摘要：針對國內(nèi)禽蛋初加工流水線仍以人工作業(yè)為主的現(xiàn)狀以及勞動(dòng)強(qiáng)度大等問題，通過分析現(xiàn)有機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種破損禽蛋分揀裝備，其具有定位精度高、裝備運(yùn)行穩(wěn)定性好的特點(diǎn)。通過分析速度PI閉環(huán)控制系統(tǒng)及電機(jī)S曲線加減速參數(shù)二者相互作用對機(jī)械手穩(wěn)定性的影響，確定了機(jī)械手最佳工作參數(shù)的組合。對分揀裝備定位作業(yè)效果進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要求，該研究初步可用于禽蛋初加工流水線。

關(guān)鍵詞：破損;禽蛋;分揀;定位;試驗(yàn)

0 ? ?引言

目前，我國的破損禽蛋檢測及分揀作業(yè)仍以人工作業(yè)為主，工作強(qiáng)度大，生產(chǎn)效率低。因此，研制一款造價(jià)低廉、適應(yīng)性強(qiáng)、檢測精度和速度高的破損禽蛋分揀裝備勢在必行。

文獻(xiàn)[1]結(jié)合應(yīng)用凸包算法，可以快速準(zhǔn)確提取出群體雞蛋圖像上的特征參數(shù)，并按尺寸大小與扁圓程度進(jìn)行分級(jí)，其正確率分別為90.5%和89.3%。

在家禽生產(chǎn)中，種蛋的篩選是影響孵化成效的直接因素，用小波變換求長短軸的方法，可以占用少量的存儲(chǔ)空間和時(shí)間，提高運(yùn)算效率[2]。

文獻(xiàn)[3]基于偏振光和聚類分析對皮蛋殼裂紋進(jìn)行無損檢測。

文獻(xiàn)[4]通過機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)進(jìn)行雞蛋的圖像處理分析，可以完成雞蛋的初步分級(jí)。

文獻(xiàn)[5]通過DSP處理可以判斷禽蛋蛋殼是否出現(xiàn)破損。

文獻(xiàn)[6]采用機(jī)器視覺技術(shù)和支持向量機(jī)等技術(shù)手段，分析無裂紋蛋和裂紋蛋在圖像上的差異，可以實(shí)現(xiàn)蛋殼裂紋的自動(dòng)識(shí)別。

本文設(shè)計(jì)了符合實(shí)際且應(yīng)用面廣的圓柱坐標(biāo)機(jī)械臂結(jié)構(gòu);并設(shè)計(jì)了由光電編碼器構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)，使機(jī)械臂定位精確度更高;采用雙目立體視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂對破損禽蛋的自動(dòng)定位，并吸附破損禽蛋到指定存放箱。

1 ? ?材料與方法

1.1 ? ?機(jī)械結(jié)構(gòu)及其工作原理

為達(dá)到破損禽蛋定位過程中的高精度性要求，經(jīng)對禽蛋加工廠進(jìn)行分析研制出一種新型破損禽蛋分揀裝備。該裝備的傳動(dòng)裝置主要由末端執(zhí)行器——帶緩沖裝置的吸盤機(jī)構(gòu)和笛卡爾圓柱坐標(biāo)機(jī)械手兩部分組成，機(jī)械手和執(zhí)行末端結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

其中：定滑輪用于防止懸臂梁負(fù)載過大導(dǎo)致梁的傾斜;光電編碼器用于構(gòu)成閉環(huán)系統(tǒng)的檢測裝置;吸盤與真空電磁閥、真空泵及繼電器構(gòu)成氣動(dòng)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)吸附功能;限位開關(guān)用于提高設(shè)備的安全性能。

手臂運(yùn)動(dòng)是通過依靠固定在底座1上一號(hào)電機(jī)3使手臂實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)功能;依靠一號(hào)絲桿支架6與一號(hào)絲桿5配合安裝，并通過安裝在其頂端的二號(hào)電機(jī)14驅(qū)動(dòng)，使手臂實(shí)現(xiàn)升降功能;依靠一號(hào)滑塊9與一號(hào)絲桿5構(gòu)成滾珠絲桿滑動(dòng)配合，將二號(hào)絲桿支架12水平固定安裝在一號(hào)滑塊9上且二號(hào)絲桿11安裝在二號(hào)絲桿支架12之間，并通過安裝在其右端的三號(hào)電機(jī)10驅(qū)動(dòng)，使手臂實(shí)現(xiàn)橫向運(yùn)動(dòng)功能。

