視覺引導工業機器人定位抓取系統設計研究

汪汝

摘要：本文采用攝像機、傳統帶、機器人以及視覺開發模塊軟件為主要基礎設備，技術人員設計出視覺識別和檢測系統的模塊，構建視覺引導工業機器人。對系統的硬件組成、工作原理、參數化模型建立、模板匹配算法做出分析。

關鍵詞：視覺引導；工業機器人定位；系統設計

中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）07-0169-01

隨著科學技術的發展，工業機器人逐漸被運用到生產線的各項工作當中。抓取和工件識別是工業機器人最主要的兩項運用。離線編程方式是目前大多數工業機器人采用的控制方式。該控制方式能夠控制機器人的抓取和工件識別，但是，如果工業機器人的識別對象或者工作環境發生了變化，很可能導致機器人識別抓取工作難以順利施行。為了滿足現代工業的發展，人們開始研發視覺引導工業機器人定位抓取系統，提高機器人的工作效率。

1 系統硬件組成

本次研究視覺引導工業機器人定位抓取系統硬件主要包括：第一，CCD相機。第二，鏡頭。在定位抓取系統當中，對鏡頭的成像大小有一定的設計要求。第三，光源。光源是影響抓取系統圖像品質和對比度的關鍵。第四，工控機。工控機是負責采集和處理圖像的關鍵設備。第五，機器人。機器人是執行工件設別和抓取命令的最終硬件。

2 視覺引導抓取系統的工作原理

視覺引導工業機器人定位抓取系統在實際操作過程中，首先應該固定傳送帶上方的攝像機，確保攝像機的視野能夠囊括運轉的傳送帶上的工件。同時，將定時器的圖像采集頻率設置為每0.5秒采集一次。工件位置的確定可以通過模板匹配的方式，同時，利用兩針圖像之間的間隔來計算工件運動速度。技術人員通過對工件運動速度的測定，來預測工件位置，從而規劃好工件運動軌跡，確保機器人的目標位置與工件運動工位重合，實現準確抓取。如圖1所示，當工件開始進入機器人抓取區域時的位置被稱為上流限，而工件離開機器人抓取區域的位置被稱為下流限。在實際運行過程中，提前設計好上流限能夠有效減少機器人等待時間，如果機器人沒有在抓取區域當中抓取工件，則表示抓取工作失敗，機器人也會放棄對該工件的追蹤。

3 抓取系統的參數化模型建立

3.1 攝像機定標

本次研究主要利用坐標軸的方式，對攝像機進行定標。首先，選取攝像機的光軸中心，攝像機的坐標系建立在所選的光軸中心上。坐標系的x/y/z三軸相互垂直，選取圖像水平增加方向為x軸，光軸方向為z軸。對攝像機進行定標后，可以在坐標系上任意選取一點為M，寫出M的坐標，然后根據平面投影的原理，找出M點的投影點坐標，其中，投影點坐標z軸的值即為攝像機的焦距。

3.2 手眼坐標標定

在本次研究的抓取系統當中，機器人與攝像機位于傳送帶兩端，因此，想要確定機器人與工件之間的相對位置，采用傳統的手眼標定方式難以達到滿意的結果。因此，技術人員可以根據機器人和攝像機之間的距離，建立兩個相應的參考坐標系，兩個參考坐標系分別建立在攝像機的視野范圍內和機器人的工作范圍內。其中將建立在攝像機視野范圍內的參考坐標系設定為f1，f1的內外參數采用平面標靶標定法進行標定，同時得出與攝像機之間的相對位置。將建立在機器人視野范圍內的參考坐標設定為f2，在實際工作過程中，f1與f2之間只存在水平X軸之間的平移關系。通過對兩個坐標系之間的相對位置進行研究分析，進一步建立機器人與目標工件之間的聯系，從而實現機器人準確的目標抓取。

4 基于灰度相關的模板匹配算法

當提取完目標圖像的特征后，技術人員可以根據綜合匹配搜索的方式，對目標圖像進行定位跟蹤，滿足機器人工作時的時效性要求，同時，提高運算速度?；诨叶认嚓P的模板匹配算法是常規模板匹配算法當中的一種，主要以目標圖像的灰度值作為模板匹配算法的特征參數，然后進行匹配計算。

5 實驗

完成相關理論研究后，最后一步就是對定位抓取系統進行實驗，確保抓取系統能夠正常工作。此外，通過實驗，設計人員可以找到設計當中存在的問題，并且對定位抓取系統進行改進和提升，確保定位抓取系統安全有效，能夠充分適用于實際工作當中。具體工作人員可以根據相關模板匹配的目標圖像坐標，利用參數化模型，在機器人的基礎坐標系中映射目標圖像坐標。通過計算機處理，將圖像坐標與實際抓取位置進行實時轉換，最后將轉換后的信息傳達給機器人，讓機器人進行識別和抓取工作，從而保證目標抓取工作的準確性和精度。

6 結語

綜上所述，工業機器人在生產線上的運用已經越來越頻繁，傳統控制系統具有一定的缺陷，隨著經濟的發展，已經難以滿足現代社會的需求。定位抓取系統的研發很好地解決了傳統控制系統中存在的問題，有效提高工業機器人工件識別與抓取的準確度。因此，設計人員應該更加完善定位抓取系統相關研究，并且將其充分運用于工業機器人的實際操作當中。

參考文獻

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