圖像與數(shù)據(jù)融合的抓取機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)研究

霍達(dá)

摘 要：文章主要針對(duì)圖像數(shù)據(jù)融合下的抓取結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)進(jìn)行研究，包括系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、控制過程分析和控制策略，希望能給相關(guān)人士提供有效參考。

關(guān)鍵詞：圖像和數(shù)據(jù);抓取機(jī)構(gòu);控制系統(tǒng)

在智能制造產(chǎn)業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下，智能裝配生產(chǎn)相關(guān)技術(shù)要求提高。大部分企業(yè)開始把視覺技術(shù)以及工業(yè)機(jī)器人等融入自動(dòng)化生產(chǎn)當(dāng)中，負(fù)責(zé)實(shí)施工件的搬運(yùn)、分揀以及檢測等工作，文章就此針對(duì)抓取控制系統(tǒng)進(jìn)行深入研究，旨在能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)定位檢測，提升整體生產(chǎn)效率。

1 ? ?抓取機(jī)構(gòu)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

結(jié)合被抓物體實(shí)際特征，設(shè)計(jì)三軸直角的坐標(biāo)機(jī)器人，并于直角坐標(biāo)裝置Z軸末端位置設(shè)置自適應(yīng)機(jī)械手吸盤和工業(yè)相機(jī)，進(jìn)一步做好物體的抓取實(shí)踐與質(zhì)量監(jiān)控。自適應(yīng)的機(jī)械手能夠有效結(jié)合物體規(guī)模和形狀大小，調(diào)整三側(cè)的吸盤位置，順利實(shí)現(xiàn)物體抓取。因?yàn)楫?dāng)下裝配線具有較高的精確度，能夠有效忽略旋轉(zhuǎn)偏移。所以自適應(yīng)機(jī)械手能夠結(jié)合圖像信息，對(duì)智能化抓取機(jī)器中3種平移距離進(jìn)行同步控制。實(shí)現(xiàn)對(duì)不同型號(hào)物體的抓取操作。智能化分揀結(jié)構(gòu)主要包含兩部分，分別是自適應(yīng)結(jié)構(gòu)機(jī)械手和直角坐標(biāo)機(jī)器人。直角坐標(biāo)機(jī)器人能夠有效帶動(dòng)整體控制結(jié)構(gòu)以及智能化機(jī)械手，準(zhǔn)確進(jìn)行立體層面內(nèi)3種不同方向的運(yùn)動(dòng);結(jié)構(gòu)機(jī)械手聯(lián)系工業(yè)相機(jī)對(duì)當(dāng)下所抓物體的分布位置、大小尺寸信息以及吸盤的偏移距離進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，從而順利完成不同型號(hào)物體的抓取工作。比如，可以針對(duì)工業(yè)相機(jī)采集電視背板的不同尺寸型號(hào)，調(diào)節(jié)吸盤位置，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確抓取[1]。

2 ? ?抓取機(jī)構(gòu)控制過程分析

機(jī)器視覺相關(guān)伺服控制系統(tǒng)主要是結(jié)合工業(yè)照相機(jī)來采集電視背板的圖像信息，隨后針對(duì)背板圖像實(shí)施有效處理，將整理提取后的信息當(dāng)成反饋信號(hào)，形成閉環(huán)的控制系統(tǒng)。電視背板相關(guān)運(yùn)輸操作主要是以傳送帶為載體進(jìn)行的，因?yàn)楸嘲逍吞?hào)種類豐富，存在較大差異，所以無法形成固定的傳送帶寬度與相應(yīng)的抓取位置，從而無法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抓取目標(biāo)，因此，可以通過紅外線傳感裝置對(duì)傳送帶中的物體進(jìn)行檢測，看其是否被其他物體所遮擋，進(jìn)一步監(jiān)測傳送帶中的背板運(yùn)輸。在傳送帶中的電視背板，經(jīng)過紅外檢測裝置運(yùn)輸?shù)街付ㄎ恢貌⑼Ｖ惯\(yùn)行后，需要繼續(xù)啟動(dòng)傳送帶，將背板直接輸送到回收箱內(nèi)。如果經(jīng)過檢測發(fā)現(xiàn)背板質(zhì)量達(dá)標(biāo)，則可以按照模板匹配，選擇當(dāng)下的電視背板型號(hào)后，提取模板參數(shù)相關(guān)機(jī)械抓取手的位移參數(shù)，并將其當(dāng)成自適應(yīng)機(jī)械手運(yùn)行中的3種平移單位參數(shù)。此外，智能化抓取機(jī)器還可以聯(lián)系圖像進(jìn)行系統(tǒng)處理，最終獲得背板中心坐標(biāo)以及工業(yè)相機(jī)圖像光軸中心坐標(biāo)差，隨后將其轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)坐標(biāo)，對(duì)其中的橫軸和縱軸同步帶運(yùn)行位置進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)節(jié)，進(jìn)一步促進(jìn)工業(yè)相機(jī)轉(zhuǎn)移，確保電視背板能夠拍出拍攝圖像的中心位置，即保證智能化抓取機(jī)器能夠正好對(duì)應(yīng)背板的抓取位置[2]。

