快递分拣机器人系统框图，机器视觉定位下的工业机器人系统设计

分拣机器人目标客户垃圾分拣机器人的工作流程

引言

现阶段工业机器人仅能正在严厉界说的结构化情况中履行预约指令举措，缺乏对情况的感知与应变能力，那极大天限定了机器人的使用。应用机器人的视觉节制，没有须要预先对工业机器人的运动轨迹停止示教或离线编程，可勤俭大批的编程工夫，进步出产服从跟加工质量。

Hagger等人提出经由过程基于机器人末尾与方针物体之间的偏差停止视觉反应的方式；Mezouar等人提出经由过程图象空间的门路计划跟基于图象的节制方式。海内这方面次要使用于焊接机器人对焊缝的跟踪。

本文应用基于地位的视觉伺服思惟，以六自由度垂直枢纽型喷涂机器人为载体，提出一种基于机械视觉的工业机器人自定位节制方式，办理了机器人末尾实际地位与期冀地位相距较远的问题，改良了喷涂机器人的定位精度。

1.视觉定位系统的构成

机器人视觉定位系统组成如图1所示，正在枢纽型机器人末尾装置喷涂对象、单个摄像机，使工件能完整呈现正在摄像机的图象中。体系包罗摄像机体系跟控制系统：

摄像机体系：由单个摄像机跟计算机构成，担任视觉图象的收罗跟机械视觉算法；

控制系统：由计算机跟控制箱构成，用来节制机器人末尾的实际地位；经CCD摄像机对事情区停止拍摄，计算机经由过程本文利用的图像识别方式，提取跟踪特点，停止数据辨认跟计较，经由过程顺运动学求解失掉机器人各枢纽地位误差值，最初节制高精度的末尾执行机构，调剂机器人的位姿。

图1喷涂机器人视觉定位系统构成

2.视觉定位系统事情原理

2.1视觉定位系统的事情原理

利用CCD摄像机跟1394系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快捷处置惩罚。起首拔取被跟踪物体的部分图象，该步调相当于离线学习的进程，正在图象中树立坐标系和锻炼体系探求跟踪物。学习完毕后，图象卡不绝天收罗图象，提取跟踪特点，停止数据辨认跟计较，经由过程顺运动学求解失掉机器人各枢纽地位给定值，最初节制高精度的末尾执行机构，调剂机器人的位姿。事情流程如图2所示。

图2视觉定位系统软件流程图

2.2基于区域的婚配

本文采取的就是基于区域的相关婚配方式。它是把一幅图象中的某一点的灰度范畴作为模板，正在另一幅图象中搜刮存在不异灰度值漫衍的对应点范畴，从而实现两幅图象的婚配。正在基于区域相关的算法中，要婚配的元素是流动尺寸的图象窗口，类似原则是两幅图象中窗口间的相关性器度。当搜刮区域中的元素使相似性原则最大化时，则认为元素是婚配的。

界说PP是模板图象中一点，取以PP为中间的某一邻域作为相关窗口K，巨细为，假定K正在原始图中，程度标的目的平移Δu，垂直标的目的平移Δu后，K所笼罩下的那块搜刮区域叫做子图Sk，若K跟Sk不异，则它们的好为整，不然不为整。由此界说K跟Sk的相关函数为：

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当D到达最小，K与Sk达到最佳婚配。

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2.3图象的特征提取

事情台上的工件与工作台靠山正在颜色方面存在很大的不同，即工件显现为玄色，将那一信息作为辨认工件的紧张特点。

工件的边缘处灰度有急剧的变更，可以以此断定出工件的边界点。采取扫描线的方式，扫描标的目的上灰度巨变的像素点就是边界点。最初，经由过程最小两乘法把找到的边界点拟合出圆周，并计较出圆心地位。

2.4试验与剖析

试验目标是经由过程机械视觉，快捷辨认出工件的特点。

拔取被跟踪工件的部分图象作为模板图象template以部分图象template为模板，正在原始图象中停止基于区域的婚配，并以template的左

下角为原点，树立坐标系。然后界说一个搜刮区域ROI（regionofinterest），依据要提取的特征选择区域的外形，这里取舍环形区域。搜刮区域必需包括悉数方针特点。正在ROI中提取工件的特点，如图3所示。

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图3圆心辨认

该步调相当于离线学习的进程。每次利用前只须要学习一次便可。经由过程离线学习，体系失掉ROI与工件的绝对地位关联，以便及时辨认中工件呈现偏移、翻转等，ROI皆可以精确呈现正在适合地位。

离线学习后，视觉体系颠末区域婚配、阀值宰割跟边缘提取等步调找到须要辨认的特点，如图4所示。

图4及时辨认

离线学习后，视觉体系颠末区域婚配、阀值宰割跟边缘提取等步调找到须要辨认的特点，如图4所示。

2.5成果剖析以下：

识别率剖析：第一步经由过程离线学习，锻炼提取外形特点。第二步利用离线学习失掉的坐标关联，及时跟踪工件，失掉须要跟踪的外形特点信息。只有离线学习适当，方针特点便精确辨认而且失掉相关信息。

实时处理成果剖析：图象采集卡的收罗速率是25帧/s，每幅图收罗工夫为40ms。摄像头收罗一幅图象须要20ms，该图像处理的速率为10ms/幅。经由过程顺序优化，正在收罗的同时停止图像处理，并且图像处理的速率比收罗的工夫要短，便制止了图象的失真跟颤动。正在物体运动没有跨越极限速度时，可能较精确天找到圆心的地位。

3.空间坐标的获得

由一幅图象失掉的信息是二维信息，顺序中利用的坐标是以像素为单元的，机器人正在空间运动须要将图象的信息换算成三维空间坐标。其计较进程以下：

以工件上圆孔的圆心为机器人定位基准，A圆心的世界坐标。当圆心与视觉图象的中间重合时，机器人定位实现。

标定摄像机，失掉投影矩阵ceM，即图象中两个像素间的距离与世界坐标系的转换关联。

摄像机拍摄图象后，颠末特点辨认失掉圆心正在图象中坐标a，计较出与图象中间的偏移量Δx、Δy。

为基准，依照下式计较机器人末尾的世界坐标B：此中，Mc是摄像机与机器人末尾的坐标转换参数。

留神，本文利用单目视觉，以是这里假定Z坐标稳定；若是利用双目视觉，便可以经由过程平面视觉计较出Z’。

4.偏差剖析与赔偿

本名目的喷涂机器人是六自由度的旋转关节操纵臂，与UnimationPUMA560类似，枢纽4、5、6的轴线彼此垂直，且订交与一点。使用参考文献3的方式计较以下：

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经由过程机械视觉可以失掉机器人末尾的空间地位坐标B。

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肯定机器人的连杆参数表，以下表：

使用DH法计较各枢纽的转角θi：

论断

本文描写了基于机械视觉的工业机器人定位系统，该体系将基于区域的婚配跟外形特点辨认联合，停止数据辨认跟计较，可能快捷精确天辨认出物体特点的鸿沟与质心，机器人控制系统经由过程顺运动学求解失掉机器人各枢纽地位的转角偏差，最初节制高精度的末尾执行机构，调剂机器人的位姿以消弭此偏差。从而办理了机器人末尾实际地位与期冀地位相距较远的问题，改良了喷涂机器人的定位精度。该方式计较量小，定位精确，存在工程实用性。本体系是利用C#正在VisualStudio2003情况中编写。

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