关于机器视觉在工业机器人装配中的应用分析--中国期刊网

字体：大中小

首页> 原创作品> 正文

关于机器视觉在工业机器人装配中的应用分析

发表时间：2021/8/9 来源：《探索科学》2021年6月作者：柴海洋

[导读] 本文简单就工业机器人的运行系统、通过依靠视觉技术完成坐标系的标定、将图像特征进行有效提取、进而完成图像的匹配及跟随，实现坐标的转换等进行相关概述。

山东栋梁科技设备有限公司柴海洋 250000

摘要：近年来，我国的工业化建设的发展迅速，在工业生产环节中，工件分拣是不可或缺的一部分。其作用是将不同型号的工件、物料分类摆放到对应的位置。随着科技的发展，机器人的性能、系统等也在不断提高，为了推动机器人分拣技术的进步，本文从机器视觉的角度出发，研究机器人分拣系统，并为整个控制系统的方案设计、运动学分析、对工业摄像机的标定、图像处理、运动目标的跟踪以及机器人分拣策略等提供建议。
关键词：机器视觉；工业机器人装配；应用分析
        引言
        工业机器人对于其生产环境和生产条件都有很好的适应能力以及灵活应对的能力，在进行多个品种以及多批次的产品生产有着优良的适用性，其不仅仅能有效提高生产的效率和生产的品质，还可以对生产条件进行合理的改善。在工业机器人的全面升级使用中引入视觉技术，从而让机器人能有效对周边的环境的进行感知，强化机器人的运转的流畅性，帮助机器人能更好地完成相关的工作任务，保证工业机器人的功能和基本的作用发挥最佳程度。
        1相关工作原理的概述
       机器人是一个较为复杂的系统，主要由工业计算机、伺服控制器以及伺服电机等相关部件构成，并且基于“人类引导思想”技术，来对人们的肢体行为、动作习惯、决策模式以及表达方式等进行表现及控制。依靠机器视觉技术的工业机器人定位系统的工作原理主要包括如下内容。
       1.1工业相机
        工业相机的工作原理主要就是对光的传感作用进行有效应用，具体来说就是传感器通过相机镜头收集相关的光传感使光线，以便完成CCD成像及COMS成像的相关操作，进而有效地将光信号转变为电信号，并且运用内部模数转换电路使其变为数字信号，与此同时把信号发送至DVP或DSP位置施以加工，最终获取到工业控制可识别的输出格式。
        1.2视觉定位系统的主要工作原理
       视觉定位系统主要依靠CCD摄像机及1394采集卡向计算中传输相应的视频信号，并对其进行实时处理。定位系统通过对图像进行选取、寻找跟踪物、建立坐标系，以此来对跟踪特征进行有效获取，最终完成识别及计算数据的相关任务，通过运动逆运动学可获得机器人每个具体关节位置的给定值，以便对高精度末端的执行机构给予控制，进而对机器人的位姿进行调整。
        1.3依托区域的相关匹配方法
        此匹配方法具体是把某一个图像中的具体一个位置的灰度领域当作模板，在另一个图像中找寻具有类似或相同的灰度值分布的相应点领域，从而找寻到图像间的相同匹配度。在区域算法的基础上，要进行匹配的区域必须为尺寸相对固定的图像窗口，而对相似性的判定最为关键的就是两幅图像中窗口间的度量值。比如一副图像的标准点为PP(i,j)，以该点作为中心点选取另一区域作为窗口K，如K处于原始图像中，水平垂直依次向u平移后，那么K所覆盖的区域就为SK，当D(K,SK)相关函数结果相对最小时，那么就可以判定K和SK实现最佳匹配。
        2工业机器人视觉定位技术具体运用
        2.1　视觉系统
        工业机器人其视觉体系主要是通过摄像头以及机器人之间的两者具体位置进行判断。对于工业机器人其视觉系统主要是分为两个大的类型，第一是Eye-in-Hand，也就是摄像机通过感应机器人的手臂所接触的范围来保证其机械手臂的有效运行，包括机器人、控制器、控制系统以及单目视觉系统等；第二是Eye-to-Hand，也就是摄像机一直会安装在一个固定的位置，当工业机器人运行时候，其是不会随着机械手臂而进行运动。

