匯博機器人視覺系統(tǒng)在工件分揀中的應(yīng)用

凌雙明

(長沙航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙 410124)

匯博機器人視覺系統(tǒng)在工件分揀中的應(yīng)用

凌雙明

(長沙航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙 410124)

針對使用示教或離線編程方式工作的工業(yè)機器人程序固化，不能隨環(huán)境改變自動調(diào)整分揀對象和過程，造成生產(chǎn)效率低、成本高的問題，提出了一種基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用匯博工業(yè)機器人和智能相機與S7-1200 PLC通訊后對準抓取點并調(diào)整工件放置參數(shù)從而完成對工件的分揀和歸類擺放。實驗結(jié)果表明，該控制系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計能實現(xiàn)準確分揀工件且分揀成功率高，且易于實施。

機器視覺；S7-1200；準確分揀

隨著工業(yè)4.0在我國的快速推進，依靠人工對工件進行分揀的作業(yè)模式正逐步由高效低成本的工業(yè)機器人系統(tǒng)替代。而目前普遍使用示教或離線編程的方式工作的工業(yè)機器人程序固化，如果工作在不同的環(huán)境中則必須要重新編寫特定的程序才能完成分揀任務(wù)，這對工業(yè)生產(chǎn)效率的提高和成本的較低帶來了及其不利的影響。而使用機器視覺的分揀技術(shù)則不但能解決程序固化的工業(yè)機器人問題，還能提高工業(yè)生產(chǎn)效率，較低生產(chǎn)成本[1]。在機器人分揀系統(tǒng)里，根據(jù)工件結(jié)構(gòu)、尺寸等特工件分揀是工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)重要的組成部分，其目的是將不同類型的物料或工件分類擺放到相應(yīng)的位置，其步驟主要分為定位、識別、抓取和放置 4 個階段。使用相機作為視覺系統(tǒng)的機器人能夠根據(jù)分揀環(huán)境的需要，自動調(diào)整作業(yè)對象和每個階段的運動坐標。本文主要研究基于智能相機的視覺系統(tǒng)幫助六自由度工業(yè)機器人判斷工件的位置和類型，將對于其他機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)，使用智能相機不但高效準確而且成本低廉，操作簡單，具有較大的優(yōu)勢。

1 匯博機器人工件分揀實驗系統(tǒng)

實驗系統(tǒng)構(gòu)成由匯博6關(guān)節(jié)機器人單元、智能視覺統(tǒng)檢測識別單元、工件流水線單元以及主控系統(tǒng)單元組成。實驗系統(tǒng)組成如圖1所示。該分揀實驗系統(tǒng)可分為硬件和軟件兩大部分，硬件主要由機器人、PC機、相機、托盤和工件等組成。其中相機和機器人之間通過以太網(wǎng)連接，系統(tǒng)軟件由自主開發(fā)的機器人控制程序、圖像處理程序組成。機器人分揀實驗系統(tǒng)的工作原理和工作過程為:智能視覺系統(tǒng)安裝于工件流水線中（視覺檢測識別系統(tǒng)由智能相機、光源控制器、光源、鏡頭等硬件組成，光源采用背光方式），當工件運轉(zhuǎn)到視覺檢測、分揀工位時，視覺系統(tǒng)對工件流水線上的工件進行形狀和種類識別，并把檢測和識別的結(jié)果（工件的形狀和位置）傳輸?shù)街骺叵到y(tǒng)和6軸關(guān)節(jié)機器人，由6軸工業(yè)機器人任務(wù)執(zhí)行相應(yīng)的動作。

圖1 視覺分揀實驗系統(tǒng)構(gòu)成

2 匯博機器人分揀實驗系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

工業(yè)機器人分揀實驗系統(tǒng)硬件部分主要有托盤流水線單元、視覺系統(tǒng)單元、主控制器單元和匯博機器人單元等4部分組成，其中視覺處理算法、視覺處理與機器人控制之間的通信接口、機器人控制程序是軟件系統(tǒng)的主要功能模塊。HBRCPS-C10 設(shè)備使用SV4-30ML 型智能相機作為視覺識別系統(tǒng)，PLC 使用西門子公司的 S7 1200系列，CPU 為1215C DC/DC/DC。智能相機與 PLC之間采用 Modbus/TCP 協(xié)議通信，其中智能相機是服務(wù)器端，PLC 是客戶端，即 PLC 主動讀取智能相機的數(shù)據(jù)。托盤流水線共設(shè)6個托盤工位，小車裝卸貨物處為后端，另一端為前端，從前端起分別定義為1-6號工位，在1 2 4 6工位處設(shè)有托盤有無檢測傳感器，在2 4工位處設(shè)有止停氣缸。硬件設(shè)計如圖2 所示。

