基于機器視覺自動化裝配系統(tǒng)研究＊

黃 波 趙 飛 王 佳 何慶中 王宇峰

（四川輕化工大學機械工程學院，四川 宜賓 644000）

隨著自動化行業(yè)的不斷發(fā)展，人力成本不斷上升，勞動力短缺現(xiàn)象日益嚴重，在社會生產(chǎn)的各個領(lǐng)域，工業(yè)機器人都顯示出強大的功能。裝配作為生產(chǎn)制造過程中最后一個極其重要的環(huán)節(jié)，具有可重復、占時比大等特點。工業(yè)機器人在裝配中具有高速度、高精度、小型化等優(yōu)勢，采用機器人裝配可解決企業(yè)生產(chǎn)制造人員流動帶來的影響，并可以提高企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量一致性、擴大產(chǎn)能、減少材料浪費和增加產(chǎn)出率，同時對于推動工業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，提高市場競爭力具有重要作用。但是目前普遍使用的工業(yè)機器人裝配大都存在自動化、智能化程度低，柔性差，高精度裝配達不到要求的缺點。對此，利用機器視覺技術(shù)、機器人技術(shù)、數(shù)字圖像處理以及自動化控制技術(shù)等集成，實現(xiàn)目標的自動化裝配過程[1-2]。

1 自動化裝配系統(tǒng)總體方案設(shè)計

此設(shè)計裝配對象為YB100摩托車用轉(zhuǎn)子式機油泵，其尺寸為 64 mm × 8 mm，由泵體、內(nèi)轉(zhuǎn)子、外轉(zhuǎn)子、泵蓋和驅(qū)動軸等組成，結(jié)構(gòu)緊湊，體積小，在內(nèi)燃機上運用越來越多，如圖1所示。

圖1 YB100 機油泵主要結(jié)構(gòu)組成

YB100機油泵的裝配流程與要求為：（1）銷軸插入泵體，壓入內(nèi)轉(zhuǎn)子，讓軸與內(nèi)轉(zhuǎn)子能夠流暢配合，與此同時內(nèi)轉(zhuǎn)子與銷軸在配合時軸的扭矩和內(nèi)轉(zhuǎn)子的扭矩要一致，且零件裝配角度偏差 ≤ 0.2°。（2）壓入外轉(zhuǎn)子，由于外轉(zhuǎn)子與內(nèi)轉(zhuǎn)子是偏心設(shè)計，需要一定的角度裝配才能嚙合，最后安裝泵體蓋，擰緊3個M5固定螺栓，其扭緊力矩在3～5 N·m。

根據(jù)裝配流程與要求，設(shè)計裝配平臺。此次設(shè)計平臺由1臺四自由度SCARA機械手，2臺三自由度機械手，1臺二自由度機械手，1個旋轉(zhuǎn)平臺以及CCD相機組成，全自動裝配流程如圖2所示。

圖2 裝配流程圖

首先四軸機械手抓取目標零件，上料至旋轉(zhuǎn)平臺，傳感器檢測，工業(yè)相機拍攝圖像，經(jīng)過機器視覺系統(tǒng)識別處理，將零件的角度偏差值與旋轉(zhuǎn)平臺反饋處理，進行修正，再將裝配位姿角度達到理想狀態(tài)后進行抓取裝配[3]。

1.1 機械結(jié)構(gòu)設(shè)計

基于以上裝配流程以及工藝要求，采用Solid Works軟件對自動裝配平臺進行三維建模，并對裝配虛擬仿真，以及設(shè)計結(jié)構(gòu)對裝配流程合理性分析[4]。如圖3所示。

圖3 自動裝配平臺設(shè)計方案

其中包括四自由度SCARA機械手（AR4215），三自由度機械手（松下A5），二自由度機械手（松下A5），邁德威視MV-GED500C-T工業(yè)相機，旋轉(zhuǎn)平臺1臺，歐姆龍可編程控制器CJ2M1臺、3臺4軸運動控制模塊CJ1W-NC413等。

