摘" 要：該文提出一種基于視覺檢測工件形狀、位置特征進(jìn)行柔性調(diào)節(jié)的多功能機(jī)器人抓取系統(tǒng)，以提升不同長度、位置的小型細(xì)長薄片工件的抓取效率和通用性。采用帶視覺系統(tǒng)的六軸機(jī)器人作為抓取裝置載體，可自動調(diào)節(jié)吸盤位置間距的柔性抓取裝置作為機(jī)器人抓取工具。采用PC Interface通信實現(xiàn)機(jī)器人與視覺系統(tǒng)的交互，視覺系統(tǒng)隨機(jī)器人運(yùn)動自動識別待抓取工件的形狀、位置及個數(shù)信息。通過分析抓取工件的形狀、位置和數(shù)量等特征信息，實現(xiàn)機(jī)器人對工件的自動分類、精準(zhǔn)定位和準(zhǔn)確抓取的功能。實踐證明，該方法使得機(jī)器人抓取工件的可靠性得到提升，降低工件運(yùn)送過程的丟失率，生產(chǎn)成本得到節(jié)省。

關(guān)鍵詞：視覺檢測；PC Interface通信；小型細(xì)長薄片工件；柔性抓取裝置；自動識別

中圖分類號：TP242" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）13-00３１-0５

Abstract： A multi-function robot grasping system based on visual inspection of workpiece shape and position features is proposed to improve the grasping efficiency and versatility of small slender workpieces with different lengths and positions. The six-axis robot with vision system is used as the carrier of the grasping device， and the flexible grasping device which can automatically adjust the distance between sucker positions is used as the grasping tool of the robot. PC Interface communication is used to realize the interaction between the robot and the vision system， and the vision system automatically recognizes the shape， position and number of workpieces to be grasped with the motion of the robot. By analyzing the shape， position， quantity and other characteristic information of the grasping workpiece， the functions of automatic classification， precise positioning and accurate grasping of the workpiece are realized by the robot. The practice shows that this method can improve the reliability of the robot grasping the workpiece， reduce the loss rate of the workpiece transportation process and save the production cost.

Keywords： visual inspection; PC Interface communication; small slender workpiece; flexible grasping device; automatic recognition

隨著自動化生產(chǎn)線的柔性化發(fā)展，對生產(chǎn)線上應(yīng)用廣泛的搬運(yùn)機(jī)器人抓取裝置能夠適應(yīng)多種應(yīng)用場合的多功能智能化設(shè)計要求越來越受到關(guān)注。能夠快速、準(zhǔn)確地提取出抓取工件特征信息進(jìn)行自我調(diào)節(jié)的機(jī)器人柔性抓取裝置設(shè)計，成為提高生產(chǎn)效率，適應(yīng)生產(chǎn)線產(chǎn)品個性化、多樣化需求的關(guān)鍵。機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，使得基于機(jī)器人的視覺系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、易于布置及成本低等優(yōu)點，增加了機(jī)器人的感知和分析能力，提升了搬運(yùn)機(jī)器人的智能化、柔性化和集成化。

本文利用機(jī)器人和視覺系統(tǒng)設(shè)計了一種基于視覺檢測特征進(jìn)行自動調(diào)節(jié)的柔性抓取裝置，該柔性抓取裝置通過機(jī)器人運(yùn)動過程中視覺檢測系統(tǒng)提取到的待抓取區(qū)域中小型細(xì)長薄片工件的形狀、位置和個數(shù)等信息特征，進(jìn)行自我調(diào)節(jié)工具的張開空間、伸出長度參數(shù)，以便快速、精準(zhǔn)完成工件的抓取及碼放。該設(shè)計實現(xiàn)了機(jī)器人對小型細(xì)長薄片類型工件的自動分類、精準(zhǔn)定位和準(zhǔn)確抓取的功能。

