基于機器視覺的工件分揀技術(shù)研究

崔明　蘇凡

摘要：隨著工業(yè)自動化技術(shù)的快速發(fā)展，將機器視覺應用于工業(yè)分揀系統(tǒng)有利于提高分揀系統(tǒng)的工作效率和智能化程度。本文針對機器視覺技術(shù)在工業(yè)分揀中的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，采用基于模板匹配的圖案定位方法實現(xiàn)工件的識別定位，利用工具坐標系的建立與示教完成機械手-相機標定。實驗結(jié)果表明，分揀系統(tǒng)能夠快速、準確的完成分揀任務(wù)，具有較高的應用價值。

關(guān)鍵詞：機器視覺;工業(yè)機器人;分揀;關(guān)鍵技術(shù)

中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）08-0082-02

0 引言

隨著工業(yè)機器人技術(shù)在工業(yè)自動化生產(chǎn)中的大量普及和應用，分揀技術(shù)逐漸擺脫了傳統(tǒng)的人工分揀過程，向著智能化分揀方向發(fā)展。與傳統(tǒng)的機械分揀作業(yè)相比，將機器視覺技術(shù)應用到工業(yè)分揀系統(tǒng)上有著高質(zhì)量、高速率、高智能等無法替代的優(yōu)勢。

雖然當前機器視覺技術(shù)已經(jīng)開始應用于工業(yè)分揀系統(tǒng)中，但針對不同的分揀目標和任務(wù)，仍然存在著許多問題。因此，針對視覺分系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究分析具有重要的實際意義。本文針對工業(yè)機器人視覺分揀系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進行研究，并能夠快速、準確的完成分揀任務(wù)。

1 視覺分揀系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 硬件結(jié)構(gòu)

視覺分揀系統(tǒng)主要由工業(yè)機器人、視覺系統(tǒng)和傳送平臺組成，其中工業(yè)機器人主要負責工件的抓取和放置;視覺系統(tǒng)組主要負責目標的識別和定位;傳送平臺主要負責目標的搬運和放置。

（1）工業(yè)機器人。工業(yè)機器人主要包括示教器、機器人控制器和機器人機械結(jié)構(gòu)等部分。示教盒主要負責機器人運動坐標的初定和機器人程序的編寫，機器人控制器主要負責機器人算法程序的執(zhí)行，系統(tǒng)選擇蘇州匯博HR20-1700-C10型六軸工業(yè)機器人。（2）視覺系統(tǒng)。視覺系統(tǒng)主要由工業(yè)相機和光源組成，工業(yè)相機選擇無錫信捷SV4-30ML型號智能相機，其內(nèi)嵌數(shù)字圖像處理（DSP）芯片，電源控制器選擇型號為SIC-242，光源選擇白色背光源。（3）傳送平臺。傳送平臺即流水線，選用SIMATICS7-1200系列PLC作為控制器，通過SIMATIC G120變頻器對傳送帶三相電機進行控制。

1.2 總體工作流程

根據(jù)分揀任務(wù)需求，首先PLC控制傳送帶將工件運送到工作區(qū)進行圖像采集，然后相機對采集圖像進行處理分析，實現(xiàn)工件的識別定位，最后根據(jù)建立的目標圖像坐標系和機器人坐標系之間的關(guān)系，引導機器人抓取不同種類的工件。

2 視覺系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

視覺分揀系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)主要包括工件識別與定位和機械手-攝像機標定環(huán)節(jié)，通過圖像處理技術(shù)獲取工件類型和位置角度信息，通過機械手-攝像機標定完成工件位置的準確抓取。

2.1 工件識別與定位

如圖1所示，工件包含四種類型，針對四種類型工件的識別，采用無錫信捷X-SIGHT STUDIO 軟件完成算法的開發(fā)，具體步驟如下：

（1）離線模板建立與參數(shù)配置。利用“圖案定位工具”對每種類型工件建立離線模板，模板區(qū)域在保證圖像邊緣特征的情況下盡可能縮小模板尺寸大小，以提高圖相匹配速度。配置圖案定位工具參數(shù)，其中“相似度閾值=90”，考慮到工件的對稱性，“目標搜索角度”范圍設(shè)置為-90—90，“目標搜索個數(shù)”為1。（2）腳本程序編寫。首先將腳本變量初始化清零，然后調(diào)用圖案定位工具結(jié)果將工件識別的位置和角度提取到腳本中的變量中。（3）Modbus通訊參數(shù)配置。將腳本中的變量連接到相應的Modbus地址中，實現(xiàn)工業(yè)相機與PLC和工業(yè)機器人的數(shù)據(jù)通訊。

