黃 波 趙 飛 王 佳 何慶中 王宇峰

（四川輕化工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川 宜賓 644000）

隨著自動(dòng)化行業(yè)的不斷發(fā)展，人力成本不斷上升，勞動(dòng)力短缺現(xiàn)象日益嚴(yán)重，在社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，工業(yè)機(jī)器人都顯示出強(qiáng)大的功能。裝配作為生產(chǎn)制造過(guò)程中最后一個(gè)極其重要的環(huán)節(jié)，具有可重復(fù)、占時(shí)比大等特點(diǎn)。工業(yè)機(jī)器人在裝配中具有高速度、高精度、小型化等優(yōu)勢(shì)，采用機(jī)器人裝配可解決企業(yè)生產(chǎn)制造人員流動(dòng)帶來(lái)的影響，并可以提高企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量一致性、擴(kuò)大產(chǎn)能、減少材料浪費(fèi)和增加產(chǎn)出率，同時(shí)對(duì)于推動(dòng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要作用。但是目前普遍使用的工業(yè)機(jī)器人裝配大都存在自動(dòng)化、智能化程度低，柔性差，高精度裝配達(dá)不到要求的缺點(diǎn)。對(duì)此，利用機(jī)器視覺技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、數(shù)字圖像處理以及自動(dòng)化控制技術(shù)等集成，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動(dòng)化裝配過(guò)程[1-2]。

1 自動(dòng)化裝配系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

此設(shè)計(jì)裝配對(duì)象為YB100摩托車用轉(zhuǎn)子式機(jī)油泵，其尺寸為 64 mm × 8 mm，由泵體、內(nèi)轉(zhuǎn)子、外轉(zhuǎn)子、泵蓋和驅(qū)動(dòng)軸等組成，結(jié)構(gòu)緊湊，體積小，在內(nèi)燃機(jī)上運(yùn)用越來(lái)越多，如圖1所示。

圖1 YB100 機(jī)油泵主要結(jié)構(gòu)組成

YB100機(jī)油泵的裝配流程與要求為：（1）銷軸插入泵體，壓入內(nèi)轉(zhuǎn)子，讓軸與內(nèi)轉(zhuǎn)子能夠流暢配合，與此同時(shí)內(nèi)轉(zhuǎn)子與銷軸在配合時(shí)軸的扭矩和內(nèi)轉(zhuǎn)子的扭矩要一致，且零件裝配角度偏差 ≤ 0.2°。（2）壓入外轉(zhuǎn)子，由于外轉(zhuǎn)子與內(nèi)轉(zhuǎn)子是偏心設(shè)計(jì)，需要一定的角度裝配才能嚙合，最后安裝泵體蓋，擰緊3個(gè)M5固定螺栓，其扭緊力矩在3～5 N·m。

根據(jù)裝配流程與要求，設(shè)計(jì)裝配平臺(tái)。此次設(shè)計(jì)平臺(tái)由1臺(tái)四自由度SCARA機(jī)械手，2臺(tái)三自由度機(jī)械手，1臺(tái)二自由度機(jī)械手，1個(gè)旋轉(zhuǎn)平臺(tái)以及CCD相機(jī)組成，全自動(dòng)裝配流程如圖2所示。

圖2 裝配流程圖

首先四軸機(jī)械手抓取目標(biāo)零件，上料至旋轉(zhuǎn)平臺(tái)，傳感器檢測(cè)，工業(yè)相機(jī)拍攝圖像，經(jīng)過(guò)機(jī)器視覺系統(tǒng)識(shí)別處理，將零件的角度偏差值與旋轉(zhuǎn)平臺(tái)反饋處理，進(jìn)行修正，再將裝配位姿角度達(dá)到理想狀態(tài)后進(jìn)行抓取裝配[3]。

1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于以上裝配流程以及工藝要求，采用Solid Works軟件對(duì)自動(dòng)裝配平臺(tái)進(jìn)行三維建模，并對(duì)裝配虛擬仿真，以及設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)裝配流程合理性分析[4]。如圖3所示。

