一种基于深度学习的双目视觉机械臂制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于深度学习的双目视觉机械臂，包括：联动肩臂，所述联动肩臂的一端设置有主驱动轴，且联动肩臂的另一端设置有副驱动轴，所述副驱动轴和主驱动轴与联动肩臂转动连接，所述联动肩臂的内侧设置有主机电源，且主机电源与联动肩臂电性连接，多段操作臂，所述副驱动轴和主驱动轴均包括多段操作臂，且多段操作臂包括电源基轴、延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具，所述延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具与电源基轴电性连接，矩阵视觉模块，所述矩阵视觉模块设置在机械爪具的一侧。其实现了在机械臂运行的过程中，操作对象突然发生改变后机器可以自动进行学习和辨识，以便快速作出判断的问题。以便快速作出判断的问题。以便快速作出判断的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的双目视觉机械臂


[0001]本技术涉及机械臂
，尤其涉及一种基于深度学习的双目视觉机械臂。

技术介绍

[0002]近年来，随着机器人技术的发展，应用高速度、高精度、高负载自重比的机器人结构受到工业和航空航天领域的关注。由于运动过程中关节和连杆的柔性效应的增加，使结构发生变形从而使任务执行的精度降低。所以，机器人机械臂结构柔性特征必须予以考虑，实现柔性机械臂高精度有效控制也必须考虑系统动力学特性。柔性机械臂是一个非常复杂的动力学系统，其动力学方程具有非线性、强耦合、实变等特点。而进行柔性臂动力学问题的研究，其模型的建立是极其重要的。柔性机械臂不仅是一个刚柔耦合的非线性系统，而且也是系统动力学特性与控制特性相互耦合即机电耦合的非线性系统。动力学建模的目的是为控制系统描述及控制器设计提供依据。
[0003]现有的机械臂在使用的过程中需要人工进行数据和行为操作上的设定，这样机械臂才能够在相应的指令下进行操作，但是何种操作模式会受到操作对象的限制，一旦操作对象改变机器便无法自动辨识。

