基于機(jī)器視覺的數(shù)控加工單元系統(tǒng)研究

張久超，徐曉光，郝旭耀，葉 炯

(1.安徽工程大學(xué) 高端裝備先進(jìn)感知與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 蕪湖 241000；2.安徽工程大學(xué) 電氣工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；3.安徽佐標(biāo)智能科技有限公司，安徽 蕪湖 241000)

數(shù)控加工技術(shù)經(jīng)過了幾十年發(fā)展[1-2]，從最初的簡(jiǎn)單零件加工，且質(zhì)量與效率低下，逐漸向著加工質(zhì)量更高、加工效率更快發(fā)展，同時(shí)面對(duì)人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的多元化需求，加工產(chǎn)品類別也更豐富，傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床已不能滿足需求，逐漸被淘汰。在自動(dòng)化機(jī)床生產(chǎn)線中，市場(chǎng)一直對(duì)于加工產(chǎn)品的質(zhì)量與效率有較高要求，而機(jī)床加工產(chǎn)品的質(zhì)量很容易受到影響，比如，加工零件自身的不規(guī)則，或者進(jìn)入機(jī)床后固定位置有偏差，導(dǎo)致加工過程仍按照設(shè)定程序執(zhí)行會(huì)出現(xiàn)加工偏差，進(jìn)而造成質(zhì)量和效率問題。數(shù)控機(jī)床發(fā)展亟待解決該問題。

伴隨著計(jì)算機(jī)、圖像處理和識(shí)別技術(shù)的高速發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)越來越普遍，應(yīng)用也越來越廣泛。機(jī)器視覺技術(shù)當(dāng)前應(yīng)用主要涵蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)與造船業(yè)上[3-5]。比如，產(chǎn)品的尺寸測(cè)量、外觀缺陷質(zhì)量檢測(cè)[6]、成品合格檢測(cè)、自動(dòng)焊接等領(lǐng)域。另外在水果篩選系統(tǒng)、蘋果采摘系統(tǒng)及采用單目視覺的定位技術(shù)[7-12]方面也有涉及。因此機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域上和當(dāng)前亟待解決問題的數(shù)控機(jī)床相結(jié)合成為了熱點(diǎn)。在以往的視覺與數(shù)控機(jī)床聯(lián)合運(yùn)用中，較多體現(xiàn)在機(jī)床加工刀具、軸定位、加工工藝參數(shù)優(yōu)化方面，效果一般。

由此提出一套將機(jī)器視覺與機(jī)器人相結(jié)合運(yùn)用到數(shù)控機(jī)床加工的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能有效地提升零件識(shí)別與定位的準(zhǔn)確度，加快了機(jī)器人識(shí)別抓取零件到數(shù)控機(jī)床的時(shí)間[13-17]，極大提升了生產(chǎn)效率，且開發(fā)成本低，不易受環(huán)境狀況的約束，對(duì)于一些中小企業(yè)來說是一種很好的方法。

1 數(shù)控加工單元

相較于傳統(tǒng)機(jī)床，該數(shù)控機(jī)床是基于機(jī)器視覺以及運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)等集成的。主要解決機(jī)床生產(chǎn)質(zhì)量和效率問題。本次設(shè)計(jì)一套基于機(jī)器視覺處理的數(shù)控加工單元主要包括四大系統(tǒng)，即機(jī)器視覺系統(tǒng)、機(jī)器人系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)以及數(shù)控系統(tǒng)。其中機(jī)器視覺系統(tǒng)用來識(shí)別定位加工零件位姿，機(jī)器人系統(tǒng)根據(jù)視覺系統(tǒng)反饋?zhàn)鴺?biāo)信息前往抓取零件，然后數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行零件加工，在這三的個(gè)系統(tǒng)工作過程中，均需要運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控，完成各系統(tǒng)的信息交互。整體運(yùn)行系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)圖

