基于機器視覺的大型激光裝置自動裝配系統研究

李銀剛 高 東 蘇春洲 白 斌 譚 寧 趙遠情

（中國工程物理研究院激光聚變研究中心，綿陽 621900）

隨著科技的發展，裝配機器人在制造業中的地位越來越高。傳統的裝配機器人在自動化生產線上只能執行固定的抓取動作，抓取點也非常固定[1]。但是，近年工廠有向小批量、高精度方向發展的趨勢。在這種情況下，傳統的裝配機器人將逐漸無法滿足工業發展的需求[2]。隨著計算機和相機的性能越來越強，計算機視覺以其精度高、檢測范圍大以及反應快速等特點得到了快速發展[3]。將計算機視覺應用于裝配機器人，可以實現裝配機器人的目標自動識別、自動規劃裝配路徑等功能[4]。

大型激光裝置的建設及維護過程涉及大量的零部件裝配工作。由于該激光裝置的特殊性，裝配工作普遍存在作業空間有限、潔凈度要求高、裝配對象重量大、數量大以及種類多等特點，采用人力裝配或者傳統的裝配機器人難以滿足作業要求[5-7]。將采用計算機視覺輔助的自動裝配系統應用于大型激光裝置的建設及維護過程，可以極大地提高工作效率，模塊化視覺輔助系統，以適用于各種不同的安裝環境和安裝對象。

1 雙目視覺測量系統

1.1 雙目立體視覺原理

雙目立體視覺技術是計算機視覺技術的一個重要分支。它的基本原理與人類雙目視覺的立體感知相似，即通過兩個視點觀察同一物體獲得兩個視角下的圖像，通過計算不同圖像中同一像點的視差獲取物體表面的三維形貌信息。圖1為雙目立體視覺模型，OWXWYWZW為世界坐標系，O1X1Y1Z1為左相機坐標系，O2X2Y2Z2為右相機坐標系。物方點P（XW，YW，ZW）在左右相機中對應的像點分別為P1（u1，v1）、P2（u2，v2），直線O1P1和直線O2P2相交于P點[8]。如果已知P1和P2的圖像坐標及相機的內外參數（內參數包括相機的焦距、主點坐標以及各種畸變參數，外參數是指左右兩個相機坐標之間的旋轉矩陣R和平移矩陣T），就可以利用三角形測量原理求得P點在物方世界坐標系下的三維坐標。

圖1 雙目立體視覺模型

1.2 雙目相機標定

相機標定就是確定圖像的像素坐標與實際空間坐標對應關系的過程，具體來說就是確定相機的內外參數。內參數主要是相機自身的各種畸變參數，外參數是指左右相機之間的旋轉及位移矩陣[9]。標定過程需要借助已知坐標信息的標定板來完成，具體由雙目相機的光學幾何成像模型決定，如圖2所示。

圖2 相機實際成像模型

在標定過程中，相機內參數一般只考慮徑向畸變和偏心畸變。因為如平面畸變和正交畸變都很小，所以忽略不計。標定所需要計算的參數包括fi、Ri、Ti、u0i、v0i、P1、P2、K1以及K2（i為相機編號，取值為1或2）。其中，fi為鏡頭的焦距，Ri為旋轉矩陣，Ti為平移向量，u0i、v0i（i為相機編號，取值為1或2）為圖像坐標原點在像素坐標系中的坐標位置，P1和P2分別為偏心畸變誤差系數，K1和K2分別為徑向畸變誤差系數。

相機的內外參數矩陣為

采用“八步標定法”對相機進行標定，即左右相機需從8個不同角度同時對標定板進行拍攝，獲得2×8幅圖像，如圖3所示，然后分別處理左右相機拍攝的圖像，識別各個編碼點的像素位置，再根據各個編碼點的實際坐標解算相機的內外參數。

圖3 相機標定的8個方位圖

1.3 圖像立體匹配技術

立體匹配是指將同一物體同一時刻從不同角度拍攝的多幅照片進行對應點匹配。對雙目立體視覺系統來說，是將同一時刻左右相機拍攝的圖片進行對應點匹配來獲得物體的深度信息[10]。在計算區域內均勻劃分網格（每個網格都是待測點），然后遍歷計算圖像的每個待測點，在參考圖像中尋找相似度最大的點即為對應點，完成圖像匹配任務。

在參考圖像中尋找相似度最大的點需要建立相關函數，通過相關函數來衡量參考區域與目標區域的相似度。相關函數的選取對最終的計算精度影響很大，其中最簡單的一種相關函數是最小距離函數，即

