張旭

摘要：在當(dāng)前的機(jī)械化生產(chǎn)領(lǐng)域，機(jī)器視覺已經(jīng)成為了大部分自動(dòng)化生產(chǎn)的主要技術(shù)之一。因此文章建立在工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)的角度，融合機(jī)器視覺打造自動(dòng)化的工業(yè)生產(chǎn)體系。工業(yè)機(jī)器人的分揀系統(tǒng)構(gòu)成，往往涉及到了多個(gè)核心構(gòu)建以系統(tǒng)平臺(tái)作為主要的操控中心，在分揀工作開始的過程中需要進(jìn)行圖像處理、信息采集、目標(biāo)定位以及機(jī)械操作，能夠準(zhǔn)確的識(shí)別工件以及相關(guān)物品的類型和特征，并且預(yù)判位置和姿態(tài)，經(jīng)過精準(zhǔn)的抓取來完成分揀作業(yè)，這一技術(shù)體系能夠有效增強(qiáng)工業(yè)生產(chǎn)的效率。

關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人;分揀;機(jī)器視覺;工件識(shí)別;定位

當(dāng)前工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)廣泛融入到了工業(yè)生產(chǎn)的多個(gè)領(lǐng)域，例如搬運(yùn)、焊接、上下料、噴涂以及裝卸等，尤其在物流領(lǐng)域有著較高的應(yīng)用效率。綜合其技術(shù)體系來看，工業(yè)機(jī)器人不僅涉及到了自動(dòng)化技術(shù)，還建立在機(jī)器視覺的基礎(chǔ)上，利用機(jī)械設(shè)備代替人眼進(jìn)行判斷和測(cè)量。本文建立在具體案例以及技術(shù)分析的角度，通過文獻(xiàn)分析法以及技術(shù)分析法闡述工業(yè)機(jī)器人的具體工作流程，分析了機(jī)器視覺的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，以期能夠?yàn)楫?dāng)前的工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

一、以機(jī)器視覺為主的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在當(dāng)前的流水線生產(chǎn)體系中，分揀作業(yè)是核心工序，需要將不同類型的物料或者工件分門別類的擺放到相應(yīng)位置。傳統(tǒng)的人工分揀效率較低且精準(zhǔn)性較差，而利用智能工業(yè)機(jī)器人可以在短時(shí)間內(nèi)快速的完成高質(zhì)量的分揀作業(yè)。從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上來講，智能化分揀機(jī)器人的系統(tǒng)涉及到了視覺系統(tǒng)以及分揀控制系統(tǒng)，例如歐姆龍智能機(jī)器視覺系統(tǒng) fz4便具有較高的應(yīng)用價(jià)值，分揀控制系統(tǒng)則是建立在控制平臺(tái)的基礎(chǔ)上，以伺服驅(qū)動(dòng)器作為介質(zhì)，來實(shí)現(xiàn)信息傳導(dǎo)和機(jī)械操控。當(dāng)前較為常見的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

（一）工業(yè)機(jī)器人

為了進(jìn)一步提升本文論述的科學(xué)性和有效性，文章建立在三菱RV-3SD工業(yè)機(jī)器人的基礎(chǔ)上進(jìn)行細(xì)節(jié)分析。該機(jī)器人的本體為六自由度垂直多關(guān)節(jié)型機(jī)器人為主，選擇AC伺服控制器，還涉及到了轉(zhuǎn)換器，主要負(fù)責(zé)信號(hào)的輸入和輸出，配備抓取機(jī)構(gòu)，主要的活動(dòng)半徑在60厘米以上，能夠完成340度左右的運(yùn)轉(zhuǎn)。從其功能上來講，能夠?qū)崿F(xiàn)吸取、抓取、裝配、搬運(yùn)、測(cè)量、拆解等相關(guān)工業(yè)操作[1]。

（二）機(jī)器視覺系統(tǒng)