綜上所述，數(shù)控加工單元在自動(dòng)化產(chǎn)線下的運(yùn)行說明如下：機(jī)床加工從人工運(yùn)輸送料轉(zhuǎn)換到皮帶線自動(dòng)送料，將加工零件直接送到機(jī)床上料位置，然后通過機(jī)器人抓取零件送進(jìn)機(jī)床進(jìn)行加工，在整套自動(dòng)化產(chǎn)線流程下，減少了人力浪費(fèi)，同時(shí)為了加工質(zhì)量和高效率，在機(jī)床上料位置處加入機(jī)器視覺來對(duì)機(jī)器人抓取的零件進(jìn)行準(zhǔn)確定位，促使機(jī)器人抓取位置合適。機(jī)器視覺是用來對(duì)零件位姿進(jìn)行識(shí)別定位的，當(dāng)零件到達(dá)指定位置并停下后，視覺相機(jī)運(yùn)行，并通過軟件顯示出零件坐標(biāo)，機(jī)器人通過運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)獲得零件位姿信息后，前往抓取零件并放入機(jī)床指定位置，同時(shí)由于皮帶線體運(yùn)輸速度等問題，可能導(dǎo)致零件到達(dá)機(jī)床上料位置時(shí)有所傾斜，機(jī)器人抓取后直接送入機(jī)床，零件必定也是傾斜的，由于機(jī)床加工的G代碼是已經(jīng)編寫好的，一旦零件傾斜，加工后必然是不合格品，所以該過程還需要對(duì)偏轉(zhuǎn)的零件進(jìn)行位姿校正，確保進(jìn)入機(jī)床指定位置時(shí)，零件是正向的。那么機(jī)器視覺還需要識(shí)別出零件的傾斜角度，并將角度值發(fā)送給機(jī)器人，機(jī)器人在抓取傾斜的零件后，會(huì)將它進(jìn)行角度修正，保證零件是正向完成加工的，確保加工質(zhì)量?；诖肆鞒蹋€需要進(jìn)行整體運(yùn)動(dòng)控制設(shè)計(jì)，保證自動(dòng)化產(chǎn)線運(yùn)轉(zhuǎn)正常，各個(gè)部分信息通訊流暢。

綜上，數(shù)控加工單元簡(jiǎn)要運(yùn)行流程圖如圖2所示。

圖2 數(shù)控加工單元運(yùn)行流程圖

2 機(jī)器視覺系統(tǒng)

此次設(shè)計(jì)的機(jī)器視覺系統(tǒng)主要包括三個(gè)方面：圖像采集、圖像處理和結(jié)果輸出。

在選好適合本系統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)后，可以對(duì)零件進(jìn)行圖像采集，并對(duì)采集到的圖像進(jìn)行各種預(yù)處理，消除掉干擾信息之后輸出識(shí)別結(jié)果，并通過控制系統(tǒng)中通訊模塊將結(jié)果傳輸給機(jī)器人系統(tǒng)，以便后續(xù)工藝流程。機(jī)器視覺系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖如圖3所示。

圖3 機(jī)器視覺系統(tǒng)組成框圖

2.1 圖形采集

采用機(jī)器視覺系統(tǒng)來進(jìn)行圖像采集處理時(shí)，一般需要考慮幾個(gè)方面。因?yàn)槲覀儗?duì)圖像處理結(jié)果的好壞會(huì)直接影響后續(xù)試驗(yàn)，對(duì)該研究產(chǎn)生巨大影響，所以需要對(duì)視覺系統(tǒng)各部分進(jìn)行嚴(yán)格篩選。選擇的硬件組成包括相機(jī)、輔助光源和視覺處理器等。獲取高質(zhì)量圖像是視覺系統(tǒng)處理的重要開端，所以對(duì)市場(chǎng)上各采集模塊進(jìn)行比較后該視覺系統(tǒng)選擇了輔助光源LED燈，海康威視工業(yè)CCD相機(jī)。相機(jī)采集到圖像后，送入到計(jì)算機(jī)中經(jīng)由視覺系統(tǒng)中的視覺處理器進(jìn)行相關(guān)圖像處理。

