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    基于視覺伺服的智能涂膠機器人研究

    2012-09-06 01:20:36楊志剛
    山西電子技術(shù) 2012年6期
    關鍵詞:涂膠工件機器

    楊志剛,安 逸

    (1.河北聯(lián)合大學電氣工程學院控制科學工程系,河北唐山063009;2.河北聯(lián)合大學,茅以升創(chuàng)新教育基地,河北唐山 063009)

    隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展,涂膠技術(shù)已被廣泛應用,在內(nèi)燃機油底殼的結(jié)合面、發(fā)動機缸體的油底殼和齒輪蓋結(jié)合處,用密封膠代替了以往常用的密封件墊圈,實現(xiàn)了“以膠代墊”[1]。

    基于視覺伺服的智能涂膠機器人可以快速準確、經(jīng)濟、清潔地完成殼體結(jié)合面涂膠工藝,提高產(chǎn)品質(zhì)量,降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)效率,具有較高的經(jīng)濟價值和廣闊的應用前景。

    本文將視覺伺服技術(shù)引入到數(shù)控涂膠機器人中,結(jié)合圖像處理、路徑規(guī)劃等智能技術(shù),實現(xiàn)對殼體結(jié)合面涂膠路徑的自動識別。視覺伺服智能涂膠機器人將可以實現(xiàn)任意曲線的自動涂膠,涂膠過程中視覺伺服同時能夠?qū)ν磕z路線進行自動補差,從而實現(xiàn)高精度涂膠[2]。

    1 系統(tǒng)組成

    視覺伺服涂膠機器人系統(tǒng)是依據(jù)汽車變速箱生產(chǎn)的需求設計的,分為機器視覺部分和涂膠機器人部分。機器視覺及處理部分主要實現(xiàn)圖像捕獲及零件識別、涂膠曲線生成、視覺伺服的反饋和膠線質(zhì)量檢測等功能;涂膠機器人部分實現(xiàn)精準伺服定位、恒壓涂膠等功能。

    2 視覺伺服涂膠系統(tǒng)

    2.1 機器視覺系統(tǒng)

    機器視覺系統(tǒng)由視覺輸入、圖像存儲、圖像處理和監(jiān)視輸出等組成。

    視頻信號為通過高清CCD攝像頭獲得標準PAL/NTSC制模擬信號。信號經(jīng)過視頻解碼芯片(A/D轉(zhuǎn)換芯片)TVP5150A解碼成數(shù)字并行信號(BT656碼),然后送DM642的視頻端口。TMS320 DM642是TI公司C6000系列DSP中最新的產(chǎn)品,其核心是C6416型高性能數(shù)字信號處理器,采用第二代高性能、先進的超長指令字veloci T1.2結(jié)構(gòu)的DSP核及增強的并行機制,在720MHz的時鐘頻率下,其處理性能為5 760 MI/s,具有極強的處理性能,高度的靈活性和可編程性,同時外圍集成了非常完整的音頻、視頻和網(wǎng)絡通信等設備及接口,特別適用于機器視覺、醫(yī)學成像、網(wǎng)絡視頻監(jiān)控、數(shù)字廣播以及基于數(shù)字視頻/圖像處理的消費類電子產(chǎn)品等高速DSP應用領域[3-4]。

    圖1 機器視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    2.2 涂膠機器人

    涂膠機器人主要由機器人定位系統(tǒng)、伺服驅(qū)動系統(tǒng)和供膠系統(tǒng)及涂膠槍等部分組成。

    其中機器人定位系統(tǒng)是整臺設備的核心,為德國BERGERLAHR公司產(chǎn)品,三坐標均為滾珠絲杠驅(qū)動,單坐標重復定位精度為 0.025 mm,最快直線運動速度:500 mm/s[5]。

    3 關鍵技術(shù)