該機(jī)器人的智能視覺系統(tǒng)為歐姆龍F(tuán)Z4-350，其中涵蓋了視覺相機(jī)、監(jiān)視器、視覺控制器等。能夠結(jié)合工件本身的特點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，例如形狀、顏色以及關(guān)鍵數(shù)字等，通過前期的程序輸入以及調(diào)控可以進(jìn)行實(shí)時(shí)操作。機(jī)器人也可以直接與PLC自動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，從而實(shí)現(xiàn)整體生產(chǎn)線的全自動(dòng)管理。

（三）可編程自動(dòng)控制單元

可編程自動(dòng)控制單元主要指的是建立在人工操作以及自動(dòng)控制的基礎(chǔ)上打造的綜合體系，例如三菱FX3UFX3U-64MT，便是當(dāng)前在大部分自動(dòng)化機(jī)器人以及電機(jī)等領(lǐng)域中，具有較大應(yīng)用價(jià)值的可編程控制器，能夠有效檢測(cè)各個(gè)單元的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)工作流程管理以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)确?wù)。

二、基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀流程

具體的分解流程主要以定位、識(shí)別、抓取和放置這4個(gè)步驟為主。在整體系統(tǒng)運(yùn)行過程中，首先智能機(jī)器人的攝像機(jī)會(huì)直接采取放置臺(tái)上相關(guān)物件的信息，并且將其傳輸?shù)絇C系統(tǒng)內(nèi)，通過識(shí)別算法進(jìn)行常規(guī)的識(shí)別，能夠有效識(shí)別六邊形、三角形、矩形等多邊形工件。在這個(gè)過程中，為了避免圖像模糊導(dǎo)致識(shí)別失敗，會(huì)提前進(jìn)行圖像預(yù)處理，消除噪聲對(duì)影像的干擾，然后將目標(biāo)圖像從背景放置臺(tái)中提取出來。

系統(tǒng)中的Hough直線檢測(cè)單元，可以直接檢測(cè)到工件的邊條數(shù)，從而為精準(zhǔn)抓取提供依據(jù)。結(jié)合邊條數(shù)的實(shí)際情況分析具體的相鄰直線夾角，并且將夾角的度數(shù)作為鏈碼參數(shù)，然后與數(shù)據(jù)庫中的模板鏈碼以及計(jì)算機(jī)匹配出來的鏈碼進(jìn)行精確對(duì)比，得到的信息可以直接作為夾具的操控依據(jù)[2]。同時(shí)通過圖像識(shí)取和特征提取之后，可以定位每一個(gè)物品的中心坐標(biāo)點(diǎn)，然后利用RS232發(fā)送相關(guān)特征信息給控制柜，控制柜，接受信息之后經(jīng)過分析，能夠控制機(jī)械手進(jìn)行精準(zhǔn)的分揀和放置。詳細(xì)的工作流程如圖2。

三、分揀的識(shí)別及定位

針對(duì)物品進(jìn)行識(shí)別和定位，能夠有效提升工業(yè)機(jī)器人的分揀效果和精準(zhǔn)性，當(dāng)前大部分的定位識(shí)別技術(shù)是建立在圖像匹配技術(shù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的。結(jié)合匹配的不同元素選擇不同的分配區(qū)域來提取特征，在這個(gè)過程中，由于特征匹配不再依賴于灰度，因此該項(xiàng)技術(shù)在當(dāng)前的工業(yè)機(jī)器人研發(fā)中具有較大的應(yīng)用價(jià)值。

（一）圖像識(shí)別

圖像識(shí)別主要指的是結(jié)合前期輸入的圖像模板來選定與其相似的目標(biāo)圖像，同時(shí)識(shí)別圖像，在整體背景中的具體位置和實(shí)際方向，這其中需要系統(tǒng)的模型庫、圖像預(yù)處理系統(tǒng)、圖像信息獲取系統(tǒng)、特征匹配系統(tǒng)共同協(xié)作，完成該步驟。定位所要找到的物品之后，需要將物品與背景對(duì)象進(jìn)行分離，在這個(gè)過程中通常選擇影像二指化處理將處理之后的圖像通過對(duì)比和判別之后分析相似度并且檢驗(yàn)色彩，了解圖像中的文字編號(hào)。在這個(gè)過程中可以直接利用顏色灰度過濾的方式將整體圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像，然后將其轉(zhuǎn)化為特征圖像，與前期模型庫中輸入的圖像進(jìn)行對(duì)比和搜索，從而檢測(cè)匹配程度。在顏色計(jì)算的過程中，首先掌握整體物品的顏色平均值，然后分析基準(zhǔn)顏色之間的差值，通過對(duì)比之后能夠快速定位所要選擇的顏色[3]。