2.2 圖像處理

此次設(shè)計(jì)的一套機(jī)器視覺系統(tǒng)，主要是針對(duì)加工零件的不同位姿進(jìn)行識(shí)別定位的。通過相機(jī)對(duì)零件進(jìn)行采集，然后在該系統(tǒng)中創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板(該標(biāo)準(zhǔn)模板對(duì)應(yīng)的加工產(chǎn)品是合格的)，將采集的圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹配，再輸出零件位姿信息并傳輸給機(jī)器人。匹配一致，角度偏移量為0，機(jī)器人直接抓取送入機(jī)床加工；匹配不一致，角度偏移量不為0，機(jī)器人通過接收到的角度偏移量進(jìn)行修正后再放入機(jī)床加工。該設(shè)計(jì)系統(tǒng)具體功能實(shí)現(xiàn)流程圖如圖4所示。

圖4 視覺系統(tǒng)識(shí)別定位流程圖

要實(shí)現(xiàn)視覺識(shí)別定位過程，需要先進(jìn)行各種預(yù)處理，保證識(shí)別定位的準(zhǔn)確度。

圖像預(yù)處理是機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心部分，它的任務(wù)主要是實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)采集圖片，然后經(jīng)由軟件實(shí)現(xiàn)RGB圖像的濾波、轉(zhuǎn)灰度二值化、開運(yùn)算與閉運(yùn)算、分割與填充、仿射變換、特征提取以及計(jì)算位姿坐標(biāo)狀態(tài)識(shí)別等。本次研究主要從以下幾步進(jìn)行：第一步，濾波處理，消除干擾圖像的噪聲信號(hào)(主要為椒鹽噪聲)，并搭配腐蝕與膨脹運(yùn)算來較大程度消除干擾，使其具有較高的質(zhì)量；第二步，進(jìn)行灰度化，提高后期圖像處理的速度。通過灰度直方圖，選擇合適的灰度值區(qū)域可以更快完成；第三步，實(shí)現(xiàn)圖像的閾值分割，分離出目標(biāo)物體感興趣區(qū)域；第四步，邊緣信息提取，通過邊緣提取可以獲得邊緣化易忽略的重要信息，然后進(jìn)行計(jì)算得到圖像的角度和坐標(biāo)信息。最后應(yīng)用標(biāo)定算法轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系中進(jìn)行輸出顯示。該視覺系統(tǒng)從以下幾個(gè)方面進(jìn)行預(yù)處理說明：

2.2.1 圖像濾波

機(jī)床加工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境一般較為嘈雜，采集模塊采集的圖像質(zhì)量往往會(huì)存在很大噪聲干擾，因此需要先濾波去除噪聲干擾，為后續(xù)圖像處理提供巨大幫助。濾波作為一種去除噪聲的方法，其有很多種方式。簡(jiǎn)單比較了幾種濾波方法后，選用改進(jìn)的中值濾波。它不但能夠抑制孤立的噪聲點(diǎn)，而且邊緣信息保留較為完整，濾波效果好。

2.2.2 圖像分割

面對(duì)一張采集到的圖像，有時(shí)候我們只需要其中一部分信息就可以完成我們的目的，而剩余的部分大多無用且易形成干擾項(xiàng)，因此需要盡可能多的去除這些無用的干擾信息，所以可以選擇圖像分割方法，將目標(biāo)圖像和背景區(qū)域整體分開，方便后續(xù)處理研究。圖像的閾值分割算法是一種經(jīng)典的算法，可以最大化的實(shí)現(xiàn)該目的。閾值分割法適用于目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域灰度值相差較大的情況，該系統(tǒng)需要識(shí)別的零件與背景區(qū)域正好滿足該條件。那么針對(duì)此分割方法就需要尋求合適的閾值，將兩部分內(nèi)容分割出來。

