微装配机器人的视觉感知与智能控制技术研究

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成果单位：中国科学院自动化研究所

合作方式：合作开发

所处阶段：其他

关键词： ICF靶装配冷冻罩组件微球-微管卷积神经网络自动识别定位跟踪器+检测器强化学习跨尺度测量

成果评价

总得分（满分100）

资本强度（满分0）

该成果得分：0

项目负责人

张大朋

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所在机构：

中国科学院自动化研究所

小果解读

核心问题

微装配机器人在应用中面临装配效率低和质量不稳定的核心问题。特别是在ICF靶装配等高精度、高要求的场景中，传统方法难以保证装配的准确性和效率，影响了整体生产线的性能和可靠性。

解决方案

本项目引入机器学习理论，针对微装配机器人的视觉感知和智能控制两大科学问题，提出了一系列创新技术。通过基于卷积神经网络的微零件自动识别定位方法，实现了显微视觉场景下目标零件的精准识别。采用“跟踪器+检测器”组合模式的微零件跟踪算法，确保了微装配过程中目标零件的稳定跟踪。同时，基于强化学习的微装配机器人控制模型，使机器人具备自学习能力，能够根据装配情况动态调整控制策略，有效提升了微零件的装配效率和质量。

竞争优势

本项目研制出的冷冻罩组件、微球-微管组件装配机器人系统样机，装配指标达到国内领先、国际一流水平，成功应用于激光核聚变实验，验证了技术的可行性和实用性。研究成果共发表论文12篇，申请国家发明专利3项，展现了强大的科研实力和创新能力。此外，通过培养研究生等人才培养活动，为相关领域输送了高素质的专业人才，进一步增强了竞争优势。

成果描述

成果公开日期

20220104

所属产业领域

制造业

成果类型

基础理论

转化意向范围

允许出口

项目名称

微装配机器人的视觉感知与智能控制技术研究

项目课题来源

国家科技计划

研究形式

独立研究

摘要

针对微装配机器人应用中存在的装配效率低和质量不稳定问题，本项目将机器学习相关理论引入微装配机器人领域，以ICF靶装配为应用原型，围绕机器人微装配中的视觉感知和智能控制两大科学问题，深入研究显微视觉场景下目标零件的自动识别、微装配过程中目标零件的智能跟踪、跨尺度零件位姿测量和具有自学习能力的机器人智能装配控制等关键技术，提出基于卷积神经网络的微零件的自动识别定位方法、基于“跟踪器+检测器”组合模式的微零件跟踪算法和基于强化学习的微装配机器人控制模型，有效的提升了微零件的装配效率和质量。本项目研制出冷冻罩组件、微球-微管组件装配机器人系统样机，可实现冷冻罩和微管-微孔组件的机器人装配，装配的微靶已成功应用于激光核聚变实验。机器人样机的装配指标达到国内领先、国际一流的水平（与美国国家点火装置NIF微靶装配对标）。本项目研究成果共发表论文12篇，其中SCI收录6篇，EI收录论文6 篇；申请国家发明专利3项，培养研究生3名，达到项目预期成果要求。