邢曉敏 朱一多

(武漢交通職業(yè)學院，湖北 武漢 430065)

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物品分揀搬送裝置設計*

邢曉敏 朱一多

(武漢交通職業(yè)學院，湖北 武漢 430065)

系統(tǒng)以ATmega2560單片機為核心，利用圖像識別模塊采集物品圖像信息，然后經過色調過濾算法確定物品顏色及位置。最后，單片機輸出3路脈沖信號到步進電機驅動器，驅動固定在滑臺x、y、z軸的3個步進電機工作，使固定在滑臺z軸的機械手到達指定位置并完成抓取任務，搬送物品到指定坐標后發(fā)出聲光報警。整個系統(tǒng)的設計精度高，具有較強的實用性。經過測試，各項指標均能較好地滿足設計要求。

ATmega2560；色調過濾算法；高精度滑臺

近年來互聯網技術高速發(fā)展，網絡購物及網絡支付方便快捷，網購成了人們日常生活中的購物首選，使得物流業(yè)井噴式發(fā)展。物品的分揀搬送作為物流業(yè)的一個重要環(huán)節(jié)，不僅影響后續(xù)物流順暢作業(yè)，而且極大地保護了顧客權益，避免暴力分揀事故發(fā)生，因此越來越受到各大快遞公司的重視。目前，我國擁有世界最大的物流市場，如何更好地發(fā)展與完善受到學者的廣泛專注。楊丹丹[1]設計了一種基于ARM的物流包裹分揀機控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)結合條碼掃描器已完成對不同包裹的分揀，具有成本低、效率高的優(yōu)勢。黃倫[2]模擬了垃圾分類的識別技術，并通過實際應用驗證了技術的可行性。張俊[3]等人設計了一種基于PLC及MCGS二級結構型自動分揀系統(tǒng)，能夠完成快遞的快速分揀工作。張緒鵬[4]針對藥品自動分揀系統(tǒng)的特點，將模塊化設計思想引入該系統(tǒng)中，從而完成對藥品的自動分揀分析?？梢钥闯?，物品分揀是計算機技術、自動化技術、機械控制技術的綜合應用[5-7]，物流的快迅發(fā)展對物品分揀精細化和可靠性要求越來越高，設計高精度的物品分揀系統(tǒng)十分必要。上述這些系統(tǒng)分揀裝置雖然都取得了一定的物品分揀效果，但是這些裝置存在只能識別規(guī)定物體、操作精度低等缺點，為此本文設計了一種新的物品分揀搬送裝置，該裝置基于ATmega2560單片機，采用圖像識別模塊采集物品信息，并通過色調過濾算法[8-10]確定物品顏色及位置，從而完成物品的分揀操作。

1 方案論證

1.1 系統(tǒng)總體設計方案

系統(tǒng)總體設計方案如圖1所示：

圖1 系統(tǒng)總體設計方案

1.2 具體方案論證

1.2.1 微處理器的選擇

采用Arduino Mega2560。Arduino Mega 2560是一款基于ATmega2560的微控制器板。它有54個數字輸入/輸出引腳(其中15個可用作PWM輸出)、16個模擬輸入、4個UART(硬件串行端口)、1個16 MHz晶體振蕩器、1個USB連接、1個電源插座、1個ICSP頭和1個復位按鈕，USB供電。由于其理想的PWM輸出特性，是控制電機首選器件。

1.2.2 圖像識別模塊的選擇

采用Pixy Cmucam5模塊。Pixy Cmucam5是由Charmed實驗室聯合卡內基梅隆大學共同推出的一款圖像傳感器。其強大的處理器上搭載著一個圖像傳感器，它會選擇性的處理有用的信息，將特定顏色的物體的視覺數據發(fā)送給相互配合的微型控制器，而不是輸出所有視覺數據以進行圖像處理。該模塊不僅能進行顏色識別，還能知道帶顏色物品的位置，通過顏色來追蹤物體。

1.2.3 搬送裝置的選擇

采用高精度三軸滑臺加機械手?；_x，y軸水平移動，可以找到物品的位置，再通過滑臺z軸的豎直移動和機械手動作完成抓取任務，最后搬送到指定的區(qū)域。三個坐標軸各用一臺電機進行運動控制，機械手固定在z軸底部，用一臺舵機控制?；_實物圖如圖2所示。

