李蓉

摘要： 近年來，機器人技術已逐漸走進每個人的日常生活。隨著科技的進步和我國經(jīng)濟的快速提升，機器人領域的科研也一次次有了新的進步，機器人的分揀技術一直深受專業(yè)人士的關注，機器人和系件特性也在與時俱進。為了更好地提升機器人分揀技術，本文主要闡述機器視覺的工業(yè)生產(chǎn)機器人分揀技術服務平臺的建設，并對其作用進行了實驗研究。

Abstract： In recent years， robotics technology has gradually entered everyone's daily life. With the advancement of science and technology and the rapid improvement of china's economy， scientific research in the field of robotics has made new progress again and again. The sorting technology of robots has always attracted the attention of professionals， and the characteristics of robots and components are also advancing with the times. In order to better improve the robot sorting technology， this article mainly elaborates the construction of the machine vision industrial production robot sorting technology service platform， and conducts experimental research on its role.

關鍵詞： 機器視覺;工業(yè)機器人;分揀技術

Key words： machine vision;industrial robots;sorting technology

中圖分類號：TP242.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-957X（2021）17-0092-02

0? 引言

從工業(yè)生產(chǎn)機器人的工作內(nèi)容來看，大部分工作內(nèi)容包括搬運、分揀等基本任務。而且，無論機器人用于哪個領域，一般都會涉及搬運和分揀工作。而要進行搬運、分揀等，就需要借助視覺效果進行判別，也就是機器視覺。在思考機器視覺時，必須分為兩種情況進行分析。第一個是相機靜止——整體目標靜止，第二個是相機靜止——整體目標運動狀態(tài)。當機器視覺在精確定位上不準確時，會導致搬運和分揀工作受到傷害，甚至無法工作。在機器人分揀技術中，機器視覺的創(chuàng)造是其順利完成分揀工作的基礎。對機器人機器視覺的科學研究可以輔助機器人順利、快速地工作。同時，提高了工作效率，促進了社會經(jīng)濟各領域的發(fā)展。

1? 研究現(xiàn)狀

從目前我國機器人產(chǎn)業(yè)的研究來看，我國已經(jīng)研制出各種類型的機器人，但是，對機器人的整體研究還處于起步階段，對機器人機器視覺技術的研究尚未更深層次開展，關于機器人的分揀系統(tǒng)建設，中國的研究人員也提出了一些可行的算法，例如貝葉斯估計跟蹤方法及其目標識別方法等。該算法的明確提出可以在一定程度上輔助機器人的運輸和分揀。機器人的發(fā)展保證了機器人能夠完成日常任務，在算法的幫助下，機器人分揀工作將更加順利、準確地進行。

2? 基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀工作流程

在自動化生產(chǎn)線上使用工業(yè)機器人時，需要依靠工業(yè)鏡頭對已經(jīng)進入工作區(qū)域的輸送帶上的原材料和產(chǎn)品工件的圖像進行采集和分揀。之后，收集到的材料信息內(nèi)容將通過電子計算機圖像進行分析解析并傳輸以進行識別?？蒲袦蚀_定位原材料及其產(chǎn)品零件，然后為整體目標創(chuàng)建平面坐標，整合原材料平面坐標與智能機器人平面坐標的關系，正確引導工業(yè)機器人進行精確表達分揀作業(yè)，并根據(jù)要求將原料放入特定的罐中?；跈C器視覺技術的工業(yè)機器人快遞分揀操作步驟如下。首先，校準相機。根據(jù)相機標定，輔助工業(yè)機器人快遞分揀系統(tǒng)軟件創(chuàng)建相關的原材料系統(tǒng)圖像和智能機器人的平面坐標，并對兩個平面坐標的內(nèi)容進行深入分析。接下來是圖像處理。圖像處理工作是對相機拍攝的圖像進行分析和準備，以獲得原材料的一些特性，最后根據(jù)原材料的特性明確原材料的坐標。再次，計算機視覺。計算機視覺基于圖像采集和分析。它使用科學的方法對圖像中的原材料和產(chǎn)品偽影進行識別和分類。最后，智能機器人的操控。要完成工業(yè)機器人的操縱，必須在工業(yè)機器人和電子計算機之間建立數(shù)據(jù)信號安全通道，然后依靠電子計算機操作過程管理來控制工業(yè)機器人的實際操作和個人行為。

