基于單目視覺的智能物料分揀機(jī)器人的設(shè)計(jì)

衛(wèi)泓宇，劉冠靈，謝愛倍，陳志鵬，李志鵬，李德榮

(1.廣東海洋大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，廣東 湛江 524088；2.廣東海洋大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，廣東 湛江 524088)

0 引 言

隨著工業(yè)自動(dòng)化、智能化和信息化的高速發(fā)展，自動(dòng)控制正在逐步取代傳統(tǒng)的人工控制[1]。在工業(yè)生產(chǎn)中，智能機(jī)器人在解決企業(yè)勞動(dòng)力不足、提高企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和降低生產(chǎn)成本方面有著顯著的意義[2]。物料分揀機(jī)器人是現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)不可缺少的工具，其功能是將不同類型的物料或工件分類抓取后放置指定位置。物料分揀機(jī)器人的分揀流程一般為識(shí)別、定位、抓取和放置四個(gè)階段，而傳統(tǒng)的分揀機(jī)器人一般采用示教再現(xiàn)或者程序可編的工作方式，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、工作程序固定、適應(yīng)性差，只能應(yīng)用于固定分揀動(dòng)作的生產(chǎn)線上，不具備識(shí)別外部環(huán)境的能力，因此傳統(tǒng)的分揀機(jī)器人的使用場(chǎng)合極為有限[3]。

基于2018年廣東省工科大學(xué)生實(shí)驗(yàn)綜合技能競(jìng)賽“物料分揀機(jī)器人的設(shè)計(jì)與制作”項(xiàng)目的競(jìng)賽要求，文中設(shè)計(jì)了一種基于單目視覺的智能物料分揀機(jī)器人。該機(jī)器人具有自動(dòng)識(shí)別物體、自主運(yùn)行和分類存放功能，其智能化程度高、使用方便，對(duì)生產(chǎn)應(yīng)用具有重大意義。

1 總體設(shè)計(jì)方案

1.1 機(jī)器人設(shè)計(jì)要求

(1)機(jī)器人總體質(zhì)量不超過5 000 g。

(2)機(jī)器人的尺寸不超過400 mm長(zhǎng)×400 mm寬×500 mm高，機(jī)器人可以伸縮和變形，不能存儲(chǔ)物料。

(3)比賽場(chǎng)地尺寸2 400 mm×2 400 mm(如圖1所示)，四周有圍墻，高100 mm，顏色為黑色。比賽場(chǎng)地包括出發(fā)區(qū)、物料投放區(qū)、物料區(qū)和儲(chǔ)存區(qū)。其中，出發(fā)區(qū)尺寸為400 mm×400 mm，顏色為白色；物料投放區(qū)尺寸為300 mm×300 mm，顏色為黃色(RGB 255,255,0)；儲(chǔ)存區(qū)尺寸為400 mm×400 mm，顏色為綠色(RGB 0，200，0)；物料區(qū)為場(chǎng)地上除儲(chǔ)存區(qū)以外的所有區(qū)域，物料區(qū)為灰色(15%灰度)。

(4)物料投放裝置將50顆物料從兩側(cè)投放區(qū)進(jìn)行投放，物料隨機(jī)滾入物料區(qū)，物料為彩色磨砂乒乓球，紅球25顆，藍(lán)球25顆。

圖1 場(chǎng)地示意圖

1.2 機(jī)器人設(shè)計(jì)方案分析

該智能物料分揀機(jī)器人主要由三部分組成：執(zhí)行機(jī)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)系統(tǒng)和圖像識(shí)別及單片機(jī)控制系統(tǒng)。執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括四輪驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、機(jī)械臂和機(jī)械爪；驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)系統(tǒng)包括直流減速電機(jī)和舵機(jī)。物料分揀機(jī)器人的三維建模如圖2所示。