1.2 ? ?機(jī)械手控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文提出用電機(jī)S型曲線作為電機(jī)加減速控制算法。這種算法不但參數(shù)少，而且可控性強(qiáng)，是一種適用于機(jī)械手定位禽蛋的電機(jī)控制算法。這種算法相對于梯形算法，能保證速度、加速度連續(xù)，有效減少工作時(shí)間，滿足吸附破損禽蛋的實(shí)時(shí)性要求。

1.2.1 ? ?電機(jī)S型曲線

電機(jī)S型曲線加減速模型如圖2所示，假設(shè)電機(jī)的初始速度為vs，在T1時(shí)間中電機(jī)做加速度a增加的變加速運(yùn)動(dòng)，在T2時(shí)間中電機(jī)做加速度a減小的變加速運(yùn)動(dòng)，使電機(jī)穩(wěn)定快速地達(dá)到最大速度vm并勻速保持T3時(shí)間，在T4、T5運(yùn)行時(shí)間階段電機(jī)做變減速運(yùn)動(dòng)，終點(diǎn)速度vc與初始速度vs一致。

運(yùn)用THKDSP-1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)，根據(jù)現(xiàn)有電機(jī)速度PI參數(shù)確定了比例系數(shù)為0.244 1和0.500 0、微分系數(shù)為0.000 3和0.002 5、積分系數(shù)保持0.002 4不變的三種動(dòng)態(tài)參數(shù)。應(yīng)用THKDSP-1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)控制模塊對電機(jī)進(jìn)行仿真分析。

比例控制Kpn加大，可以使系統(tǒng)動(dòng)作靈敏，速度加快;但Kpn偏大，振蕩次數(shù)增多，調(diào)節(jié)時(shí)間加長;當(dāng)Kpn太大時(shí)，系統(tǒng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)，Kpn太小，系統(tǒng)動(dòng)作緩慢。同時(shí)，當(dāng)Kin取得合適值時(shí)，可以減少系統(tǒng)的超調(diào)量，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但當(dāng)Kin太大時(shí)，其調(diào)節(jié)時(shí)間太長，系統(tǒng)的快速性降低。

1.2.2 ? ?電機(jī)S型曲線控制算法利用定時(shí)器的工作原理

由于考慮到DMA雖不占用CPU但是占用總線，而STM32定時(shí)器具有的級(jí)聯(lián)功能能解決此問題，同時(shí)可提高電機(jī)的運(yùn)行效果和CPU的效率，因此本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的是基于定時(shí)器的級(jí)聯(lián)或DMA方式步進(jìn)電機(jī)S曲線控制算法。

1.3 ? ?機(jī)器視覺定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

機(jī)器視覺系統(tǒng)在此項(xiàng)目中的應(yīng)用可以分為兩大方面，一方面是破損禽蛋的檢測，另一方面是破損禽蛋坐標(biāo)的標(biāo)定及反饋。

1.3.1 ? ?破損禽蛋的檢測

為避免光照強(qiáng)弱對檢測結(jié)果的干擾，對于圖像的處理在HSV空間的H通道進(jìn)行。對每個(gè)禽蛋的對應(yīng)區(qū)域進(jìn)行Canny邊緣提取，得到一組圖像A;進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，得到另一組圖像B。容器A中的每個(gè)圖像與容器B中的對應(yīng)圖像相減得到的目標(biāo)圖像如圖3所示。

1.3.2 ? ?破損禽蛋坐標(biāo)的標(biāo)定及反饋

破損雞蛋坐標(biāo)的標(biāo)定分為三步，第一步是利用含有已知長度黑線的破損禽蛋檢測圖得到黑線的像素長度，從而知道圖像坐標(biāo)與實(shí)際機(jī)械坐標(biāo)的換算關(guān)系;第二步是對灰度處理后的圖像進(jìn)行霍夫圓檢測得到禽蛋中心點(diǎn)的像素坐標(biāo)，再換算成二維機(jī)械坐標(biāo);第三步是通過超聲波測距儀檢測禽蛋的高度坐標(biāo)，通過串口通信將坐標(biāo)傳遞給STM32。