    系統(tǒng)關鍵軟件包括圖像捕獲及零件識別模塊、涂膠曲線生成模塊、視覺伺服過程控制模塊和膠線質(zhì)量檢測模塊。

    3.1 圖像捕獲處理及零件識別

    關鍵技術(shù)是零件存在性及相似性判斷。在系統(tǒng)采集到圖像后,首先要消除光源、周圍環(huán)境等噪聲的影響,然后對圖像中是否存在零件進行判斷。若零件存在,則進行零件識別,否則,丟棄此圖像,重新采集圖像。

    其丟棄與否的準則由式(1)給出:

    其中FQ(i,j)為采集到的待處理圖像,F(xiàn)D(i,j)為標準圖像,g為灰度判決門限,在此算法中,g通過大量實驗確定。

    該算法是將FQ(i,j)與FD(i,j)對應像素灰度值相減,濾除背景噪聲,再根據(jù)設定的灰度門限g進行標記,差大于g的像素值標記為“1”,記錄其個數(shù),再與圖像中總的像素個數(shù)作比值,比值大于門限k時,則說明圖像中存在零件,本系統(tǒng)中k的取值范圍為20% ~40%。為了加快處理速度,可以只對圖像中某個感興趣的區(qū)域進行檢測。

    工件識別是系統(tǒng)的重要功能之一,工件識別算法是將圖像之間相對距離作為主要判斷依據(jù)。根據(jù)圖像信息構(gòu)建匹配特征矢量,最后計算待識別圖和標準圖的歐氏距離。距離越小,表明兩幅圖像相似程度越高。首先獲取圖像的R、G、B顏色直方圖的0階矩的匹配特征矢量:

    最后計算兩者的歐氏距離:

    d(Q,D)越小,表明兩幅圖像相似程度越高。

    圖2 工件識別流程圖

    3.2 涂膠曲線自動生成

    涂膠曲線生成模塊涉及的關鍵技術(shù)為圖像矢量化技術(shù)。經(jīng)過細化處理后的圖像,其表示方式還是以單個圖像像素表示,不利于生成數(shù)控代碼,因而要進行矢量處理,形成矢量骨架加工信息。工件骨架提取和零件骨架擬合是零件信息矢量化的重要環(huán)節(jié)。根據(jù)零件圖像灰度閾值的大小,采用輪廓跟蹤法來提取零件圖像輪廓,輪廓提取算法歸一于對圖像內(nèi)部孔洞的提取。將輪廓曲線生成涂膠運動曲線,并生成噴頭行走軌跡的NC代碼。

    3.3 視覺伺服過程控制

    實時分析機器人運動過程中的圖像信息,判斷機器人運行軌跡,與期望軌跡進行比較并預測,修正機器人的運動,實現(xiàn)運動過程的閉環(huán)控制。在該系統(tǒng)中,涂膠機的運動機器人是根據(jù)NC指令來執(zhí)行的,機器視覺僅用于在此過程中進行跟蹤監(jiān)控,輔助操作人員對涂膠過程進行觀測。

    3.4 膠線質(zhì)量檢測

    正常的膠線是粗細在1~2 mm范圍內(nèi)閉合的曲線。涂膠機在涂膠過程中出現(xiàn)膠線斷開的現(xiàn)象是非常嚴重的質(zhì)量問題,將會直接關系到齒輪箱的密封性能。另外,膠線如果過細、過粗,也會使組裝后的變速箱存在質(zhì)量隱患。故而膠線是否連續(xù)、膠線質(zhì)量是否合格成為膠線質(zhì)量檢測的一個重點。首先進行圖像采集,在該圖像中提取膠線信息。在對圖像進行閾值分割,提取出膠線信息后,對含膠線信息的二值圖像進行邊緣檢測,以便提取出膠線的邊緣,從而判斷其閉合性。