1.2 視覺系統(tǒng)設(shè)計

視覺系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的核心部分，在確保目標零件能夠滿足要求的情況下，選用Eye-to-Hand系統(tǒng)，將工業(yè)相機固定于工作臺上[5]。自動化裝配中視覺系統(tǒng)主要可分為3個主要部分：（1）工業(yè)相機與相機部分，主要負責目標零件的圖像采集。（2）PC端與機器視覺軟件模塊，負責對采集的圖像進行處理分析。（3）旋轉(zhuǎn)平臺以及二軸機械手修正模塊，負責對零件姿態(tài)角度偏差進行修正[6]。相機系統(tǒng)如圖4所示。

圖4 視覺系統(tǒng)

在采集圖像過程中，會出現(xiàn)拍攝零件出現(xiàn)畸變現(xiàn)象，視覺系統(tǒng)首先應(yīng)完成相機標定，根據(jù)標定要求與便捷，采用Halcon軟件對相機進行標定，利用Halcon軟件庫里的算子gen_caltab生成標定圖。再將相機初始參數(shù)輸入Halcon標定助手中，通過加載標定板（15～30幅），生成內(nèi)參數(shù)據(jù)[7]。具體標定流程如圖5所示。

圖5 相機標定流程

得出內(nèi)參數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 相機標定內(nèi)參數(shù)據(jù)

1.3 控制系統(tǒng)設(shè)計

整個控制系統(tǒng)中，主要通過歐姆龍CJ2M型號PLC控制自動化裝配平臺，其中SCARA機器人自帶輸出輸入口進行開關(guān)量的輸出與輸入，機器視覺系統(tǒng)將采集后的圖像傳輸至PC端進行特征提取，再通過RS232串口將處理后信息發(fā)給PLC，最后PLC進行各部分機構(gòu)動作控制。控制系統(tǒng)框架圖如圖6所示。整個軟件控制系統(tǒng)可以分為表示層、功能層、控制層與遠程服務(wù)層。各層之間相互聯(lián)系，在RS232等串口連接下共同控制自動化裝配平臺[8]。

圖6 系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖

完整且成熟的控制系統(tǒng)應(yīng)該具有的功能為：（1）標定工業(yè)相機內(nèi)參/外參。（2）實時對目標零件圖像進行顯示與采集。（3）對采集的圖像進行高效、精準的識別以及圖像增強等預處理。（4）數(shù)據(jù)處理，能夠在識別到的圖像中進行有效信息提取與顯示。（5）能夠?qū)D像具有的特征進行選擇與分類處理。（6）保存采集所得到的參數(shù)等，通過通訊要求與上位機/PLC進行實時通訊。（7）實現(xiàn)人機交互，通過人機交互界面，能夠在PC端對整個自動化裝配平臺進行操作與監(jiān)控[9-10]。

2 裝配平臺實物搭建與實驗分析

2.1 實物搭建

在三維建模的虛擬驗證下，整個設(shè)計平臺能夠完成裝配工序，其主要可以分為SCARA關(guān)節(jié)機器人系統(tǒng)、直角坐標系機器人系統(tǒng)、視覺處理系統(tǒng)與上位機控制系統(tǒng)，實物圖如圖7所示。

圖7 裝配平臺

2.2 軟件界面設(shè)計與圖像采集

根據(jù)裝配要求與各模塊化功能要求，利用Visual Studio與Halcon聯(lián)合編譯[11]，設(shè)計出可進行人機交互的軟件界面，如圖8所示。該界面簡潔，功能齊全，具有相機操作功能，例如打開相機、關(guān)閉相機等；具有觀測窗口，能實時對裝配進行查看與監(jiān)測；PLC通訊參數(shù)配置齊全，能夠選擇運行狀態(tài)與通訊狀態(tài)設(shè)置；可對模板進行選擇設(shè)置與生成。對于圖像采集，使用以Halcon視覺庫為基礎(chǔ)的圖像采集，運用廠家提供的SDK開發(fā)包進行實時圖像采集，采集的圖像如圖9所示。此方式具有面向面更廣，能夠更好地進行二次開發(fā)，功能多，便捷等特點。