2.2 機械手-攝像機標定

機器人通過視覺感知獲取目標物的三維空間坐標，因此需要建立二維像素點與三維物點之間的映射關(guān)系，即機械手-攝像機標定，也稱為“手眼標定”。機械手-攝像機標定過程就是確定像素坐標系與三維空間點之間的幾何映射參數(shù)，標定過程如下：

（1）工具坐標系建立。工具坐標系即機器人末端工具坐標系，本系統(tǒng)末端工具包括三爪和雙吸盤兩種類型，呈垂直狀態(tài)固定在機器人法蘭盤上。定義法蘭盤垂直方向為Z軸，利用“三點法”分別建立雙吸盤和三爪工具坐標系。工具坐標系建立完成后，調(diào)用工具坐標系可以控制工具坐標末端按照三維方向運動。（2）工具坐標系與相機坐標系標定。為建立工具坐標系與相機坐標系的位置關(guān)系，以雙吸盤為例，首先調(diào)用雙吸盤工具坐標系控制雙吸盤末端中心與托盤流水線的工件托盤中心位置對齊，并將角度調(diào)整為工件模版方向角，將此次位置的與角度示教為工具坐標原點位置。為了便于實現(xiàn)中心位置的對齊，這里采用末端位置固定激光筆的方式完成。

為了提高分揀系統(tǒng)的抓放精度，需要保證流水線、工業(yè)機器人和工業(yè)相機位置的相對平行性，設(shè)原點為托盤中心位置，工件在機器人坐標系中的位置為，工件在相機坐標系中的位置為，根據(jù)工業(yè)機器人與相機的位置關(guān)系，可以得到工件在機器人和相機中的坐標系關(guān)系：

（1）

（2）

其中為像素比，即物理尺寸與像素尺寸之比。

3 系統(tǒng)調(diào)試分析

本文通過對機器視覺在工業(yè)分揀中的關(guān)鍵技術(shù)研究，搭建了視覺分揀系統(tǒng)，如圖2所示，托盤流水線將工件運送到拍照工位，拍照工位傳感器檢測托盤到位后升起氣缸，并觸發(fā)相機拍照。相機拍照完成后控制氣缸降落并對采集圖像進行處理，圖像處理節(jié)后相機將工件類型和像素位置信息發(fā)送到PLC。PLC對工件信息處理后將控制命令參數(shù)信息發(fā)送到工業(yè)機器人，最后工業(yè)機器人根據(jù)接收的工件類型與位置信息完成分揀過程。

4 結(jié)語

本文針對機器視覺在工件分揀中的關(guān)鍵問題進行研究，搭建了視覺分揀系統(tǒng)，完成了視覺分揀任務(wù)。工件識別定位方面，采用了基于模板匹配的圖案定位方法。機械手-相機標定方面，采用了工具坐標系的建立與示教完成了相關(guān)標定。實驗結(jié)果表明，分揀系統(tǒng)能夠快速準確的完成工件的識別分揀任務(wù)，可以滿足工業(yè)現(xiàn)場分揀需求。

參考文獻

[1] 基于模板匹配的視覺分揀方法及應用研究[D].哈爾濱工業(yè)大學，2017.

[2] 劉振宇，趙彬，鄒風山.機器視覺技術(shù)在工件分揀中的應用[J].計算機應用與軟件，2012，29（11）：87-91.

[3] 王詩宇，林滸，孫一蘭，等.基于機器視覺的機器人分揀系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].組合機床與自動化加工技術(shù)，2017（03）：125-129+133.

Research on Workpiece Sorting Technology Based on Machine Vision

CUI Ming，SU Fan

（Jiangsu Vocational College Agriculture and Forestry， Zhenjiang? Jiangsu? 212400）

Abstract：With the rapid development of industrial automation technology， the application of machine vision in industrial sorting system is conducive to improving the efficiency and intelligence of sorting system. In this paper， the key technology of machine vision technology in industrial sorting is studied. The pattern positioning method based on template matching is used to realize the recognition and positioning of workpiece， and the calibration of manipulator-camera is completed by the establishment of tool coordinate system and teaching. The experimental results show that the sorting system can complete the sorting task quickly and accurately， and has high application value.

Key words：machine vision; industrial robots; sorting; key technologies