3基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)

3.1 分揀系統(tǒng)組成

文章選用的實物模型為RH 6通用工業(yè)機械手，它借助智能機器人搭建了較為完善的分揀系統(tǒng)軟件。根據(jù)智能機器人的不同功能，可以將分揀系統(tǒng)軟件分為三個單元，每個單元為機械設備爬行、工作平臺、攝像服務平臺。在工作平臺單元中，有工件放置臺和工件分揀槽兩部分。將工件放置在灰黑色服務平臺上，對顏色起到至關重要的作用，可以完成金屬材料工件的精確區(qū)分，有利于優(yōu)化算法的順利完成。當工件被識別時，工件將被分揀到相應的工件分揀槽，在攝像機服務平臺單元中，其關鍵部件是攝像機、攝像機支撐架和光源，單目相機懸掛在支撐架上，其主要功能是獲取必須分揀的金屬材料工件的圖像信息內(nèi)容，為了更好地促進圖像更清晰，一般采用彩色LED面光源來給數(shù)碼相機一些輔助。這是因為在工件中，固定的工件本身具有一定的陰影，根據(jù)此方法覆蓋陰影。支撐點起著關鍵作用，即固定數(shù)碼相機和光源，調(diào)整其縱橫比，還有一把尺子，在這樣的標準下，更容易理解相機和工件之間的距離。

數(shù)據(jù)可視化快遞分揀模塊由兩部分組成：PC和可視化軟件。從功能上看，充分利用視覺識別系統(tǒng)，可以進行監(jiān)控攝像頭的視頻編碼序列，合理把握整體目標類型，測量產(chǎn)品工件的質(zhì)心并獲得方位。同時，像平面坐標和總體目標平面坐標是相互連接的，這種關系在計算總體目標的方位和位置、透射率等兩項計算中作為一個重要的環(huán)節(jié)。信息內(nèi)容，并促進其進展。到控制面板?？刂泼姘逵山虒W箱、控制箱和控制面板三部分組成。每個部件都有一個關鍵功能，首先是教學箱，基本為智能機器人設置了相應的主要參數(shù)，并具有關鍵的操作功能，其組成部分合理清晰。二是控制箱，與電子計算機密切相關。它不僅連接接收電子計算機的數(shù)據(jù)和信息，還可以合理操縱智能機器人進行特定的姿勢，并負責分析主要參數(shù)。機械臂爬行包括機械臂和焦點兩個層次。機械臂的關鍵作用是基于電機驅(qū)動器執(zhí)行相關姿勢。另外爬蟲的作用也不容忽視，主要是排序和爬蟲。為了更好的方便優(yōu)化算法，明確提出了相應的排名系統(tǒng)要求，首先，在形狀層面，大部分工件都是幾何形狀，本文僅對這部分工作進行了研究。其次，方便工業(yè)機械手抓取工件。同時，為了更好的合理避免碰撞，需要對相鄰的工件進行合理的求解，并在機械臂抓取的整個過程中將其分散。第三，認證優(yōu)化算法更可靠，精度更高。對于這種工件，一些幾何形狀和形狀相同的工件不能放在一起，必須分散在許多區(qū)域。