圖8 人機交互界面

圖9 圖像采集圖片

2.3 自動化裝配平臺裝配流程

在自動化裝配系統(tǒng)中，根據(jù)裝配要求，YB100型機油泵零件裝配順序依次為：泵體、銷軸、內(nèi)轉(zhuǎn)子、外轉(zhuǎn)子、蓋板和螺栓。運動路徑圖如圖10所示。

圖10 自動化裝配運動路徑圖

通過示教器AR語言編寫SCARA機械手運動控制程序，按照一定的速度與角度從A點移動到B點對輸送帶上C點的目標零件進行抓取，SCARA機械手末端裝有夾爪氣缸，實現(xiàn)氣動抓取。抓取完成后，旋轉(zhuǎn)機械手至位置D，將零件放置等待好的旋轉(zhuǎn)工作臺上，二軸機械手直線移動工作臺至F點，傳感器檢測到目標已達預定地點，工業(yè)相機進行圖像采集，采集到的圖像經(jīng)過傳輸?shù)絇C端，通過采集圖像與預設(shè)定模板圖像比對，根據(jù)幾何中心點得出定位偏差與姿態(tài)角度偏差，再將信息傳輸至PLC進行運動控制，控制二軸機械手與旋轉(zhuǎn)平臺進行位置與角度的修正。修正完成再次進行采集，二次采集，進一步對零件位姿進行反饋。在“合格”后，二軸機械手運動至G點，線性機械手配合夾爪氣缸對零件進行夾取，放置于K點，這就完成了一次零件裝配，按照裝配順序，依次對泵體、銷軸等進行裝配，直至整個裝配完成。圖11為零件上料抓取圖，圖12為零件抓取到旋轉(zhuǎn)平臺。

圖11 零件上料圖

圖12 抓取至旋轉(zhuǎn)平臺

完成上料工序后，通過二軸機械手將旋轉(zhuǎn)平臺移動至采集位置，按照預設(shè)置的拍攝頻率進行圖像采集。采集的圖像經(jīng)過Halcon軟件庫內(nèi)部的高斯混合模型等算法進行零件特征分類。其中，高斯混合模型算法是由K個單高斯模型子分部組合的混合分部。當樣本數(shù)據(jù)X是一維數(shù)據(jù)時，樣本數(shù)據(jù)高斯分部的概率密度函數(shù)分部可表示為

其中： μ為樣本數(shù)據(jù)的均值， σ為樣本數(shù)據(jù)的標準差。

當數(shù)據(jù)為多維度時，高斯分布可以表示為

其中：D表示樣本數(shù)據(jù)維度，為協(xié)方差。

由于單個高斯模型只能解決線性問題，當遇到線性不可分問題時，可引入高斯混合模型解決非線性問題。而在高斯混合模型中，定義的K個子模型是混合模型的隱變量，以便適用于任何概率分布問題的求解。

高斯混合模型可以表示為

混合模型的概率分布是由K個高斯子模型分布的組合，且每個高斯子模型分布都對應(yīng)有各自的均值、方差以及權(quán)重。為了保證概率密度的合理性，高斯子模型分布的權(quán)重和必須為1。

選用HALCON軟件中的圖像處理高斯混合模型分類器函數(shù)對圖像零件進行分類。創(chuàng)建分類器→獲取各個特征的特征向量→將訓練樣本的特征向量添加到分類器中→訓練分類器。進行分類時，計算采集圖像的特征向量，通過分類器計算出特征向量的類，從而完成圖像分類工作。

采用基于灰度的NCC模板匹配對零件的位姿定位，NCC是一種基于統(tǒng)計學計算兩組樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性算法，利用覆蓋的區(qū)域子圖灰度與模板圖的灰度相比較，通過歸一化相關(guān)度量公式計算二者間的匹配程度，取值范圍為[-1,1]。數(shù)字圖像可以等效成一個矩陣，對圖像的處理也就是對矩陣的處理。在進行圖像匹配時如果模板圖像中有一個子集和模板數(shù)據(jù)非常相似，此時匹配算法得到的NCC值會非常接近 1，代表此時匹配的相關(guān)性很高。相反，如果匹配的NCC值接近-1則代表完全不相關(guān)。對數(shù)字圖像進行NCC模板匹配識別算法的首先就是要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，歸一化數(shù)學公式為

