臺灣博碩士論文加值系統

工廠自動化已成為現今的趨勢，物料在工作站之間的傳遞變得相當重要，本研究將以自動導引車(Automatic Guided Vehicle, AGV)為基礎，讓所設計之智慧運輸機器人成為生產線物聯網(Internet of Things, IoT)中的一環，以取代人力與傳統的運輸方式，藉此提升產線工作效率。本研究以物料配送與高環境適應性為目標，自行設計並打造一自動化工廠之智慧運輸機器人，其具備了全向移動、視覺辨識、位置偵測、機械手臂等四項功能，本系統以單板電腦(Single Board Computer, SBC)作為主控制器進行各項功能整合。本智慧運輸機器人之移動模組將配合超寬頻(Ultra-Wide Band, UWB)的定位與電子羅盤的方向偵測讓機器人能夠移動至目標工作站位置，再由視覺進行檢測分析取得工作站訊息，讓機器人判斷其工作站正確的位置來準確定位移動至目標工作站，最後利用機械手臂來夾取物料存放於車上倉儲架或者目標工作站上，以來完成使用者所設定之運輸流程。

Automation factory has been trending in recent years, delivering the objects between workstations becomes more significant in the area. Automatic Guided Vehicle (AGV) is used to be the base of the movement robot. It becomes the part of IoT because of the bridge of the workstation delivering. It could not only optimizing the human resource, but also enhancing the workload and efficiency. In this dissertation, the delivering and the environment adaptability is the aim to design and establish a delivering robot. The robot uses Single Board Computer (SBC) to be the major controller and integrate the AOI system, position detecting, robotic arm control and omnidirectional movement. In delivering the materials, it uses the Ultra-Wide Band (UWB) triangulation method and the compass direction guiding that let it can build relation between the robot and the environment to move to the aim position. Then it detects the workstation and analyzes the workstation position by the webcam. That makes it move to the workstation closely. Finally, it controls the robot arm to store and place the materials by grabbing. According to four functions, the robot can deliver the materials in production line.

摘要...i
Abstract...ii
誌謝...iii
目錄...iv
表目錄...vi
圖目錄...vii
第一章 緒論...1
1.1 研究背景...1
1.2 文獻探討...2
1.2.1 移動控制...3
1.2.2 定位偵測...5
1.2.3 物料存放...10
1.3 論文架構...12
1.3.1 機器人架構...13
1.3.2 運作流程...14
第二章 車體系統...15
2.1 全向移動模組...15
2.1.1 系統架構...16
2.1.2 硬體架構...17
2.1.3 移動控制...20
2.2 座標控制...21
2.3 避障移動...21
2.3.1 系統架構...22
2.3.2 障礙物偵測...23
2.3.3 避障移動...24
第三章 機械手臂...25
3.1 系統架構...26
3.2 運動控制...27
3.2.1 D-H法則...28
3.2.2 正向運動學...31
3.2.3 反向運動學...33
第四章 視覺系統...37
4.1 硬體配置...37
4.2 視覺記號設定...38
4.3 影像處理...40
4.3.1 歐幾里得顏色濾波...40
4.3.2 二值化...41
4.3.3 膨脹、侵蝕...41
4.3.4 剪裁...44
4.3.5 幾何辨識...44
4.3.6 變形校正...45
4.3.7 圖像反轉...46
4.4 影像處理流程...46
4.5 影像分析比對...48
4.5.1 樣板比對法...49
4.5.2 樣板訓練學習...50
4.6 定位分析...52
第五章 定位系統...53
5.1 系統架構...53
5.2 方向偵測...54
5.2.1 伺服器連線設定...55
5.2.2 感測數據設定...56
5.3 定位偵測...57
5.3.1 ZigBee定位...58
5.3.2 UWB定位...59
5.4 流程控制...61
第六章 實驗結果...63
6.1 硬體設備...64
6.2 控制系統...66
6.2.1 車體移動控制...67
6.2.2 手動遙控...67
6.2.3 避障距離偵測...68
6.2.4 方向偵測...68
6.2.5 視覺系統...69
6.2.6 機械手臂控制...69
6.3 控制流程...70
第七章 結論...77
參考文獻...78
Extended Abstract...83

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