基于機器視覺的螺栓智能裝配系統(tǒng)

葛 旋，鐘佩思，呂曉東，吝偉偉，梁中源

（山東科技大學 先進制造技術研究中心，青島 266590）

0 引言

螺栓連接是零件之間的一種重要的連接方式。它在裝配作業(yè)中占有相當大額比重。螺紋裝配的好壞直接影響到零件的穩(wěn)定性和整體的質量。傳統(tǒng)的手工裝配，對于繁多的零件裝配起來效率低下，需要人工一一識別螺紋孔位置手工裝配?，F(xiàn)階段的機器螺紋裝配，雖然在生產(chǎn)效率上相比人工裝配大幅度提高，但大多只能完成點對點的同一類零件的螺紋裝配，生產(chǎn)柔性化低，不能滿足多類零件的小批量生產(chǎn)的需求。針對機器人螺紋裝配柔性化的需求，提出了一種采用機器視覺識別出零件螺紋孔位置，計算出螺紋孔坐標，分析出螺紋孔排列規(guī)律，從而引導裝配機械手完成位姿旋轉變化，完成對螺紋孔的裝配。本文利用OpenCV完成對零件的檢測和識別、測量。OpenCV是Intel開源計算機視覺庫。它由一系列 C函數(shù)和少量C++類構成,實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。

1 螺紋智能裝配系統(tǒng)

系統(tǒng)主要有視覺系統(tǒng)和圓柱坐標系機器人系統(tǒng)構成。視覺系統(tǒng)由一個Z軸向可移動且XY平面固定的CCD相機、圖像采集卡、圖像處理計算機構成。對某類零件的首次螺栓裝配，需預先調整CCD相機Z方向位置，保證測量精度最好。當生產(chǎn)線上零件到達相機識別區(qū)域中心后，傳送帶停止運動，由CCD相機拍攝圖像，經(jīng)過圖像采集卡采樣、量化以后轉換為數(shù)字圖象信號并輸入、存儲到計算機，由計算機處理后識別計算出螺孔中心位置。在識別和定位出螺孔中心坐標后，控制器首先控制圓柱坐標系機器人從螺栓存儲機處夾取螺栓，然后控制機器人完成回轉運動和直線運動，使螺栓中心位置對準螺孔中心、釋放螺栓，并由螺栓擰緊機械手完成擰緊動作。系統(tǒng)圖如圖1所示。

圖1 裝配系統(tǒng)示意圖

1.1 零件信息測量與定位

傳輸給電腦的圖像信息，經(jīng)圖像處理、圖像分析、圖像，通過濾波、二值化化、數(shù)學形態(tài)變化、特征提取等方法，從圖像中獲取有用的零件信息。對于不同大小的零件，攝像機與零件的距離遠近，會直接影響到測量的精度，選擇合適的距離尤為重要。采用相機方向Z方向距離可調節(jié)，對某一類零件的首次測量進行分析比對，選擇出最合適的測量距離。固定相機，完成后續(xù)同一類零件的裝配。

1.2 零件的裝配

首先裝配前需要選擇合適的夾具和、零件鎖緊機構，夾具和零件鎖緊機構保證零件中心在攝像機光線中心附近。當零件運動到攝像機目標區(qū)域后，經(jīng)分析處理提取出零件信息。然后機械夾緊定位，螺栓裝配機械手將螺栓引導進去螺紋孔中，然后擰緊機械手完成螺紋擰緊。我們只需要對不同類的零件更換不同的引導夾具和零件鎖緊機構，不要對螺紋裝配機器人進行點對點的示教工作，大大的提高了生產(chǎn)柔性化，節(jié)約成本。

2 裝配過程關鍵技術

2.1 生產(chǎn)線同一類工件，首次相機Z方向位置調整

在測量系統(tǒng)中，物距常發(fā)生變化，從而使像高發(fā)生變化，所以測得的物體尺寸也發(fā)生變化，即產(chǎn)生了測量誤差[1]。為保證相機測量精度和結果的準確性，對于不同種類零件的螺紋裝配，在進行第一次裝配前需要進行相機位置調整，選擇出測量精度最高相機位置。因為螺紋孔中心測量誤差對結果影響很大，當攝像機距離工件較遠時，測量精度就會產(chǎn)生較大的偏差。當某類工件第一次到達檢測區(qū)域時，相機在零位置進行工件孔徑測量，測量完成后CCD相機Z方向位置調整，首次相機位移△Z(△Z的選取不宜太小)，然后再次進行測量。將相機位移前后兩次測量的孔徑值相減，如果差值小于誤差允許范圍ε，則繼續(xù)向。如果差值大于允許范圍ε，則沿剛才搜索反方向繼續(xù)位移△Z/2并測量結果，計算此次與前一次測量結果差值，如果小于允許范圍ε，則搜索停止。此處位置為最佳位置。如果差值大于允許范圍ε，繼續(xù)沿剛才方向位移△Z/4并測量，直至差值小于允許范圍ε,則此處位置為最合適測量距離，CCD相機被固定。