圖3 自動(dòng)裝配平臺(tái)設(shè)計(jì)方案

其中包括四自由度SCARA機(jī)械手（AR4215），三自由度機(jī)械手（松下A5），二自由度機(jī)械手（松下A5），邁德威視MV-GED500C-T工業(yè)相機(jī)，旋轉(zhuǎn)平臺(tái)1臺(tái)，歐姆龍可編程控制器CJ2M1臺(tái)、3臺(tái)4軸運(yùn)動(dòng)控制模塊CJ1W-NC413等。

1.2 視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)

視覺系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，在確保目標(biāo)零件能夠滿足要求的情況下，選用Eye-to-Hand系統(tǒng)，將工業(yè)相機(jī)固定于工作臺(tái)上[5]。自動(dòng)化裝配中視覺系統(tǒng)主要可分為3個(gè)主要部分：（1）工業(yè)相機(jī)與相機(jī)部分，主要負(fù)責(zé)目標(biāo)零件的圖像采集。（2）PC端與機(jī)器視覺軟件模塊，負(fù)責(zé)對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理分析。（3）旋轉(zhuǎn)平臺(tái)以及二軸機(jī)械手修正模塊，負(fù)責(zé)對(duì)零件姿態(tài)角度偏差進(jìn)行修正[6]。相機(jī)系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 視覺系統(tǒng)

在采集圖像過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)拍攝零件出現(xiàn)畸變現(xiàn)象，視覺系統(tǒng)首先應(yīng)完成相機(jī)標(biāo)定，根據(jù)標(biāo)定要求與便捷，采用Halcon軟件對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，利用Halcon軟件庫(kù)里的算子gen_caltab生成標(biāo)定圖。再將相機(jī)初始參數(shù)輸入Halcon標(biāo)定助手中，通過(guò)加載標(biāo)定板（15～30幅），生成內(nèi)參數(shù)據(jù)[7]。具體標(biāo)定流程如圖5所示。

圖5 相機(jī)標(biāo)定流程

得出內(nèi)參數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 相機(jī)標(biāo)定內(nèi)參數(shù)據(jù)

1.3 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

整個(gè)控制系統(tǒng)中，主要通過(guò)歐姆龍CJ2M型號(hào)PLC控制自動(dòng)化裝配平臺(tái)，其中SCARA機(jī)器人自帶輸出輸入口進(jìn)行開關(guān)量的輸出與輸入，機(jī)器視覺系統(tǒng)將采集后的圖像傳輸至PC端進(jìn)行特征提取，再通過(guò)RS232串口將處理后信息發(fā)給PLC，最后PLC進(jìn)行各部分機(jī)構(gòu)動(dòng)作控制?？刂葡到y(tǒng)框架圖如圖6所示。整個(gè)軟件控制系統(tǒng)可以分為表示層、功能層、控制層與遠(yuǎn)程服務(wù)層。各層之間相互聯(lián)系，在RS232等串口連接下共同控制自動(dòng)化裝配平臺(tái)[8]。

圖6 系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖

完整且成熟的控制系統(tǒng)應(yīng)該具有的功能為：（1）標(biāo)定工業(yè)相機(jī)內(nèi)參/外參。（2）實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)零件圖像進(jìn)行顯示與采集。（3）對(duì)采集的圖像進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的識(shí)別以及圖像增強(qiáng)等預(yù)處理。（4）數(shù)據(jù)處理，能夠在識(shí)別到的圖像中進(jìn)行有效信息提取與顯示。（5）能夠?qū)D像具有的特征進(jìn)行選擇與分類處理。（6）保存采集所得到的參數(shù)等，通過(guò)通訊要求與上位機(jī)/PLC進(jìn)行實(shí)時(shí)通訊。（7）實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，通過(guò)人機(jī)交互界面，能夠在PC端對(duì)整個(gè)自動(dòng)化裝配平臺(tái)進(jìn)行操作與監(jiān)控[9-10]。

