上甑機器人構(gòu)型及其多點圖像采集系統(tǒng)研究

王錦坤，張秋菊

(1.江南大學機械工程學院,江蘇 無錫 214122) (2.江蘇省食品先進制造裝備技術(shù)重點實驗室,江蘇 無錫 214122)

中國白酒是世界七大蒸餾酒之一[1]，在國內(nèi)外擁有廣闊的消費市場[2]。上甑是將酒醅裝入甑桶的過程[1]，是固態(tài)蒸餾工藝技術(shù)中一個十分重要的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人工或半自動化上甑操作工作強度大，且要求工人具有豐富的工作經(jīng)驗[3]，能準確判斷將要“冒汽”的待補料區(qū)域，大大增加了人工操作的難度。國內(nèi)外對自動上甑設(shè)備的研究已經(jīng)有了一些成果，但是，目前的上甑機器人系統(tǒng)大多是基于通用機器人設(shè)計的，成本相對較高，針對性不強，且一套系統(tǒng)一次只能完成一個甑桶的上甑工作；測溫設(shè)備(熱像儀)必須一次完成整個甑桶表面的溫度信息采集工作，對熱像儀的視場角分辨率等性能要求較高；現(xiàn)有的專用上甑機器人難以保證鋪料頭末端與物料表面保持固定的高度，因此難以控制落料的偏差[3-8]。因此，研發(fā)出一套能自主識別待補料區(qū)域的智能上甑設(shè)備具有十分重要的應(yīng)用價值。

1 上甑機器人構(gòu)型設(shè)計

1.1 上甑機器人功能需求分析

在工業(yè)釀酒領(lǐng)域，上甑是將發(fā)酵好的酒醅均勻鋪撒到直徑1.6 m、深0.8 m的甑桶中的過程。上甑工藝流程如圖1所示。

深入調(diào)研現(xiàn)有的酒醅上甑設(shè)備后，結(jié)合酒廠實際上甑工藝需求，初步擬定的機器人上甑過程如下：首先，需要保證酒醅能實時進入上甑機器人的入料口，接著通過機器人內(nèi)部輸送機構(gòu)將酒醅運送至鋪料頭出料口準備上甑，隨后在甑桶底部均勻地鋪60～90 mm(3層)酒醅，并在甑桶底部通蒸汽蒸酒。然后實時監(jiān)測料層表面的溫度信息，當出現(xiàn)溫度過高(即將漏汽)的區(qū)域時需對其進行定點補料；當溫度適中時，則繼續(xù)均勻鋪一層料。如此反復(fù)操作直到甑桶鋪滿，鋪滿后切換到另一個甑桶進行同樣的作業(yè)。

圖1 上甑工藝流程圖

根據(jù)工藝流程要求，對上甑機器人的功能需求如下：1)能實現(xiàn)酒醅的輸送轉(zhuǎn)移；2)能將酒醅鋪放到甑桶內(nèi)的任意空間位置；3)能實時采集甑桶內(nèi)酒醅表面的溫度信息；4)能實現(xiàn)多個工位之間的切換。

1.2 上甑機器人構(gòu)型

針對上述功能需求，本文設(shè)計的上甑機器人主要由立柱升降機構(gòu)、大臂回轉(zhuǎn)機構(gòu)、鋪料頭組件、送料打散機構(gòu)幾部分組成，包括5個主自由度和2個局部自由度。上甑機器人三維模型如圖2所示。其中基座固定于地面，立柱升降帶動回轉(zhuǎn)大臂、鋪料頭組件等主體部分升降；大臂回轉(zhuǎn)帶動鋪料頭組件實現(xiàn)整體回轉(zhuǎn)；鋪料頭組件共包含回轉(zhuǎn)、擺動和局部升降3個自由度，以實現(xiàn)鋪料頭末端出料口的空間定位和擺動高度差補償；酒醅在輸送帶的作用下經(jīng)過鋪料頭內(nèi)部到達鋪料頭末端經(jīng)打散后撒出。

圖2 上甑機器人三維模型

1.2.1升降立柱與回轉(zhuǎn)大臂

上甑機器人的立柱升降與大臂回轉(zhuǎn)兩自由度能實現(xiàn)鋪料頭在多個工作位(每個工作位有一個甑桶待鋪料)和等待位之間進行準確的位置切換。

主升降柱由不銹鋼光面管焊接而成，通過套筒實現(xiàn)導(dǎo)向支撐，由伺服電機提供驅(qū)動力驅(qū)動滾珠絲桿帶動主升降柱實現(xiàn)升降。主升降柱的升降區(qū)間為0～0.8 m，精度1 mm，負載能力≥300 kg。

回轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)主要包括RV減速器、回轉(zhuǎn)架、配重塊等，RV減速器固定殼倒裝在回轉(zhuǎn)臂內(nèi)，輸出盤連接主升降柱?；剞D(zhuǎn)驅(qū)動由伺服電機提供驅(qū)動力。大臂回轉(zhuǎn)區(qū)間為0°～180°，精度為0.1°，末端負載能力≥100 kg。

1.2.2鋪料頭組件

鋪料頭組件是上甑機器人實現(xiàn)自動上甑的核心部分，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

鋪料頭組件包括3個自由度，其中在回轉(zhuǎn)電機和齒輪組的作用下，鋪料擺頭可繞固定齒輪中心回轉(zhuǎn)；擺動電機配合諧波減速機作用實現(xiàn)擺頭在豎直面內(nèi)的擺動。以上兩自由度可實現(xiàn)擺頭末端的二維坐標定位(其中擺頭長1.4 m)，能使擺頭末端到達甑桶內(nèi)xoy坐標系平面的任意點(立柱升降實現(xiàn)z方向定位)。另外，通過升降電機帶動升降絲桿控制擺頭的升降運動，可補償擺頭末端因擺動導(dǎo)致的豎直高度變化，使擺頭末端與醅料表面始終保持固定高度。鋪料頭組件相關(guān)技術(shù)參數(shù)見表1。

圖3 鋪料頭組件結(jié)構(gòu)圖

表1 鋪料頭組件技術(shù)參數(shù)

2 上甑機器人工作空間驗證

2.1 上甑機器人運動學分析

2.1.1上甑機器人D-H建模

為進一步驗證上甑機器人的鋪料范圍，同時為后續(xù)鋪料軌跡規(guī)劃、運動控制等方面的研究做準備，本文使用標準的D-H法[9]對上甑機器人進行建模。上甑機器人連桿坐標系如圖4所示，其中坐標系0為基坐標系，設(shè)置在底座上；坐標系1,2,3,4為各個關(guān)節(jié)的坐標系；坐標系5為鋪料擺頭出料口處的坐標系。

圖4 上甑機器人連桿坐標系

表2為上甑機器人D-H參數(shù)表，在參數(shù)表中，ai為相鄰z軸公垂線的長度，表示連桿長度；αi為相鄰z軸的轉(zhuǎn)角，表示兩關(guān)節(jié)軸扭角；di為z軸上相鄰兩坐標系x軸之間的距離，表示相鄰兩連桿之間的距離；θi為繞z軸旋轉(zhuǎn)角，表示關(guān)節(jié)角[9]。

表2 上甑機器人D-H參數(shù)表

由表2中可以看出一共存在5個變量，其中2個是移動變量，分別表示立柱升降和鋪料頭局部升降；3個旋轉(zhuǎn)變量分別表示大臂回轉(zhuǎn)、鋪料頭回轉(zhuǎn)和鋪料頭擺動。

2.1.2上甑機器人正運動學分析

機器人正運動學分析是通過已知的連桿幾何參數(shù)和關(guān)節(jié)變量求解機器人末端相對于基坐標系的位姿變換[9]。連桿i齊次坐標變換矩陣Ai為：

Ai=

(1)

(2)

(3)

其中：nx=cos(θ2+θ3)×cosθ5；ny=sin(θ2+θ3)×cosθ5；nz=-sinθ5；ox=-cos(θ2+θ3)×sinθ5；oy=-sin(θ2+θ3)×cosθ5；oz=-cosθ5；ax=-sin(θ2+θ3)；ay=cos(θ2+θ3)；az=0；px=a2×cosθ2+a5×cos(θ2+θ3)×cosθ5；py=a2×sinθ2+a5×sin(θ2+θ3)×cosθ5；pz=d1+d3-d4-a5×sinθ5。

2.1.3上甑機器人逆運動學分析

機器人逆運動學分析是在已知連桿幾何參數(shù)的條件下，給定末端相對于基坐標系的期望位姿求解各關(guān)節(jié)變量的過程[9]。

上甑機器人坐標系5相對坐標系2在z方向上需始終保持恒定值，且在鋪料作業(yè)過程中坐標系2始終位于甑桶中心的正上方，根據(jù)以上工作特點，本文為簡化上甑機器人逆運動學求解，將逆運動學求解分兩步完成。