2 視覺裝配系統

該系統由2個高分辨的電荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）相機、1個裝配平臺以及1個6自由度裝配機器人組成，如圖4所示。

圖4 視覺對接模型

該系統采用運動測量機構和任務消息的控制策略。按照安裝對象的不同，可以將任務分成不同的類型。每個任務可以分為各個任務模塊，任務模塊分為多個任務環節，每個任務環節對應唯一的消息。在每次任務開始前，系統自動讀取機械手臂和平臺的空間位置、光照強度等，用戶設置光照類型、相機曝光時間以及算法計算閾值等，組成系統配置文件。用戶在軟件界面選擇不同的任務類型，系統根據不同的任務類型讀取對應的系統配置文件，然后配置環境并控制相應的硬件設備，流程如圖5所示。

圖5 系統執行任務流程

2.1 零件定位過程

零件的定位過程主要是通過對圖像的處理分析（包括圖像濾波、二值化以及邊緣提取等圖像處理方法），從二維圖像中獲取零件的三維坐標信息。在圖像處理過程中，最初得到的是圖像輪廓點的二維圖像坐標，需要經過坐標轉換到世界坐標系，然后對轉換的坐標點進行空間擬合運算。該過程中，由于相機和算法自身所帶的誤差，需要進行迭代計算才能實現零件定位，具體流程如圖6所示。

圖6 零件識別定位流程

2.2 零件裝配過程

零件裝配過程可以分為調整過程和裝配過程。軸孔對接裝配在激光裝置中非常普遍，所以以軸孔裝配過程為例進行分析。調整過程主要是兩個軸線的對準過程，當兩個軸線重合時，滿足裝配要求。裝配過程是在調整完成后根據視覺定位結果計算出機械臂進給量，控制單元控制機械臂進給完成裝配過程。

實際作業中，由于各種干擾因素的影響，有可能出現最終無法裝配的情況，需要采用力傳感器對裝配過程進行反饋。機械臂夾口底部采用分層設計，兩層之間裝有力傳感器。當檢測到力值大于設定的閾值時，認為裝配失敗，需要進行復位操作，具體流程如圖7所示。

圖7 零件裝配流程

2.3 控制軟件架構設計

根據裝配過程的特點，可以將該系統控制軟件分為控制層、策略層和執行層3個層面，具體架構如圖8所示。控制層是用戶根據不同的裝配對象來判斷當前的裝配任務，可在控制軟件界面輸入系統配置參數；策略層是根據用戶輸入的系統配置參數和相機采集的圖像進行分析計算，并將空間位置坐標轉換為電機的控制命令；執行層根據策略層下達的指令進行圖像采集、電機控制等。

圖8 控制系統分層架構圖

2.4 真空靶室維護工裝設計與分析

真空靶室維護系統是大型激光裝置的重要組成部分，主要功能是實現靶室內第一壁模塊自動化拆裝。靶球內屬于射放環境，且隨著時間的累積，靶球內的輻射劑量會逐漸增加。所以，第一壁的拆裝要求實現完全的自動化，人員只需在控制端進行任務分配、監控管理等。

第一壁結構如圖9所示，長寬都在1 m以內，與靶球通過軸孔定位并固定。第一壁拆裝機械手臂如圖10所示。機械手臂前端夾持頭內安裝有雙目相機測量系統，夾持頭下安裝有3個力傳感器。在安裝第一壁時，機械手臂先移動到存放第一臂的指定位置，雙目相機測量系統啟動，定位第一壁模塊上的安裝孔，計算第一壁安裝孔軸線與機械手臂當前位置的差值。機械手臂根據計算結果進行調整，調整到軸線對齊后，機械手臂軸向進給。機械手臂夾持頭接觸到第一壁定位孔時，由3個力傳感器進行反饋。如果根據力傳感器判斷當前位置無法夾持第一壁，則機械手臂退回重新進行定位，否則根據力傳感器對機械手臂進行微調，直到完全夾持住第一壁。將第一壁安裝至靶球的定位銷軸上的過程與該過程類似，雙目視覺系統根據靶球上的定位銷軸進行定位，拆卸第一壁過程同理。

圖9 第一壁結構

圖10 第一壁拆裝機械手臂

3 結語

通過對雙目立體視覺的原理進行深入研究，設計了一套視覺輔助的自動裝配系統，并以大型激光裝置的真空靶室維護工裝為例，設計并分析了靶室第一壁拆裝工裝，可為大型激光裝置實現自動化裝配提供參考。