基于機器視覺的工業機器人分揀控制系統探究

儲琴

（常州工程職業技術學院，江蘇常州，213164）

0 引言

機器視覺技術是指使用攝像機和計算機來模擬人類視覺功能，并且廣泛用于航空航天、汽車零件、電子、制藥等領域。在我國，機器視覺技術的研究起步較晚，不夠成熟，其專利和成果不及國外品牌。工作分揀在整個工業生產過程中占有重要地位，工業分揀的速度將直接影響整個分類過程的運作。因此，我們需要先對工業分類的各個步驟進行測試，找出不足之處并加以糾正，以提高整個工業分揀技術，這對分揀行業具有重要的指導意義。據調查，在過去的一年中，中國連續增加了200多家加工工業機器人制造商。并且，業界非常看重工業機器人的市場發展前景，他們一致認為工業機器人生產的“高潮”將在未來幾年出現。

1 工件機器人分揀系統的系統硬件

機器視覺工件分類系統分為三個，而工業機器人分揀系統主要分為五個主要單元：工件傳送單元、相機平臺單元、視覺分類單元、機器人RC控制單元以及機械手抓取單元。包括步進電機、圖像采集卡、氣爪、工控機、運動控制卡、三軸運動平臺這些部分。運動卡的通信通過以太網和RS232串口實現。工控機是信息處理和操作中心，負貴控制與協調，其他部分掛在工控機下。框架圖如圖1所示。

圖1 分揀機器人總體框架圖

■1.1 工業相機的選擇

圖像采集是整個視覺系統的基石，它主要是通過工業攝像機完成的。作為機器視覺系統的核心組件，工業相機的基本功能是將輸入的光信號轉換輸出為電信號。所拍攝圖像的質量、清晰度、系統穩定性都由相機的性能直接決定。與普通相機相比，工業相機具有超強的傳輸功能、更高的穩定性和更強的抗干擾能力。本系統選擇高分辨率數碼相機MV-1300UM，其參數為：傳感器類型：逐行數字面陣CMOS，輸出顏色：黑白，信噪比＞ 45db，動態范圍：60db，電源要求：5V，功耗＜2.25W，尺寸53×54×54，分辨率1280×1024，幀頻15FPS，像素大小：5.2μm×5.2μm，視野（FOV）為64mm×48mm，物距是128.3mm，畸變＜0.07%，光柵分辨率是0.4μm，精度是±5μm。

■1.2 光源的選擇

系統中光源的功能是將光投射到被檢測對象上，并在完成投射后區分對象的對比度。好的光源可以提高整個系統的分辨率，并降低后續圖像處理的壓力；而性能較差的光源則會降低系統的工作效率，例如工業相機過度曝光會導致圖像不清晰。本系統選取的是采用led按圓周排列的燈光，它能夠為被測物體提供大面積平衡照明的環形光源，其優點是可以直接安裝在鏡頭并實現大面積的照明，能夠較好的反射被測物體表面的紋理。

■1.3 分揀機器人的選擇

視覺分類系統的核心組成部分是工業機器人。分揀系統的分揀速度上限、系統準確性、穩定性和可靠性都由工業機器人的性能決定，其類型包括：切割機器人、搬運機器人、焊接機器人、噴涂機器人、分揀機器人等。由于每個機器人的用途不同，因此在選擇機器人時需要注意其工作性能的差異。例如，分揀機器人可以快速、準確地掌握要測量的移動目標，更適合分揀；搬運機器人的承載能力較大，可以負載很重的物品。經過篩選，我們采用ABB IRB360工業機器人。

■1.4 車輪驅動方式的選擇

對分揀系統進行需求分析，在設計中應該提高小車運動及轉向控制的精度。因此，當為小車車輪選擇驅動馬達的類型時，經過一系列的對比分析發現，盡管直流電動機驅動簡單方便，但精度較差，而且在工作時難以精確控制小車的轉向；相比之下，根據系統設定好的輸入脈沖，步進電機能夠控制小車轉向的角度，該方法不僅實用易控制，同時與該系統匹配程度較高，且成本也較低，只是精度要求仍然不夠。該系統對伺服電機的控制相比較前兩種電機而言更加復雜，但能夠實時檢測電機速度，也可以達到控制精度的要求。因此，選擇PARALLAX型伺服電動機作為機器人前輪的驅動電動機，并且機器人的后輪采用隨動的萬向輪驅動，以達到平衡效果。

