機器視覺在生產線中的應用研究

摘 要： 通過研究一種結構簡單的三自由度直角坐標機器人，將工業攝像頭安裝到機器人上，并將其應用于工件分揀任務中。對生產線機器人的視覺關鍵技術進行研究，分析了圖像平滑和銳化的主要方法以及多目標分塊處理、邊緣檢測、 幾何中心計算和長、短軸計算等工件特征提取的主要方法。最后通過實例說明研究的基于機器視覺的生產線分揀機器人具有較好的實際應用價值。

關鍵詞： 機器視覺； 生產線； 分揀機器人； 圖像處理

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）17?0153?03

隨著工業機器人在生產環節的推廣使用，產品質量與產量也得到了飛速進步，并且能夠進一步保證人身安全、減少失誤等，對于企業生產有非常大的現實意義。與計算機技術與網絡技術相似，工業機器人的出現在很大程度上改變了人們對工業生產的印象[1?3]。現階段，機器人仿真視覺功能已經成功地應用在很多方面，包括物流分揀、貨物檢測等，基于仿真視覺功能的機器人將成為未來發展的潮流[4]。

1 基于機器視覺的生產線機器人結構

本文研究的自動物料分揀機器人使用工控機以及運動控制卡實現控制。具體控制過程要實現三個自由度的精確、獨立控制，因此系統引入閉環、伺服控制方式，具體控制結構圖如圖1所示。運動控制卡接收來自計算機發送的三個自由度的控制指令，根據實際機器人運行狀態得到的反饋信息進行處理，不斷調整輸出指令控制機器精確運行[5]。

本文使用的圖像采集裝置主要包含鏡頭、相機和工控機等，具體采集過程為攝像機將采集圖像信息轉換為電子圖像信息，然后通過以太網將圖像信息傳遞到計算機進行處理[6]。

2 工件圖像預處理

工件圖像預處理主要指對采集的工件圖像進行圖像平滑去噪、銳化等以提高圖像的信噪比，便于后期對工件圖像進行特征提取。

當處理圖像時，要剔除噪聲，通常情況下選擇的途徑是借助于圖像平滑技術來剔除那些噪聲信號。然而其平滑處理跟圖像清晰度之間有矛盾，故而在處理噪聲時，至關重要的內容就是一定要保證不能降低圖像質量。因而做目標識別時，應該提前給目標圖像做剔除噪聲的工作。通常情況下，空間域里面包括以下平滑法：圖像局部平滑法，超限像素平滑法，鄰閾平均法，梯度倒數加權平滑法，最大均勻性平滑法[7]。

銳化算子作為一項最基礎的運算，它的作用就是可以檢測到圖像局部的大幅度變化，之所以要進行銳化，主要目的就在于讓圖像的邊緣信息更加顯著，一般當給圖像做完剔除噪聲的處理之后，圖像里面的很多細節部分就不再像之前那么清楚，這樣也使得其輪廓沒有明顯的界限，非常模糊，不能輕易辨認。輪廓模糊給圖像識別帶來很大的危害，它會使得各種識別算法不能完美地發揮應有的作用，準確率降低，由于上面所說到的種種原因，故而圖像的每次平滑處理都應該有銳化處理的相伴。目標圖像灰度值的改變能借助于梯度的離散逼近函數得到。在圖像[fx，y]位置，其梯度實質上是一個二維向量，可表示為[8]：

5 結 論

本文研究了一種結構簡單的三自由度直角坐標機器人，將工業攝像頭安裝到機器人上，并將其應用于工件分揀任務中。通過實例說明本文研究的基于機器視覺的生產線分揀機器人具有較好的實際應用價值。

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