    這里我們采用拉普拉斯(Laplacian)算法。拉普拉斯算法是常用的二階導數(shù)算法。一個函數(shù)的一階導數(shù)的局部最大值對應著二階導數(shù)的零交叉點(Zero crossing)[6]。這樣,通過找圖像強度的二階導數(shù)的零交叉點就能找到精準的邊緣點。

    平滑過的階躍邊緣二階導數(shù)是一個在邊緣點處過零的函數(shù)。拉普拉斯算子是二階導數(shù)的二維等效式,函數(shù)f(x,y)的拉普拉斯算子公式為:

    式(5)近似是以點(i,j+1)為中心的,以點(i,j)為中心的近似式為:

    使用差分方程對x和y方向上的二階偏導數(shù)近似如下:

    類似地有:

    將(6)和(7)兩式合并為一個算子,用近似的拉普拉斯算子模板表示:

    當拉普拉斯算子輸出出現(xiàn)過零點時,就表明有邊緣存在。

    接下來,通過邊緣跟蹤,來判斷邊緣的閉合性,不閉合的點即膠線斷點。在該過程中,既可以濾掉噪聲,又可以將膠線過細的地方檢出。判斷膠線斷點的方法是:先從上方(X)從左到右觀察膠線的垂直方向(Y)的連續(xù)性,如不連續(xù),則該點為端點,曲線不封閉。然后再從下、左和右三個方向檢查。針對過粗的膠線,我們使用形態(tài)學腐蝕的方法繼續(xù)細化膠線曲線,提取過粗部分信息。然后用以上的方法檢出過粗部分的端點。最后記錄各種端點位置并報警,通知涂膠機及操作人員對該區(qū)域進行補膠或處理。

    圖3 涂膠質(zhì)量檢測流程及報警提示圖

    經(jīng)研究和設計,本系統(tǒng)應用機器視覺和傳感器檢測結(jié)合的手段,能夠判斷工件的存在與否,同時還能識別工件的類型;采用機器視覺技術(shù)對工件骨架提取和工件骨架擬合,提取輪廓曲線并生成涂膠運動曲線;應用NC碼自動生成技術(shù),自動產(chǎn)生涂膠指令;能夠提取膠線曲線,自動判斷出膠線的斷點和可能存在質(zhì)量問題的點,發(fā)出報警并提示補膠。但研究中發(fā)現(xiàn),由于應用了機器視覺技術(shù),因此對圖像的質(zhì)量要求較高,對光照及背景要求較為嚴格;由于采用單視覺傳感器,僅能產(chǎn)生二維圖像,僅能對二維空間的涂膠曲線和膠線質(zhì)量進行判斷。

    4 結(jié)論

    本裝置在某變速箱生產(chǎn)線的涂膠設備中已得到應用,應用效果較好,能完成對工件的有無、工件類型、涂膠曲線生成、膠線質(zhì)量檢測等功能,能夠與涂膠機形成完美結(jié)合,具有操作簡便、性能可靠、數(shù)據(jù)直觀、精確度高等優(yōu)點。實踐證明:將機器視覺伺服技術(shù)應用于涂膠機中,具有功能全、精度高的優(yōu)點,有很大的推廣價值。

    [1]楊丹,周崎.“以膠代墊”平面密封技術(shù)的研究及在汽車上的應用[J].汽車科技,2003(6):37-39.

    [2]唐德威,宗德祥,鄧宗全,等.涂膠機器人視覺系統(tǒng)的應用研究[J].機器人,2006,28(1):1-4.

    [3]張星明.視頻圖像捕獲及運動檢測技術(shù)的實現(xiàn)[J].計算機工程,2002,28(8):130-132.

    [4]TMS320 DM642視頻/成像定點數(shù)字信號處理器數(shù)據(jù)手冊[Z]/Texas Instruments,2004.

    [5]李剛.百格拉機器人在涂膠機上的應用[J].伺服控制,2003,19:64-65.

    [6]何慧.VC++數(shù)字圖像實用工程案例精選[M].北京:人民郵電出版社,2004:370-373.

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