首先根據(jù)坐標系2相對于坐標系0的期望位置求解d1和θ2兩個關(guān)節(jié)變量，公式如下：

d1=Z2

(4)

(5)

根據(jù)坐標系5相對于坐標系2的期望位置求解θ3，d4，θ53個關(guān)節(jié)變量。公式如下：

(6)

(7)

(8)

式中：X5，Y5分別為坐標系5相對于坐標系2在X，Y方向的距離；L為擺頭的長度，L=1 400 mm。

2.2 上甑機器人工作空間仿真驗證

為了直觀地驗證上甑機器人是否能夠在工作位和等待位，以及多個甑桶鋪料位之間切換，本文對立柱升降和擺頭回轉(zhuǎn)兩自由度單獨進行分析，利用MATLAB求解其末端的工作空間，繪制坐標系2相對于基坐標系的空間點云圖[10]，如圖5所示。圖中顯示，鋪料頭組件能夠在以基坐標系原點為圓心，半徑1 700 mm、高800 mm的半圓柱面上移動，有足夠的空間實現(xiàn)上述工作位的順利切換。

另外，在切換好甑桶后進行鋪料的過程中，大臂停止轉(zhuǎn)動，立柱也只是隨著料面的上漲而逐漸升高，鋪料過程主要由鋪料頭組件的3個自由度完成。分析坐標系5相對坐標系2的工作空間點云圖[10](圖6)可清楚看出，鋪料擺頭的末端在直徑1 800 mm的圓面內(nèi)移動，能夠到達甑桶二維空間的任意位置；同時鋪料頭在局部升降自由度的作用下能有效地補償因擺動產(chǎn)生的高度誤差，能補償?shù)淖畲蟾叨炔钅苓_到350 mm。

圖5 回轉(zhuǎn)大臂末端的工作空間

圖6 鋪料頭末端相對于大臂末端的工作空間

3 圖像采集系統(tǒng)研究

要實現(xiàn)“探汽上甑”，一般采用紅外測溫設(shè)備實時采集甑桶表面的溫度信息，并分析得出溫度偏高(即將“冒汽”)區(qū)域的坐標信息。

目前的自動上甑設(shè)備大多將紅外熱像儀安裝在甑桶上方的固定位置，只能從固定位置一次采集整個甑桶表面的紅外圖像，對熱像儀的視場角分辨率等要求較高。然而現(xiàn)有的大多數(shù)熱像儀卻無法同時滿足大視野和高分辨率的要求[11]。

將熱像儀安裝于鋪料頭上，如圖3所示，熱像儀可以隨著鋪料頭的回轉(zhuǎn)而切換拍攝位置。通過多點采集圖像，然后利用圖像拼接的相關(guān)算法完成圖像的拼接，即可實現(xiàn)整個甑桶表面的紅外熱圖像采集工作。

3.1 圖像采集系統(tǒng)硬件平臺

圖像采集設(shè)備(熱像儀)選用武漢高德紅外公司的OR2測溫機芯配套8 mm鏡頭，其具體參數(shù)見表3。

表3 熱像儀性能參數(shù)表

熱像儀安裝于鋪料頭局部升降組件的固定板上，鋪料頭工作時，隨著鋪料頭的回轉(zhuǎn)，熱像儀可在距離中心400 mm的圓弧上運動，圖像采集物距約為1 500 mm，根據(jù)熱像儀性能參數(shù)可得出所采集圖像的視野范圍為1 636 mm×1 227 mm。

甑桶直徑1 600 mm，需要采集兩次圖像才能采集到整個甑桶的溫度信息，兩次采集位置間隔180°。圖像采集示意圖如圖7所示。

圖7 圖像采集示意圖

3.2 基于SURF算法的紅外圖像拼接改進方法

為完成甑桶表面的溫度信息采集，需要將兩個位置采集到的圖像1和圖像2利用圖像拼接的方法拼接成一幅完整的圖像。

在上甑過程中，需要實時監(jiān)測甑桶料層表面的溫度信息，及時對即將“冒汽”的區(qū)域進行補料，因此對圖像采集、處理的實時性要求較高。雖然現(xiàn)有圖像拼接算法較為成熟，但是拼接的實時性有待進一步提高；在上甑過程中，補料工藝只關(guān)注溫度偏高的特征區(qū)域，而現(xiàn)有的算法針對性不強。本文針對以上問題，在現(xiàn)有的實時性和準確性較好的SURF算法的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化改進，提出了基于SURF算法的紅外圖像拼接改進方法。