其次，由于高中實驗難度較大，對學生的理論知識、實驗技能有較高的要求，學生獨立操作無法有效完成實驗。在這種情況下，教師可以采取分組實驗的方法，讓學生以小組為單位進行實驗任務的分配，充分調動小組內每位成員的積極性，保證實驗人員配置的最優(yōu)化，集思廣益，取長補短，從而提高化學實驗的操作效率，培養(yǎng)學生的合作意識。

圖2 滑臺實物圖

1.2.4 電機驅動模塊

電機驅動模塊選用MB450A兩相混合式步進電機驅動器。該電機驅動器采用直流18～50V供電，驅動電壓24V～50V，電流小于4.2A。此驅動器采用電流環(huán)進行細分控制，電機的轉矩波動很小，低速運行很平穩(wěn),幾乎沒有振動和噪音。高速時力矩也大大高于其它二相驅動器，定位精度高。該步進電機靜力矩1.8Nm，步距角為1.8度，連續(xù)收到200個步進指令正好轉一圈。當驅動器設置為128細分時，單片機向驅動器發(fā)送25600個脈沖，電機轉一圈。因此，單片機可以通過脈沖信號對電機進行極高精度的控制。

2 理論分析與計算

2.1 色調過濾算法

本系統(tǒng)在圖像識別時使用色調過濾算法來識別物體。相對于灰度圖像而言,彩色圖像能夠提供更多的信息,尤其是顏色信息。如果按照現有匹配算法的處理模式,彩色圖像需要先轉換為灰度圖像,這就丟掉了顏色信息,有可能會降低匹配算法的性能。另一方面,彩色圖像具有顏色恒常特性,能有效克服環(huán)境光照亮度變化對匹配算法的影響,從而提高匹配的魯棒性。在各顏色空間中,RGB顏色是最常用的顏色空間,但提供的圖像彩色信息較少;HSV顏色空間結合了人類心理學和顏色視覺的特點,能夠提供更多的顏色信息,因此在HSV顏色空間能夠取得更好的圖像匹配效果。

HSV模型是一種符合人類主觀感覺的色彩模型。在HSV模型中:色調H(hue)表示從一個物體反射的或透過物體的光波長,表示顏色的種類,如紅、橙、綠,它用角度-180°～180°或0～360°來度量；飽和度S(saturation)指顏色的深淺,例如同樣是紅色,也會因濃度不同而分為深紅和淺紅,它也用百分比來度量,從0到完全飽和的100%;亮度V(value)是顏色的明暗程度,取值為[0,1]。

通過將彩色圖像從RGB空間轉換到HSV空間,能夠有效地提取出彩色圖像中的顏色信息。另外,由于彩色圖像中景物的色調信息(H)具有恒常性,它不易受到光照條件變化的影響,因此適應性更強。

本系統(tǒng)在圖像識別前，預先將被識別物體(立方體或乒乓球)的HSV值存入處理器，然后在識別過程中，將實時圖像中各個坐標的HSV值與存儲器中內容對比，從而找到匹配的物體，并將匹配物體的坐標發(fā)送給電機控制裝置。從圖3圖像識別結果示意圖可以看出，黃色方塊(s=1)和紅色方塊(s=2)均能良好識別。實驗證明，此方法對其他顏色的物體也能快速識別，取得良好的效果。

當然此方法也有一定的局限性，因為使用色調識別法，物體應有明顯的色調，黑、白或灰色物體因為色調不明顯而不易識別。

圖3 圖像識別結果示意圖

攝像頭圖片x軸坐標范圍為(0,320)，y軸坐標范圍為(0,200)，物體所在平面x軸坐標范圍為(0,150cm)，y軸坐標范圍為(0,100cm)，據此將攝像頭圖片坐標轉換為物體平面坐標。設滑臺動作起點坐標為(x1，y1)，終點坐標為(x2，y2)，則滑臺x軸位移距離為x2-x1，y軸位移距離為y2-y1。當位移距離為正數時，單片機控制電機正轉，滑臺沿坐標軸正向移動；當距離為負數時，電機反轉，滑臺沿坐標軸負向移動。移動的距離由單片機發(fā)送給電機驅動器的脈沖數決定。整個匹配過程如圖4所示。抓取物體時，張開固定在z軸滑臺的機械爪，沿z軸負向移動，到達指定高度后，收攏機械爪，沿z軸正向移動至起始高度，從而完成抓取。單片機向驅動器發(fā)送的脈沖數與位移距離是正比例關系，可以據此對單片機進行編程。