2 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

該物料分揀機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)部分包括抓取裝置、行走裝置和攝像頭定位裝置等部分。車身是機(jī)器人的基體，用于支撐和安裝其他裝置。抓取裝置采用可伸縮的鉸鏈結(jié)構(gòu)，包括機(jī)械臂機(jī)構(gòu)和夾持機(jī)構(gòu)。行走裝置采用輪式機(jī)構(gòu)，可同時(shí)對(duì)四個(gè)輪子進(jìn)行差速控制從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人整體全方位運(yùn)動(dòng)。攝像頭定位裝置通過舵機(jī)實(shí)現(xiàn)攝像頭圖像識(shí)別系統(tǒng)對(duì)小球的識(shí)別、跟蹤和定位。

1.數(shù)字舵機(jī)；2.機(jī)械爪；3.直流電機(jī)；4.擋板；5.車身底盤；

6.滾珠軸承；7.鋰電池；8.電路板；9.碳纖維棒；10.攝像頭

圖2 分揀機(jī)器人三維建模

2.1 抓取裝置設(shè)計(jì)

2.1.1 機(jī)械臂機(jī)構(gòu)

該機(jī)器人采用關(guān)節(jié)式球面坐標(biāo)系機(jī)械臂，該機(jī)械臂由滾珠軸承轉(zhuǎn)盤、大臂、小臂、3個(gè)大扭矩舵機(jī)和多個(gè)連接件組成，大臂和小臂等長(zhǎng)為330 mm。遠(yuǎn)離機(jī)器人主體的臂稱為小臂，可在水平面上旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)；大臂既可在垂直面上旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，也可在水平面上旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。該機(jī)械臂結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)有較大的工作區(qū)域且較為靈活。為了降低由機(jī)械臂旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)帶來的慣性力，選用碳纖維作為機(jī)械臂的主要材料，剛度強(qiáng)，重量輕，大大降低了機(jī)械臂的整體重量。

2.1.2 夾持機(jī)構(gòu)

夾持機(jī)構(gòu)主要用來夾持小球，基于簡(jiǎn)單實(shí)用和穩(wěn)定的原則，使用包夾式結(jié)構(gòu)。由齒數(shù)為1∶1的齒輪運(yùn)動(dòng)副通過螺栓連接包夾零件，通過驅(qū)動(dòng)小舵機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)夾持動(dòng)作?？紤]到圖像識(shí)別定位存在誤差約為5～10 mm，適當(dāng)增大手爪的抓取范圍，總寬度達(dá)94 mm。

2.2 行走裝置設(shè)計(jì)

行走裝置常見的運(yùn)動(dòng)方式主要有履帶式、多足式和輪式。履帶式底盤運(yùn)行速度低，多用于重型機(jī)械。多足式行走系統(tǒng)多用于特種機(jī)器人，運(yùn)動(dòng)控制較復(fù)雜。輪式行走裝置結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，具有運(yùn)動(dòng)靈活，速度快，振動(dòng)小，穩(wěn)定性好，便于控制等優(yōu)點(diǎn)，且四輪驅(qū)動(dòng)有良好的直線行走能力，驅(qū)動(dòng)力較大，效率高[4]。通過比較各種行走機(jī)構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)以及應(yīng)用場(chǎng)合，最終選用四輪驅(qū)動(dòng)的輪式行走裝置。

3 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

根據(jù)競(jìng)賽方案設(shè)計(jì)和要求，控制系統(tǒng)通過自行設(shè)計(jì)的系統(tǒng)硬件和基于單片機(jī)開發(fā)的相應(yīng)軟件來實(shí)現(xiàn)具體功能。軟硬件系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)完成對(duì)物料的自動(dòng)識(shí)別、機(jī)器人姿態(tài)的調(diào)整和對(duì)物料的分類存放等。

3.1 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

機(jī)器人控制系統(tǒng)硬件主要由單片機(jī)控制器、視覺感知模塊、抓取控制模塊、顯示模塊、電源模塊、姿態(tài)感知模塊和電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊等組成。系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)框圖