2 裝配平臺(tái)實(shí)物搭建與實(shí)驗(yàn)分析

2.1 實(shí)物搭建

在三維建模的虛擬驗(yàn)證下，整個(gè)設(shè)計(jì)平臺(tái)能夠完成裝配工序，其主要可以分為SCARA關(guān)節(jié)機(jī)器人系統(tǒng)、直角坐標(biāo)系機(jī)器人系統(tǒng)、視覺處理系統(tǒng)與上位機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)物圖如圖7所示。

圖7 裝配平臺(tái)

2.2 軟件界面設(shè)計(jì)與圖像采集

根據(jù)裝配要求與各模塊化功能要求，利用Visual Studio與Halcon聯(lián)合編譯[11]，設(shè)計(jì)出可進(jìn)行人機(jī)交互的軟件界面，如圖8所示。該界面簡(jiǎn)潔，功能齊全，具有相機(jī)操作功能，例如打開相機(jī)、關(guān)閉相機(jī)等；具有觀測(cè)窗口，能實(shí)時(shí)對(duì)裝配進(jìn)行查看與監(jiān)測(cè)；PLC通訊參數(shù)配置齊全，能夠選擇運(yùn)行狀態(tài)與通訊狀態(tài)設(shè)置；可對(duì)模板進(jìn)行選擇設(shè)置與生成。對(duì)于圖像采集，使用以Halcon視覺庫(kù)為基礎(chǔ)的圖像采集，運(yùn)用廠家提供的SDK開發(fā)包進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，采集的圖像如圖9所示。此方式具有面向面更廣，能夠更好地進(jìn)行二次開發(fā)，功能多，便捷等特點(diǎn)。

圖8 人機(jī)交互界面

圖9 圖像采集圖片

2.3 自動(dòng)化裝配平臺(tái)裝配流程

在自動(dòng)化裝配系統(tǒng)中，根據(jù)裝配要求，YB100型機(jī)油泵零件裝配順序依次為：泵體、銷軸、內(nèi)轉(zhuǎn)子、外轉(zhuǎn)子、蓋板和螺栓。運(yùn)動(dòng)路徑圖如圖10所示。

圖10 自動(dòng)化裝配運(yùn)動(dòng)路徑圖

通過(guò)示教器AR語(yǔ)言編寫SCARA機(jī)械手運(yùn)動(dòng)控制程序，按照一定的速度與角度從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn)對(duì)輸送帶上C點(diǎn)的目標(biāo)零件進(jìn)行抓取，SCARA機(jī)械手末端裝有夾爪氣缸，實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)抓取。抓取完成后，旋轉(zhuǎn)機(jī)械手至位置D，將零件放置等待好的旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)上，二軸機(jī)械手直線移動(dòng)工作臺(tái)至F點(diǎn)，傳感器檢測(cè)到目標(biāo)已達(dá)預(yù)定地點(diǎn)，工業(yè)相機(jī)進(jìn)行圖像采集，采集到的圖像經(jīng)過(guò)傳輸?shù)絇C端，通過(guò)采集圖像與預(yù)設(shè)定模板圖像比對(duì)，根據(jù)幾何中心點(diǎn)得出定位偏差與姿態(tài)角度偏差，再將信息傳輸至PLC進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制，控制二軸機(jī)械手與旋轉(zhuǎn)平臺(tái)進(jìn)行位置與角度的修正。修正完成再次進(jìn)行采集，二次采集，進(jìn)一步對(duì)零件位姿進(jìn)行反饋。在“合格”后，二軸機(jī)械手運(yùn)動(dòng)至G點(diǎn)，線性機(jī)械手配合夾爪氣缸對(duì)零件進(jìn)行夾取，放置于K點(diǎn)，這就完成了一次零件裝配，按照裝配順序，依次對(duì)泵體、銷軸等進(jìn)行裝配，直至整個(gè)裝配完成。圖11為零件上料抓取圖，圖12為零件抓取到旋轉(zhuǎn)平臺(tái)。

圖11 零件上料圖

圖12 抓取至旋轉(zhuǎn)平臺(tái)