技术实现思路

[0004]本技术的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
[0005]本技术还有一个目的是提供一种基于深度学习的双目视觉机械臂，实现了在机械臂运行的过程中，操作对象突然发生改变后机器可以自动进行学习和辨识，以便快速作出判断的问题。
[0006]为实现上述目的和一些其他的目的，本技术采用如下技术方案：
[0007]一种基于深度学习的双目视觉机械臂，包括：
[0008]联动肩臂，所述联动肩臂的一端设置有主驱动轴，且联动肩臂的另一端设置有副驱动轴，所述副驱动轴和主驱动轴与联动肩臂转动连接，所述联动肩臂的内侧设置有主机电源，且主机电源与联动肩臂电性连接；
[0009]多段操作臂，所述副驱动轴和主驱动轴均包括多段操作臂，且多段操作臂包括电源基轴、延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具，所述延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具与电源基轴电性连接；
[0010]矩阵视觉模块，所述矩阵视觉模块设置在机械爪具的一侧，且矩阵视觉模块与联动肩臂电性连接。
[0011]优选的是，所述延展臂轴设置在电源基轴的一端，且延展臂轴与电源基轴伸缩连接，所述摆动关节设置在延展臂轴另一端的内侧，且摆动关节与延展臂轴转动连接。
[0012]优选的是，所述旋转关节设置在摆动关节的另一端，且旋转关节与摆动关节转动连接，所述机械爪具设置在旋转关节的另一端，且机械爪具与旋转关节通过螺栓连接。
[0013]优选的是，所述矩阵视觉模块的外表面设置有多模组镜头，且多模组镜头与矩阵视觉模块电性连接，所述矩阵视觉模块的一端设置有电源线束，且电源线束与矩阵视觉模块电性连接。
[0014]优选的是，所述矩阵视觉模块的输出端与信息分选单元的输入端连接，且信息分选单元的输出端与机器人数据库的输入端连接。
[0015]优选的是，所述信息分选单元的输入端与指令数据终端的输出端连接，且机器人数据库的输出端与智能数控模块的输入端连接。
[0016]本技术至少包括以下有益效果：
[0017]1、本技术的主副驱动轴上都安装有一组多段操作臂，这样可以模拟人体的双臂操作，同时每个多段操作臂的前端都配备有一组矩阵视觉模块，常态使用状态下，由人工对整个操作模块进行数据的设定，初始状态下，机器会根据人工设定的模式进行运行，在此过程中，多段操作臂前端的矩阵视觉模块会获取到当前工作对象的外观形状数据，扫描分析后得到相应的拟态数据，最后该拟态数据同当前的指令进行捆绑，后续使用过程中机器一旦分析出当前的工作对象与所储存的数据有相同的形状外观后，系统就会自动执行工作指令；
[0018]2、本技术的机器人数据库中会储备大量的学习知识，所有的机械臂会共用一个机器人数据库，在使用的过程中，系统会自动搜寻机器人数据库中的储备数据，只有在搜寻不到的情况下，才会提醒人工进行操作设定，指令数据终端可用于人工设定操作指令，指令会被信息分选单元接收，同形状数据汇合后，一同发送到机器人数据库中进行储存，这样系统可以不断的学习积累工作对象的运行模式，降低人力的介入。
附图说明
[0019]图1是本技术提供的基于深度学习的双目视觉机械臂的整体结构示意图；
[0020]图2是本技术提供的基于深度学习的双目视觉机械臂的学习反馈流程图；
[0021]图3是本技术提供的基于深度学习的双目视觉机械臂的矩阵视觉模块结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图对本技术做详细说明，以令本领域普通技术人员参阅本说明书后能够据以实施。
[0023]如图1
‑
3所示，一种基于深度学习的双目视觉机械臂，包括：联动肩臂1，联动肩臂1的一端设置有主驱动轴2，且联动肩臂1的另一端设置有副驱动轴3，副驱动轴3和主驱动轴2与联动肩臂1转动连接，联动肩臂1的内侧设置有主机电源11，且主机电源11与联动肩臂1电性连接，多段操作臂4，副驱动轴3和主驱动轴2均包括多段操作臂4，且多段操作臂4包括电源基轴5、延展臂轴6、延展臂轴6、旋转关节8和机械爪具9，延展臂轴6、延展臂轴6、旋转关节8和机械爪具9与电源基轴5电性连接，矩阵视觉模块10，矩阵视觉模块10设置在机械爪具9的一侧，且矩阵视觉模块10与联动肩臂1电性连接。
[0024]以上方案中，主副驱动轴上都安装有一组多段操作臂，这样可以模拟人体的双臂操作，同时每个多段操作臂的前端都配备有一组矩阵视觉模块，常态使用状态下，由人工对
整个操作模块进行数据的设定，初始状态下，机器会根据人工设定的模式进行运行，在此过程中，多段操作臂前端的矩阵视觉模块会获取到当前工作对象的外观形状数据，扫描分析后得到相应的拟态数据，最后该拟态数据同当前的指令进行捆绑，后续使用过程中机器一旦分析出当前的工作对象与所储存的数据有相同的形状外观后，系统就会自动执行工作指令。
[0025]一个优选方案中，延展臂轴6设置在电源基轴5的一端，且延展臂轴6与电源基轴5伸缩连接，摆动关节7设置在延展臂轴6另一端的内侧，且摆动关节7与延展臂轴6转动连接。
[0026]以上方案中，延展臂轴可以进一步延伸机械臂的操作范围，以便适应不同的工作环境，摆动关节则可以控制夹具的夹持方向，方便货物的抓取。
[0027]一个优选方案中，旋转关节8设置在延展臂轴6的另一端，且旋转关节8与延展臂轴6转动连接，机械爪具9设置在旋转关节8的另一端，且机械爪具9与旋转关节8通过螺栓连接。
[0028]以上方案中，机械爪具可以根据工作对象的形状进行更换。
[0029]一个优选方案中，矩阵视觉模块10的外表面设置有多模组镜头12，且多模组镜头12与矩阵视觉模块10电性连接，矩阵视觉模块10的一端设置有电源线束13，且电源线束13与矩阵视觉模块10电性连接。
[0030]以上方案中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的双目视觉机械臂，其特征在于，包括：联动肩臂，所述联动肩臂的一端设置有主驱动轴，且联动肩臂的另一端设置有副驱动轴，所述副驱动轴和主驱动轴与联动肩臂转动连接，所述联动肩臂的内侧设置有主机电源，且主机电源与联动肩臂电性连接；多段操作臂，所述副驱动轴和主驱动轴均包括多段操作臂，且多段操作臂包括电源基轴、延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具，所述延展臂轴、摆动关节、旋转关节和机械爪具与电源基轴电性连接；矩阵视觉模块，所述矩阵视觉模块设置在机械爪具的一侧，且矩阵视觉模块与联动肩臂电性连接。2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的双目视觉机械臂，其特征在于，所述延展臂轴设置在电源基轴的一端，且延展臂轴与电源基轴伸缩连接，所述摆动关节设置在延展臂轴另一端的内侧，且摆动关节与延展臂轴转动连接。3.如权利要求2所述的一种基于深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：程允丽，陈孝如，林若钦，
申请(专利权)人：广州软件学院，
类型：新型
国别省市：