湖北工业大学湖北省武汉市 湖北省武汉市 430068
摘要：随着科学技术的发展，我国的机器人技术有了很大进展。利用现有的机械设计、机器人、视觉识别、自动化控制等技术，集成研发出基于视觉识别的机器人自动抓取设备。
关键词：视觉识别；机器人技术；电气控制；机械设计
引言
随着机器人的热起，相关技术也不断发展，其中视觉信息处理技术是移动机器人研究的关键技术之一。目前，视觉信息处理的内容主要包括视觉信息的压缩和滤波、道路检测和障碍物检测、特定交通道路标志的识别、三维信息感知与处理。视觉信息的获取是机器人规划和导航的基础，同时也是决定机器人正确识别当前道路环境信息的依据。获取到有效的视觉信息可以正确规划路线并为正常的行走打下基础。视觉信息的过滤是基础的视觉处理过程，能为其他视觉功能提供基础的信息反馈，从而实现相应功能。
1机器人系统构成
基于模拟情景的要求，物料分拣机器人分为3个部分：动力装置、抓取装置、识别装置，该物料分拣机器人采用通用的前置双电机驱动，能够适应绝大多数复杂路况，从而抵达指定地点进行物料分拣；在机械臂设计中采用3D建模，具有可塑性，可依照分拣物料的形状特点进行手爪设计，实现安全可靠的物料抓取；设计中还通过摄像头获取外界图像，配合距离传感器，实现对物料形状、大小及颜色的智能判断，最终实现安全可靠、高性能地智能分拣。
2分拣作业目标轮廓区域提取
2.1分拣作业目标的预处理
由于视觉在成像过程中受到光照、噪声等的干扰，导致获取的分拣目标的图像对比度低，且存在噪声污染，影响对分拣目标的提取。本文对成像过程中的高斯噪声采用高斯滤波器进行降噪处理，采用光照归一化算法既消除了光照不均也提高了图像的对比度。
2.2作业目标轮廓区域提取
为了识别多个分拣作业目标，本文在最大类间方差法的基础上融合形态学算法提取各作业目标的轮廓区域。由于分拣目标中存在加工的孔，分割后的目标中还存在背景的黑色区域，并且目标的边缘不光滑。
3模块选择
在模块选择上，拟选取目前在工业领域应用相对较多且技术先进的模块，主要包括六轴机器人、视觉识别、机械、电气控制、气路等模块。所有模块必须集成到一个整体单元才能形成完整的自动化运行控制单元。故此，整体设计以机器人为中心，在机器人手臂覆盖范围内设计零件放置台、电器柜、压缩空气泵、螺母移栽台、视觉识别单元。其中，电气控制单元设计在零件放置台下方，这样既节约空间，又方便维修和安装调试。电气控制单元主要由主控制器件、变压器、保护电器等电气元件构成，还需有开关、按钮、端子等辅助元件。机器人控制器、图像处理控制器等设备也需要占用很大的空间，为了将这些种类繁多且联系紧密的电气元件进行合理的放置，实现最优化路径设计，从各种元件的尺寸大小、重量、相互关系、空间合理利用程度等方面采集数据，最终确定了设备整体布局方案。
4机械部件设计
机械部件主要由整体称重底座、支撑框架、机器人连接底座、载物台、覆盖钣金和连接结构件等部分组成。这些机械部件安装组合在一起便组成了设备的主体框架和安装基础，所有的机器人、电缆、气路、传感器和电气元件都会在机械部件上进行安装。项目充分利用机械设计理论和技术，运用CAD制图技术对底台总成、机器人总成、视觉抓取总成、控制面板总成、螺母放置台、机器人手部总成以及各连接结构件进行了系统的设计。
5机器人系统测试