改進后的圖像拼接流程如圖8所示。

圖8 改進的圖像拼接方法流程圖

與傳統(tǒng)的基于SURF算法的圖像拼接方法相比，為提高圖像拼接的實時性和準確性，在特征匹配階段，改進的圖像拼接方法首先運用區(qū)域分塊的相關(guān)算法將圖像分塊，然后運用相關(guān)性度量挑選出重疊率較大的兩子塊[12]，并且只對重疊率較大的子塊進行處理，最后結(jié)合閾值化處理只保留溫度超過閾值的區(qū)域的信息，減少了大部分無用的運算，大大提高了處理速度。

經(jīng)過多次實驗和分析發(fā)現(xiàn)，圖像所分塊數(shù)越多，單個子塊的處理時間越短，子塊之間的相關(guān)性計算耗時越長，但需注意分塊過多會導(dǎo)致子塊包含的有效信息不足。綜合考慮算法的總耗時和子區(qū)域的有效性，通常將圖像分為4塊。

閾值化處理的閾值選取通常以能篩選出即將“冒汽”區(qū)域為原則，多次驗證發(fā)現(xiàn)閾值取120～160較合適。

在特征點匹配階段，利用RANSAC算法采樣計算轉(zhuǎn)換矩陣H之前，進一步篩選將得到的匹配對，可以提高匹配對的準確率，從而減少RANSAC算法的迭代次數(shù)[13]，在提高拼接準確性的同時進一步提高圖像拼接的速度。兩級篩選流程圖如圖9所示。

圖中Match0、Match1、Match2分別表示原始、一級篩選后和二級篩選后特征點匹配對；N為一級篩選后特征點匹配對數(shù)。

第一級篩選，在SURF特征點匹配階段，源圖像1中提取的每一個特征點，在源圖像2中找到與之歐氏距離最近和次近的兩個特征點，距離分別記為L1和L2，若L1與L2比值小于T0將被保留；第二級篩選，將特征點匹配對按照歐氏距離從小到大排序，然后選出排在前M的匹配對用于RANSAC算法抽樣計算轉(zhuǎn)換矩陣。本文首先將T0取值為0.4，M取為15，一級篩選后如果N<2M，則說明T0取值偏小，將T0增加0.1，重新進行一級篩選，反復(fù)循環(huán)；如果N>4M，表示實驗圖像的特征點匹配對偏多，M值可取為20。

圖9 特征點匹配對兩級篩選流程圖

3.3 圖像拼接方法有效性驗證

為驗證本文提出的改進圖像拼接方法能否滿足上甑機器人系統(tǒng)對圖像采集實時性和準確性的要求，本文用上述圖像采集方法采集了8組紅外圖像，利用C++基于OpenCV編程，用上述改進的圖像拼接方法和傳統(tǒng)的基于SURF算法圖形拼接方法(傳統(tǒng)方法)完成圖像的拼接，每組圖像實驗5次，記錄完成圖像拼接的平均時間(如圖10所示)和特征點的平均正確匹配率(如圖11所示)。

圖10 圖像拼接平均時間統(tǒng)計圖

圖11 正確匹配率均值統(tǒng)計圖

由圖10,11可看出，本文方法實時性比傳統(tǒng)方法提高了近一倍，特征點匹配準確率也有所提高。

經(jīng)過多次設(shè)備調(diào)試發(fā)現(xiàn)，拼接時間在100 ms以內(nèi)、正確匹配率在85%以上可以滿足實際上甑作業(yè)對實時性和準確性的要求。圖像拼接實例如圖12,13所示。

圖12 待拼接源圖像

圖13 拼接圖像

4 結(jié)束語

本文自主研發(fā)的五自由度專用上甑機器人，制造成本低、結(jié)構(gòu)合理、靈活性強，能較好滿足上甑工藝需求，具有較好的市場前景。本文側(cè)重于對上甑機器人的總體結(jié)構(gòu)和功能進行分析介紹，未對具體設(shè)計過程進行詳細介紹。文中涉及的紅外圖像拼接技術(shù)是一項通用技術(shù)，能廣泛應(yīng)用于其他領(lǐng)域，值得進一步深入研究。另外由于條件限制，本文設(shè)計的上甑機器人暫未加工制作實物，只是初步驗證了其功能的可行性，后續(xù)還要在完成加工制造后進一步對實際的性能進行實驗測試。