2.2.3 圖像邊緣特征提取

邊緣檢測(cè)，顧名思義就是處理圖像邊緣信息的一種方法。經(jīng)過前面幾種預(yù)處理過程后，雖然主要目標(biāo)區(qū)域已經(jīng)得到，但邊緣輪廓信息對(duì)目標(biāo)區(qū)域主要信息是否有影響仍需判斷。根據(jù)設(shè)計(jì)的視覺系統(tǒng)，采用一種Z-Vision視覺處理算法，其能夠很好檢測(cè)出物體的邊緣狀況，可檢測(cè)到弱邊緣信息。

此視覺系統(tǒng)采用一種Z-Vision視覺算法，經(jīng)過多種改進(jìn)方式修正參數(shù)，可以有效抑制假邊緣信息。在該系統(tǒng)所需的圖像邊緣檢測(cè)中，Z-Vision視覺算法既抑制了噪聲，也實(shí)現(xiàn)了邊緣定位。

下面以修正傾斜充電器角度為例，簡(jiǎn)要說明該視覺系統(tǒng)應(yīng)用效果，具體過程如圖5-圖9所示。采集到圖像后先將彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度圖像，然后進(jìn)行濾波處理和邊緣特征提取，配合開運(yùn)算腐蝕掉干擾信息，并對(duì)其進(jìn)行填充，再獲取偏轉(zhuǎn)角度及中心坐標(biāo)，最后將其傾斜角度進(jìn)行修正。

圖5 原始灰度

圖6 邊緣特征提取

圖7 濾波與開運(yùn)算

圖8 填充

圖9 修正角度

3 機(jī)器人系統(tǒng)

加工零件由機(jī)器視覺系統(tǒng)定位識(shí)別后，會(huì)將坐標(biāo)X、Y以及偏轉(zhuǎn)角度R信息傳輸給機(jī)器人系統(tǒng)，機(jī)器人接收到信息后，首先進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，將拍攝零件下的圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成機(jī)器人運(yùn)動(dòng)下的世界坐標(biāo)，隨后機(jī)器人通過轉(zhuǎn)化后的X、Y坐標(biāo)前去抓取零件，并在送往機(jī)床的過程中完成偏轉(zhuǎn)角度R的修正；之后數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行加工，并在加工完成后，給機(jī)器人發(fā)送信號(hào)，機(jī)器人接收信號(hào)后從機(jī)床中取出加工完成的零件送到成品傳輸線，進(jìn)而機(jī)器人完成一次動(dòng)作。機(jī)器人系統(tǒng)組成如圖10所示。

圖10 機(jī)器人系統(tǒng)

該系統(tǒng)使用的機(jī)器人主要就是接收視覺系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并做出抓取動(dòng)作以及和數(shù)控系統(tǒng)信息交互，共同完成機(jī)床加工零件任務(wù)。

4 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)

該系統(tǒng)使用的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，主要控制流程簡(jiǎn)單說明如下：加工零件由皮帶線運(yùn)輸?shù)絺鞲衅魑恢煤笸Ｏ?，相機(jī)開始拍照并進(jìn)行視覺處理，機(jī)器人獲得視覺處理坐標(biāo)信息后前去抓取零件，并根據(jù)偏轉(zhuǎn)角度在機(jī)器人送往機(jī)床位置過程中進(jìn)行角度矯正，確保零件保持正向到達(dá)機(jī)床指定加工位置，然后機(jī)床開始加工，加工完成后，機(jī)器人再次啟動(dòng)抓取加工完成的零件送到另一條皮帶線上運(yùn)輸走，至此一個(gè)自動(dòng)化數(shù)控加工單元加工流程結(jié)束。運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)各個(gè)模塊之間的信息通信，確保自動(dòng)化產(chǎn)線運(yùn)轉(zhuǎn)正常，實(shí)現(xiàn)視覺系統(tǒng)下機(jī)床加工高效與高質(zhì)量的目的。具體控制流程如圖11所示。

圖11 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)