期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆

对于以上两种系统进行合理的对比之后，对于第二种形式会对机器人的视觉产生阻碍和影响，当机器人在进行运动时候结果可能会产生很大的误差，为此经过了对比以上两种方式，Eye-in-Hand机器人其视觉系统是更为合适和合理的运行方式。在整个的工业机器人其视觉系统运行的过程主要分为两个不同阶段，其中第一阶段是机器人其视觉系统是根据标定来进行设定进行的，也就是所标定的过程可以通二维和三维的技术来锁定目标；第二阶段是需要操作人员通过做好相关的信息识别和边缘检测的技术，从而明确目标其具体的坐标，那么通过坐标引导确保工业机器人能够准确完成相应的工作任务。
        2.2　系统标定
        对于工业机器人其视觉运用首先应该重视其摄像机的参数设定。如果想要对目标进行空间定位和锁定，那么就应该在相应的图像之中来寻找其具体的关系，就需要结合相关的数据来进行参考，同时建立起完善可靠的具体模型，将模型之中的数据分析来进行参照，再结合空间成像的技术来设计相应的定位。在操作人员的数据计算之后进行坐标的转换，就可以将世界坐标来转换为相机的坐标体系，从而有效提升数据之间的参数互通性，摄像机对于其外部的参数进行一定数据的旋转和平移，根据其具体的坐标通过初步的转换就可以将相机所指示的坐标体系进行平面坐标的确定，提取出图像记录的对应的像素具体坐标。在这个过程之中，就能将坐标系统转换为数据形式，不过在这个过程之中尤其要重视的是坐标系进行合理的转换则需要操作人员进行实验和调整。以德国MVtec公司开发的HALCON机器视觉算法包为实例，其是根据机器人本身的深奥和定位来进行摄像机的参数进行标定，在结合函数计算方式来进摄像机标定板图像的确定，那么所得出的目的值其精确性能有效得到保障。当目标一旦确定之后，相机其内部的参数就不会出现裱花，相机其具体的位置发生变化则是通过对其外部的参数进行相应的调整，如果没有相关特殊性的要求，当相机所拍摄到的具体一幅图来进行对照，最后以此来对世界的坐标系来进行确定，为方便后期的工作做好铺垫。
        2.3　定位方法
        对于工业机器人其视觉的应用定位技术和方法，其所参考的是对工件的具体轮廓进行确定。在结合图像处理的技术确定相应的抓取点俩进行像素的坐标确定，在配合机器人其手脚眼睛来标定相应的结果，为能够对工件抓点来进行空间其位置进行计算。在进行空间抓取点的策略确定时，其所对应的背景应该具有相对固定性，并且对所具备的对边平行线其工件进行有机的确定，在利用相关的机械夹来提升曲线拟合的程度，如此的抓取方式来配合视觉中的平行线的位置关系，针对视觉中的二维技术进行定位。对参照数据之中的灰色值和特殊性质，从工件的边缘轮廓的具体角度来进行阈值分析，在结合圆和几何图形的计算方式来开展相应的工作，那么很快就能得到所需要的数据信息，对于二维化的抓取点首先应该进行明确。为了有效分析其步骤，将其分为两个环节，其一是曲线分割以及多边形的拟合化，这种技术可以通过工件抓取的形式来确定核心，从而完成图形的边缘化的信息提取，那么系统中的工件其轮廓就更为清晰化，这个轮廓大致是可以从边界进行构成。在一般情况之下，结合相应的几何元素，可以将工件的轮廓进行简单的划分，就如圆形和直线等。工件的具体轮廓在进行提取值之后，可以通过曲线分割的形式来对其轮廓线进行重构，其不仅仅是可以保持住原始轮廓的相关的数据，同时也能对其数据压缩计算，将其初始轮廓进行像素点选择，从而减少轮廓的点的总数量，为配合后期的递归细分进行操作，这种方式可以提取工件轮廓的拟合多边形，在结合实际情况检查拟合多边形的平行性，利用像素坐标运算，确定好抓取点位置。
        结语
        综上所述，本文简单就工业机器人的运行系统、通过依靠视觉技术完成坐标系的标定、将图像特征进行有效提取、进而完成图像的匹配及跟随，实现坐标的转换等进行相关概述。通过对新定位系统的不断优化，将视觉技术完美融合进机器人技术中，使系统的运算效率得到显著提升的同时在定位的稳定度及精准度方面也有所增强，使定位误差呈下降的趋势，从而为工业制造业提供了可靠的辅助作用。
参考文献
[1]马红卫.基于机器视觉的工业机器人定位系统研究[J].制造业自动化，2020（3）：58-62，96-97.
[2]曹诚诚.基于机器视觉的工业机器人定位系统研究[J].科技与创新，2020（14）：69-70，72-73.
[3]温秀兰，张腾飞，芮平，等.基于三维机器视觉的工业机器人定位系统设计[J].组合机床与自动化加工技术，2018（9）：49-52.