吳遠(yuǎn)重

摘 要 現(xiàn)有的工業(yè)機(jī)器人通常根據(jù)設(shè)定好的位置進(jìn)行工作，一旦位置發(fā)生變化便無(wú)法繼續(xù)工作，必須對(duì)其重新進(jìn)行編程設(shè)定。為了滿足快速發(fā)展的市場(chǎng)需求，一種結(jié)合視覺(jué)傳感器的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生，該機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)傳感器獲得被加工零件圖像，對(duì)圖像數(shù)據(jù)處理后獲得零件的相關(guān)信息并進(jìn)行工作，從而可大大降低更改生產(chǎn)流程所造成的損失。鑒于此，本文就基于視覺(jué)的機(jī)械臂目標(biāo)抓取展開(kāi)探討，以期為相關(guān)工作起到參考作用。

關(guān)鍵詞 工業(yè)機(jī)器人；視覺(jué)；目標(biāo)抓??；機(jī)械臂

1 雙目視覺(jué)標(biāo)定原理與手眼標(biāo)定

雙目視覺(jué)的研究主要是模擬人眼的視覺(jué)原理，利用三角法對(duì)目標(biāo)定位，獲取深度信息進(jìn)行三維重建等。相機(jī)是雙目視覺(jué)獲取外界信息最基本的設(shè)備，目標(biāo)定位需要通過(guò)相機(jī)采集的圖像信息識(shí)別出目標(biāo)物體并確定實(shí)際位置，即在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。而通過(guò)圖像信息求解目標(biāo)位置的過(guò)程中，需要知道相機(jī)的內(nèi)?外參數(shù)。相機(jī)的內(nèi)參數(shù)是指鏡頭的焦距?畸變參數(shù)，CCD芯片的中心位置等；相機(jī)的外參數(shù)是指靶標(biāo)相對(duì)于相機(jī)的位置和方向，其中，在雙目視覺(jué)中不僅要確定左右相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，還必須確定兩個(gè)相機(jī)之間的位置和方向關(guān)系[1]。

2 目標(biāo)識(shí)別與圖像處理

2.1 圖像濾波

圖像濾波的目的是消除或者抑制圖像中的噪聲，減小噪聲對(duì)后續(xù)圖像處理的影響。噪聲的產(chǎn)生有很多種，可能由于圖像在傳輸過(guò)程中，信號(hào)干擾造成，也可能由于相機(jī)自身的原因造成，或者拍攝過(guò)程中有抖動(dòng)等等。圖像濾波最常見(jiàn)的有，均值濾波，中值濾波，高斯濾波。

2.2 邊緣提取

為了對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，要對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行邊緣提取，為之后的特征提取做準(zhǔn)備，邊緣提取是數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺(jué)中的基本問(wèn)題。對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取的好處是，可以使用邊緣特征來(lái)代表整個(gè)圖像，這樣做可以極大地減少內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量，并且去除了圖像中認(rèn)為和本次應(yīng)用無(wú)關(guān)的一些其他特征，只保留對(duì)本次應(yīng)用有用的圖像的本質(zhì)結(jié)構(gòu)特征。邊緣屬于圖像的高頻信息，是灰度值發(fā)生跳變的位置。圖像可以看作是關(guān)于像素坐標(biāo)（（x，y）的二元函數(shù)，數(shù)字圖像是二元離散函數(shù)。

2.3 輪廓提取

邊緣檢測(cè)只是將邊緣信息提取出來(lái)，但是并沒(méi)有把構(gòu)成邊緣的像素點(diǎn)組成一個(gè)整體，也就是構(gòu)成一個(gè)集合。為了方便之后的橢圓擬合，提高效率，在進(jìn)行擬合之前，先將采集到的邊緣，都連接起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)個(gè)的集合，這樣在進(jìn)行橢圓擬合等操作時(shí)，就可以針對(duì)每一個(gè)集合單獨(dú)進(jìn)行，減小了其他集合對(duì)擬合效果的干擾。輪廓一般是圖像中一系列的點(diǎn)構(gòu)成的，可以是構(gòu)成邊緣的一組點(diǎn)，也可以圖像中某些特征，如一條曲線。輪廓可以是封閉的，也可以是斷開(kāi)的，封閉的輪廓是某個(gè)區(qū)域的邊緣，斷開(kāi)的輪廓可能是圖像中的某些特征，如手寫字符，手寫文字的線條等。

2.4 特征的提取

某一類對(duì)象區(qū)別于其他類對(duì)象的相應(yīng)特點(diǎn)稱為特征，在機(jī)器視覺(jué)中，每一幅圖像都有其獨(dú)有的特征，如顏色?邊緣?紋理和亮度等，利用這些特征可以表示一個(gè)特定的圖像信息。圖像特征一般是描述物體的形狀特征和描述物體表面顏色或者灰度變化的紋理特征，實(shí)驗(yàn)中主要針對(duì)物體的形狀特征和顏色特征進(jìn)行識(shí)別提取[2]。