1" 系統(tǒng)設(shè)計方案

1.1" 系統(tǒng)硬件組成

本文所述的機(jī)器人系統(tǒng)硬件平臺由PC機(jī)、ABB IRB120 六軸機(jī)器人、柔性抓取裝置、相機(jī)、氣動控制系統(tǒng)和工作臺等組成。其中，實驗采用具有結(jié)構(gòu)簡單、動作敏捷、精度高和質(zhì)量小等優(yōu)點于一體的ABB IRB120六軸機(jī)器人，其具有豐富的與外部設(shè)備交互的接口，是ABB公司推出的迄今為止速度最快、體積最小的多用途機(jī)器人。本文設(shè)計了機(jī)器人多吸盤多平面抓取的柔性末端抓取裝置，并將末端抓取裝置和視覺系統(tǒng)安裝于ABB IRB120機(jī)器人末端，實現(xiàn)了機(jī)器人視覺監(jiān)控范圍隨著機(jī)器人的工作空間變換而改變。圖1（a）為機(jī)器人系統(tǒng)三維圖。圖1（b）為機(jī)器人系統(tǒng)實物圖。圖1（c）為機(jī)器人末端抓取結(jié)構(gòu)。圖1（d）為機(jī)器人視覺系統(tǒng)。

視覺系統(tǒng)由相機(jī)、光源和鏡頭等硬件組成。光源安裝在相機(jī)正下方，采用可調(diào)亮度式補(bǔ)光方式。相機(jī)的正確選取對機(jī)器人視覺系統(tǒng)精密程度有著重要影響，相機(jī)主要參數(shù)包括分辨率、幀率、像素深度和像素尺寸等。本系統(tǒng)選取型號為MV-CE050-30GM、分辨率為2592*1944、像素為500萬的千兆以太網(wǎng)工業(yè)相機(jī)，能夠滿足機(jī)器人對工件形狀和位置的精確識別。相機(jī)與機(jī)器人末端抓取裝置相固連，與機(jī)器人一起構(gòu)成單目視覺系統(tǒng)。

1.2" 機(jī)器人多吸盤多平面柔性抓取裝置設(shè)計

自動化生產(chǎn)線上的機(jī)器人系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)訂單個性化需求，進(jìn)行快速、精準(zhǔn)的柔性化調(diào)整。本系統(tǒng)中根據(jù)機(jī)器人抓取裝配的工件形狀、大小和重量不同需求，采用了多吸盤多平面的氣動抓取裝置作為機(jī)器人的抓取工具。該系統(tǒng)氣動控制系統(tǒng)主要包括氣源、吸盤、流量控制閥、真空發(fā)生器、真空檢測傳感器和空氣過濾器等構(gòu)件。

機(jī)器人需要完成不同工件的抓取，設(shè)計機(jī)器人的抓取工具采用3個吸盤非同一平面分布形式，2個吸盤以180°平行安裝位于同一平面，吸盤中間間距通過雙活塞桿氣缸進(jìn)行自動調(diào)整，用來抓取細(xì)長或薄片類型的工件，另一個吸盤在空間位置上與其成90°夾角，用來抓取小型工件。對于大面積的平面工件則采用自動調(diào)整單吸盤與雙吸盤位于同一平面來進(jìn)行抓取。為了實現(xiàn)機(jī)器人對工件的抓取，本文設(shè)計的抓取工具的氣動控制回路如圖2所示，吸盤均采用單電控兩位三通換向閥控制吸盤真空的開啟及關(guān)閉，氣動雙電控三位五通閥O型閥一個用來控制平行吸盤之間的間距調(diào)整，一個用來調(diào)整單吸盤的伸出距離。

1.3" 圖像處理軟件

本文采用Eye Vison圖像處理軟件對采集到的圖像進(jìn)行處理，該軟件可快速而有效地為專業(yè)或非專業(yè)人員提供圖像處理工具，能快速解決工業(yè)自動化中的光學(xué)測量、測試等問題。該軟件可以直接通過PC機(jī)進(jìn)行相機(jī)數(shù)據(jù)采集、分析、處理，傳遞至機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行使用，減少了再次使用其他上位機(jī)進(jìn)行處理數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)。