设计中，将产业分拣车间等比列缩小，物料分拣机器人不拘于固定的行走路线，可根据实际情况，更快速、更准确地完成某一项的工件分拣，智能执行该工件分拣的最优方案，实现更高效的物料分拣。设计时的模拟要求以下：机器人最大质量≯5000g；禁止无线通讯；尺寸（长×宽×高）不得超过400mm×400mm×500mm；场地大小为2400mm×2400mm，出发区为（白色）400mm×400mm，物料投放区为（黄色）300mm×300mm，储存区为（绿色）400mm×400mm；以带颜色的小球作为需要被分拣的工件；根据实际要求快速、准确地夹取规定颜色的小球，并且不能有收集球的行为。为此，设计时需尽量减轻车身重量、缩小尺寸，使车身结构简单与轻便。采用重量较轻的电木板取代金属钢板搭建车身骨架；采用openMV替代传统的摄像头模块，且保证摄像头有良好的视野；采用3D建模完成机械臂设计。目前，所设计的物料分拣机器人结构结实、稳定，程序运行流畅，重量小于2kg，体积符合模拟情景的预期规定要求，能很好地实现对物料（小球）的抓取，并投放至储存区，利用对摄像头的升降控制实现了对物料位置的精准识别。整套机器人装置成本低廉，综合性能好，运行速度尚有待优化，夹球准确度还有待提高，整体基本完成设计需求。然而，设计中仍存在一些可改进空间以适应更多分拣场合的需要。例如，增设语音控制功能，以实现更便捷地控制；增设显示模块，可为用户更直观地显示已分拣物料数量等相关数据；增加上位机功能，令用户可直接地通过上位机远程查看或控制物料分拣机器人的当前状态。
6工作流程设计
基于设计原则进行整个操作过程动作循环的设计，以便后续对整个控制系统进行软件编程。设备整体动作流程归纳为：在上料托盘上无序放置的螺母毛坯，通过视觉识别系统采集图像信息进行分辨并将信息传递给机器人，机器人根据收到的信息以正确的姿态移动到正确的位置，抓取毛坯搬运移动到下料台，将螺母放置回位，然后再次抓取螺母进行搬运移动，放置在上料托盘，通过移栽动作将螺母放置于视觉识别可采集图像范围内，往复地完成自动抓取动作。
7目标跟踪实验
相对其他功能来说，目标跟踪实验需要用STM32单片机来完成，其他功能都是给这个功能做基础，通过图像分析返回数据，再通过串口发送数据给STM32单片机，单片机再控制舵机板实现目标跟踪。同样，采用红色物体进行目标跟踪测试，运行代码，把红色物体放到摄像头前，设置一定的临界值，当距离大于最大临界值时，机器人会向物体移动，当距离小于最小临界值时，机器人会向后移动，当摄像头的视野找不到设定物体时。
结语
综上所述，在基于视觉识别的物料分拣机器人系统的软硬件设计中，物料分拣机器人通过视觉识别算法，实现了对所需分拣物料的精准判断和辨别，并通过自定义坐标的建立，实现了对所需分拣物料的锁定和最优路径规划，而且可以根据分拣场所的不同，实现对不同物料的夹取和归类投放，最终实现整个机器人分拣系统的高效率、高准确性的智能化自动分拣。
参考文献：
[1]张宜方．机器视觉定位技术助力工业机器人智能化［J］．自动化博览，2018（12）：32－34．
[2]卢昀昊，姚远．六自由度机械臂的运动学分析与验证［J］．煤炭技术，2018（12）：308－310．
[3]万木春．自动化技术在机械设计中的运用探究［J］．电子技术与软件工程，2016（5）：149．
[4]李萌，孙铁波．基于机器视觉的食品包装缺陷检测研究［J］．食品研究与开发，2016（24）：125－127．
[5]仪德刚，张昕妍，杨漾．中国机器人工业初创期政策回顾［J］．科技管理研究，2016（2）：42－46，87．
[6]邹浩，郭雨婷，李佳盈，等.基于OPENMV的色彩引导机器人系统研究[J].科技资讯，2018，16（25）：85-86.