高志遠(yuǎn)，晏芙蓉，李耀貴，李家學(xué)，黎 川

（1.廣東理工學(xué)院智能制造學(xué)院，廣東肇慶 526100；2.武漢光谷職業(yè)學(xué)院智能制造學(xué)院，武漢 430077）

0 引言

隨著工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，自動化技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)在電子電器、航天、汽車零部件和制藥等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1-3]。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，工件分揀是整個生產(chǎn)流程的重要環(huán)節(jié)，其速率直接影響整個生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率和數(shù)量。在物料分揀方面，傳統(tǒng)手動分揀方式不僅效率低下，而且存在巨大的安全隱患。即使有部分企業(yè)和工廠將工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在生產(chǎn)流水線上，通過示教或離線編程的方法實(shí)現(xiàn)簡單分揀，但是工業(yè)機(jī)器人的所有動作和工件的擺放位置都需要提前設(shè)定，且位置要求較高。一旦工業(yè)機(jī)器人和工件指定區(qū)域之間發(fā)生相對變化，就需要重新對機(jī)器人進(jìn)行示教編程，否則會造成抓取錯誤甚至不能完成分揀任務(wù)。

然而，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的多類別物料的識別和分揀任務(wù)中，大多還是采用人工方式完成，不僅增加了工業(yè)生產(chǎn)成本，還降低了生產(chǎn)效率[4]。隨著制造業(yè)的發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人在物料分揀方面的需求與日俱增。為了進(jìn)一步提高工業(yè)機(jī)器人在物料分揀方面的精度和效率，本文將機(jī)器視覺引入物料分揀系統(tǒng)，解放傳統(tǒng)的手動分揀，提高生產(chǎn)效率[5]，達(dá)到即使在復(fù)雜環(huán)境下，也能實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人分揀的目的，有效降低工業(yè)機(jī)器人分揀的錯誤率，極大地提高物料分揀的效率和準(zhǔn)確性，減少人力、物力的投入，間接降低工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的成本，使得工業(yè)機(jī)器人在物料分揀的自動化流水線中能夠得到廣泛應(yīng)用。

1 系統(tǒng)工作原理和組成

工業(yè)機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)是以工業(yè)機(jī)器人為基礎(chǔ)，當(dāng)不同形狀、顏色、質(zhì)量的物料被運(yùn)輸至分揀區(qū)域時，通過工業(yè)相機(jī)連續(xù)拍取圖片，并將圖片處理的信息實(shí)時傳輸至工業(yè)控制計(jì)算機(jī)內(nèi)，得到目標(biāo)物體在分揀系統(tǒng)中的具體坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對工業(yè)機(jī)器人的控制以完成物料分揀[6-8]。整個系統(tǒng)主要由工業(yè)機(jī)器人、工作平臺、攝像機(jī)平臺、照明光源、工業(yè)控制計(jì)算機(jī)和末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，可極大地提高物料分揀的效率和準(zhǔn)確性，減少投入，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益，減少勞動危險因素的存在，有利于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。此外，該系統(tǒng)還可以在保障生產(chǎn)安全的同時提高生產(chǎn)效率。

所提工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。該系統(tǒng)主要由4個基本部分組成，分別為執(zhí)行機(jī)構(gòu)、驅(qū)動系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和檢測系統(tǒng)[9-11]。

圖1 工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)構(gòu)成

該系統(tǒng)運(yùn)行時，需要利用工業(yè)高清相機(jī)對分揀區(qū)域的目標(biāo)物體拍照，并將獲取的圖像輸送至計(jì)算機(jī)中進(jìn)行圖像分析處理、傳遞識別，之后通過轉(zhuǎn)換圖像、計(jì)算機(jī)、目標(biāo)物體和世界坐標(biāo)系，得到目標(biāo)物體與工業(yè)機(jī)器人之間的坐標(biāo)系關(guān)系，進(jìn)而引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行精準(zhǔn)分揀操作，并按照規(guī)定將目標(biāo)物體放置在指定區(qū)域。

工業(yè)機(jī)器人分揀操作流程中涉及機(jī)器視覺中的相機(jī)標(biāo)定、圖像處理模式識別以及工業(yè)機(jī)器人控制[12-18]。其中，相機(jī)標(biāo)定是指在分揀區(qū)域借助工業(yè)高清相機(jī)在指定區(qū)域拍照時，為了獲得更加真實(shí)的圖像數(shù)據(jù)，需要對相機(jī)的各個參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定；圖像處理是指對相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行分析和預(yù)處理，減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量；模式識別是指在圖像獲取和分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用科學(xué)方式對圖像中的物料、工件進(jìn)行識別和分類。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

工業(yè)機(jī)器人分揀方案設(shè)計(jì)需要從整體框架結(jié)構(gòu)出發(fā)，分別對框架硬件和軟件部分進(jìn)行分析與研究。硬件部分包含工業(yè)機(jī)器人、柔性夾爪，物料輸入設(shè)備、傳感器和人機(jī)交互界面等多個組成部分[19-21]。在硬件設(shè)計(jì)方面，工業(yè)機(jī)器人是物料分揀系統(tǒng)的核心部分，所使用的工業(yè)機(jī)器人的具體參數(shù)如表1所示。

表1 分揀機(jī)器人主要性能參數(shù)

除工業(yè)機(jī)器人外，完成物料分揀的整個環(huán)節(jié)還需要工業(yè)相機(jī)、光源、末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)等，具體介紹如下。

（1）工業(yè)相機(jī)

