基于運動控制卡和視覺系統的桁架機械手分揀系統的應用

耿青玲

（廣東機電職業技術學院, 廣州510515）

0 引言

試紙是保健市場上常見的用品之一，有著非常廣闊的市場，特別是在糖尿病、艾滋病防護及其它病菌測試方面，就會有此類的試紙用品供應。目前試紙包裝仍以手工為主，屬于典型的勞動密集型行業。雖然市面上有一些半自動的機器設備來代替手工，但基本上沒有出現全自動化的生產線，大部分工序依賴手工進行，存在生產效率低、生產不穩定、生產現場環境較差等現象。本文從企業的實際需求出發，設計了一套基于試紙包裝生產線的智能分揀系統。

1 分揀機械手的結構組成

智能抓取機械手主要由三軸直線滑臺、兩軸旋轉滑臺、運動控制模塊、圖像識別模塊、機械手真空吸盤模塊及電氣控制系統6個模塊組成，智能抓取機械手的整體框架圖如圖1所示。

工業攝像頭把采集到的相關數據傳輸到計算機上，利用計算機上的圖像識別軟件進行數據的處理和建立空間坐標系，并給出目標物體的空間坐標。計算機上的運動控制卡的程序，根據圖像識別軟件所得到的數據，進行相關函數及程序的運算，最終輸出相關的信號。利用該信號來控制各軸的運動，并按系統設定的要求實現分揀和碼放。

圖1 整體框架圖

運動控制卡安裝在計算機上與計算機進行通信，并利用計算機進行編程。運動控制卡利用分線器把I/O 信號接口與外部元器件進行連接。攝像頭利用計算機作為圖像處理的載體，在計算機上安裝視覺系統的軟件（TouchFinder for PC），使用該軟件進行圖像的處理及數據的運算。

機械手工作的流程是：首先PC機通過向圖像采集卡發出指令，控制CCD相機進行目標物圖像信息的采集，獲取圖像信息后，經過PC機的計算和圖像處理，得到目標位姿的信息，并計算出機械手的運動位姿，然后通過運動控制卡向驅動器發出脈沖指令，從而控制機械手運動到相應的位姿，整個流程如圖2所示。

1）分揀裝置的機械結構本體。3個軸的滑臺按圖3所示進行連接，三軸的電動機使用伺服電動機，能夠準確控制各軸的運動及定位。三軸的驅動器與運動控制卡連接，使用運動控制卡進行控制。在三軸上設置一個三維的空間原點，作為該機構的原點。當運動控制卡得到每個軸應該走多少個脈沖的數據時，通過程序處理該數據，把對應的脈沖發送到各軸所對應的驅動器上，讓各軸的驅動器驅動軸的運動。

圖2 機械手工作流程

2）分揀裝置的運動控制卡。DMC1000 系列運動控制卡是雷賽智能推出的編程簡單、功能豐富的PCI總線運動控制卡。可實現伺服或步進電動機的控制，利用雷賽運動控制卡提供的MOTION1000 調試軟件，無需編程即可測試控制卡硬件接口和運動功能。同時該系列產品配備有Windows系統下的動態鏈接、豐富的函數庫，用戶只需編寫簡單的控制程序調用函數庫中的相關運動控制函數，就可以對多軸自動化設備進行精確、高速、協調的控制。

圖3 分揀裝置機械結構

3）分揀裝置的視覺系統。工業攝像頭是視覺系統的主要部分，工業攝像頭在該智能機械手中，擔任把外界的信息轉換成可以被處理器識別的數據的重任。因此工業攝像頭的選型很重要，會影響到物體的識別、顏色的判斷、物體位置精度等功能。在該設計項目中所選用的是歐姆龍FQ2-S45010F-M智能相機，智能相機與計算機通過TCP協議進行通信。

2 分揀機械手電路設計

1）氣動控制系統主要是控制真空發生器通斷氣源氣體，從而為真空吸盤提供真空，通過一個二位三通的電磁閥來實現，其連接圖如圖4所示。

2）X、Y、Z三軸的伺服驅動器電源采用220 V的單相交流電，而步進驅動器采用24 V的直流電作為驅動器的電源，可由開關電源得到24 V的直流電，具體電路設計如圖5所示[1]。

圖4 氣動系統設計圖

圖5 驅動器控制系統設計圖

3）各軸驅動器運動控制接線圖。由于X/Y/Z三軸的驅動器控制接線圖類似，在此以X軸為例進行說明。圖6中包含X軸伺服驅動器與編碼器的接線和X軸正限位、負限位和零點的接線說明[1]。

4）運動控制卡IO接口信號說明。圖7中包含了對各個軸選擇、方向選擇，以及啟動、停止、急停等輸入開關信號的線路設計[1]。

3 分揀機械手的軟件設計

圖6 X軸驅動器運動控制接線圖

圖7 運動控制卡IO接口電路

圖8 智能相機與計算機通信流程

計算機與智能相機之間的通信流程如圖8所示[2]。圖像識別模塊主要由視覺光源、工業相機、視覺軟件組成。照明光源作為視覺系統輸入的重要部件，它的好壞直接影響輸入數據的質量和應用效果。而視覺軟件是以計算機作為載體，執行圖像處理，對圖像數據進行復雜的計算和處理，最終得到系統設計所需要的信息，然后通過與之相連接的外部設備輸出檢測結果。本文主要用到的視覺軟件是TouchFinder for PC，它是歐姆龍公司開發的一套標準機器視覺算法軟件，包含圖像預處理、圖像拼接、圖像標定、視覺定位、測量，具體處理過程如下[3]：

1）打開視覺軟件TouchFinder for PC點擊連接到傳感器，在傳感器設定-網絡界面可以設定傳感器所在的IP地址。

2）校準設定，在TouchFinder for PC軟件中將傳感器拍攝的坐標點與標度尺上的坐標進行標度變換，將標度變換后位置信息傳輸給計算機[3]。

3）使用歐姆龍視覺傳感器的形狀分揀功能，將需要處理的試紙形狀設定好，然后將這些項目通過演算公式進行關聯，在演算公式0中，根據以下格式編輯輸入：（I0.JG+1）*I0.X，表示得到物料的X坐標，Y坐標和角度的演算公式編輯方法與此類似。

4）反復調試，觀察視覺軟件的圖像采集畫面是否能準確識別。

在歐姆龍視覺傳感器獲得試紙的位置信息后，將獲得的坐標信息以8位字符的格式解析出來，作為后續控制各軸運動的位置信息，具體解析過程如下[4]:

然后，在C++編程界面中,通過調用運動控制API函數庫，驅動機械手運動到對應的位置抓取試紙，并按照預定的位置擺放整齊，最終的效果圖如圖9所示。

圖9 最終分揀實現效果圖

4 結語

隨著現代裝備制造業的轉型升級及現有勞動力成本的逐漸增加，設計了應用于試紙包裝產業的智能分揀機械手，通過此智能分揀機械手的設計為企業節約勞動力成本和提高產品分揀效率，實現高效、節能、安全地分揀。隨著工業4.0的不斷推進、機器人及機器視覺的迅速發展，機器人（機械手）與視覺結合得越來越緊密，機器人越來越智能化[4]，基于機器視覺技術的自動控制技術在現代化生產中己經發揮出巨大的作用，在以后的工作中將會朝著這一方向繼續努力。