3.1.1 視覺感知模塊

采用OV2640攝像頭模塊進(jìn)行圖像實(shí)時(shí)采集，在TFT屏幕上實(shí)時(shí)顯示并識(shí)別圖像中的特定顏色，在選定的顏色周圍畫上框。將攝像頭的數(shù)據(jù)讀出寫入TFT屏，讀取TFT屏幕上的像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行識(shí)別。

3.1.2 抓取控制模塊

考慮到分揀機(jī)器人的性能，設(shè)計(jì)中使用4個(gè)舵機(jī)，采用STM32單片機(jī)產(chǎn)生PWM信號(hào)來控制。單片機(jī)通過硬件計(jì)數(shù)來改變控制信號(hào)，受外界干擾小、工作可靠，通過控制4個(gè)舵機(jī)實(shí)現(xiàn)4自由度機(jī)械手的抓取控制，相對(duì)于傳統(tǒng)模擬舵機(jī)，反應(yīng)變得更快，加速和減速時(shí)也更迅速、更柔和，使得數(shù)字舵機(jī)提供更高的精度和更好的固定力[5]。

3.1.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

作為分揀機(jī)器人的動(dòng)力源，考慮到機(jī)器人行走裝置和底盤結(jié)構(gòu)、各傳感器模塊、機(jī)器人的整體重量以及工作電壓、控制方式等因素，選擇25GA370直流減速電機(jī)作為機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)電機(jī)，工作電壓6 V，額定轉(zhuǎn)速為131 r/min,額定轉(zhuǎn)矩為0.6 kg·cm，以滿足機(jī)器人整體的設(shè)計(jì)要求。

由于采用四輪驅(qū)動(dòng)，則采用兩個(gè)TB6612FNG，TB6612FNG內(nèi)含兩個(gè)H橋的高電壓大電流全橋式驅(qū)動(dòng)器，可以用來驅(qū)動(dòng)直流電機(jī)。該模塊相對(duì)于傳統(tǒng)的L298N效率上提高很多,體積上也大幅度減少，在額定范圍內(nèi)，芯片基本不發(fā)熱[6]。該驅(qū)動(dòng)電路可以簡(jiǎn)單方便地實(shí)現(xiàn)對(duì)直流減速電機(jī)的控制，簡(jiǎn)化了硬件電路的結(jié)構(gòu)。

3.2 控制程序設(shè)計(jì)

3.2.1 控制程序整體設(shè)計(jì)思路

進(jìn)行系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)時(shí)，根據(jù)智能物料分揀機(jī)器人工作流程并結(jié)合工程現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況進(jìn)行程序的編寫。系統(tǒng)的控制程序主要包括顏色識(shí)別和定位算法、增量式PID控制算法和路徑規(guī)劃算法。基本的邏輯思路是機(jī)器人從出發(fā)區(qū)出發(fā)，根據(jù)預(yù)先編寫好的路徑程序行進(jìn)，到達(dá)預(yù)定位置后，攝像頭對(duì)機(jī)器人四周進(jìn)行掃描，檢測(cè)到物料后獲取目標(biāo)的顏色和位置，機(jī)械臂抓取搬運(yùn)目標(biāo)，將物料搬運(yùn)至儲(chǔ)存區(qū)?？刂瞥绦蛄鞒倘鐖D4所示。

圖4 控制程序流程

3.2.2 顏色識(shí)別和定位算法

單目視覺定位是僅僅用一個(gè)攝像頭完成目標(biāo)追蹤定位，具有使用簡(jiǎn)單和適用廣泛兩個(gè)突出特點(diǎn)。在精度要求相對(duì)較低、場(chǎng)景簡(jiǎn)單開闊的平臺(tái)，單目視覺識(shí)別、追蹤和定位具有廣闊的應(yīng)用前景[7]。使用EasyTrace算法[8]對(duì)單一顏色物體進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤識(shí)別，識(shí)別一次只需要2至5毫秒，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，只有1個(gè)API，使用方便，可配置“容錯(cuò)率”、“迭代次數(shù)”等參數(shù)，可在“時(shí)間”、“實(shí)時(shí)性”、“準(zhǔn)確度”、“識(shí)別率”、“誤識(shí)率”之間尋找平衡點(diǎn)。

