基于視覺技術的工業機器人焊牌流程全自動控制的探討

楊 軍，章霞剛

（江西新余鋼鐵集團有限公司，江西 新余 338000）

利用機器人技術，可使生產自動化水平得到提高；融合工業機器人和視覺技術，可有效感知外部環境信息，使機器人的自適應性提高。在實際生產中，利用人工焊牌方式為產品貼標簽時，若無法提高工作規范性，焊接工作質量將得不到保障，很容易使標牌脫落，從而導致產品形象受到影響，此外，還會影響到焊接順序、增加人力成本、降低整體工作效率，無法滿足實際工作需求。因此，將基于視覺技術的工業機器人焊牌流程全自動控制模式應用于貼標簽過程，利用機器人自動化識別焊牌位置，有序地進行產品標牌焊接，有效彌補了傳統工作方式的不足，提高了整體工作效率。

1 焊牌機器人系統概述

本系統包括機器人、輔助焊牌裝置及PLC控制系統等組成部分，主要應用設備包括焊牌機器人及自動打印機等。因需要在鋼捆兩端焊牌，因此在每臺成品運輸鏈中的焊牌工位中均設有焊牌機器人系統，由PLC系統進行集中控制，既可落實同步焊牌，也可實現單端獨立焊牌。此外，因不同產品的長度規格具有差異性，還需要在可移動平臺上安裝一端焊牌機器人系統，以作為移動端。利用伺服電機驅動，可實現移動平臺的精確定位、提升圖像定位和焊牌動作的可靠性[1]。

2 全自動包裝分揀生產線及工藝流程

2.1 生產線硬件系統

2.1.1 立體倉庫和碼垛機

立體倉庫用來存儲產品，通過判斷產品電子標簽和條形碼，可以確定產品的位置；碼垛機可在立體倉庫中快速存取產品，主要利用變頻技術來控制X軸、Y軸及Z軸。在X軸方向設置渦輪減速裝置，可以發揮出自鎖性；在X軸和Z軸設置驅動電動機，并安裝剎車裝置，如果突遇斷電問題，可及時停止機器運行；在X軸和Y軸中安裝防撞裝置。

2.1.2 焊接工作站

機器人焊接工作站主要包括焊絲桶和工業機器人，具體結構如圖1所示。工作站中所選用的機器人是一款一體化弧焊機器人，其可高效焊接狹小部位，在窄小的空間中，焊槍也可自由伸入，機器人承重可達10 kg以上，同時還綜合了防撞功能和爆斷報警功能等，具有較高的操作安全系數和定位精確性，并能提高整體的焊接精度和焊縫質量[2]。

圖1 焊接工作站的結構

2.1.3 AGV運料小車

隨著工業機器人的不斷發展應用，機器人也開始應用于自動化貼牌工作中，逐漸提高了生產和裝配工作的自動化，同時在物流傳送過程中也開始利用自動引導機。AGV運送小車負責向運輸線上輸送需要貼牌的產品，每次小車運輸10個產品。AGV運送小車主要包括上部運輸裝置和下部車架兩部分，上部裝置利用皮帶來帶動小車的轉動過程，下部車架部分主要包括電動機和驅動輪等設備，電動機帶動驅動輪運行，促使小車在磁條導向的方向上運行。

2.1.4 視覺系統

在輸送線中安裝視覺系統，到達視覺檢測工位后，機器視覺系統可以識別出輸送線上待貼牌的產品，并且向工業機器人傳輸焊縫位置和焊點信息，并利用弧焊機器人完成產品抓取和焊接等動作。視覺識別系統中包括工業相機和光源控制器等設備。在實際工作中采用背光方式，如果產品符合拍照條件，光源控制器會在輸入端接收相關信號后，由相機落實拍照工作，隨后光源控制器輸出相關信號，再有序落實后續操作[3]。

2.1.5 產品輸送線

產品輸送線負責輸送待貼牌的產品，通過視覺系統的有效配合，可自動傳輸待貼牌的產品，同時還可自動檢測待貼牌產品的焊縫和焊點，并可利用異步電動機變頻控制輸送線的運行過程，具有較高的自動化水平。

2.1.6 變位機

變位機主要包括變位機頭座、變位機尾座、夾具等部分，在實際工作中，利用雙工位單軸變位機、回轉變位機以及交流伺服電機，加之機器人的有效配合，可完成任意角度的變位操作工作，其不僅能提高驅動精確度，還能根據實際情況調整工作速度。此外，利用優質鋼材焊接變位機的各個結構件，并對其進行退火處理，可使整體結構件的強度大大提高。

2.2 自動焊牌工藝流程

在自動控制系統的通信過程中，利用碼垛機機器人在倉庫中取出待貼牌的產品，并且將產品放置于AGV小車，通過小車向產品輸送線中輸送產品，利用視覺系統采集產品焊縫和焊點等信息，并向主控PLC中傳輸這些信息，主控PLC分析處理相關信息之后，發送具體的工作命令，機器人接收到工作命令后開始抓取標牌，從而實現自動化焊牌工作。

