基于机器视觉的工业机器人分拣技术探究

　　摘要：近年来，科学技术迅猛发展，机器人技术随之取得长足进步。在视觉技术方面，人们对其关注与重视程度不断提高，赋予机器人多种功能，在多种领域中充分应用了机器视觉技术，主要包括食品包装和医药生产等等，笔者分析了机器人分拣技术以及摄像机标定。

　　关键词：机器视觉,工业机器人,分拣技术

　　不同国家对智能工业机器人的技术研究经历了几十年的时间，不过，其中还是存在着比较多的技术难点。比如，环境复杂度高、技术保密性导致科研成果无法实现共享等等。

　　1基于机器视觉的工业机器人分拣系统

　　1.1工业机器人分拣系统的构成

　　在本文中，将RH6通用工业机器人作为模型，构建了基于机器视觉的工业机器人分拣系统。从机器人的角度来说，能够划分分拣系统，使其成为不同的单元，包括工作平台、摄像平台以及机械手抓等[1]。在工作平台单元中，有两部分内容，分别是工件放置台和工件分拣放置槽位。某一工件放置平台为黑色，它发挥着极其重要的作用，在颜色方面，有利于区别于金属几何工件，促使算法得以实现。

　　在完成工件分拣之后，将其分类放置到工件放置槽中。在摄像机平台单元中，其组成部分主要有三方面，分别是MV-VE078SM摄像机、摄像机支架和光源。在支架上悬挂着单目摄像机，其作用和功能比较突出，主要作用是获取试验台上的工件视频图像。在光源方面，充分应用白色LED面式光源，为数码相机提供一定帮助，发挥着辅助性作用，可以将光源提供给数码相机，在工件上，对其进行固定，并且工件自身有一定的阴影，通过这一操作将其覆盖。支架有重要作用，即固定数码相机、光源，能够对其高度进行调节，并且有刻度，在此条件下，能够较为方便地获知相机和台面的距离。

　　视觉分拣单元的构成主要包括两个部分，分别是PC机和视觉软件。从功能角度来说，充分应用视觉系统，能够完成摄像机视频的排序，有效了解目标种类，计算好工件质心以及摆放方向。同时，图像坐标系、物体坐标系相联系，将这一关系作为重要依据，完成两项内容的计算，分别为目标方向、位置，传输信息，使其进入控制柜中[2]。

　　RC控制单元的构成部分包括三项，分别为示教盒、控制柜以及RC控制器。每一项构成部分都具有重要作用，首先是示教盒，针对机器人初步设置相应参数，并且发挥重要控制作用，有效确定其位置。其次是控制柜，它与计算机息息相关，两者相连，接收计算机数据，同时，对机器人进行有效控制，使其做指定动作，承担起分析参数的职责。机械手抓包括两项内容，分别为机械臂、抓手。

　　机械臂的主要作用是，针对电机，通过控制器完成相关动作。此外，抓手的作用也不容忽视，主要是分拣抓取等。为了为算法提供相应便利，对分拣系统提出了相应要求。其一，在形状方面，工件大多都是几何形状，本文所研究的只是这部分工件。其二，在抓取工件方面，可以为工业机器人提供便利，与此同时，在机械臂抓取过程中，为有效防止其发生碰撞，必须有效处理相邻几何工件，将其分散放置[3]。其三，验证算法较为可靠，并且准确度高，部分工件的几何形状相同，对于这些工件，在放置时，不可集中在一起，需要分散放置在几处。

　　1.2分拣实现过程

　　应用MV-VE078SM摄像机，在此过程中将工件放置台上的待分拣几何工件的图像序列采集到PC机中，在PC机中有着视觉处理软件，可自动识别圆形、三角形和矩形等常规形状，并且分析相关形状特征。

　　分拣流程主要包括四部分。其一，图像预处理。其所承担的职责是，处理所采集的图像，操作时会干扰图像。其二，完成目标提取。Canny算子的应用较为必要，完成其二值化，该操作有其重要目的，主要是从背景图像中提取出目标图像。其三，单一目标分析。规则的几何工件是其重要目标，正是因为如此，如果只是将角点监测作为依靠，将无法测出圆形，所以，需要充分应用Hough圆检测，发挥其辅助作用。其四，依据不同类型进行抓取。针对各单一工件，了解与掌握其目标特征，抓取其参数，包括中心以及长短轴。通过CAN总线将特征信息发送到机器人控制柜的RC中，并且通过RC控制工件机器人进行分拣。

　　2摄像机标定

　　(1)摄像机标定有其重要目的，即促进空间坐标系转变，使其变为图像坐标系。在不同方向不同标定板，各个标定点位于其上，对其像素进行采集，与之相对的世界坐标的获取也极为重要，然后，充分应用变换关系，在此过程中，两个坐标对应关系的构建，从中获得二维图像对应世界坐标系的三维信息，由此充分应用摄像机实现标定[4]。

　　(2)在摄像机中，标定人机交互界面实现的功能包括三个方面的内容。

　　其一，针对输入图像来说，判断其能否满足期盼模式。在标定准确性方面，摄像机拍摄模板图像的准确性发挥着极其重要的作用，在很大程度上对其具有决定作用，假如模板是不准确的，标定是绝对不会成功的[5]。

　　其二，摄像机内参数。在此之中，该参数为摄像机固有参数，摄像机的外参数是其环境参数。

　　其三，系统误差。在观察系统误差的过程中，显示出标定系统误差。系统流程包括以下几方面，第一步需要将棋盘参数输入其中，主要包括行和列的角点以及每个方块的长度和宽度。第二步是将拍摄好的不同方向的标定板输入视觉图像处理软件中。

　　系统的自动性较强，能够对是否符合标准进行自动检测。当与相关标准不符时，需要在第一时间通知用户，然后用户将提示信息作为重要依据和参照，重新进行采样。在经过一系列操作之后，保证其与其标准相符，在此基础上，提取角点坐标，完成绘制工作，并且观察是否理想。进而提取角点坐标，保证其精确度，求取摄像机中的内参数和外参数。

　　3结语

　　通过对基于机器视觉的工业机器人分拣技术的研究，从中发现，要实现视觉技术与工业机器人的融合，考虑算法速度极其必要。在实际应用中，应用算法技术指标有着较大难度，要实现该目标，需要相应考虑多方面的因素，主要包括生产线迸溅和粉尘等带来的影响等等。因此，还需进一步完善识别功能。

　　参考文献

　　[1]刘小勇,刘海龙,吴海波,等.基于视觉的工业机器人分拣工作站的仿真实现[J].科学技术创新,2017(33):11-12.

　　[2]王诗宇,林浒,孙一兰,等.基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现[J].组合机床与自动化加工技术,2017(3):125-129,133.

　　[3]卓书芳.基于机器视觉的工业机器人分拣技术应用研究与系统开发[J].辽宁科技学院学报,2017,19(1):8-10.

　　[4]刘振宇,李中生,赵雪,等.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究[J].制造业自动化,2013,35(17):25-30.

　　[5]牟海荣.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究[J].科技创新与应用,2014(16):55.

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