(1)顏色識(shí)別和實(shí)時(shí)跟蹤。

將OV2640攝像頭的數(shù)據(jù)傳送到顯示屏，單片機(jī)讀取顯示屏上的像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行信號(hào)處理。由于HSL格式比RGB格式更能準(zhǔn)確地感知顏色聯(lián)系，并且能在計(jì)算機(jī)上簡(jiǎn)單應(yīng)用，所以將其轉(zhuǎn)換為HSL格式數(shù)據(jù)。由于顯示屏的屏幕是一個(gè)矩形，可指定所需檢測(cè)顏色的區(qū)域。首先遍歷尋找腐蝕中心，然后在腐蝕中心點(diǎn)處進(jìn)行迭代向外尋找新的腐蝕中心，由腐蝕中心不斷向外擴(kuò)散，以致形成一個(gè)特定顏色邊緣點(diǎn)相切的矩形框，最后可以得到四個(gè)頂點(diǎn)及邊線。記左邊緣點(diǎn)的X軸坐標(biāo)為left，右邊緣點(diǎn)的X軸坐標(biāo)為right，上邊緣點(diǎn)的Y軸坐標(biāo)為top，下邊緣點(diǎn)的Y軸坐標(biāo)為bottom，那么坐標(biāo)((right-left)/2，(top-bottom)/2)即為新的腐蝕中心[9]。實(shí)驗(yàn)效果如圖5所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)效果

把攝像頭拍攝的每一幀圖像均用EasyTrace算法進(jìn)行識(shí)別，因?yàn)樽R(shí)別每一幀圖像時(shí)間很短，并且人眼識(shí)別到的圖像在人眼中有一定的暫留時(shí)間，因而每一幀圖像之間的銜接變化不大，幾乎可以看作是連續(xù)的視頻數(shù)據(jù)流。這一特點(diǎn)確保了圖像識(shí)別的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，在圖像處理上，具有很高的識(shí)別率與很低的誤識(shí)率。

(2)目標(biāo)定位。

由于機(jī)器人在識(shí)別和抓取過程中需嚴(yán)格把控運(yùn)動(dòng)的角度和距離，但又由于硬件有一定的誤差，使得攝像頭觀察各個(gè)空間位置都存在較大的累計(jì)誤差。為減少誤差，則需進(jìn)行標(biāo)定處理。攝像頭需固定在機(jī)械臂整體的轉(zhuǎn)動(dòng)中心的正上方。在距離數(shù)據(jù)獲取方面，使用STM32F4單片機(jī)控制攝像頭識(shí)別目標(biāo)并返回目標(biāo)圖像在TFT屏中的縱坐標(biāo)y，測(cè)量出目標(biāo)與攝像頭投影到水平面的兩點(diǎn)距離D，然后通過標(biāo)定得出兩者的線性關(guān)系。

由于攝像頭的俯仰角度已經(jīng)確定，當(dāng)攝像頭識(shí)別到目標(biāo)時(shí)，舵機(jī)便會(huì)轉(zhuǎn)動(dòng)攝像頭，使目標(biāo)處于TFT屏中某一標(biāo)記好的豎直線上，此時(shí)，目標(biāo)和攝像頭投影到水平面的兩點(diǎn)連線方向與機(jī)器人前進(jìn)方向的夾角等于攝像頭相對(duì)于機(jī)器人前進(jìn)方向轉(zhuǎn)動(dòng)的夾角。由于目標(biāo)處于TFT屏中某一標(biāo)記好的豎直線上，從而確定目標(biāo)圖像在TFT屏上的橫坐標(biāo)x，最終確定目標(biāo)圖像在TFT屏中的坐標(biāo)位置(x,y)。