圖像處理過程包括圖像采集、灰度處理、圖像濾波和二值化等。本文利用相機(jī)對工件進(jìn)行圖像采集，由于采集到的是彩色圖像，彩色圖像包含信息多，圖像處理難度大，灰度處理是將具有多種顏色的圖像轉(zhuǎn)化為只有黑白灰度級的圖像，可減少計算機(jī)圖像識別與處理的計算量，因此常對彩色圖像進(jìn)行灰度處理以提高計算處理效率。由于采集到的圖像常存在噪聲，圖像濾波是在盡可能多地保留圖像內(nèi)部信息的同時，對噪聲干擾進(jìn)行最大限度的弱化。圖像二值化是將圖像上像素點灰度值設(shè)置為0到255，得到一幅二值化后的黑白圖像，使圖像變得更加簡單，還能減少計算機(jī)數(shù)據(jù)處理量。

1.4" PC Interface通信模塊

PC Interface用于PC機(jī)與機(jī)器人控制器之間的通信，有了PC Interface通信模塊，機(jī)器人內(nèi)部數(shù)據(jù)可直接傳輸?shù)絇C機(jī)，如備份、產(chǎn)品統(tǒng)計記錄和向PC機(jī)快速發(fā)送數(shù)據(jù)指令等，ABB機(jī)器人的一些軟件使用以太網(wǎng)通信接口，此時也將用到PC Interface。

2" 機(jī)器人抓取系統(tǒng)控制算法研究

為了實現(xiàn)機(jī)器人對工件的自動識別定位與抓取功能，需對機(jī)器人控制算法進(jìn)行研究，本文機(jī)器人系統(tǒng)控制算法流程如圖3所示。初始時，機(jī)器人和相機(jī)處于初始狀態(tài)，待工件放置到托盤上后，相機(jī)對工件進(jìn)行識別，Eye Vison圖像處理軟件對工件信息進(jìn)行處理，得到工件形狀、位置和個數(shù)信息，然后通過PC Interface通信模塊將這些信息傳輸?shù)綑C(jī)器人控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)對上述信息進(jìn)行處理驅(qū)動機(jī)器人執(zhí)行相應(yīng)動作，并將同類工件放置在同一區(qū)域。

3" 基于視覺檢測的工件定位與抓取試驗

本次試驗將2個正方形、2個三角形和1個圓形工件隨機(jī)放置在工作臺上，通過圖像處理進(jìn)而控制機(jī)器人對工件進(jìn)行分類搬運(yùn)和放置。為了進(jìn)行試驗研究，首先打開光源，對相機(jī)焦距進(jìn)行調(diào)整，焦距調(diào)好后，將光圈鎖死，避免機(jī)器人運(yùn)動過程中光圈位置變動，影響后續(xù)檢測。為了得到工件在平面上的精確位置坐標(biāo)，需對工件尺寸進(jìn)行測量，然后在相機(jī)中進(jìn)行標(biāo)定，將工件尺寸信息轉(zhuǎn)化為工件在平面上的位置信息。

系統(tǒng)通電后，機(jī)器人各關(guān)節(jié)回原點，相機(jī)參數(shù)初始化。具體數(shù)據(jù)處理過程如圖4所示，相機(jī)對工作臺上放置的工件進(jìn)行拍攝。由圖4（a）可知，將拍攝到的工件圖像信息傳遞到Eye Vison視覺處理軟件后，Eye Vison視覺處理軟件對收集到的圖片信息進(jìn)行處理。首先調(diào)整焦距和曝光度，然后對采集到的圖像進(jìn)行灰度處理。可以看到圖4（a）中的工件經(jīng)過灰度處理后在EyeVison視覺處理軟件中顯示的圖像如圖4（b）所示；然后對圖像進(jìn)行噪聲過濾，避免噪聲對工件位置精度的影響，噪聲過濾后的圖像如圖4（c）所示；對工件邊界進(jìn)行提取，得到工件形狀信息，如圖4（d）所示；視覺系統(tǒng)坐標(biāo)原點位于相機(jī)工作空間左上角邊界處，Eye Vison視覺處理軟件可自動計算各工件像素信息，得到的工件像素坐標(biāo)見表1。根據(jù)上述相機(jī)標(biāo)定信息，經(jīng)過比對相機(jī)中工件像素坐標(biāo)系和工業(yè)機(jī)器人坐標(biāo)系數(shù)值關(guān)系，形成計算算法，計算所得數(shù)據(jù)見表2。工件位置信息和形狀信息通過PC Interface通信模塊傳遞到機(jī)器人控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)將工件位置信息和形狀信息通過運(yùn)動學(xué)逆解求得機(jī)器人各關(guān)節(jié)的驅(qū)動數(shù)據(jù)，進(jìn)而驅(qū)動機(jī)器人各個軸，達(dá)到抓取點，完成對工件的抓取，實現(xiàn)將抓取的工件放到指定位置。

