轉動關節部分均設置為比較大的轉動角度，控制板與六個舵機相連。機械臂模塊編好程序后，可以實現機械手的旋轉、伸縮、裝夾等功能，適用于那些需要角度不斷變化并可以保持的控制系統。在本技術方案中，機械臂動態抓取系統是基于fpga實現圖像識別功能，可通過攝像頭實時拍攝記錄工作臺情況，經過fpga對所拍攝圖像進行分析處理做出機械臂動作規劃，為保證機械臂運行安全性，整個系統可由語音識別模塊來控制。本實用新型的進一步改進，語音識別模塊體積為3，語音識別模塊的內部設置有stc11系列芯片、一個定時器、一個外部中斷、預留16個i/o口、同時還預留與fpga模塊通信的串口，語音識別模塊還設置有5v和。通過語音識別模塊控制系統的啟停，在工業領域的實際運用更方便、快捷、安全。本實用新型的進一步改進，攝像頭模塊設置有ov7670圖像傳感器，攝像頭模塊與sccb總線相連。本實用新型的進一步改進，vga顯示模塊包括電路板、顯示器、vga接口，vga接口設置有十五針，十五針分為三排，每排五個孔，電路板通過vga接口與所述顯示器相連。本實用新型的進一步改進，fpga模塊包括artix-7核心板、軟核microblaze，artix-7核心板采用linxartix-7fpga系列芯片。 如東大元機械臂，提供定制化解決方案。工程機械臂設備廠家

    利用線性插值將各機械臂的運動軌跡發送到各機械臂，實現對雙機械臂的控制。進一步地，步驟1所述根據點云數據構建目標物體空間模型，具體包括：步驟1-1，對點云數據進行多維高斯濾波預處理，所用公式為：式中，表示點云數據中每一個點對應的維度為4的向量(g，y，z，d)，g表示該點對應的rgb值，(y，z，d)表示點在空間中的坐標，為所有向量的平均值，∑為所有向量的協方差矩陣；步驟1-2，利用置信區間計算公式對點云數據進行參數估計，獲得目標物體的坐標信息，包括目標物體中心點及分布范圍，置信區間計算公式為：式中，為多維高斯濾波后的點云數據中每一個點對應的向量，α＝1-置信度，n是樣本個數，n-1為“自由度”，s為多維高斯濾波后的點云數據的標準差，為t值，根據其分布表可得為置信半徑；步驟1-3，基于步驟1-1濾波后的點云數據以及步驟1-2點云數據參數估計結果，構建目標物體空間模型；步驟1-4，利用深度神經網絡對所述目標物體空間模型進行池化、連接以及回歸處理，識別出目標物體的類別。進一步地，步驟1-4中所述深度神經網絡具體采用darknet-53的網絡結構。進一步地，步驟3中根據所述雙機械臂空間xacro模型和目標物體空間模型，計算雙機械臂的運動軌跡。全自動機械臂廠家排名如東大元機械臂，實現無人化生產車間。

    所述機械爪和第二機械爪上設有防腐涂層和耐磨涂層。本發明具有以下有益效果：1、通過設置的擺動液壓缸使得液壓式機械手可以在底座上進行水平方向的旋轉，擴大了裝置的適用范圍。2、通過設置的旋轉裝置可以使得液壓式機械手在豎直方向上進行旋轉，方便機械手對物體的夾持。3、通過設置的伸縮裝置可以使得液壓式機械手上下移動，擴大了使用范圍。附圖說明圖1為本發明整體結構示意圖；圖1中，1、底座，2、擺動液壓缸，3、機械手，4、支撐板，5、輸出軸，6、固定支撐臂，7、滑動支撐臂，8、液壓伸縮裝置，9、伸縮桿，10、液壓缸，11、連接板，12、連接板，13、水平支撐臂，15、軸承，16、旋轉裝置，17、旋轉油缸，18、伸縮軸，19、軸承，20、第二連接板，21、水平旋轉臂，22、機械手臂，23、基座，24、液壓伸縮裝置，25、液壓缸，26、伸縮軸，31、連接桿，32、第二連接桿，33、主連接桿，34、機械爪，35、第二機械爪，36、連接臂，37、第二連接臂。具體實施方式為了使本發明的目的及更加清楚明白，以下結合實施例對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例用以解釋本發明，并不用于限定本發明。如圖1所示，本發明實施例提供了一種液壓式機械手。

