一、項目概述

本方案旨在定制一套機器人教育實踐平臺系統，以滿足某高校實驗室在機器視覺和力控方面的教學需求。系統將圍繞AUBO-i5協作機器人、?？倒I相機、3D相機及六維力傳感器進行開發，實現機器人控制、視覺檢測、力控裝配等功能，并提供開源的上位機軟件供后期功能擴展。

二、系統硬件組成

1、機器人：采用AUBO-i5協作機器人，具備高精度、高安全性等特點，適用于教學場景。

2、相機：包含?？倒I相機和3D相機，用于獲取工件的圖像信息，支持傳統圖像處理和深度學習圖像檢測。

六維力傳感器：選用坤維（KWR75）或其他品牌，用于實時監測機器人末端執行機構與工件之間的力交互信息。

三、上位機軟件設計

1、基礎功能：

機器人控制：實現機器人的連接、斷開、關節或姿態控制等功能。

相機控制：實現相機的連接、斷開、圖像采集等功能。

狀態顯示：實時顯示機器人的關節和位姿狀態、六維力傳感器的狀態參數以及相機拍攝的圖像。

2、專屬功能：

軸孔裝配：通過上位機操作，結合視覺檢測和力控技術，實現軸孔的自動裝配功能。

界面設計：上位機界面應簡潔明了，易于操作。界面應包含基礎功能按鈕和狀態顯示區域，同時提供軸孔裝配功能的入口。

四、功能實現

1、機器視覺：

傳統圖像檢測：利用模板匹配、圓擬合、邊擬合等方法實現工件的定位和識別，支持條碼、二維碼、字符數字的識別，以及灰度面積、板塊數量的計算。

深度學習圖像檢測：通過深度學習算法實現工件的自動識別和定位。盡管目前深度學習仍需要手動標注圖像，但我們將致力于提高訓練效率和識別精度，逐步減少標注工作量。

2、力控裝配：

結合六維力傳感器的數據，實現機器人末端執行機構與工件之間的力交互控制，完成軸孔的精確裝配。

五、項目風險及應對措施

六維力傳感器配合風險：由于尚未配合過六維力傳感器，可能存在一定的技術難度和不確定性。我們將安排專業的技術團隊進行攻關，確保傳感器的順利集成和穩定工作。

深度學習圖像檢測風險：深度學習圖像檢測需要達到一定的識別精度和效率，同時滿足一鍵訓練的需求。我們將持續優化深度學習算法，提高識別精度和效率，同時探索一鍵訓練的實現方式。

六、后期擴展與場景切換

上位機軟件采用開源設計，便于后期教學中根據需要進行功能擴展和場景切換。例如，可以將軸孔裝配場景切換為精細齒輪的嚙合或其他工件的識別與抓取等任務。通過修改和調試開源程序，可以輕松實現不同場景下的機器人操作與視覺檢測功能。

本方案通過整合機器人、相機、六維力傳感器等硬件資源，結合開源的上位機軟件設計，為機器人教育實踐平臺提供了一個功能豐富、易于擴展的教學環境。通過實踐平臺的使用，學生可以深入了解機器視覺和力控技術的原理與應用，提高實際操作能力和創新能力。