唐 琴

（桂林电子科技大学，广西 桂林 536000）

1 引言

在当代工业发展中，机械手作为一种必不可少的自动化设备，能够模仿人手以及手臂的一些动作。其中最重要的功能就是抓取，可通过编程来实现不同类型的预期工作，在构造与性能方面兼顾人和机械的各自优势。机械手利用手指来夹持目标物体，其指端形式多种多样，最常见的为V型指结构。由于指型与目标表面接触状况较为复杂，再加上目标自由度不断变换，机械手夹持角度通常很难控制。因此需讨论新途径来解决这一问题。

文献[1]设计了基于DSP（Digital Signal Processing）的机械手控制方法。利用DSP与OV摄像头构成嵌入式图像采集装置，在获取图像的同时对其做二值化处理；利用开运算与图像标记方法获得目标位置信息，并变换为驱动电机脉冲信号与角度信号，确定最优夹持角度。实验表明，该方法图像识别与控制性能较好，可满足机械手工作要求。文献[2]分析了机械手在夹持目标过程中手指的运动学特征，获得手指运行路径，计算手指在接触目标后运动趋势，即夹持角度，通过D-H变换矩阵描述相邻连杆之间位姿关系，确定最终手指夹持坐标表示。实验验证了此运动模型的准确性。

以上两种传统方法虽然可以控制机械手夹持角度，但是在夹持形状较为复杂的目标时，角度控制不够精准，会出现夹持失败现象。为改善这一缺陷，在多目机器视觉基础上，研究最优夹持角度动态联合自动化控制。机器视觉被称作现代工业的“机器眼睛”，一定程度上提高生产效率和产品质量，是实现设备自动化控制的有效途径。……