2 ? ?結(jié)果分析

通過對機(jī)械手電機(jī)速度PI參數(shù)、電機(jī)加減速S模型結(jié)構(gòu)參數(shù)和機(jī)器視覺定位工作參數(shù)的試驗(yàn)，確實(shí)了最優(yōu)的電機(jī)速度PI參數(shù)和電機(jī)加減速S模型結(jié)構(gòu)參數(shù)組合，即速度PI參數(shù)比例系統(tǒng)Kpn為0.244 1，積分系數(shù)Kin為0.000 3，微分Kcorn為0.002 4;S模型結(jié)構(gòu)中加加速時(shí)間M_FRE_AA為0.3 s，勻加速時(shí)間M_T_UA為0.6 s，減加速時(shí)間M_T_RA為0.2 s，加減速時(shí)間M_FRE_AR為0.2 s，勻減速時(shí)間M_T_UR為0.6 s，減減速時(shí)間M_T_RR為0.3 s;電機(jī)工作最高速度為300 r/min。采用以上參數(shù)對破損禽蛋分揀裝備整機(jī)作業(yè)效果進(jìn)行測試。機(jī)械手距離靜態(tài)破損禽蛋設(shè)定為300 mm，連續(xù)作業(yè)3次，每次對禽蛋坐標(biāo)進(jìn)行測試。

2.1 ? ?電機(jī)運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性

機(jī)械手在進(jìn)行定位的過程中，控制電機(jī)的頻率變化時(shí)刻影響著電機(jī)運(yùn)動(dòng)速度的變化，即在3次連續(xù)作業(yè)狀態(tài)下，在0.7 s、1.4 s、2.1 s三個(gè)同一時(shí)間段采樣所測得控制電機(jī)的頻率變化數(shù)據(jù)如表1所示。

2.2 ? ?機(jī)械手對破損禽蛋定位的準(zhǔn)確率

需要測量機(jī)械手執(zhí)行末端部分到指定坐標(biāo)數(shù)據(jù)并進(jìn)行誤差分析，其中定位過程是以機(jī)械手旋轉(zhuǎn)軸為基準(zhǔn)，坐標(biāo)為（200，0，300），結(jié)果如表2所示。

由表1和表2可知，在3次連續(xù)作業(yè)過程中，電機(jī)在0.7 s、1.4 s、2.1 s時(shí)，其頻率平均值分別是2 466.67 Hz、9 733.33 Hz、5 233.33 Hz，頻率在平均值上下波動(dòng)，誤差控制在0%～1%范圍內(nèi)，說明電機(jī)運(yùn)動(dòng)較穩(wěn)定。同時(shí)，計(jì)算出機(jī)械手執(zhí)行末端部分距離破損禽蛋坐標(biāo)均方差為8.66 mm2、6.888 9 mm2，由此可知，橫向位置和上升位置與原坐標(biāo)中X、Z值大體一致。

對于任何坐標(biāo)來說，Z值是根據(jù)機(jī)械手上升高度確定，而X、Y值則是根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度三角公式確定：

X=Asin C

Y=Acos C

式中：C為機(jī)械手旋轉(zhuǎn)角度。

3 ? ?總結(jié)與討論

（1）電機(jī)工作參數(shù)分析結(jié)果表明，電機(jī)的穩(wěn)定性隨著速度PI閉環(huán)控制系統(tǒng)參數(shù)及S型曲線參數(shù)的改變而改變，通過分析PI閉環(huán)控制系統(tǒng)和S型曲線二者交互作用對電機(jī)穩(wěn)定性的影響，確定了各關(guān)鍵工作參數(shù)。

（2）對安裝好吸盤機(jī)構(gòu)的機(jī)械手進(jìn)行定位作業(yè)效果試驗(yàn)，結(jié)果表明，機(jī)械手在工作過程中電機(jī)速度誤差在1%范圍之內(nèi)，而其定位誤差也較小，各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到國家相關(guān)指標(biāo)要求。

（3）對于機(jī)械手在禽蛋初加工流水線環(huán)境下出現(xiàn)的振動(dòng)特性及動(dòng)態(tài)視覺定位還需要進(jìn)一步研究。

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收稿日期：2020-07-07

作者簡介：崔航浩（1997—），男，山東棗莊人，在讀碩士研究生，研究方向：智能制造。