圖2 視覺分揀系統(tǒng)硬件設(shè)計

3 軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其主要功能

機器人分揀工作流程如圖3所示：首先由托盤流水線負責(zé)把貨品托盤輸送到視覺檢測工位，經(jīng)視覺定位識別輸送到抓取工位，由機械手將托盤中的貨品，通過真空吸盤吸放到相應(yīng)盒中。當貨品托盤中的貨物全部取空時，由機械手通過另一套真空吸盤將托盤吸放到空托盤存放處。具體執(zhí)行時，當4號位檢測開關(guān)檢測到有托盤時，停止動氣缸伸出，將待檢測托盤停住。由視覺識別探頭對托盤中的貨物進行辨識，并將辨識的特征數(shù)據(jù)（坐標，形狀等）通過通訊網(wǎng)絡(luò)傳送到機器人控制器中，識別完成后止動氣缸縮回。托盤流向3號工位并在2-3工位間排隊，當1號工位有托盤且2號工位開關(guān)檢測到有托盤時，2號工位止停氣缸伸出，將托盤停住等候，等待1號工位中的托盤被取走后進入1號工位。1號工位為機器人抓取工位，在4號工位識別是數(shù)據(jù)，此時被調(diào)出使用，由機械手根據(jù)識別的數(shù)據(jù)以及所需完成的裝盒的目標數(shù)據(jù)進行比對，將合適的貨品裝到合適的盒中。貨品卸完后，機械手將空的貨品托盤移載到空托盤存放處，空托盤存放處設(shè)有滿位檢測傳感器，正常情況下，應(yīng)通過計數(shù)對空托盤數(shù)量進行管理，當發(fā)生差錯或異常時，滿位檢測傳感器接通，防止托盤堆放產(chǎn)生跌落。當空托盤達到規(guī)定數(shù)量時，發(fā)出聲光報警，提示移走空托盤。

3.1 視覺處理單元

視覺處理單元相機的智能一體相機通過內(nèi)含的CCD/CMOS 傳感器采集高質(zhì)量現(xiàn)場圖像，內(nèi)嵌數(shù)字圖像處理（DSP）芯片，能脫離PC 機對圖像進行運算處理，PLC 在接收到相機的圖像處理結(jié)果后，進行動作輸出[2]。相機有兩個接口，分別為RJ45 網(wǎng)口與DB15 串口，連接時，用交叉網(wǎng)線連接相機與電腦，用SW-IO 串口線連接相機與電源控制器。在本實驗系統(tǒng)中，光源采用背光方式（光源在工件下面），托盤傳到工件位且符合拍照條件時，給光源控制器輸入端一個觸發(fā)信號，此時，相機拍照，拍照完成后，光源控制器給出一個輸出信號，系統(tǒng)執(zhí)行下一步操作。照片包含每種形狀物體的個數(shù)、每個物體的位置坐標以及角度，這些信息可以通過 X-Sight Studio中的“窗口”→“Modbus 配置”給它們配置相應(yīng)的 Modbus 地址，以便 PLC 讀取。對不同形狀物體的識別需要用到 X-Sight Studio 軟件中的視覺工具，選用定位工具中的圖案定位，將每種形狀的物體分配一個圖案定位，每個圖案定位工具都自帶有一個學(xué)習(xí)框，將框框中要識別的物體，然后點擊“學(xué)習(xí)”選項，完成后相機就具有了識別框中物體的能力[3]，因此，有多少種形狀的物體，就要建立多少種圖案定位工具 。圖案定位工具同時還具備了角度識別功能，識別范圍為-180°—180°，因為角度識別需要處理的數(shù)據(jù)量較大，因此要將相機改為受控模式，在受控模式下，圖像的處理將由和相機連接的計算機處理，很大程度上縮短了相機的掃描周期。同一種形狀物體的最多個數(shù)，在“目標搜索的最大個數(shù)”中進行設(shè)置[4]。

3.2 視覺處理與機器人控制間通信接口

為了使 S7-1200 PLC 能與SV4-30ML 型智能相機正常通信，必須使PLC 的 IP 地址與智能相機的 IP 地址一致。Modbus/TCP 是一種標準通信協(xié)議，其通信規(guī)范已經(jīng)固化到智能相機底層，因此只需在智能相機的上位機軟件 X-Sight STUDIO中做相應(yīng)的配置即可。智能相機與 PLC 通信流程如圖4所示。

圖3 機器人工件分揀流程

圖4 智能相機與 PLC 通信流程

圖5 相機主功能塊及介紹

3.3 視覺控制程序軟件實現(xiàn)