    基于形狀記憶合金的鉤爪機械手隨著機械人技術的不斷發展，機器人的操作需求不斷提升，針對不同的任務背景，需要設計具有相應特點的新型機械手。傳統通用機械手在抓取形狀不規則，且表面粗糙的物體時（如石塊、磚頭等），不能完全和其表面相互貼合，因此用以抵消物體重力的摩擦力較小，導致抓取成功率較低。本實用新型的目的在于提供一種基于形狀記憶合金的鉤爪機械手，可通過形狀記憶合金片的形變改變柔性手指的內。為實現上述目的，采用的技術方案如下：2、一種基于形狀記憶合金的鉤爪機械手，包括：柔性手指1，所述柔性手指1包括：3、內層和外層，均為支撐硅膠墊103；4、形狀記憶合金片102，設置在兩層支撐硅膠墊103之間；所述形狀記憶合金片102在通電加熱后，向柔性手指1的內層方向發生彎曲形變，帶動兩層支撐硅膠墊103彎曲，從而完成柔性手指1向內彎曲的動作。外彎曲形狀，配合驅動模塊可以實現對形狀不規則且表面粗糙的物體進行抓取和釋放。機械臂抓手的應用場景？

    近年來我國制造業在迎接市場需求的情況下獲得了巨大的發展，促使國內工業機器人技術不斷革新，大規模/超大規模集成電路(applicationspecificintegratedcircuits，asic)以及現場可編程門陣列fpga的飛速發展，為圖像處理提供了越來越強大的處理性能，它們在圖像領域的應用越來越，使圖像處理系統正朝著速度快、容量大、體積小、重量輕的方向發展。傳統的工業機械臂的動作路線單一、靈活性不夠。技術實現要素：為了解決上述問題，本實用新型提供了一種將圖像識別與機械臂結合，再結合相關傳感器，通過對某區域內的圖像處理進行智能識別的機械臂動態抓取系統，可用于產品的分揀與收集，該系統可以作為升級模塊直接為工業生產中的機械臂進行升級加工，使機械臂具有智能抓取功能，提高生產效率，降低生產成本。為了達到上述目的，本實用新型披露的技術方案具體如下：一種新型機械臂動態抓取系統，包括自由度機械臂模塊、語音識別模塊、攝像頭模塊、vga顯示模塊、fpga模塊，自由度機械臂模塊包括六個舵機、控制板，將六個舵機分別設定為舵機一、舵機二、舵機三、舵機四、舵機五、舵機零，舵機四控制機械臂的抓取方向，舵機五連接機械手和轉動關節，控制機械臂的張合。 如東大元機械臂，增強企業核心競爭力。重慶機械臂質量

機械臂穩定性好，如東大元長時間運行無憂。工程機械臂設備廠家

    具體包括：步驟3-1，根據實際機械臂的參數指標，利用d-h方法構建機械臂參數表；步驟3-2，根據所述機械臂參數表中的參數建立每一個機械臂關節的坐標系，并獲取相鄰坐標系之間的變換矩陣；步驟3-3，將所有變換矩陣相乘獲得末端坐標系在基坐標系的變換矩陣t即為機械臂正解；步驟3-4，通過迭代法處理機械臂逆運動學方程得到迭代方程：其中，機械臂逆運動學方程為：f(θ)＝(f1,f2,f3,...,f12)tθ＝(θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6)t式中，f為機械臂運動到目標物體過程中機械臂各個關節對應的運動矩陣，j為機器人的雅克比矩陣，θ為機械臂各個關節旋轉角度；i表示迭代次數；步驟3-5，利用梯度下降法求取迭代方程獲取機械臂各個關節的旋轉角度θ；步驟3-6，對所有關節的旋轉角度θ進行路徑微分，獲得雙機械臂的運動軌跡。進一步地，步驟4中線性插值具體采用二維雙線性插值。本發明與現有技術相比，其為：1)通過深度傳感器結合深度神經網絡能提高目標物體識別率；2)選取二維雙線性插值的方法控制雙機械臂協同控制，相比傳統分離控制方法提高了方法的魯棒性，同時保證雙機械臂協同運作不會發生碰撞。 工程機械臂設備廠家