論機器視覺的工業機器人搬運目標識別及定位技術

高 健，范 蕊，劉青川，侯雅今，殷忠敏

（河北機電職業技術學院，河北 邢臺054000）

工業4.0 戰略的問世，令工業領域對自動化設備有了更高的要求，對設備的智能性、柔性有了明確要求。隨著我國經濟水平的進步，工業領域進入高速發展期，各個工業企業不斷擴張。但是，企業擴張的過程中必須要增加人力資源，人力資源勢必會增加企業成本，同時也會增加工業日常工作中的勞動力危險性，無法進一步保障勞動力的人身安全。尤其是那些具有危險性、重復性的工作（焊接、噴涂、裝配、搬運、深水作業、采掘施工等等），單純使用人力，容易發生各種安全事故。這一現象導致相關領域對于機器人的需求逐步增加?；诖?，機器人領域進入了高速發展期。視覺是人或動物獲取環境相關信息的主要手段，通過視覺系統，人或動物可獲取實際觀察物體的大小、狀態、色澤等等信息。有研究學者指出，人所獲取的信息中有80%來源于視覺系統，可見視覺信號的重要性。因此，基于機器視覺，展開工業機器人搬運目標識別及定位技術的相關研究是非常有必要的。

1 機器視覺的研究現狀

機器視覺其實就是通過攝像器代替人眼進行觀察，獲取相應的信息，并利用計算機模擬人腦對于各種視覺信息的處理功能，從獲取到的圖像中提取所需的信息，方便機器人更好地感知世界物體的狀態與形狀，完成相應的工作。機器視覺主要有二維視覺技術、三維視覺技術[1]。其中二維視覺技術主要用于表面檢測、安防等多種需獲取物體平面信息的相關領域中。三維視覺技術主要通過分析一副或是多副圖像的信息，獲取所需處理物體的三維信息，主要用于搬運、裝配、導航等多個需要明確環境空間的領域。比如“好奇號”火星車利用機器視覺技術，實現火星車定位、避障、導航、目標識別、自我修復、采樣等等功能。而無人機則通過機器世界技術實現目標跟蹤、導航避障、測繪地圖等等功能[2]。

2 工業機器人視覺搬運目標的標定

想要充分發揮工業領域機器人的機器視覺、搬運等功能，則必須合理設計視覺搬運系統，并且需要考慮合理且科學的手眼配置形式?，F今比較典型的手眼配置形式主要有“眼在手”、“眼固定”這兩種方式。相較于眼在手，眼固定方式雖然可獲取固定的工作環境圖像信息，可輔助工業領域進行集成控制，但無法獲取工作環境中更為細節的信息，并且容易受機器人影響，視線容易被遮擋，觀察靈活性比較差，因此眼在手方式更具有應用價值。將相機、安裝在機器人的末端，令光軸、末端手爪的開合平面維持垂直狀態，可在遠離觀察目標時獲取更為寬廣視野，可有效節省安裝空間的同時，不會妨礙機器人靈活動作，可有效預防雙目相機因基線長度對機器人靈活度、精密度造成的影響。在正式使用手眼視覺系統前，需提前標定攝像機中的參數、畸變系數、攝像機本身對末端執行器的位置。想要保證機器人順利完成搬運工件的識別、定位工作，則必須保證系統標定準確，從而保證手眼視覺系統的精度。只要做到以上幾點，才能預防機器人后續工作出現的誤差現象，才能避免機器人的應用價值下降，才能保證機器人始終可靠、穩定地進行[3]。

應用計算機視覺技術定位所需搬運工件，主要借助攝像機獲取所需工作領域中的搬運工件信息領域以及系統標定參數，并通過計算機獲取空間物體的相關三維信息。而攝像機標定則是二維信息和三維信息之間的紐帶，也是空間中坐標和圖像上投影點的映射關系，這種映射關系主要通過攝像機成像模型決定。成像模型主要闡述空間點和映射點的關系，通過數字表示形式獲取相應的投影矩陣，在矩陣分解后，可獲取攝像機內外特性參數。而內參數則意味著光學特征參數與內部稽核參數，也就是主點、焦距、畸變系數等等。而外參數則是指平面空間位姿。因此，攝像機的實際標定過程其實就是計算投影矩陣，確定攝像機內外闡述的過程。而想要滿足工業領域的實際需求，攝像機標定法還需滿足以下特性，（1）精確性：只要保證較高精度，才能實現準確標定，才能進行下一步精度計算。（2）自治性：只有在定標過程中實現半自動化或是自動化，才能減少人工參與，提供工業作業安全性。（3）通用性：能夠在多個不同場合、不同領域應用，能夠在不同攝像設備中應用，才能滿足不同精度標準，才能進一步提高其應用價值。

3 工業機器人搬運目標識別技術

為保證工業機器人能夠順利完成搬運工作，需為機器人安裝匹配的目標識別方法。從機器人的實際應用情況可以看出，整體特征匹配識別法具有理想的應用價值。輪廓是一種十分典型的特征，通過輪廓體征，可讓機器人獲取相對具體的信息，可方便機器人展開后續的搬運工作。從實際應用情況可以看出，有關輪廓特征的目標識別方法非常多，譬如小波變換輪廓匹配法，傅里葉變換匹配法，這兩種匹配法均是通過將空間領域的輪廓轉變入頻域，進而實現匹配。這一類匹配法主要借助輪廓能量匹配，達到目的。但是，這兩種匹配法對噪音非常敏感，很容易被噪音影響。多尺金字塔空間輪廓匹配法主要是通過在多尺度金字塔空間中的計算輪廓的實際匹配程度，輪廓粗匹配相似性與輪廓細匹配相似性，從而提升匹配的精度與速度。基于曲率特征的輪廓匹配法主要是利用計算組成輪廓曲率集合，從而獲取曲率集相似度，達到完成匹配工作的目的。但對于圓弧或是圓形特征，則需要更大的計算量。但隨著機器人發展速度的加快，現今工業領域中使用的工業機器人主要通過子輪廓、輪廓矩特征、輪廓局部特征三種方法結合后的方法達到搬運工件目標識別的目的。

4 搬運流程

首先，識別所需搬運的工件，確認工件信息后，將出庫的工件送入相應的準備位置，而后機械手將需要搬運的工件一一放入輸送臺傳送帶上，輸送臺每放置一個，放置位置的傳感器則會接收到一個信號，步進電機則可向前運動一段明確固定的距離，直到所需搬運的工件一一全部放置在輸送臺上，全部放置后，機械手停止動作，等待命令。而上位機則會根據計算機發布的組合指令，將傳送帶上的搬運工件按照提前設置好的參數送入相應的渠道，傳送帶的搬運工件會被一一取走。工件每取走一個，提取部位的傳感器則會接受信號一次，步進電機則會向前運動一段明確固定的距離，直到輸送臺上所有搬運工件全部離開輸送臺。不同的工業領域其搬運流程也存在差異，譬如在搬運七巧板玩具時，首先要拆分七巧板的七個工件，并將工件一一放在相應傳輸帶，機械手獲取信息完畢后，一一搬運工件，并按照設定好的圖形將七巧板按照相應圖形擺放，直到所搬運工件被一一搬運走，機械手才會停止操作，等待指令。

5 結 語

現今，基于機器視覺的機器人在工業生產工作中得到了廣泛的應用，其中具有機器視覺的機器人是最具應用價值的一類，其目標識別及定位技術具有廣泛的應用價值。