董阳，于洪鹏，台立钢，张禹

（1.沈阳工业大学 机械工程学院，沈阳 110870；2.中国科学院 沈阳自动化研究所，沈阳 110017；3.中国科学院 机器人与智能制造创新研究院，沈阳 110169）

0 引言

近年来，随着互联网、人工智能这些技术的高速发展，全世界都处在以科技创新为动力的第四次工业革命浪潮之中，工业智能机器人扮演了重要的角色[1]。

本文使用工业相机采集目标图像的图片，对图像进行预处理。改进了原始的图像Canny边缘检测算法，仔细分析了原Canny算法的思路和步骤，结合实验场景，改进了Canny算法的梯度计算和双阈值的选取。获得目标物体轮廓后，利用Hough变换投影法确定目标物体的主轴获取目标物体最小面积的外接矩形，确定出目标物的抓取位置点。通过实验验证了工件定位算法的准确性。

1 机器人抓取任务设计

开启固定位置的工业相机采集目标工件图像，对采集的图像做预处理。接着利用文中提出的定位算法计算出目标工件的像素坐标。通过相机标定和手眼标定的结果，将工件抓取位置的像素坐标转换为相对于UR5机械臂的基坐标系的世界坐标。最后通过ROS（机器人操作系统）下的MoveIt平台，控制机械臂到达指定抓取位置，完成工件的夹取操作。抓取任务的主要部件构成如图1所示，目标物体抓取流程如图2所示。

图1 目标工件抓取系统组成

图2 目标工件抓取流程

2 基于改进Canny算法的视觉识别与定位

2.1 图像的预处理

工业环境的光照均匀度、空气的灰尘、镜头的制造误差都会影响到采集目标图像的质量。……