圖4 步進電機動作與坐標匹配

3 硬件電路與程序設計

3.1 硬件電路的設計

硬件電路由ATmega2560控制板模塊、電源模塊、圖像識別模塊、電機驅動模塊、按鍵模塊、聲光報警模塊組成。系統(tǒng)硬件電路原理圖如5所示。

3.2 程序設計

主程序設計流程圖如圖6所示，首先根據實際需求確定工作任務(待抓取物體的顏色)，由攝像頭獲取實時圖像，再通過色調過濾算法將待抓取物體從背景顏色中提取出來并確定所有物體的坐標。單片機對坐標進行處理后控制三軸滑臺移動和機械手運動，實現物體抓取和搬送，并在完成任務后進行聲光提示。

圖5 系統(tǒng)硬件電路原理圖

圖6 主程序設計流程圖

4 系統(tǒng)測試

4.1 測試工具及場地

測試工具有水平尺、直尺、秒表。測試場地為一個以木條(截面不大于3cm×4cm，木質本色)圍成的100cm×150cm的A區(qū)域內，顏色為白色，B區(qū)域為黑色，C區(qū)域為紅色。

圖7 測試場地

4.2 測試方法

本系統(tǒng)通過按鍵來選擇系統(tǒng)工作模式，圖像識別模塊將物品顏色及位置信息發(fā)送到Arduino Mega2560，經過分析運算后，驅動電機運動并完成搬送任務。觀察搬送物體是否到達目的地，記錄搬送總時間。

4.3 測試數據

(1)從A區(qū)域搬送12只黑色正方體(位置隨機)到B區(qū)域所花時間及搬送情況如表1所示。

表1 搬送黑正方體所花時間及搬送情況表

(2)從A區(qū)域搬送12只黑色正方體(位置隨機)到C區(qū)域所花時間及搬送情況如表2所示。

表2 搬送黑正方體所花時間及搬送情況表

(3)從A區(qū)域12只桔黃色與黑色正方體(位置隨機)中搬送桔黃色正方體(個數隨機)到C區(qū)域所花時間及搬送情況如表3所示。

表3 搬送桔黃色正方體所花時間及搬送情況表

(4)從A區(qū)域12只桔黃色與黑色乒乓球(位置隨機)中搬送桔黃色乒乓球(個數隨機)到C區(qū)域所花時間及搬送情況如表4所示。

表4 搬送桔黃色乒乓球所花時間及搬送情況表

4.4 測試結果分析

從上表可以看出，本文設計的物品分揀搬送裝置能在較短的時間內對被搬運物進行識別并搬運到指定位置，充分證明了色調過濾算法的實用性，克服了傳統(tǒng)物品分揀裝置只能識別規(guī)定物體、操作精度低等缺點，是電機控制技術與視頻識別技術的良好結合，對于提高物品分揀智能化具有積極意義。

[1]楊丹丹. 基于ARM的物流包裹分揀機控制系統(tǒng)的設計[D]. 太原：中北大學，2015.

[2]黃倫,劉沛,譚濤.智能垃圾分揀系統(tǒng)的模擬與實現[J]. 機電工程，2014，31(11): 1452-1456.

[3]張俊,徐淑英.快遞自動分揀系統(tǒng)的設計[J]. 自動化應用，2015 (12): 88-89.

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[6]李翔, 蔡波.自動分揀系統(tǒng)檢測裝置的研制[J]. 微計算機信息,2005, 21(11): 101-103.

[7]程偉中.自動分揀輸送設備與技術及其應用[J]. 物流技術與應用,2005,10(10): 65-68.

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[9]陳家偉.基于內容的圖像過濾[D]. 廣州：華南理工大學，2010.

[10]楊慶祥.敏感圖像過濾系統(tǒng)的算法研究[D]. 天津：天津大學，2008.

2016-11-10

邢曉敏(1979-)，女，湖北鐘祥人，武漢交通職業(yè)學院講師，主要從事檢測技術、自動化控制研究。朱一多(1982-)，男，湖北隨州人，武漢交通職業(yè)學院講師、在讀博士，主要從事智能控制研究。

10.3969/j.issn.1672-9846.2016.04.020

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