采用圖像處理技術的機械臂定位裝置

劉冀龍，尹 崗，趙建偉

（1.內蒙古工業大學內蒙古呼和浩特010051；2.中國礦業大學（北京）北京100089）

在采礦工業中，貨物搬運與抓取是非常重要的工作，然而由于采礦行業的地形限制，大部分工作環境都非常惡劣，很多工作場合不適合人工操作[1]。隨著科學技術的發展，機器人技術與機器視覺技術日趨成熟，礦物搬運機器人在特殊領域中有著廣泛應用[2]。本文利用樹莓派3作為視覺處理設備，Arduino MEGA2560單片機作為下位控制機械臂，搭建出一套能夠進行運動目標顏色識別的機械臂控制系統，可以跟蹤指定顏色的目標進行抓取。

1 系統結構

礦物搬運機器人分為底盤運動部分與機械臂抓取部分[3]，其中本裝置是應用于機械臂抓取部分而設計的。視覺處理部分由USB攝像頭與樹莓派3組成，運動控制部分由MEGA2560單片機、閉環步進電機驅動器FESS60與大型機械臂組成。

在視覺處理端，USB攝像頭固定在機械爪上方，使得機械爪與與攝像頭處于同一水平面，采集到的圖像傳入樹莓派3中進行處理；樹莓派3內移植開源視覺開發庫OpenCV，利用OpenCV進行顏色識別與跟蹤[4]；運動控制端MEGA2560單片機通過串口接收處理后的數據，再控制FESS60對機械臂進行運動控制。由于樹莓派3的處理速度足以實現實時檢測，因此整個系統是一套實時運動控制系統。

2 視覺處理端設計

2.1 攝像頭選擇

由于礦山環境的惡略性以及攝像頭需要安裝在機械爪上隨時運動[5]，選用的攝像頭必須具有堅固的外殼和自動對焦、曝光補償等功能，這樣才能保證讀取到高質量的圖像。

經過實際測試后，綜合價格因素，選用OV5640自動對焦攝像頭，其攝像頭具有以下特點：

1）采用OV5640 CMOS Sensor

2）AF自動對焦馬達鏡頭。M12 800萬像素高清鏡頭。

3）支持自動曝光控制AEC，自動白平衡AEB與自動增益控制AGC

4）全金屬外殼，外殼下方有固定孔位，便于安裝

2.2 視覺算法流程

當攝像頭采集回圖像之后需要對原始圖像進行處理，針對ARM嵌入式存儲空間小，CPU主頻較低的特點，選擇算法優化較為成熟，能夠跨平臺交叉編譯的開源視覺庫Open Source Computer Vision Library（OpenCV）作為核心[6]。整體算法流程圖如圖1所示。

圖1 機械臂顏色追蹤算法流程圖

為了實現攝像頭的可替代性與通用性，在OV5640攝像頭可以外接USB2.0接口，采用Linux內核中集成的 Video for Linux2（V4L2）接口傳輸圖像[7]。利用V4L2接口讀取到原始圖像之后需要對原始圖像進行預處理，預處理之后就可以選擇合適的顏色閾值分割法對多顏色目標進行檢測，分割出不同顏色之后選擇要抓取的目標顏色，計算整個目標的質心與面積，再將目標的位置通過串口發送給Arduino MEGA2560單片機，MEGA2560驅動機械臂進行抓取。

2.3 HSV顏色分割

在圖像處理中，最常用的顏色空間是RGB模型[8]，常用于顏色顯示和圖像處理，但對于多顏色目標，RGB模型不容易進行顏色分割，因此，需要用能夠直接進行顏色信息分割的顏色模型。

HSV顏色模型是把H（色相），S（飽和度），V（亮度）當做色值來定位顏色的空間[9]。其中色相的取值范圍是0～360度，用來表示顏色的類別。紅色是0度，綠色為120度，藍色則是240度。飽和度的取值范圍是0%～100%。用來表示顏色的鮮艷程度，灰色的飽和度是0%，純粹的顏色比如大紅（255，0，0）青色（0，255，255）等等的飽和度是100%。亮度的取值范圍是0%～100%，用來表示顏色的明暗程度，亮度為0%時為黑色，亮度為100%時為白色，介于0%～100%之間時，則用來表示各個顏色的明暗程度[10]。

