61508等相关安全标准的要求。 本书的读者对象主要是工业自动化工程师、机器人系统开发人员、从事智能制造系统集成的技术人员，以及相关专业的研究生和教师。通过本书的学习，读者将能够掌握从数据采集到决策执行的全流程技术链条，有效提升工业机器人系统的智能化和自主化水平。

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