機器人視覺的主控制程序使用博圖軟件編寫，將全部變量定義后放在FB塊中，完成子程序編寫并將主程序放在FC塊中。首先定義四組全局變量[5]。

gsCameraData : ARRAY[1..5,1..3] OF Camera_Data;//相機數(shù)據(jù)數(shù)組[托盤號,物體編號]

giCameraZ : ARRAY[1..9] OF INT;//每種物體的高度設(shè)定值（一位定點小數(shù)）

giCameraBoxNo: INT;// 當前排隊托盤號（數(shù)值范圍1-5）

其中 Camera_Data 結(jié)構(gòu)類型如下：

TYPE Camera_Data :

STRUCT

TargetType:INT;//類型

Xcoordinates:INT;//X 坐標

Ycoordinates:INT;//Y 坐標

Zcoordinates:INT;//Z 坐標

Angel:INT;//角度

END_STRUCT

END_TYPE

Camera-Main功能塊（圖5）通過 Execute管腳觸發(fā)正常執(zhí)行一次，則將相機數(shù)據(jù)根據(jù)giCameraBoxNo變量內(nèi)的值放入 gsCameraData 數(shù)組中的指定位置，并對 giCameraBoxNo 變量進行加一操作。通過 DataPop 管腳觸發(fā)正常執(zhí)行一次，則將 gsCameraData 數(shù)組中數(shù)據(jù)向前移動一個位置，并對 giCameraBoxNo 變量進行減一操作。

4 測試驗證

經(jīng)過軟硬件調(diào)試，本實驗系統(tǒng)完成了“識別工件—抓取工件—放置工件”的過程，取得了預(yù)期效果，“識別工件—抓取工件—放置工件”的實驗過程為：在流水線上的托盤中隨意放置正方形、圓形、星行的工件各10 個，分揀作業(yè)要求將形狀不同的工件分別放置在不同的盒子中，啟動機器人分揀系統(tǒng)后，通過示教操作，使工業(yè)機器人分別沿X 軸、Y 軸運動，調(diào)整工件盒生產(chǎn)線的空間位置，使工件生產(chǎn)線與工業(yè)機器人相對位置正確；在托盤中放置一種工件，置于托盤生產(chǎn)線1 號工位，在工件盒生產(chǎn)線的中間位置放置一個工件盒，利用示教器進行工業(yè)機器人示教操作，將托盤中的工件分別放置在工件盒指定的四個小格中。通過示教記錄該工件的位置信息，將空托盤放置在托盤收集處；示教結(jié)束后更換托盤及工件盒，工業(yè)機器人程序再現(xiàn)時，應(yīng)能沿以上示教軌跡重復(fù)3種工件的抓取及空托盤收集動作。實驗結(jié)果表明，該分揀系統(tǒng)識別并分揀工件的正確率達到約100%。

[1] 郭聯(lián)金.淺談機器視覺技術(shù)在自動化制造業(yè)中的應(yīng)用[J]. 山東工業(yè)技術(shù), 2016(11):235-235.

[2] 宋屹峰,王洪光,李貞輝. 基于視覺方法的輸電線斷股檢測與機器人行為規(guī)劃[J].機器人,2015, (2):204-210.

[3]賈丙西,劉山, 張凱祥, 等. 機器人視覺伺服研究進展:視覺系統(tǒng)與控制策略[J].自動化學(xué)報,2015,41(5):861-873.

[4] 鄒楊,石紅瑞. 基于Lab VIEW 的Tripod 機器人視覺處理和定位[J]. 機電工程,2016, 33(4):448-452.

[5]劉金國,高宏偉. 智能機器人系統(tǒng)建模與仿真[M]. 北京:科學(xué)出版社,2014.

［編校：楊 琴］

Application of of Huibo Industrial Robots’ Vision System in the Sorting of the Workpieces

LING Shuang-ming
(Changsha Aeronautical Vocational and Technical College, Changsha Hunan410124)

An industrial robot has a curing program due to the use of teaching or off-line programming,and so it cannot automatically adjust the sorting objects and processes with the environment changes, which results in low production efficiency and high cost. Thus the author proposes a sorting system of an industrial robot based on machine vision, in which Huibo industrial robots and intelligent camera and S7-1200 PLC communication are used to align the grasping points and to adjust the placement parameters of the workpieces to complete the sorting and classification of the workpieces. The experimental results show that the hardware and software design of the control system can realize the accurate, effective and easy sorting of the workpieces.

machine vision; S7-1200; accurate sorting

TP391.41

A

1671-9654(2017)03-0096-04

10.13829/j.cnki.issn.1671-9654.2017.03.017

2017-06-24

凌雙明（1983－ ），女，湖南長沙人，實驗師，工程碩士，研究方向為PLC、機電一體化技術(shù)。

本文為2016年湖南省教育廳科研課題“HR20-1700-C10機器人視覺系統(tǒng)在工件分揀中的應(yīng)用研究”（編號：16C0012）階段性研究成果。