理論上，球在顯示屏上的坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)有著一定的角度與距離的函數(shù)關(guān)系，采用MATLAB軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，并通過實(shí)際驗(yàn)證得出二階函數(shù)的擬合最為準(zhǔn)確。

通過攝像頭的識(shí)別算法，可獲取目標(biāo)與機(jī)器人的實(shí)際距離D，機(jī)械臂的兩臂長(zhǎng)度相等(d1=d2)，則實(shí)際距離與機(jī)械臂的兩臂長(zhǎng)度形成一個(gè)等腰三角形，通過余弦定理和三角形公式可推算出兩臂夾角θ1和實(shí)際距離直線與大臂的夾角θ2。得到兩關(guān)鍵角度后，便可進(jìn)行相關(guān)PWM與角度的轉(zhuǎn)換(如圖6所示)。具體推算公式如下：

θ1=180°-θ2×2

圖6 機(jī)械臂角度分析圖

在標(biāo)定算法與機(jī)械臂控制算法的共同參與下，經(jīng)過多次驗(yàn)證，機(jī)器人對(duì)目標(biāo)的抓取擁有較高的準(zhǔn)確性，誤差控制在10 mm以內(nèi)，在手爪的設(shè)計(jì)上已對(duì)該誤差進(jìn)行容錯(cuò)，盡量減少誤差。

3.2.3 增量式PID控制算法

在機(jī)器人搬運(yùn)過程中，由于自身慣性力不斷變化、電壓的不穩(wěn)定性，為保證機(jī)器人能夠正常運(yùn)行，需要采用增量式PID控制算法來控制電機(jī)[9]。

由于比賽對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，則在電機(jī)控制算法上不能有太大的累計(jì)誤差。因?yàn)闄C(jī)器人四個(gè)電機(jī)不可能同時(shí)達(dá)到相同的轉(zhuǎn)速，并且機(jī)器人在電機(jī)控制上是路徑算法的基礎(chǔ)，相對(duì)于累計(jì)誤差較大的位置式PID算法，選用增量式PID算法作為機(jī)器人的電機(jī)控制算法。

增量式PID算法的實(shí)現(xiàn)：以MPU6050作為機(jī)器人的實(shí)時(shí)姿態(tài)反饋，以目標(biāo)路徑作為標(biāo)準(zhǔn)，即在路徑的直線與轉(zhuǎn)彎部分，需嚴(yán)格按照目標(biāo)直線與目標(biāo)角度來調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速以達(dá)到姿態(tài)的平衡。設(shè)目標(biāo)角度為θ0，姿態(tài)反饋的當(dāng)前角度為θ1，則可以得到當(dāng)前角度偏差Δθ=θ0-θ1，同理，在上一次的反饋角度也可得到前一次的角度偏差Δθ'，前兩次的角度偏差Δθ''。設(shè)定Kp為比例系數(shù)，Ki為積分系數(shù)，Kd為微分系數(shù)。比例運(yùn)算為上一次角度偏差減本次角度偏差乘比例系數(shù)即P=Kp×(Δθ-Δθ')，目的是為了對(duì)當(dāng)前的偏差立即做出反應(yīng)，調(diào)節(jié)立即作用于偏差。積分運(yùn)算為積分系數(shù)乘當(dāng)前角度偏差即I=Ki×Δθ。Ki的引進(jìn)目的是為了調(diào)節(jié)偏差出現(xiàn)的時(shí)刻，只要有偏差的出現(xiàn)，Ki對(duì)當(dāng)前偏差進(jìn)行調(diào)節(jié)。由于積分只對(duì)當(dāng)前的偏差進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而有效地避免了誤差的積累，維護(hù)了控制的實(shí)時(shí)性。微分運(yùn)算為當(dāng)前偏差、兩倍前一次角度偏差與前兩次角度偏差之和再乘微分系數(shù)，即D=Kd×(Δθ-2×Δθ'+Δθ'')，其中Δθ-2×Δθ'+Δθ''為當(dāng)前角度的變化趨勢(shì)，目的是為了感知角度的未來變化趨勢(shì)，對(duì)預(yù)測(cè)未來的角度變化并對(duì)其進(jìn)行預(yù)先的調(diào)節(jié)。

