一種基于VisionMaster的機器視覺糾偏定位系統應用實現

蔡振浩，宋 勇

（上海思客琦自動化工程有限公司智能制造先進技術研究院，上海 201206）

0 引言

中國是一個制造大國，隨著經濟飛速發展，傳統制造業進行自動化、信息化、智能化的結構調整和轉型升級已成為行業發展共識[1-2]。只有機器設備具備了主動感知環境、產品工藝、操作者水平的變化，主動調整軟件和程序，自動適應周圍的變化，并根據這些變化不斷地學習和優化自己的控制性能才是智能化。機器視覺是讓機器設備具備外界感知能力的一種實現方式。將機器視覺、人工智能、5G物聯網通信等先進技術引入傳統制造業，提高新能源汽車動力電池生產效率，并和MES有機結合，從而有效控制并降低各類誤差和生產制造缺陷，推動和促進新能源生產制造領域的智能制造水平[3-4]。

機器視覺技術，就是采用機器代替人眼來做測量和判斷，在工業應用領域的主要應用有測量、引導、檢測、識別等，涉及通信、計算機、信號處理、人工智能、模式識別等諸多領域學科的交叉[5]。機器視覺系統優點有：（1）具有非接觸性；（2）接收光譜范圍較寬，擴展了人眼的視覺范圍；（3）可以長時間不間斷地穩定工作。典型的工業機器視覺應用系統包括：光源、光學系統、圖像捕捉系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械執行模塊，實際中用計算機來模擬人的視覺功能從客觀事物的圖像中提取信息，進行智能后處理，進行決策輔助。助力工業生產柔性化，使生產線更容易適應產品的變化。目前機器視覺技術在工業自動化領域常見應用于測量、引導、檢測、識別等[6]。劉景泰等[7]將機器視覺應用于自動裝配系統，解決了某小型產品裝配中的關鍵問題。劉明周等[8]設計了基于機器視覺的機械產品裝配系統，用于適應不同的裝配任務。

在黑燈工廠、無人工廠的自動化產線中，大量采用基于先進機器視覺算法及機器人技術的全自動協作系統，實現無人值守機器自主搬運、分揀、托舉、存儲等功能，該技術被廣泛應用于物流倉儲、工廠制造等場景，其涉及到的關鍵技術有相機標定和糾偏對位算法[10]。

相機標定方法包括以張正友標定法為代表的傳統相機標定法、主動視覺相機標定法，以及相機自標定法等，如表1所示。

表1 標定方法分類

值得注意的是：（1）Tsai兩步法速度較快，但僅考慮徑向畸變，當相機畸變嚴重時，該方法不適用[11]；（2）分層逐步標定法是先對圖像的序列做射影重建，在重建的基礎上進行放射標定和歐式標定，通過非線性優化算法求得相機內外參數，優化算法收斂性不確定，在實際中并不常用。

在先進的自動化產線中，大量裝配有高精度高性能機器人，具備高度精準的空間運動控制能力。在實際生產中通過主動系統控制相機做特定運動，利用控制平臺控制相機發生特定的移動拍攝多組圖像，依據圖像信息和已知位移變化來求解相機內外參數。本文將主要基于N點標定法的主動式視覺標定方法。

1 定位糾偏應用設計

根據機器人（也指：多關節多自由度機械臂）運動學的知識，機械臂通過多個旋轉電機驅動，實現機器人末端的可控制定位驅動。機器人自身是沒有傳感器的，人為在機器人上或旁安裝相機，通過使用相機獲得目標坐標，從而讓機器人根據相機得到的圖像對目標進行操作的方式叫做機器人視覺。為了使得相機（亦即機器人的眼）與機器人（亦即機器人的手）坐標系之間建立關系，就必須要對機器人與相機坐標系進行標定，該標定過程也就叫做手眼標定[12-13]，如圖1所示。

