基于機器視覺系統的機械手設計*

張 元 ， 黃志輝 ， 彭辰晨 ， 曹麗芳 ， 鄒 杰 ， 焦 祥

（無錫職業技術學院，江蘇 無錫 214121）

1 研究背景

零件分揀系統因運作平穩性、高效性以及安全性等突出性能，已經成為現代工業生產中不可或缺的一部分，被廣泛應用于各種物料分揀的場合，甚至逐漸被應用于一些工作環境危險的行業，如軍工、火電等行業，從而保障工作人員的安全[1-2]。手爪作為零件分揀系統中最后的執行部件，是一個功能和系統高度集成部件，整個手爪的設計涉及多個學科知識內容。手爪的種類有很多，從工作原理以及機械結構的角度對手爪的類型進行分類，如圖1所示[3-5]。

圖1 手爪的分類

目前廣泛使用的手爪都是基于各種機器人的，其工作原理也比較簡單，一般是由計算機發出指令，由機器人的手臂帶動機械手達到示教位置，即零件所在位置，然后再控制機械手手爪去夾持零件，接下來就是從A點到B點的搬運工作，周而復始[6-7]。這種模式夾持分揀零件存在的缺點：每個手爪夾持的零件都是固定的大小或者形狀，抓取不同特征的零件時需要不同的手爪來完成，當在搬運或者其他工作過程中需要更換其他種類零件時，就需要通過機器人的行程控制，使機器人再到指定的位置更換手爪，正如數控機床作業中的換刀一樣，這樣會浪費不少時間，不利于提高生產效率。為了滿足手爪對不同形狀特征零件的抓取，同時可以快速地更換手爪，節約時間，課題組基于機器視覺系統，從概念結構上簡單地設計一款多功能機械手，根據分揀零件的特征，該機械手可以方便快捷地自動切換手爪。

2 建模設計

課題組設計的機械手的主要載體部分也是普通的機器人，機器人的主體部分由底座、大臂、小臂和手腕等組成[8-9]，在機器人的手臂末端設計并安裝多功能夾爪，其主要組成結構圖如圖2所示。

圖2 硬件組成框架結構圖

課題組設計的機械手主要由旋轉機構、攝像頭以及手爪三部分組成。旋轉機構的作用是方便快捷地切換手爪1、手爪2和攝像頭，機械手上設計了兩種不同形狀的手爪，便于根據需求進行切換，滿足不同形狀特征零件的抓取。其工作原理如下：機械手通過機器人手臂移動到工件待抓取的位置，攝像頭對抓取工件進行圖像識別，從而選擇合適的手爪進行抓取，如果待抓取工件上有兩個可夾持的平面的特征，則由旋轉機構將手爪1旋轉到抓取位置；如果待抓取工件是球體特征，則由旋轉機構將手爪2旋轉到抓取位置。該機械手整體設計簡單，所有結構的建模都是在NX12.0軟件中進行，如圖3所示。

手爪1夾持不同零件的示意圖如圖4所示，手爪2夾持不同直徑球體的示意圖如圖5所示。

圖4 手爪1工作示意圖

圖5 手爪2工作示意圖

3 機構的運動仿真

機構的運動仿真是在NX12.0軟件中完成的，機器人的運動和機械手的運動有先后順序，而且每個桿件的運動都存在間歇性，所以在這里的驅動體定義，基本采用step函數來完成。桿件之間的運動比較多，這就涉及了很多step函數[10]，具體設置又需要完全配合分揀搬運的流程，整個分揀搬運軌跡流程、時間以及step函數驅動的設置如下。

1）初始位置：初始位置為機器人處于停止非工作狀態時所處的位置，由機器人本身決定。

2）機械手移動到零件正上方（3 s）：機器人將機械手移動到零件正上方，同時攝像頭處于工作位置，從而進行視覺識別。底座與大臂的運動函數STEP(x,0, 0, 3, 60)，大臂與小臂的運動函數STEP(x, 0, 0, 3,40)，小臂與手腕的運動函數STEP(x, 0, 0, 3, -30)，手腕與機械手的運動函數STEP(x, 0, 0, 3, -20)。

3）旋轉機構轉動（1 s）：經過識別，旋轉機構轉動，選擇合適的手爪，旋轉機構運動函數STEP(x, 0,0, 3, -120)。

4）抓取零件（1 s）：機械手向下運動，同時手爪閉合夾緊零件，大臂與小臂的運動函數STEP(x, 4,0, 4.5, 5)，小臂與手腕的運動函數STEP(x, 4, 0, 4.5,-5)，手腕與機械手的運動函數STEP(x, 4, 0, 4.5, 15)，兩個夾爪閉合的運動函數STEP(x, 4.5, 0, 5, -25)。

5）機械手移動到收納盒正上方（3 s）：底座與大臂的運動函數STEP(x, 5, 0, 8, -180)，大臂與小臂的運動函數STEP(x, 5, 0, 8, -60)，小臂與手腕的運動函數STEP(x, 5, 0, 8, 45)，手腕與機械手的運動函數

STEP(x, 5, 0, 8, 20)。

6）放置零件（1 s）：手爪張開，放下零件，兩片夾爪張開的運動函數STEP(x, 8, 0, 9, 25)。

7）回到初始位置（1 s）：底座與大臂的運動函數STEP(x, 9, 0, 10, 120)，大臂與小臂的運動函數STEP(x, 9, 0, 10, -45)，小臂與手腕的運動函數STEP(x, 9, 0, 10, -15)，手腕與機械手的運動函數STEP(x, 9, 0, 10, -15)，旋轉機構的運動函數STEP(x,9, 0, 10, 120)。

抓取一個零件的時間周期約為10 s，因此可以定義求解時間為11 s，其運動軌跡流程如圖6所示。中間的為初始位置，每分揀抓取一個零件就循環執行一次這樣的流程。

圖6 運動仿真軌跡圖

4 結論

課題組通過NX12.0軟件設計并建模了機器視覺系統中分揀機械手，并以此為研究對象，以典型零件為夾持案例，對機器人識別零件、切換機械手爪、夾持過程以及搬運過程進行了運動仿真。仿真結果表明：結合了視覺識別零件特征，機械手可以自動選擇合適的手爪進行抓取，無需再到指定位置旋轉手爪，節省了時間，運動仿真結果從理論上驗證了該方案的可行性。不過課題組只是設計了視覺與機械手分揀抓取零件的三維模型，還未對所有控制元器件都進行詳細的規劃與控制，因此最終要完成實物的生產，還需要做很多的工作。