5 虛擬仿真分析

該系統(tǒng)通過設(shè)計(jì)的視覺系統(tǒng)搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的視覺處理平臺(tái)，并設(shè)計(jì)了一個(gè)UI顯示界面用以仿真分析，如圖12所示，其能夠清晰顯示獲取的數(shù)據(jù)信息，如加工零件的位姿坐標(biāo)以及偏移角度。使用方便，且擴(kuò)展能力強(qiáng)。

圖12 視覺識(shí)別UI界面

以一個(gè)簡(jiǎn)單識(shí)別例子進(jìn)行說明該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能，先創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板如圖13所示，以該狀態(tài)為標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行后續(xù)零件識(shí)別定位。此時(shí)零件坐標(biāo)和角度分別為X=397.00，Y=401，R=0.00。

圖13 創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)模板

圖14 零件定位

當(dāng)隨機(jī)位置零件運(yùn)輸過來后，識(shí)別物品位置X、Y以及角度偏差值結(jié)果如圖14所示，X=408.00，Y=381.00，R=26.98。然后經(jīng)過系統(tǒng)處理后通過運(yùn)動(dòng)控制輸送該X，Y位置信息到機(jī)械手以及偏差角度到旋轉(zhuǎn)伺服模組中，機(jī)械手前往X、Y位置抓取，并通過旋轉(zhuǎn)伺服模組進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矯正偏轉(zhuǎn)角度R，來使物品保持正向，即與標(biāo)準(zhǔn)模板角度保持一致。圖14所示定位零件為向左偏轉(zhuǎn)角度26.98度，經(jīng)過矯正向右旋轉(zhuǎn)27度，誤差僅為0.02度，矯正角度結(jié)果如圖15所示。

圖15 零件角度修正

該系統(tǒng)先是通過虛擬仿真軟件搭建一個(gè)數(shù)控加工場(chǎng)景，在虛擬環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試。通過機(jī)器視覺以及運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)模擬運(yùn)行機(jī)床加工產(chǎn)線的過程，如圖16所示。首先經(jīng)由仿真軟件里攝像機(jī)拍攝采集圖像，把采集的圖像放到處理系統(tǒng)中并對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理，接著進(jìn)行圖像中值濾波操作消除干擾噪聲，濾波后的圖像效果改善很大。然后將圖像進(jìn)行閾值分割，去除無用區(qū)域，得到目標(biāo)對(duì)象，便于處理。再進(jìn)行邊緣提取，識(shí)別出目標(biāo)的位姿狀態(tài)，最后計(jì)算矩特征得到偏轉(zhuǎn)角度和坐標(biāo)，經(jīng)標(biāo)定算法轉(zhuǎn)換得到機(jī)器人所在的坐標(biāo)系，通過運(yùn)動(dòng)控制提供給機(jī)器人相應(yīng)的控制指令進(jìn)行抓取矯正動(dòng)作。

(a)虛擬仿真場(chǎng)景主視圖

(b)虛擬仿真場(chǎng)景左視圖

(c)虛擬仿真運(yùn)行相機(jī)識(shí)別零件圖圖16 數(shù)控加工單元虛擬仿真識(shí)別效果圖

圖16(a)、圖16(b)展現(xiàn)了虛擬加工場(chǎng)景的組成，圖16(c)展現(xiàn)了運(yùn)行時(shí)虛擬相機(jī)對(duì)零件的識(shí)別效果。

根據(jù)虛擬加工產(chǎn)線測(cè)試效果，完成實(shí)體工廠加工產(chǎn)線的布局規(guī)劃接線。最終可實(shí)現(xiàn)實(shí)體產(chǎn)線與虛擬產(chǎn)線下機(jī)器視覺及運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)都能精準(zhǔn)識(shí)別定位、正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

6 實(shí)體仿真分析

在采用視覺系統(tǒng)之前，優(yōu)先進(jìn)行了機(jī)器人和機(jī)床結(jié)合加工的測(cè)試，得到了無視覺引導(dǎo)下的加工參數(shù)，并對(duì)比了同種零件在視覺系統(tǒng)下的加工參數(shù)，如下表1所示。