3.2.4 路徑規(guī)劃算法

由于比賽場(chǎng)地的特殊性、賽制的特殊性(必須把球放回才可以撿下一個(gè)球)，因而難以考慮一般的路徑算法，如BFS算法、PRM算法等。為應(yīng)對(duì)其問題，在機(jī)器人路徑方面結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)中聚類算法之一即DBSCAN聚類算法[10]，用于分析場(chǎng)地中球的聚集分布。

DBCSAN算法是一種基于密度空間的聚類算法[11-12]，與其他的聚類算法相比，不需要確定簇的個(gè)數(shù)，對(duì)任意形狀的簇皆可適用，即可以產(chǎn)生不同形狀的聚類，并且能夠快速進(jìn)行聚類，很容易發(fā)現(xiàn)噪聲點(diǎn)(即離群的點(diǎn))[13]，通過相關(guān)過濾噪聲的參數(shù)就可以有效處理噪聲點(diǎn)。在復(fù)雜度方面，點(diǎn)個(gè)數(shù)為n的樣本其基本時(shí)間復(fù)雜度為O(n×某點(diǎn)區(qū)域中所有點(diǎn)所花費(fèi)的時(shí)間t)，最壞的情況則為O(n2)，低維時(shí)在某點(diǎn)區(qū)域的點(diǎn)時(shí)使用KD樹，則時(shí)間復(fù)雜度可降到O(n·lg(n))；在空間復(fù)雜度方面，高維和低維空間數(shù)據(jù)里，空間復(fù)雜度都是O(n)。

DBCSAN算法只需兩個(gè)參數(shù)便可實(shí)現(xiàn)聚類：指定半徑∈和密度閾值MinPts[10]。DBCSAN算法實(shí)現(xiàn)流程：把比賽場(chǎng)地看作是一個(gè)二維坐標(biāo)系，從兩邊灑出的球?yàn)橐獧z測(cè)的樣本點(diǎn)。在所有樣本點(diǎn)B中隨機(jī)取出一點(diǎn)p，若以點(diǎn)p為中心、∈為半徑的鄰域中含有MinPts個(gè)點(diǎn)，則聚為新的簇，集合為n，且以∈為半徑的鄰域內(nèi)的點(diǎn)加至集合n中。對(duì)點(diǎn)p鄰域內(nèi)除點(diǎn)p外的每個(gè)點(diǎn)p'，以p'為中心、∈為半徑的鄰域中作類似點(diǎn)p的操作，同樣加進(jìn)集合n中即可完成聚類操作，對(duì)所有樣本進(jìn)行操作，最后沒有處于各自簇的點(diǎn)則為噪聲點(diǎn)。

為準(zhǔn)確找到場(chǎng)地中球所聚集的位置，結(jié)合比賽的各種因素，對(duì)路徑采取分區(qū)域操作。對(duì)考慮區(qū)域運(yùn)用DBCSAN算法進(jìn)行聚類，找出最佳抓球點(diǎn)；考慮路徑時(shí)，取單向的運(yùn)行路徑以減少重復(fù)檢索區(qū)域和重復(fù)往返路徑所耗費(fèi)的時(shí)間。