經(jīng)過這一系列操作之后，需要進(jìn)行分揀的物件，已經(jīng)錄入到系統(tǒng)模型中，通過系統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)傳輸功能與機(jī)器人的操控窗口進(jìn)行對(duì)接，利用指令傳輸?shù)姆绞娇刂芇C系統(tǒng)以及可編程控制器來實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的操控，從而完成識(shí)別到分揀的流程。

（二）定位

前期的工件識(shí)別能夠決定經(jīng)過分揀之后搬運(yùn)到哪個(gè)位置以及搬運(yùn)哪一個(gè)物料，那么就需要進(jìn)行精準(zhǔn)定位。在這個(gè)過程中，往往通過拍攝的方法來計(jì)算機(jī)器人和目標(biāo)物品之間的距離。首先將工件在視頻圖像內(nèi)的實(shí)際位置轉(zhuǎn)化為攝像機(jī)的坐標(biāo)，然后再通過攝像機(jī)本身坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，將其設(shè)定為世界坐標(biāo)，這樣就可以得到機(jī)器人當(dāng)前的姿態(tài)坐標(biāo)。建立在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)的基礎(chǔ)上，分析相關(guān)關(guān)節(jié)角度以及驅(qū)動(dòng)角度，這樣能夠有效操控機(jī)器手臂前往對(duì)應(yīng)位置進(jìn)行抓取和放置。從具體的計(jì)算流程角度來講，工件的定位是基于圖像計(jì)算出工件的中心坐標(biāo)（x，y），例如物品為圓柱型，垂直拍攝為圓面，所以僅計(jì)算出中心點(diǎn)位置便可以進(jìn)行定位。然后利用最小平方誤差法，將其進(jìn)行最小化，能夠得出分揀對(duì)象所在的具體坐標(biāo)以及具體的旋轉(zhuǎn)角度。找到中心位置之后，在定位目標(biāo)物品邊緣上的三個(gè)不同的點(diǎn)構(gòu)建對(duì)比坐標(biāo)系，然后利用斜率公式便可以求出夾角。

除此之外，在實(shí)際運(yùn)作過程中，機(jī)器人的實(shí)際坐標(biāo)可能會(huì)受到傳送帶傳送速度以及距離等因素的影響，那么在實(shí)際進(jìn)行距離測(cè)算的過程中，還需要結(jié)合傳送帶的速度來進(jìn)行誤差修補(bǔ)。

經(jīng)過這一系列的操作，能夠明確的定位抓取對(duì)象的實(shí)際位置和具體形態(tài)。結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)研發(fā)成果來看，針對(duì)不規(guī)則的物體也具備了高精度的匹配和識(shí)別方式，近似物體的區(qū)分也更加精準(zhǔn)，能夠有效提升工業(yè)機(jī)器人的操作效率。

結(jié)束語：

綜上所述，為了進(jìn)一步提升工業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，降低人工成本，建立在機(jī)器視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上打造的工業(yè)機(jī)器人，能夠有效完成工業(yè)分揀這一工作。工業(yè)機(jī)器人可以快速的進(jìn)行目標(biāo)物品的圖像定位以及信息提取，計(jì)算其精準(zhǔn)坐標(biāo)，然后操控機(jī)器手臂來完成抓取和放置這一流程生產(chǎn)效率較高，精準(zhǔn)性較強(qiáng)，同時(shí)能夠有效實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的分解作業(yè)，在當(dāng)前的工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域可以進(jìn)行推廣。

參考文獻(xiàn)：

[1]焦恩璋，杜榮.工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)的實(shí)現(xiàn)[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2010（2）：84-87.

[2]劉振宇，李中生，趙雪，鄒風(fēng)山.基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)研究[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2013，09（上）：25-30.

[3]李婷，柳寧.基于機(jī)器視覺的圓定位技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2012（9）：153-156.