■1.5 顏色識別方案的選擇

機器人要處理的材料具有綠色、白色、紅色、黑色和藍色五種顏色。因此，準確識別材料的顏色非常重要。任何顏色都由紅色，藍色和綠色三種原色按不同比例組成，因此可以根據每種顏色中紅色，藍色和綠色的比例來區分材料的顏色。在設計中，通過選擇TCS230顏色傳感器來實現。TCS230可以在不進行ADC轉換的情況下，實現每個顏色通道超過10位的分辨率，并且它還包含硅光電二極管陣列（可通過編程進行配置）和電流/頻率轉換。TCS230傳感器的光響應范圍是250～1，輸出頻率為2 Hz～500 kHz，與光強度呈線性關系，波形為占空50%的方波。通過程序，用戶可以選擇頻率輸出比。TCS230的輸出輸入引腳可以直接連接到單個白色、紅色、黑色、藍色和綠色ABCDEFG片機或其他邏輯電路。能夠輸出特定的原色，測量被測物體所含紅色、藍色和綠色的成分比例，通過對引腳輸入信號的控制進行編程，來調整濾鏡的顏色。

2 機器人分揀控制系統的實現

■2.1 機器人運行范圍

在設計中，需要智能機器人在指定區域中移動。指定的字段如圖2所示，機器人運行范圍：圓的直徑為320mm，線寬為20 mm。需要運輸5種不同顏色的材料。首先，需要在圖塊放置的初始位置隨機選擇3個不同顏色的圖塊，并將圖塊放在圖2所示的內圓和輔助線的交點A，C和E上，然后將它們依次標記為A、B、C、D、E；其次將剩余的2個圖塊放在圖2所示的外圓線F和G上，最后將輸送的物料按A，B，C，D，E的順序放入物料位置。環位分數線有50%灰度和2 mm線寬的細線，從內部到外部有10個分數值，分別對應10環到1環。顏色標簽從左到右分別用綠色、白色、紅色、黑色、藍色對圓進行填充；現場線寬為20 mm的黑線可用作跟蹤輔助線。此外，該機器人不使用跟蹤方法時依舊能夠進行分揀和運輸。

圖2 機器人運行范圍示意圖

■2.2 機器人分揀控制系統的實現

（1）相機標定

分揀技術的首要工作便是相機標定，同時也是機器視覺的基本組成部分。如果缺少攝像機校準，則無法實現機器人的機器視覺。在機器人分揀技術中，相機標定的功能是建立物體圖像的坐標系，并根據空間位置坐標系將其連接起來，以建立兩者之間的對應關系。在相機標定的作用下，機器人分揀系統能夠準確判斷物體所在坐標系的位置，為抓取工作做好前期工作。

（2）目標識別

目標識別是根據需要捕獲圖像中項目的特征，即目標提取或圖像分割。在基本定位中，提取土圖像中的目標特征或者某些特征。目標提取方法有多種形式，例如邊緣檢測、區域提取和閾值分割。目標提取完畢后進行目標分割，并對項目特征進行分類和統計。

（3）目標分揀

對于運動目標的跟蹤和記錄，可以使用多目標跟蹤方法。對提取的圖像序列進行逐幀分析。在圖像的每一幀中檢測運動目標，并判斷圖像的每一幀中需要識別的像素類型，然后建立目標鏈。在判斷物品的過程中，利用物體和機器人獨立坐標系建立相互聯系，在分類工作中完成物品位置的相應工作。

（4）操作原理

在接收到信號后，工業機器人的工作方式實際上是進行系統控制。首先，系統要在工業機器人和計算機之間建立公共信號通道，然后在計算機設定程序的幫助下控制機器人的運行路線。工業機器人整個系統的控制過程為：一，由工業機器人抓取待分類的物料，并將其放在系統確定的對象放置槽里；二，系統記錄對應于每個工件的空間坐標的全局總變量；三、使用軟件編程語言（這里選擇計算機的VC ++ 6.0系統）來編寫機器人控制程序軟件，然后控制工業機器人進行分揀操作。

在分揀機器人的控制系統中使用了許多接近傳感器，其通過接口電路連接到單片機引腳。在操作過程中，通過讀取這些傳感器檢測到的信息，就能查看到分揀機器人的工作狀態。這些接近傳感器只有兩種模式：未觸發時的高電平模式和觸發時的低電平模式，因此，我們只需要讀取相應引腳的電平。分揀機器人的控制程序流程如圖3所示。具體來說，為了確保其正常運行，在分揀機器人啟動后，首先會進行網絡連接狀態、機械臂復位和轉盤復位等方面的自我檢查。在確保自檢正確后，機器人將從起點開始，到達識別區域后啟動機器視覺模塊來識別物件。成功識別快遞物品后，機械手將其放入轉盤，然后分揀機器人將對象運輸到傾卸區，最后返回識別區。直到目標對象分揀完成后，該循環才會停止運行。

圖3 分揀機器人控制程序流程圖

3 結語

由于經濟的飛速發展，在我國越來越多的行業開始運用機器人進行生產，例如：農業、工業、食品加工業、汽車業等。各個行業也都開發出了一套針對工作需要的特定的機器人技術。在生產生活中，機器人發揮了巨大的作用，在相當程度上增加了該行業的生產效率，從而推動了社會經濟的發展。從另一個角度來說，機器人分揀技術的研究也推動了機器人研究工作的進步，促進了機器人研究事業的發展。