通過試驗可知機(jī)器人能夠?qū)⒐ぜM(jìn)行正確分類與搬運(yùn)，并將同類工件精確放置到指定位置，證明了上述單目視覺系統(tǒng)對工件信息處理的正確性和控制算法的正確性。

4" 結(jié)束語

本文設(shè)計了機(jī)器人多吸盤多平面抓取結(jié)構(gòu)的柔性抓取裝置，搭建了“ABB IRB120六軸機(jī)器人+單目視覺系統(tǒng)+多吸盤多平面柔性抓取裝置”實驗平臺，對機(jī)器人末端柔性抓取裝置氣動控制回路和機(jī)器人定位與抓取控制算法進(jìn)行了研究，利用PC Interface通信模塊實現(xiàn)了ABB IRB120六軸機(jī)器人與Eye Vison視覺處理軟件的數(shù)據(jù)交互處理。通過實驗實現(xiàn)了機(jī)器人對工件的自動定位、分類與抓取，驗證了上文設(shè)計的機(jī)器人多吸盤多平面抓取裝置控制系統(tǒng)和機(jī)器人定位與抓取控制算法的正確性。該研究對降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率和工廠柔性化個性化制造水平具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王青苗，雷賜濤，王富強(qiáng).城市車輛車牌識別技術(shù)研究[J].內(nèi)江科技，2022，43（6）：57-58.

[2] 王少鋒，夏廣遠(yuǎn)，吉春生，等.基于嵌入式的單目視覺工業(yè)機(jī)器人定位系統(tǒng)設(shè)計[J].河南理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2022，41（1）：100-106.

[3] 常廣利，冷冰，楊凱銀.基于多旋翼無人機(jī)橋梁裂縫智能化識別分析[J].市政技術(shù)，2021，39（10）：46-48.

[4] 丁真真，陳慶然，許義寶，等.工業(yè)ECC200碼快速定位算法研究[J].軟件導(dǎo)刊，2017，16（9）：61-64.

[5] 崔敏，楊懷斌，謝盛珍，等.基于機(jī)器視覺的汽車輪胎磨損檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].制造業(yè)自動化，2020，42（1）：10-14.

[6] 吳慶華，萬偲，李子奇，等.機(jī)器人線結(jié)構(gòu)光視覺引導(dǎo)系統(tǒng)的手眼標(biāo)定方法[J].制造業(yè)自動化，2021，43（11）：29-34，40.

[7] 李文彪.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃方法[J].制造業(yè)自動化，2022，44（1）：127-130.

[8] 歐群雍，張吉同，李喜華.基于機(jī)器學(xué)習(xí)與自適應(yīng)PID調(diào)節(jié)的工業(yè)機(jī)器人路徑跟蹤方法[J].制造業(yè)自動化，2022，44（2）：172-175.

[9] 呂世霞，王京.閥島技術(shù)在生產(chǎn)線自動供料系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].制造業(yè)自動化，2010，32（9）：170-172，175.

[10] 陳巖，朱峰.CZC-1新型片狀物料抓取疊片機(jī)機(jī)械手系統(tǒng)設(shè)計[J].食品與機(jī)械，2014，30（2）：88-905.

[11] 陳鍛生，宋鳳菲，張群.一種彩色圖像灰度化的自適應(yīng)全局映射方法[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2013（9）：164-167，171.