3 基于視覺技術的工業機器人焊牌流程全自動控制的關鍵技術

3.1 攝像機標定

視覺系統在利用CCD攝像機之前，需要先標定攝像機，攝像機選擇以太網工業相機，為了提高計算工作的便利性，設置像素為1 mm。攝像機標定應根據坐標系關系來明確圖像空間點在坐標系中的位置關系。標定算法的模型為小孔成像，根據圖像點的關系，可獲取攝像機的各種參數。通過攝像機標定，可以為自動焊牌系統應用奠定基礎，進而實現快速定位及后續焊牌的高效識別[4]。

3.2 自動識別焊縫

利用視覺系統工業相機采集焊牌位置的圖像信息、利用灰度變換和二值化等方式，可明確焊縫特征值。確定焊縫實際位置后，對焊縫邊緣進行檢測，以獲取準確的邊緣數據，促使機器人準確地抓取焊牌。此外，需嚴格控制焊牌中心和焊縫的偏差，并向工業機器人傳遞偏差值，利用控制算法落實自動跟蹤和焊接工作。

為了降低外界因素的影響，需要利用線性灰度來實現圖像信息的變換，從而使整體圖像的亮度提高。由于視覺系統在采集圖像的過程中受噪聲干擾比較大，為了精準化識別，需要進行濾波去噪工作，利用Prewitt算子檢測焊點的邊緣。

實施邊緣檢測處理后，需要獲取焊縫圖像特征，從而合理規劃工業機器人的焊接軌跡。按照由上到下的順序對邊緣檢測后的圖像進行掃描，及時保存掃描的第一個黑點，以此作為上邊緣點；再按由下到上的順序掃描圖像，保存掃描的第一個黑點，以此作為下邊緣點。技術人員需要利用計算軟件來合理調整圖像間的匹配變量、幾何變換圖像點，最終確定匹配的區域位置，保證變化之后的特征點處于同一個坐標，再通過GETDATA提取坐標，從而明確具體的焊接目標點。在提取和匹配圖像特征的過程中，需要平移、縮放、旋轉圖像，在圖像旋轉過程中，需要合理轉換圖像中的像素坐標，并將像素坐標和平移矩陣、縮放矩陣、旋轉矩陣依次相乘。

3.3 主控PLC和工業機器人通信

在實際工作中，弧焊機器人通過操作吸盤機械手來抓取標牌；在自動控制系統中，利用自動化平臺使工業機器人和主控PLC進行通信，通信采用特定通信協議進行傳輸，PLC主動讀取數據后，向工業機器人發送焊縫信息和焊點信息，從而實現自動焊接標牌。

4 圖像分析和定位系統

圖像分析和定位系統不僅可以識別未焊牌的產品，識別和定位該產品的端面，還可以檢測焊牌之后的產品。在整個系統當中，圖像分析和定位系統發揮著重要的作用，有利于提高焊牌的準確性。該系統首先需要將采集的高清圖像進行預處理，并采取圖像落實校準和濾波等措施，落實邊緣檢測和特征提取等方式，從而準確判斷出未焊牌的產品。圖像分析方法包括顆粒分析和模式匹配等，通過識別產品具體位置和外形信息，再根據獲取的信息對產品進行分析，從而保證產品坐標的準確性[5]。

此外，根據產品外形特征和運行規律，在外部運輸條件中加入圖像分析算法，可避免因環境變化等外部因素影響到產品的識別效果，保障定位準確率達到99%以上，提高系統運行的可靠性。

利用圖像分析和定位監控界面可以顯示圖像和系統狀態，同時可以反映出焊牌對應的識別信息和定位信息，在圖像定位后可以顯示二維坐標。在機器人夾具中安裝高精度激光測距傳感器，在焊牌工作之前，需要在坐標中選擇三個點，以此完成測距工作，為焊牌工作奠定基礎，避免在實際工作中發生碰撞，使焊牌的適應性得到提高。

5 焊牌信息跟蹤系統

在傳統的工作模式下，在計量工作人員完成焊牌工作之后需要手動打印標牌，再落實人工焊牌工作，整體工作效率比較低，同時具有較大的工作強度，且很容易發生錯焊和漏焊等問題。為了提高整體工作的自動化水平，可利用焊牌系統跟蹤未焊牌的產品，自動落實焊牌流程；完成焊牌工作之后，需要向計量系統中發送焊標牌的識別號，利用計量系統落實入庫處理。因此，實現計量工作的無人化，可使整體工作效率有所提高，同時可以保障焊牌準確性。此外，系統存在數據接口，可以無縫接入到全廠計量集中智能管理系統。

利用焊牌信息跟蹤系統界面可將產品跟蹤隊列中未焊牌產品的識別號和焊牌目標位置等信息顯示出來，從而提高整體工作的便利性。

6 結語

隨著工業機器人和視覺技術的不斷發展，其在工業制造中的應用越來越廣泛。而基于視覺技術的工業機器人焊牌流程全自動控制，可利用碼垛機器人在倉儲庫中取出待貼牌的產品，并將產品置于AGV小車中，再利用小車將產品送入運輸流水線，最后向主控PLC中傳輸產品相關信息，并向工業機器人發送工作命令，最終實現了產品的自動化貼牌和焊接，減少了整體人工工作量，提高了整體工作效率。