在DBCSAN算法的規(guī)劃下，得到了考慮區(qū)域的球(包括紅球與藍(lán)球)的聚集分布?；诼窂降脑O(shè)計(jì)目標(biāo)，選取6個(gè)點(diǎn)作為停留轉(zhuǎn)向兼抓球點(diǎn)。以出發(fā)點(diǎn)加停留抓球點(diǎn)作為頂點(diǎn)，每任意兩點(diǎn)距離作為權(quán)重，做出一個(gè)無向圖。為了獲得單向且為最短路徑遍歷此7個(gè)頂點(diǎn)的路徑，選取了Dijkstra算法[14]作為路徑規(guī)劃算法。

Dijkstra算法采用貪婪式策略，以廣度優(yōu)先為原則來搜索出一條用于解決賦權(quán)有向圖或者無向圖的單源最短路徑問題的最短路徑樹[15]。Dijkstra算法是解決單源最短路徑問題應(yīng)用最廣的路徑算法，主要特點(diǎn)為從起點(diǎn)向外擴(kuò)展，直到終點(diǎn)。

Dijkstra算法步驟：設(shè)該無向圖為G=(V,E)，V為頂點(diǎn)，E為邊(任意兩點(diǎn)間的直線)。(1)每條邊E(i)的權(quán)重為w(i)，集合S只包含起點(diǎn)，起點(diǎn)設(shè)為vs，距離為0；(2)選取距離起點(diǎn)最小的點(diǎn)q，將q加入到S中；(3)重復(fù)步驟2；(4)如果vs到該點(diǎn)某點(diǎn)j的距離比不經(jīng)過某點(diǎn)j的距離短，則更換點(diǎn)S的最新加入的點(diǎn)為j；重復(fù)步驟2、3，直至找出一條經(jīng)過所有頂點(diǎn)的單向最短路徑。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在測(cè)試區(qū)域即物料區(qū)內(nèi)隨機(jī)擺放紅色小球25個(gè)，藍(lán)色小球25個(gè)，首先是紅球的識(shí)別和搬運(yùn)到儲(chǔ)存區(qū)內(nèi)，并記錄2分鐘內(nèi)搬運(yùn)紅球的個(gè)數(shù)，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 紅球識(shí)別搬運(yùn)結(jié)果

其次是藍(lán)球的識(shí)別和搬運(yùn)到儲(chǔ)存區(qū)內(nèi)，并記錄2分鐘內(nèi)搬運(yùn)藍(lán)球的個(gè)數(shù)，測(cè)試結(jié)果如表2所示。

表2 藍(lán)球識(shí)別搬運(yùn)結(jié)果

由測(cè)試結(jié)果可知，該物料分揀機(jī)器人能夠快速搬運(yùn)物料并且可以識(shí)別顏色進(jìn)行分揀，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，達(dá)到了預(yù)期效果，具有一定的參考價(jià)值。實(shí)驗(yàn)制作的實(shí)物圖如圖7所示。

圖7 實(shí)物圖

5 結(jié)束語

文中提出一種基于單目視覺的智能物料分揀機(jī)器人，不同于以往的采用光電傳感器識(shí)別和定位物料的方法，它采用攝像頭模塊OV2640通過遍歷腐蝕算法對(duì)物料圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，在顯示屏上實(shí)時(shí)顯示并識(shí)別圖像中的特定顏色，大大提高了機(jī)器人識(shí)別和定位的效率及其穩(wěn)定性。通過多次的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果表明該機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)穩(wěn)定可靠，控制程序設(shè)計(jì)合理。將該物料分揀機(jī)器人進(jìn)行拓展，可用于工廠、倉庫等需要自動(dòng)分揀物料的場(chǎng)合，大大減輕了工人的勞動(dòng)強(qiáng)度、提高了工作效率、降低了人工成本，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。該物料分揀機(jī)器人獲得了2018年廣東省工科大學(xué)生實(shí)驗(yàn)綜合技能大賽“物料分揀機(jī)器人的設(shè)計(jì)與制作”項(xiàng)目一等獎(jiǎng)。