3.2 排序過程

在整個生產(chǎn)加工過程中，可以將需要分揀的幾何工件的圖像編碼序列導入PC，動態(tài)監(jiān)控攝像頭捕捉到工件后，生成照片，通過視覺效果圖像處理軟件進行識別，從而分析工件的外觀和特征，整個排序過程由四個部分組成。第一，圖像準備進行處理。它的工作職責是對采集到的圖像進行解析，并在實際操作中對圖像產(chǎn)生影響。第二，找準目標。在此基礎上明確提出算子的應用，完成算子的圖像二值化。這個實際操作有其關鍵目的，關鍵是從情景圖像中獲取目標圖像。第三，單一分析的客觀性。正則表達式幾何工件是其主要目標。因此，如果僅以角度檢測為基礎，將無法準確測量圓。因此，必須充分利用粗圓檢測，充分發(fā)揮其輔助功能。第四，根據(jù)不同類型掌握。對于每個工件，掌握和掌握其目標特性，掌握其主要參數(shù)，包括管理中心和長度軸。特征信息內(nèi)容由系統(tǒng)總線發(fā)送到智能機器人控制箱的RC，由RC對工件智能機器人進行操作和分類。

4? 基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀技術

4.1 相機校準

當分揀系統(tǒng)軟件逐步運行時，第一步必須是針對工件或原材料校準相機。這項工作可以稱為基于機器視覺的工業(yè)機器人快遞分揀工作的基礎。沒有監(jiān)控攝像頭標定，就無法完成機器視覺。相機標定是創(chuàng)建工業(yè)機械手和傳送帶上的原材料或工件的平面坐標和圖像平面坐標，并探索和分析它們之間的關系。

4.2 工件識別定位

為了更好地保證智能機器人的布置在實際操作中的誤差率盡可能的小，必須保證系統(tǒng)軟件在運行過程中對工件的識別和精確定位準確無誤，并且這兩項任務得到了精心管理。直接原因是圖像匹配技術的應用。在具體的實際操作中，人們會根據(jù)不同的原材料選擇不同的工件匹配技術?，F(xiàn)階段流行的圖像匹配技術包括：區(qū)域匹配、特征匹配和相位差匹配。其中，比較常見的類別匹配技術是特征匹配，原因是特征匹配比較枯燥，另外，這兩種匹配方式對灰度查看的依賴感很強。工件的識別就是指圖像的識別。其原理是利用攝像頭獲取工件的圖像與記錄的工件圖像進行核對，從而獲取圖像中工件的實際信息，進而記錄工件本身的位置和方位。一般情況下，在進行圖像識別時，首先要根據(jù)預處理的工業(yè)鏡頭獲取工件的圖像信息，然后相應的匹配系統(tǒng)軟件會找到與工件不太相似的工件部分輸入的信息。未來，通過圖像解析技術，將工件與預處理相機獲取的圖片信息中的情況進行分離，將工件的圖像轉換為二值化，再將二值化后的圖像提供給配對外觀或特征的相似性。以便開展圖像識別工作。

工件識別促使工業(yè)機械手準確地執(zhí)行目標分揀的實際操作，但如果要獲得分揀目標的精確位置信息，則必須對分揀目標的位置進行準確準確的定位，以便更好地測量工件的精確位置，需要對預處理相機拍攝的圖片進行分析。具體步驟如下：首先，必須根據(jù)情況核對工件在圖片中的位置，將其位置轉化為監(jiān)控攝像頭的坐標。然后根據(jù)監(jiān)控攝像頭的坐標，以坐標的形式顯示工件的位置坐標。

5? 結語

隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，機器人已經(jīng)進入各個行業(yè)的生產(chǎn)制造，例如：食品制造、汽車工業(yè)、農(nóng)牧業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)等。必須開發(fā)相應的機器人技術才能工作。在生產(chǎn)制造工作中，機器人的輔助使該領域的生產(chǎn)力提高到了一個巨大的水平，從而推動了經(jīng)濟發(fā)展的發(fā)展。在各行各業(yè)的發(fā)展中，機器人分揀也是一項比較基礎的工作，但是，在這里工作的整個過程中，仍然會存在定位不準確或機器人無法識別等問題。因此，很多工作者還需要堅持對機器人分揀技術的研究和分析。發(fā)現(xiàn)其中的問題，明確提出相應的解決方案，保證機器人分揀技術的準確性，減少誤搶的發(fā)生。而且，機器人分揀技術的研究也是推動機器人研究的一個補充部分，對機器人研究的視線做出了一定的貢獻。

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