3 機(jī)械臂目標(biāo)定位與抓取實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

3.1 ABB機(jī)械臂

實(shí)驗(yàn)中使用的機(jī)械臂是ABB公司生產(chǎn)的IRB1600-X/1.2。目前中國(guó)所使用的機(jī)械臂主要都是來(lái)自進(jìn)口，這些機(jī)械臂在中國(guó)基本由ABB，KUKA，F(xiàn)ANUC，YASKAWA四家公司所獨(dú)占。ABB公司除了提供工業(yè)機(jī)械臂之外，還生產(chǎn)控制柜，提供機(jī)械臂軟件，例如仿真軟件Robot Studio，在該軟件里面可以對(duì)各種ABB的機(jī)械臂進(jìn)行建模?仿真，還可以模擬流水線系統(tǒng)。

IRB1600-X/1.2相比于其他的機(jī)械臂動(dòng)作更加敏捷，功率強(qiáng)勁，主要用于弧焊、物料搬運(yùn)、機(jī)械管理、包裝等應(yīng)用領(lǐng)域。該機(jī)械臂安裝形式靈活，使用于各種環(huán)境場(chǎng)合，可采用壁掛式、支架式、倒置或者傾斜式安裝，甚至可以安裝在設(shè)備內(nèi)部。在功耗方面，由于使用了低摩擦齒輪，True Move和Quick Move避免了不必要的動(dòng)作，因此IRB1600-X/1.2機(jī)械臂相比于其他型號(hào)功耗更低。IRB1600-X/1.2機(jī)械臂的最大負(fù)載為6kg，工作范圍最遠(yuǎn)到達(dá)距離為：1.2m，運(yùn)動(dòng)精度達(dá)到±0.05～±0.2mmoIRB1600-X/1.2機(jī)械臂是六軸機(jī)械臂，各個(gè)關(guān)節(jié)軸的位置如圖5-1所示，并且每個(gè)轉(zhuǎn)軸都帶有一個(gè)西門子公司生產(chǎn)的交流伺服電機(jī)。

3.2 機(jī)械臂控制柜

實(shí)驗(yàn)中使用的ABB控制柜是IRCS控制柜，它是ABB第五代機(jī)械臂控制柜。它的True Move?運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)和Quick Move是速度?精度?周期時(shí)間?可編程性以及和外部設(shè)備同步性等機(jī)械臂性能指標(biāo)的重要保證[3]。IRCS體積小，但是有出色的路徑控制能力?人性化的示教器編程軟件?簡(jiǎn)潔靈活的RAPID語(yǔ)言?強(qiáng)大的通信能力。并且設(shè)置了單相電源輸入?外置式信號(hào)接頭以及內(nèi)置式可擴(kuò)展16路I/O系統(tǒng)，簡(jiǎn)化了調(diào)試步驟，通過(guò)TCP/IP通信協(xié)議還支持Robot Studio離線編程，可以在線監(jiān)視運(yùn)行狀態(tài)。機(jī)械臂的控制柜設(shè)計(jì)有多個(gè)外部接口，方便了與外部設(shè)備的通信，適用于工業(yè)環(huán)境。帶有多個(gè)總線接口，如CAN總線，PROFIBUS總線。實(shí)驗(yàn)中上位機(jī)和機(jī)械臂的通信就是通過(guò)控制柜的以太網(wǎng)接口，利用TCP/IP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?？刂乒襁€有多個(gè)v0端口，外部信號(hào)可以通過(guò)v0端口發(fā)送給機(jī)械臂。傳送帶裝置的PLC控制器可以和機(jī)械臂的控制柜通過(guò)vo端口連接在一起，進(jìn)行簡(jiǎn)單的傳送帶運(yùn)動(dòng)與停止的控制。

3.3 雙目視覺(jué)系統(tǒng)

和人眼觀察物體的原理類似，如果要確定物體的在世界中的位置和姿態(tài)，就需要使用兩個(gè)相機(jī)，就和人的兩個(gè)眼睛一樣。可以通過(guò)主動(dòng)三角法求出在兩個(gè)相機(jī)視野范圍相交叉部分的物體的位置，但是最終定位的精度和所選用的硬件有關(guān)，硬件選擇的好壞直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的精度。恰當(dāng)?shù)挠布渲每梢蕴岣哌\(yùn)算速度?坐標(biāo)精度?提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。雙目視覺(jué)系統(tǒng)由兩個(gè)相機(jī)和定焦鏡頭安裝在自制的架子上組成[4]。

4 結(jié)束語(yǔ)

由于機(jī)械臂是一種復(fù)雜的機(jī)械運(yùn)動(dòng)裝置，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)長(zhǎng)期運(yùn)行的過(guò)程中會(huì)受到溫度和濕度變化等等一些無(wú)法避免的影響，這都會(huì)對(duì)機(jī)械臂的定位精度和運(yùn)行軌跡的精度造成影響，從而導(dǎo)致檢測(cè)識(shí)別和抓取的誤差，所以對(duì)于如何進(jìn)行機(jī)械臂的標(biāo)定需要進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 唐政.基于視覺(jué)的機(jī)械臂設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].大連：大連理工大學(xué)，2017.

[2] 馬璧.基于視覺(jué)伺服的機(jī)械臂系統(tǒng)及控制方法研究[D].徐州：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，2017.

[3] 陳琨.基于機(jī)器視覺(jué)的在線PE瓶檢測(cè)與分揀系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2016.

[4] 夏菠.基于雙目視覺(jué)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)定位與抓取研究[D].成都：西南科技大學(xué)，2016.