完成上料工序后，通過(guò)二軸機(jī)械手將旋轉(zhuǎn)平臺(tái)移動(dòng)至采集位置，按照預(yù)設(shè)置的拍攝頻率進(jìn)行圖像采集。采集的圖像經(jīng)過(guò)Halcon軟件庫(kù)內(nèi)部的高斯混合模型等算法進(jìn)行零件特征分類。其中，高斯混合模型算法是由K個(gè)單高斯模型子分部組合的混合分部。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)X是一維數(shù)據(jù)時(shí)，樣本數(shù)據(jù)高斯分部的概率密度函數(shù)分部可表示為

其中： μ為樣本數(shù)據(jù)的均值， σ為樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

當(dāng)數(shù)據(jù)為多維度時(shí)，高斯分布可以表示為

其中：D表示樣本數(shù)據(jù)維度，為協(xié)方差。

由于單個(gè)高斯模型只能解決線性問(wèn)題，當(dāng)遇到線性不可分問(wèn)題時(shí)，可引入高斯混合模型解決非線性問(wèn)題。而在高斯混合模型中，定義的K個(gè)子模型是混合模型的隱變量，以便適用于任何概率分布問(wèn)題的求解。

高斯混合模型可以表示為

混合模型的概率分布是由K個(gè)高斯子模型分布的組合，且每個(gè)高斯子模型分布都對(duì)應(yīng)有各自的均值、方差以及權(quán)重。為了保證概率密度的合理性，高斯子模型分布的權(quán)重和必須為1。

選用HALCON軟件中的圖像處理高斯混合模型分類器函數(shù)對(duì)圖像零件進(jìn)行分類。創(chuàng)建分類器→獲取各個(gè)特征的特征向量→將訓(xùn)練樣本的特征向量添加到分類器中→訓(xùn)練分類器。進(jìn)行分類時(shí)，計(jì)算采集圖像的特征向量，通過(guò)分類器計(jì)算出特征向量的類，從而完成圖像分類工作。

采用基于灰度的NCC模板匹配對(duì)零件的位姿定位，NCC是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算兩組樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性算法，利用覆蓋的區(qū)域子圖灰度與模板圖的灰度相比較，通過(guò)歸一化相關(guān)度量公式計(jì)算二者間的匹配程度，取值范圍為[-1,1]。數(shù)字圖像可以等效成一個(gè)矩陣，對(duì)圖像的處理也就是對(duì)矩陣的處理。在進(jìn)行圖像匹配時(shí)如果模板圖像中有一個(gè)子集和模板數(shù)據(jù)非常相似，此時(shí)匹配算法得到的NCC值會(huì)非常接近 1，代表此時(shí)匹配的相關(guān)性很高。相反，如果匹配的NCC值接近-1則代表完全不相關(guān)。對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行NCC模板匹配識(shí)別算法的首先就是要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，歸一化數(shù)學(xué)公式為

式中：f表示像素點(diǎn)P的灰度值； μ表示窗口內(nèi)所有像素平均值； σ表示標(biāo)準(zhǔn)方差。

假設(shè)t(x,y)表示模板像素值，則完整的NCC公式為

式中：n表示模板的像素總數(shù)；n-1表示自由度。

在進(jìn)行實(shí)際的模板匹配時(shí)，將模板在目標(biāo)圖像上下、左右移動(dòng)。每次模板移動(dòng)1個(gè)像素后就計(jì)算1次窗口內(nèi)像素與模板的NCC值，將計(jì)算出的值與設(shè)定的閾值作比較，篩選出大于閾值的圖像。得到匹配后的位置信息、角度范圍等信息后，建立仿射變換矩陣以及旋轉(zhuǎn)矩陣，將模板骨架通過(guò)仿射變換顯示在圖像中。由于模板匹配可以快速的進(jìn)行定位，且精度較高。因此，選用NCC模板匹配的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)零件位姿的定位[12]。