圖1 手眼標定示意圖

通常機器人手眼關系分為：eye-in-hand以及eye-to-hand兩種。其中eye-in-hand也就是眼在手上，機器人的視覺系統隨著機械臂末端運動；eye-to-hand也就是眼在手旁，機器人的視覺系統與機器人基座固定，不會在世界坐標系內運動。對于eye-in-hand情況，機器人手眼標定即標定得到機器人末端與相機之間的坐標變換關系；對于eye-to-hand情況，機器人手眼標定即標定得到機器人基座與相機之間的坐標變換關系。兩種標定方法都將機器人以及相機之間的不變量確定了下來，從而建立了兩者的轉換矩陣。實際中，常用9點/12點標定法，亦即使用相機和機械臂獲得空間中的多組相同點坐標值，建立起機械臂與相機間的坐標變換關系[14]。

2 機器視覺軟件系統設計

采用機器視覺系統精確匹配電池模組安裝工件上的特征點與轉角，用來計算來料工件的偏移量，進行校正。選用?？低暪旧a的MV-CE120-10GMGC面陣工業相機，支持GigE Vision千兆以太網傳輸接口、黑白成像、分辨率4 024×3 036，傳輸幀率9.6 fps。視覺處理軟件采用的是?？低昖isionMaster機器視覺軟件進行項目開發。VisionMaster是?？低曌灾餮邪l的視覺開發平臺，集成機器視覺多種算法組件，可快速組合算法，實踐各種視覺應用方案。實現對工件或被測物的查找、測量、缺陷檢測等。功能豐富，用戶界面友好。

2.1 標定流程

標定主要用于確定相機坐標系和機械臂世界坐標系之間的轉換關系。N點標定是通過N點像素坐標和物理坐標，實現相機坐標系和執行機構物理坐標系之間的轉換，并生成標定文件，要求N≥4。

在標定轉換模塊中加載該標定文件后，可實現對被測物體的像素到物理坐標的轉換。通常選取9點，即9點標定法。標定時，當機構旋轉軸與圖像定位不共軸時需要設置旋轉次數，一般是在9個標定點的基礎上加上3個旋轉點，即為12點標定。Δx、Δy是N點標定法中，圍繞旋轉中心分別沿著x方向和y方向移動的位移，實際中可以保準特征提取點在相機視野范圍的基礎上，根據實際情況進行設置。N點標定法圖例如圖2所示。

圖2 N點標定法圖例

基于VisionMaster算法平臺搭建的處理流程如圖3所示。

圖3 VisionMaster搭建N點標定法處理流程

執行步驟如表2所示。

表2 VM平臺實現相機N點標定流程

點標定完成后，點擊按鈕生成標定文件。標定誤差即重投影誤差（標定板上的物理點經過標定矩陣投影回圖像中，與實際圖像坐標的距離），單位為像素。通常標定誤差應小于1，對于比較精確的標定板，標定誤差可以達到0.1左右。標定旋轉誤差單位為度，越小越好，通常應小于1。

2.2 生產流程糾偏定位

完成相機標定流程后，會產生得到標定文件。在后繼生產中，可以導入使用該標定結果，相機視覺測量新的來料的匹配點的坐標值與角度，進行糾偏。搭建定位糾偏生產流程如圖4所示。

圖4 VisionMaster定位糾偏生產流程設計

其主要步驟如表3所示。

表3 VM平臺實現相機糾偏引導流程

單相機糾偏定位引導中，相機一般倒裝并固定在機臺上，通過視覺定位引導機器人糾正來料位置的波動，確保對每個來料進行精組裝。設計中使用“單點對位”是因為該模塊考慮了機器人末端有延展軸，使得操縱點不是法蘭中心導致的不共軸。

3 結束語

引入機器視覺、圖像處理等先進技術，提高制造行業的自動化、信息化、智能化水平，提升生產效率，已成為行業的一種發展趨勢。本文針對新能源汽車動力電池生產過程中頻繁常用的引導安裝工序，設計了視覺定位糾偏的視覺處理系統?；赩isionMaster軟件平臺，開發了自動安裝機器視覺軟件系統，以提高新能源汽車鋰電池的自動化產線的自動化、智能化程度，極大提高了生產效率。