HSV在用于指定顏色分割時，有比較大的作用。相對于RGB空間，HSV空間能夠非常直觀的表達色彩的明暗，色調，以及鮮艷程度，方便進行顏色之間的對比[11]。因此選擇HSV顏色分割法進行顏色分割。使用OpenCV中內集成的RGB轉HSV函數cvCvtColor（image，hsv，CV_BGR2HSV）就能實現顏色空間的轉換。不同的是OpenCV中H∈[0，180][12]。經過實驗，識別藍色的取值是H在100到140，S和V都在90到255之間。圖2是識別藍色球的結果。

圖2 藍色球識別效果圖

經過實際測試，S與V保持在90到255之間可以滿足所有的顏色選擇需求，只需要更改H值就能選擇不同的顏色進行識別，表1是在日光下進行實際測試后總結的一些常用顏色的H值范圍。

表1 常用顏色H值范圍

2.4 串口數據發送

樹莓派3識別到目標之后，需要將位置信息發送給Arduino MEGA2560單片機，單片機作為機械臂控制核心控制機械臂動作。為了簡化發送的信息，采用象限規劃的方式進行編碼，具體規劃方法如圖3所示。

圖3 象限規劃圖

如圖3所示，設計成四象限形式，在不同象限內編碼不同的字符，當目標質心處于四象限當中的某一象限時，樹莓派3通過串口給MEGA2560發送串口數據，另外當質心坐標與象限原點偏差不超過5個像素時時，發送數據1，超過5個像素發送0，因此串口一共發送3位字符串數據給MEGA2560。

3 運動控制端設計

運動控制端主要包括MEGA2560單片機、閉環步進電機驅動器FESS60與大型機械臂，其中MEGA2560接收到串口發送的數據之后進行循環判斷[13]，驅動FESS60控制大型機械臂進行定位抓取等動作。

3.1 Arduino控制器

本裝置中使用的是Arduino MEGA2560是一塊使用USB連接PC的單片機，具有多達54路數字輸入輸出，特別適合需要大量IO接口的設計。處理器核心是ATmega2560，16路PWM輸出，16路模擬輸入，4路UART接口，一個16 MHz晶振，一個USB，一個電源插座，一個ICSP header和一個復位按鈕[14]。

3.2 FESS60閉環步進電機驅動器

FESS60閉環步進電機驅動器用來控制機械臂進行動作，FESS60屬于混合步進電機[15]，采用脈沖控制，具有反饋系統，同時兼具步進電機與伺服電機的優點，適合低轉速運行。

本裝置采用MEGA2560來產生脈沖，利用8路數字輸出控制4個步進電機，每兩路數字輸出控制一個點機，其中DIR接口用來控制步進電機正反轉方向，PUL接口用來輸入脈沖波形，所需的控制信號都用MEGA2560產生，其中一組步進電機驅動程序如下：

如以上程序所示，一個引腳控制電機正反轉方向，一個引腳產生一段高低電平脈沖來驅動步進電機轉動。

4 實驗結果

經過本方案設計的機械臂定位裝置實物圖如圖4所示，大型機械臂可以跟蹤不同顏色圓球進行動作并順利抓取，對于運動的物體，機械臂可以跟隨物體進行運動，對于靜止的物體，可以定位到物體中心位置，當攝像頭中心與目標質心相差5個像素以內時，機械爪向前運動，當目標面積在攝像頭視野內超過10 000時機械爪停止并合爪，分別測試紅色、綠色、藍色球都能完成抓取動作。

圖4 機械臂抓取實驗圖

5 結論

本文設計的采用圖像處理技術的機械臂定位裝置以樹莓派3作為視覺檢測核心，控制器采用價格低廉的Arduino MEGA2560單片機與FESS60閉環步進電機驅動器作為控制核心，應用簡便快捷，經過測試表明，該裝置能夠快速準確地找到目標并對確定的顏色進行跟蹤，可以應用到礦山地區，安裝在礦物搬運機器人上對某種礦物進行抓取搬運，降低人工搬運的危險，具有較高的實用價值。

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