式中：f表示像素點P的灰度值； μ表示窗口內(nèi)所有像素平均值； σ表示標準方差。

假設(shè)t(x,y)表示模板像素值，則完整的NCC公式為

式中：n表示模板的像素總數(shù)；n-1表示自由度。

在進行實際的模板匹配時，將模板在目標圖像上下、左右移動。每次模板移動1個像素后就計算1次窗口內(nèi)像素與模板的NCC值，將計算出的值與設(shè)定的閾值作比較，篩選出大于閾值的圖像。得到匹配后的位置信息、角度范圍等信息后，建立仿射變換矩陣以及旋轉(zhuǎn)矩陣，將模板骨架通過仿射變換顯示在圖像中。由于模板匹配可以快速的進行定位，且精度較高。因此，選用NCC模板匹配的方法來實現(xiàn)目標零件位姿的定位[12]。

最后與事先訓練庫里的零件模板位姿進行匹配，得出零件的位置和角度偏差，進行匹配。圖13為零件采集圖。

圖13 零件采集圖

位姿調(diào)整完成后，將旋轉(zhuǎn)平臺移動至抓取點進行抓取，最后將零件裝配至預設(shè)工位后，準備下一個零件的抓取，如圖14所示。

圖14 零件抓取

2.4 自動裝配實驗驗證與測試

由于設(shè)備精度、圖像處理方式等影響，裝配重復定位會存在一定誤差，這會導致裝配不穩(wěn)定，甚至會造成裝配失敗。因此需要對采集圖像的位置坐標進行重復誤差分析。誤差分析過程以SCARA機械手自帶的示教器中的坐標為標準，選用外轉(zhuǎn)子為對象，通過SCARA機械手抓取零件至圖像采集點進行采集，通過圖像處理后，讀取零件起始中心位置坐標和采集圖像處坐標。

根據(jù)多組重復實驗數(shù)據(jù)，可按照式（6）計算上述重復性實驗標準差[13]。

式中：Pi為第i次測試的數(shù)據(jù)；u(p)為重復性測試誤差。

在同一個零件上重復自動測試位置坐標10次，分別讀取該零件的不同次數(shù)測量的位置坐標，分析得到外轉(zhuǎn)子零件的重復定位誤差，如表2所示。

表2 外轉(zhuǎn)子零件的重復性實驗

根據(jù)式（6）與表2可以計算出：u(p)X1= 0.014 mm；u(p)Y1= 0.010 mm；u(p)X2= 0.012 mm；u(p)Y2=0.013 mm。根據(jù)重復性測試誤差計算可得出，自動化裝配的重復定位精度0.02 mm，滿足裝配精度要求。

判斷一臺設(shè)備是否可用于工廠運用，效率是一個很重要的指標，此自動化裝配需要對定位時間進行統(tǒng)計，其中的定位時間包括圖像采集和圖像處理，當視覺采集硬件確定后，主要時間消耗取決于視覺算法，分類算法以及匹配時間都會影響零件裝配效率[14-15]。測試定位時間選用YB100中的4個零件分別進行10次拍攝，從拍攝到零件定位（位置、角度）結(jié)束所用的時間，采用最小均方根平方分析法，得出每種測試零件的定位時間，如表3所示。

表3 測試零件定位時間

3 結(jié)語

本文圍繞基于機器視覺機油泵自動裝配系統(tǒng)展開研究，以YB100型機油泵為研究對象，針對目前存在的傳統(tǒng)人工裝配存在的裝配效率低，勞動強度大以及半自動化裝配存在柔性低等問題，設(shè)計全自動化裝配。本次設(shè)計利用現(xiàn)有的成熟技術(shù)，采用創(chuàng)新的方式，將視覺與控制相結(jié)合，提高了自動化與智能化。經(jīng)過實驗分析可得，通過對兩個點的10次重復定位，自動化裝配的重復定位精度為0.02 mm，且根據(jù)測試4種不同零件定位時間可得出各個零件在500 ms以內(nèi)，滿足機油泵自動化裝配在精度與效率上的要求。