整個分揀系統(tǒng)通過采集目標(biāo)物體的圖像，進(jìn)而分辨是否進(jìn)行分揀和入庫。在整個工業(yè)流水線上，通過固定攝像機(jī)位不斷拍攝分揀區(qū)域的目標(biāo)物體的外觀形狀，經(jīng)過圖像處理、分割、識別等過程完成目標(biāo)物體的采集與識別，并判斷是否由機(jī)器人來抓取。

（2）分揀區(qū)域的光源

分揀系統(tǒng)過程中，分揀區(qū)域的光源會直接影響到工業(yè)相機(jī)采集目標(biāo)物體的精度。好的光源可以提高整個圖像處理的分辨率，降低分揀的難度。分揀系統(tǒng)采用按圓周排列的LED 燈，它能夠?yàn)楸粶y物體提供大面積平衡照明的環(huán)形光源，其優(yōu)點(diǎn)是可以直接安裝在鏡頭并實(shí)現(xiàn)大面積照明，能夠較好地反射被測物體表面的紋理。

（3）末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)

末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)一般采用柔性的夾爪，在一定誤差范圍內(nèi)，機(jī)器人都可以成功識別并抓取目標(biāo)物體。其作用是將目標(biāo)物體加緊并保持，當(dāng)工業(yè)機(jī)器人移動到指定位置后便可松開，回到初始狀態(tài)。系統(tǒng)硬件整體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)硬件整體架構(gòu)

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

在軟件方面，需要在Robot Studio 平臺搭建模塊化Rapid 語言程序，并使用工業(yè)機(jī)器人的示教器進(jìn)行點(diǎn)位、輸入輸出和通信等具體數(shù)據(jù)的調(diào)試[22]。還需要考慮目標(biāo)物體的圖像處理、識別以及柔性末端夾爪，最后結(jié)合工業(yè)機(jī)器人的具體需要、控制精度、工作節(jié)拍等方面進(jìn)行設(shè)計(jì)，并通過MATLAB等相關(guān)軟件模擬驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)精細(xì)調(diào)節(jié)。

為確保分揀系統(tǒng)正常運(yùn)行，在分揀機(jī)器人和系統(tǒng)上電后，會對系統(tǒng)的連接狀態(tài)、工業(yè)機(jī)器人復(fù)位和夾爪復(fù)位等方面進(jìn)行初始化檢查。在確保自檢無故障后，機(jī)器人將從起始位置開始運(yùn)動，到達(dá)分揀區(qū)域后啟動機(jī)器視覺模塊來識別目標(biāo)物體，成功識別目標(biāo)物體后，柔性夾爪夾起目標(biāo)物體，然后隨著分揀機(jī)器人將目標(biāo)物體移動至分類區(qū)，到達(dá)分類區(qū)域后夾爪松開，回到起始位置。直到目標(biāo)物體全部分揀完成后，該循環(huán)才會停止。軟件主函數(shù)模塊的控制流程框圖如圖3 所示。工業(yè)機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)的I/O表如表2所示。

表2 物料分揀系統(tǒng)I/O表

圖3 主函數(shù)模塊的控制流程框圖

4 系統(tǒng)測試驗(yàn)證與結(jié)果分析

為驗(yàn)證工業(yè)機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)的功能，以100 個蘋果為分揀目標(biāo)，在運(yùn)輸帶上將蘋果按大小進(jìn)行分揀，并與人工分揀進(jìn)行對比，結(jié)果如表3 所示。由表可知，分揀系統(tǒng)的總錯誤率為10%，人工分揀的總錯誤率為46.7%；分揀系統(tǒng)所消耗的時間為4 min，人工分揀所消耗的時間為8 min。結(jié)果表明：采用基于工業(yè)機(jī)器人的物料分揀系統(tǒng)能夠大大提高分揀效率，其分揀錯誤率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人工分揀錯誤率，驗(yàn)證了該分揀系統(tǒng)的有效性和可靠性。為進(jìn)一步提高工業(yè)機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)的分揀效率和精度，還可以從機(jī)器人的運(yùn)動速度和圖像識別方面進(jìn)行調(diào)試，以降低分揀錯誤率和減少分揀時間。

表3 分揀系統(tǒng)與人工分揀的數(shù)據(jù)比較

5 結(jié)束語

近年來，隨著制造業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人在物料分揀發(fā)揮著越來越重要的作用，減輕了勞動強(qiáng)度的同時也提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率，在物流、制造等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。一方面，工業(yè)機(jī)器人物料分揀技術(shù)的應(yīng)用范圍得到了不斷的拓展，除了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，如汽車制造、機(jī)械加工等，現(xiàn)在國內(nèi)外的廠家也已將工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用到食品加工、醫(yī)療器械等領(lǐng)域。同時，工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)通過各種各樣的協(xié)作機(jī)制，還可以將不同機(jī)械設(shè)備進(jìn)行智能化的連接，使得工廠的多個環(huán)節(jié)能夠更加協(xié)同工作，從而提高生產(chǎn)效率。另一方面，隨著工業(yè)機(jī)器人物料分揀技術(shù)在精度和速度方面的不斷提升，機(jī)器人智能化程度越來越高，為工業(yè)自動化生產(chǎn)提供了全新的思路。

綜上所述，工業(yè)機(jī)器人物料分揀系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)到了一個全新的階段，它的出現(xiàn)有效地解決了生產(chǎn)效率低下，成本過高等問題，得到廣泛關(guān)注。它不僅能夠完成各種復(fù)雜分揀任務(wù)，還能大幅度地減少企業(yè)在人力、物力方面的投入，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益，提高物料分揀的效率和準(zhǔn)確性。