生產(chǎn)線開始生產(chǎn)，零件到達相機檢測區(qū)域進行圖像處理，測量中心位置坐標和螺紋孔分布規(guī)律。從而引導機械手完成裝配。此搜索迭代放法，移動迭代公式為△Zk=2k。其迭代搜索原理圖如圖2所示。

2.2 孔類直徑圓心檢測方法

本文采用OpenCV自帶函數(shù)cvFindContours對零件進行輪廓檢測，cvFindContours函數(shù)功能：對圖像進行輪廓檢測，這個函數(shù)將生成一條鏈表以保存檢測出的各個輪廓信息，并傳出指向這條鏈表表頭的指針。對輪廓檢測得到的所有內輪廓進行分析，分析出哪些輪廓是螺紋孔。在生產(chǎn)線開始工作前可以預先設定生產(chǎn)線加工最小螺紋孔直徑為dmin，最大螺紋孔直徑為dmax。這樣可以減少后面的檢索量。

具體方法是首先進行輪廓點坐標相減運算，若有大于螺孔最大直徑dmax的，則不是螺孔。直接剔除，重新排列輪廓序列。然后對檢測出來的內輪廓連進行一一分析比對，篩選出螺紋孔輪廓，然后顯示其坐標。圓輪廓具體篩選方法，對某一輪廓上隨機采樣圖像點P1(X1，Y1)和圖像點P2(X2，Y2)，且dmin<| P1P2|

圖2

3 圖像測量結果和裝配實驗

圖像的二值化處理可以很好的區(qū)分背景和零件，減少了一些無用信息。因此閾值在圖像處理過程中被調整到合適范圍，通常灰度255為背景，灰度值為0為零件。輪廓檢測結果如圖4（a）和4（b），其中4（a）為零件俯視圖，4（b）為將輪廓檢測的輪廓加粗顯示。左上孔為孔1，左下孔為孔2，右上孔為孔3，右下孔為孔4。

圖3 檢測流程

圖4 零件圖

輪廓檢測的部分代碼：

for循環(huán)對cvFindContors檢測出來的輪廓分別進行提取，得出輪廓上所有點坐標。結果如圖5所示。

圖5 運算結果

傳統(tǒng)的圓檢測方法主要運用Hough變換，Hough變換是一種利用圖像的全局特征將特定形狀的邊緣連接起來，形成連續(xù)平滑邊緣的一種方法。它通過將源圖像上的點影射到用于累加的參數(shù)空間，實現(xiàn)對已知解析式曲線進行識別。此檢測方法運算復雜，難以滿足生產(chǎn)線高效率的需求，而且Hough檢測方法誤差較大。本文采用的方法，運算簡單，實時性較高，可以滿足生產(chǎn)需求。表1是對同一零件的兩種不同方法檢測結果的對比，從表格后兩列可以看出本文方法明顯優(yōu)于Hough檢測的方法。

在裝配線上進行零件的螺栓裝配實驗,如圖6所示圓柱坐標系機器人正在進行螺栓裝配實驗。實驗過程下位機使用CPMIA 型PLC 控制器，圖像輸入設備是采用東芝泰力 CS8310Bi 2/3"型輕量黑白相機模擬形，41萬像素，圖像采集卡選用MVE8100 PCI-E四路高清實時圖像采集卡，其數(shù)據(jù)傳輸速率可達250MByte/S，使用的4線3D梳狀濾波器能自動消除噪點、抗混疊濾波等技術，使圖像清晰度更高、圖像采集的實時性能更強，采樣頻率更高。系統(tǒng)各部分運作過程是電腦負責將圖像采集卡采集的圖像信息處理和識別，并將識別的結果轉化為PLC信號反饋給下位機PLC,PLC將位移角度位置等參數(shù)傳給機器人控制器,控制機械手完成移動和轉動運動，完成螺栓的裝配過程。

表1 不同方法檢測結果對比圖

圖6 裝配實驗圖

4 結束語

實驗表明，系統(tǒng)可以快速而精確地測量工件。系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)需要預先設定一些參數(shù)，減少工作量。對傳統(tǒng)的點對點的裝配動作結合機器視覺和圖像處理技術，使裝配生產(chǎn)具有更高的柔性化，減少了人工的工作量和大量的示教工作。

[1]魏寶,陳玉成,戶凱,陳明山.機器視覺系統(tǒng)在連接器自動裝配中的應用[J].機電元件,2013.

[2]廖維.基于機器視覺的工件加工尺寸在線測量方法與系統(tǒng)研究[D].武漢理工大學,2012.