關于工業機器人分揀技術的實現

賴正友

摘 要：隨著科學技術的不斷發展，基于機器視覺的機器人分揀技術逐漸普及。系統融合了機械操控、PC機、CPU、視覺采集端口、圖像服務器、傳送帶以及分揀控制軟件等，當控制軟件開始執行后，目標對象不斷經過傳送帶送至系統分揀作業區，以視覺采集端口不斷捕獲目標圖像，圖像信息在圖像服務器中進行對象比對、信息分類與目標鎖定，隨后數據信息反饋至系統軟件，控制分揀機器人進行目標跟蹤、抓取、搬運。經過研究分揀機器人的技術調試與系統實驗，不難看出分揀系統的研發對幾何工件分類有著重要意義。

關鍵詞：機器人；機器視覺；分揀技術；分揀系統

中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-0096-01

分揀作業屬于流水線上不可或缺的環節，而分揀效率往往又影響著生產系統的進展。基于機器視覺的機器人分揀系統有著高效率、低錯誤的優勢，同時可以保障分揀質量與工作衛生。不同于固定式機械分揀作業，機器人分揀系統可以根據分揀幾何工件來設置系統軟件，

以此隨時變換作業目標對象與分揀作業工序。機器人分揀技術融合機器人機械技術與機器視覺技術，目前，世界機器人分揀技術在機械、食品、工藝等生產流水線上逐漸普及，但是在中國分揀技術依然滯留在機械分揀階段，根據市場流水線需求與科學技術基礎，研究、開發出機器人分揀系統意義非凡。

1 工業機器人分揀系統構成

1.1 硬件構成

（1）工業機器人本體。系統工業機器人本體即為工業機械手部件，負責跟蹤、抓取、搬運幾何工件，以三菱PV—4FL機器人為研究對象，經過機器人庫進行數據編程，機器人本體可以根據分揀幾何工件來設置系統軟件，以此隨時變換作業目標對象與分揀作業工序，提升系統穩定性能。

（2）機器視覺。分揀機器人以NI1742相機為視覺采集端口，以533MHz Power PC服務器進行系統供電。圖像輸送選擇2KM以太網端口的Sony CCD傳感器，以60M/S的輸送速率，可以實時為系統反饋高分辨率圖像。視覺助手選擇Vision Assistant視覺監測軟件，配置NI1742相機，集成出高級視覺圖像算法編程，避免抓取錯誤。

（3）機械控制。分揀機械控制的系統控制來料傳輸帶與分揀物料傳輸帶，以系統工控機來協調傳輸帶控制物料的傳輸，以步進電機與編碼器檢測裝置來協助控制來料傳輸帶。以雷賽公司推出的DMC2410機械控制系統為例，運動控制卡提供信號脈沖，來決定機械控制方向，置備驅動器、CPU、計算機、編碼器、脈沖信號、機械追蹤控制、起落裝置、抓取裝置等協調控制，以計算機服務器軟件進行編程調用，促使物料科學分揀。

1.2 軟件構成

（1）圖像采集端口標定。圖像采集端口標定即為求解目標在分揀作業區中的像素坐標變換，對目標位置鎖定與精準目標對象追蹤至關重要。根據采集端口所標定的數據信息，可以經由對象軌跡求解出目標坐標系位置。圖像采集端口往往為智能相機，以小孔成像為目標對象實施標定算法，標定算法包括有直接線性法與張正友法，系統以標定數據來對目標進行精準定位，保障后續機器人準確跟蹤、抓取、搬運。

（2）目標對象檢測與識別。目標對象檢測與識別即為對傳輸帶幾何物料進行判斷。需要根據待分揀物料的特色，融合背景減法與系統二值化，選擇線性判別函數法對分揀作業區物料進行分揀。

（3）目標對象追蹤。目標對象追蹤即為視覺跟蹤，捕獲目標初始位置，從而在服務器中生產目標運動軌跡。在機器人分揀系統中，視覺跟蹤負責對目標進行識別、提取、檢測，并且不斷地傳輸目標位置數據，此處以GNN算法對對象目標進行位置捕捉，跟蹤記錄下目標實時位置。以濾波信號來估計目標下一刻出現位置，以便于機器手精準抓取目標。

2 工業機器人分揀技術流程

機器人分揀技術流程包括軟件機構與硬件機構操控，首先待分揀物料經由傳輸帶送至分揀作業區中，此時基于機器視覺的機器人分揀系統以采集圖像端口對來源對象進行圖像捕獲，數據信號隨之進入系統PC機中，圖像經過系統科學的識別計算，根據目標對象外觀特征進行圖像比對。根據分揀流程機器視覺來看，可以詳細為目標圖像預處理、目標識別、位置追蹤與機器分揀抓取。

（1）目標圖像預處理，系統經由機器視覺前端對物料進行圖像捕獲，以Canny算子對圖像進行二值化，即在分揀作業區中提取待采集目標圖像。

（2）目標識別，根據分揀目標外觀特征，對目標進行分塊處理，同時以直線檢測對目標進行幾何工件邊數檢測，使數據信息服務器中與待分揀對象進行校對，以此提升系統識別速率，促進流水線路進度。

（3）位置追蹤，目標對象被確定后，需要進入抓取區后再實施抓取動作，此時需要經由機器視覺對目標進行位置追蹤，在服務器中處理處目標運動軌跡，以此保障后續抓取準確。

（4）機器分揀抓取，求解出待抓取目標的質心坐標點，以RS232傳輸目標數據信息至機器人控系統，在機器人控制柜中實施機械手的抓取操控。

3 技術調試與試驗

研究機器人分揀技術機構，調試系統硬件、軟件搭配，以此保障系統順利分揀。以軟件端口執行系統重復操控，以此保障分揀工作可以反復執行。經過對機器人分揀系統的不斷試驗，不難看出系統分揀高效，抓取錯誤率幾乎為零。根據抓取對象特征，抓取物料中心部位與物料識別特征可以隨著調整，但是往往取決于物料的物理中心；如果機器視覺識別中心與物料中心重疊，則抓取精準度可以控制在1mm以內；如果傳輸帶上物料重疊傳輸，則機器視覺僅僅識別可視物料；如果物料超出機器視覺提取范圍，則不會識別為抓取目標，除此以外，無論目標以何種放置輸出，都可以準確識別出來。

4 結語

研究機器人分揀系統的設計與實驗，可以有效促進流水線路上的生產進展。經過對系統軟件機構、硬件機構的深入研討，系統聯機實驗證明，機器人分揀技術既可以保障流水線生產安全、衛生安全，又可以有效的提高系統自動化水平與作業質量，不久，工業機器人分揀技術將在我國生產領域中逐漸普及。

參考文獻：

[1]唐健.基于機器視覺的機器人分揀技術研究[D].南京林業大學，2011.

[2]郝明.機器視覺在機器人雜亂工件分揀中的應用[D].沈陽工業大學，2015.

[3]趙彬.基于機器視覺的工業機器人分揀技術研究[D].沈陽工業大學，2013.