表1 不同類型下機(jī)床加工數(shù)據(jù)對(duì)比

目前該系統(tǒng)已在實(shí)體的小型桌面工廠上應(yīng)用。如圖17所示。采用圖17(a)?？低曄鄼C(jī)完成視覺系統(tǒng)采集圖像與處理圖像部分；采用圖17(a)開塔機(jī)器人接收視覺系統(tǒng)發(fā)送的位置信息并完成零件定位抓取與角度矯正；采用圖17(b)三軸聯(lián)合組成的雕刻機(jī)對(duì)開塔機(jī)器人送去的零件進(jìn)行加工；該桌面工廠目前能實(shí)現(xiàn)各種加工控制要求。在實(shí)際運(yùn)用中，零件識(shí)別定位抓取效果如圖18所示。在視覺系統(tǒng)引導(dǎo)下加工產(chǎn)品成品圖如圖19所示，從圖19中可以看出，雕刻圖案居中，產(chǎn)品合格。結(jié)合圖18、圖19驗(yàn)證了在視覺識(shí)別結(jié)果下引導(dǎo)機(jī)器人矯正偏轉(zhuǎn)零件后，可以加工出合格產(chǎn)品。證實(shí)了該視覺系統(tǒng)的可靠性。

(a)視覺相機(jī)與開塔機(jī)器人

(b)三軸拼接雕刻機(jī)圖17 桌面工廠實(shí)體加工產(chǎn)線圖

圖18 實(shí)體零件視覺定位識(shí)別抓取效果圖

圖19 視覺系統(tǒng)加工成品圖

結(jié)語

結(jié)合國(guó)內(nèi)數(shù)控加工業(yè)發(fā)展至今的生產(chǎn)情況，最早的人工放零件給機(jī)床加工，根據(jù)操作員熟練度，加工質(zhì)量會(huì)有波動(dòng)，且耗時(shí)較長(zhǎng)，也存在一定安全隱患；到示教機(jī)器人抓取零件放入機(jī)床，在整體用時(shí)上有所縮短，但是零件一旦位姿有所偏差，機(jī)器人抓取位置沒法及時(shí)更改，繼續(xù)放入機(jī)床加工就會(huì)不合格，加工質(zhì)量提升不大；再到現(xiàn)在研究將機(jī)器視覺與機(jī)器人結(jié)合應(yīng)用到數(shù)控加工中，設(shè)計(jì)一套可以在實(shí)際生產(chǎn)中運(yùn)用的具有視覺系統(tǒng)的自動(dòng)化數(shù)控加工產(chǎn)線，以加工零件為研究對(duì)象，通過視覺系統(tǒng)得到它在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的位姿信息，包括世界坐標(biāo)及旋轉(zhuǎn)角度，采用改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)圖像處理，在前人的研究基礎(chǔ)上加快了處理速度，且零件的識(shí)別率高，有益于后續(xù)機(jī)器人抓取和準(zhǔn)確放入機(jī)床加工，極大提升了加工質(zhì)量，且整體耗時(shí)大大減少。

本次所開發(fā)的整個(gè)系統(tǒng)具有良好的可靠性和穩(wěn)定性，適用于一些中小企業(yè)，開發(fā)成本小，而且可以大幅度降低操作人員工作強(qiáng)度和危險(xiǎn)性。仿真實(shí)驗(yàn)及實(shí)體實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明，該設(shè)計(jì)系統(tǒng)效果好，視覺系統(tǒng)能對(duì)零件的姿態(tài)進(jìn)行有效識(shí)別及定位，機(jī)器人系統(tǒng)能通過運(yùn)動(dòng)控制快速響應(yīng)進(jìn)行抓取并進(jìn)行位姿矯正，該方法大大縮短了識(shí)別定位和抓取的時(shí)間，極大提升了數(shù)控系統(tǒng)加工的質(zhì)量和效率。無論從理論上還是從推動(dòng)數(shù)控機(jī)床智能化應(yīng)用上均具有極大前景。