3 ? ?控制策略研究

智能化抓取機(jī)器相關(guān)控制系統(tǒng)主要可以劃分為兩個(gè)部分：（1）智能化抓取機(jī)器運(yùn)動(dòng)控制。（2）智能化抓取機(jī)器直角坐標(biāo)三軸運(yùn)動(dòng)控制。進(jìn)一步聯(lián)系實(shí)際抓取運(yùn)行需求以及控制過程要求，此次智能化抓取機(jī)器的實(shí)驗(yàn)控制系統(tǒng)可以選擇可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC），對(duì)機(jī)器人以及機(jī)械手進(jìn)行同步控制。PLC控制設(shè)備能夠自動(dòng)接收相機(jī)設(shè)備發(fā)送過來的圖像信息，隨后結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行集中處理，提取輸出信號(hào)，最后把提取出來的信號(hào)輸入控制系統(tǒng)以及各個(gè)伺服驅(qū)動(dòng)裝置內(nèi)部，順利實(shí)現(xiàn)物體的抓取放置。

智能化抓取機(jī)器抓取的控制模塊主要由三軸伺服驅(qū)動(dòng)、平移裝置控制設(shè)備、PLC控制裝置、圖像模板識(shí)別以及工業(yè)相機(jī)圖像采集等部分構(gòu)成。針對(duì)工業(yè)相機(jī)所拍攝到的物體圖像實(shí)施準(zhǔn)確識(shí)別，并和標(biāo)準(zhǔn)模板設(shè)置模式進(jìn)行分析比較，檢測電視背板品質(zhì)，確保電視背板當(dāng)下型號(hào)信息能夠有效傳輸至總控制設(shè)備當(dāng)中。同時(shí)在物體模板圖像內(nèi)進(jìn)行全面采集，提取被抓取物體的位置參數(shù)信息，并將其轉(zhuǎn)移到智能化抓取機(jī)器的控制系統(tǒng)內(nèi)，控制系統(tǒng)能夠帶動(dòng)電機(jī)運(yùn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，促進(jìn)機(jī)械手實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的自動(dòng)化運(yùn)行，把不同伺服裝置中的編碼器參數(shù)值當(dāng)成信息反饋，從而形成一種閉環(huán)控制模式，提升機(jī)器人的整體運(yùn)行精度。

以視覺為基礎(chǔ)的控制，參考控制系統(tǒng)構(gòu)成，可以細(xì)分為位置和圖像為基礎(chǔ)的視覺伺服。視覺伺服控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)如下：把相機(jī)提取的物體圖像坐標(biāo)傳輸至智能化抓取機(jī)器控制系統(tǒng)內(nèi)，進(jìn)一步轉(zhuǎn)變智能化抓取機(jī)器運(yùn)行姿態(tài)。隨后利用智能化抓取機(jī)器相關(guān)的絕對(duì)坐標(biāo)系，將接收的2D坐標(biāo)變成現(xiàn)實(shí)的3D坐標(biāo)，從而促進(jìn)智能化抓取機(jī)器實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抓取，即將抓取位置信號(hào)以及圖像處理信號(hào)傳輸至控制設(shè)備內(nèi)，某些參數(shù)直接轉(zhuǎn)化成直角坐標(biāo)。該種方式無需針對(duì)智能化抓取機(jī)器進(jìn)行精確數(shù)字建模，只要結(jié)合機(jī)器視覺系統(tǒng)便可以自動(dòng)提取物體圖像信息，隨后聯(lián)系要素所處位置獲得控制參數(shù)。智能化抓取機(jī)器實(shí)施抓取的活動(dòng)時(shí)，會(huì)通過電機(jī)控制裝置，把PLC傳播出來的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動(dòng)器運(yùn)行中的脈沖信號(hào)。

4 ? ?結(jié)語

隨著時(shí)代的發(fā)展，智能化機(jī)器人在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用次數(shù)逐漸增加，應(yīng)用范圍也相繼擴(kuò)大，通過對(duì)抓取控制系統(tǒng)進(jìn)行深入研究，能夠有效提高智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)確率，提升抓取機(jī)器人的運(yùn)行效能，降低圖像處理誤差，提升整體工作效率。

[參考文獻(xiàn)]

[1]陳姚節(jié)，郭同歡.基于時(shí)空域數(shù)據(jù)融合的Kinect深度圖像修復(fù)算法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2019（30）：215-220.

[2]朱嘉琦，韓哈斯敖其爾.在軌組裝機(jī)器人抓取機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與控制系統(tǒng)研究[J].機(jī)械傳動(dòng)，2019（2）：79-84.