最后與事先訓(xùn)練庫(kù)里的零件模板位姿進(jìn)行匹配，得出零件的位置和角度偏差，進(jìn)行匹配。圖13為零件采集圖。

圖13 零件采集圖

位姿調(diào)整完成后，將旋轉(zhuǎn)平臺(tái)移動(dòng)至抓取點(diǎn)進(jìn)行抓取，最后將零件裝配至預(yù)設(shè)工位后，準(zhǔn)備下一個(gè)零件的抓取，如圖14所示。

圖14 零件抓取

2.4 自動(dòng)裝配實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與測(cè)試

由于設(shè)備精度、圖像處理方式等影響，裝配重復(fù)定位會(huì)存在一定誤差，這會(huì)導(dǎo)致裝配不穩(wěn)定，甚至?xí)斐裳b配失敗。因此需要對(duì)采集圖像的位置坐標(biāo)進(jìn)行重復(fù)誤差分析。誤差分析過(guò)程以SCARA機(jī)械手自帶的示教器中的坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)，選用外轉(zhuǎn)子為對(duì)象，通過(guò)SCARA機(jī)械手抓取零件至圖像采集點(diǎn)進(jìn)行采集，通過(guò)圖像處理后，讀取零件起始中心位置坐標(biāo)和采集圖像處坐標(biāo)。

根據(jù)多組重復(fù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可按照式（6）計(jì)算上述重復(fù)性實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差[13]。

式中：Pi為第i次測(cè)試的數(shù)據(jù)；u(p)為重復(fù)性測(cè)試誤差。

在同一個(gè)零件上重復(fù)自動(dòng)測(cè)試位置坐標(biāo)10次，分別讀取該零件的不同次數(shù)測(cè)量的位置坐標(biāo)，分析得到外轉(zhuǎn)子零件的重復(fù)定位誤差，如表2所示。

表2 外轉(zhuǎn)子零件的重復(fù)性實(shí)驗(yàn)

根據(jù)式（6）與表2可以計(jì)算出：u(p)X1= 0.014 mm；u(p)Y1= 0.010 mm；u(p)X2= 0.012 mm；u(p)Y2=0.013 mm。根據(jù)重復(fù)性測(cè)試誤差計(jì)算可得出，自動(dòng)化裝配的重復(fù)定位精度0.02 mm，滿足裝配精度要求。

判斷一臺(tái)設(shè)備是否可用于工廠運(yùn)用，效率是一個(gè)很重要的指標(biāo)，此自動(dòng)化裝配需要對(duì)定位時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其中的定位時(shí)間包括圖像采集和圖像處理，當(dāng)視覺采集硬件確定后，主要時(shí)間消耗取決于視覺算法，分類算法以及匹配時(shí)間都會(huì)影響零件裝配效率[14-15]。測(cè)試定位時(shí)間選用YB100中的4個(gè)零件分別進(jìn)行10次拍攝，從拍攝到零件定位（位置、角度）結(jié)束所用的時(shí)間，采用最小均方根平方分析法，得出每種測(cè)試零件的定位時(shí)間，如表3所示。

表3 測(cè)試零件定位時(shí)間

3 結(jié)語(yǔ)

本文圍繞基于機(jī)器視覺機(jī)油泵自動(dòng)裝配系統(tǒng)展開研究，以YB100型機(jī)油泵為研究對(duì)象，針對(duì)目前存在的傳統(tǒng)人工裝配存在的裝配效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大以及半自動(dòng)化裝配存在柔性低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)全自動(dòng)化裝配。本次設(shè)計(jì)利用現(xiàn)有的成熟技術(shù)，采用創(chuàng)新的方式，將視覺與控制相結(jié)合，提高了自動(dòng)化與智能化。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析可得，通過(guò)對(duì)兩個(gè)點(diǎn)的10次重復(fù)定位，自動(dòng)化裝配的重復(fù)定位精度為0.02 mm，且根據(jù)測(cè)試4種不同零件定位時(shí)間可得出各個(gè)零件在500 ms以內(nèi)，滿足機(jī)油泵自動(dòng)化裝配在精度與效率上的要求。