基于視覺引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用

李智翔

（福建省特種設(shè)備檢驗(yàn)研究院 福建省福州市 350008）

在實(shí)際應(yīng)用生產(chǎn)中，如何識(shí)別和抓取生產(chǎn)所需工件是工業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)中的要點(diǎn)。當(dāng)前大部分生產(chǎn)線通過(guò)離線編程或預(yù)先示教的方式預(yù)設(shè)機(jī)器人可執(zhí)行動(dòng)作和接受指令，此方法的缺點(diǎn)為機(jī)器人在目標(biāo)改變或者環(huán)境變更情況下，工作效率會(huì)降低，并且缺乏靈活應(yīng)變性，而在工業(yè)機(jī)器人設(shè)計(jì)中引入視覺引導(dǎo)技術(shù)則突破了此難點(diǎn)。

1 工業(yè)機(jī)器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)構(gòu)成

當(dāng)前，視覺引導(dǎo)系統(tǒng)通常應(yīng)用于2D/2.5D/3D的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)中，其在生產(chǎn)作業(yè)中可以實(shí)時(shí)跟蹤作業(yè)要求，并對(duì)其進(jìn)行控制引導(dǎo)，讓機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用非接觸傳感方式滿足不同作業(yè)需求，一般來(lái)說(shuō)，視覺引導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，硬件包括機(jī)器人、光源、工控器、鏡頭及CCD相機(jī)以上五個(gè)部件構(gòu)成，其系統(tǒng)組成如圖1所示。

2D視覺引導(dǎo)系統(tǒng)的精確性取決于該系統(tǒng)的特征點(diǎn)選取功能，依靠攝像機(jī)采集工件信息識(shí)別和定位工件平面位置，并且能夠明確定位坐標(biāo)信息；2.5D系統(tǒng)除此功能外，還能夠識(shí)別工件全方位移動(dòng)情況和高度等功能；3D系統(tǒng)的復(fù)雜性更高、專業(yè)性更強(qiáng)，具有采集物體自由度信息的功能。高性能的3D系統(tǒng)定位準(zhǔn)確度高，并且其定位工件物體空間位置功能僅需單臺(tái)攝像機(jī)即可完成，相比過(guò)去使用的雙攝相機(jī)系統(tǒng)操作更加便捷，無(wú)需攝像機(jī)從多角度進(jìn)行定位。雙攝像機(jī)系統(tǒng)控制流程如圖2所示。

2 目標(biāo)的位姿估算

經(jīng)由三維空間的世界坐標(biāo)系點(diǎn){x0, y0, z0}發(fā)出的光在攝像機(jī)采集后可轉(zhuǎn)出相對(duì)應(yīng)的視頻信號(hào)，并轉(zhuǎn)換為二維數(shù)組[1]。我們可定義（xc, yc, zc）為攝像機(jī)坐標(biāo)系，原點(diǎn)Oc為攝像機(jī)光心，以像素二維數(shù)組(u,v)的行和列定義直角坐標(biāo)系。由此，像素點(diǎn)與光點(diǎn)間的關(guān)系可通過(guò)針孔成像原理表達(dá)為投影矩陣，如下所示：

建立方程組需要使用光點(diǎn)坐標(biāo)系及像素點(diǎn)坐標(biāo)系后，通過(guò)優(yōu)化算法以及SVD分解求解未知參數(shù)因線框模型可以表示為代表抓取對(duì)象的幾何形體模型，由此位姿估算的特征可選取模型的三條棱線及相對(duì)的幾何體頂點(diǎn)作為參數(shù)，并用{V}表示模型特征集。

圖1：視覺引導(dǎo)系統(tǒng)構(gòu)成圖

圖2：雙攝相機(jī)系統(tǒng)控制流程圖

圖3：小孔成像模型

其次，使用直線檢測(cè)和角點(diǎn)檢測(cè)記錄圖像特征集{Vi}，使用攝像機(jī)的圖像捕捉功能完成此項(xiàng)任務(wù)。分別從{V}以及{Vi}中選取V’以及Vi’中的四個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，利用遞推最小二乘法(RLS)求解以及參數(shù)，算式如下所示：

3 抓取系統(tǒng)的參數(shù)化模型建立

在參數(shù)化模型建立過(guò)程，可使用攝像機(jī)定標(biāo)或手眼坐標(biāo)標(biāo)定兩種方法完成模型建立[2]。通過(guò)小孔成像原理建立攝像機(jī)定標(biāo)的坐標(biāo)系，模型如圖3所示。

沿?cái)z像機(jī)獲取圖像水平增加方向坐標(biāo)建立X軸，沿光軸中心建立Z軸，設(shè)立投影點(diǎn)P（X,Y,Z），攝像機(jī)焦距f與P點(diǎn)中Z值相等，可得出以下x/y/z比例關(guān)系：

通過(guò)放大處理得出的數(shù)字圖像像點(diǎn)(X, Y)轉(zhuǎn)換為圖像點(diǎn)(u, v)，標(biāo)記成像平面與光軸中心線的交點(diǎn)為(U0, V0)，可得：

代入（7）于（8）中得出：

由此可得外參數(shù)矩陣：

將（11）代入（9）中，得出圖像坐標(biāo)與世界坐標(biāo)關(guān)系矩陣：

攝像機(jī)定標(biāo)后，通過(guò)選取任意一點(diǎn)M，通過(guò)M坐標(biāo)系結(jié)合平面投影原理推算出其投影點(diǎn)坐標(biāo)。

手眼坐標(biāo)標(biāo)定系統(tǒng)中，需要根據(jù)攝像機(jī)與機(jī)器人在傳送帶兩端之間的距離建立相對(duì)應(yīng)的視野范圍和工作范圍內(nèi)的兩個(gè)參考坐標(biāo)系ref1和ref2，傳統(tǒng)方法無(wú)法確定相對(duì)位姿，因此需要使用平面標(biāo)靶標(biāo)定法。

通過(guò)標(biāo)定內(nèi)外參數(shù)，建立ref1為圖像建立參考坐標(biāo)系，得出相對(duì)位姿camHref1，通過(guò)三點(diǎn)法進(jìn)行標(biāo)定位姿關(guān)系，并表示為baseHref2，關(guān)系公式如下：

公式（12）為機(jī)器人基礎(chǔ)坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的關(guān)系baseHcam，由此推算出camHobj（工件坐標(biāo)系與攝像機(jī)左邊西之間的位姿關(guān)系），可得公式：

4 實(shí)際應(yīng)用與仿真

Eye-to-Hand仿真工作站機(jī)器人程序、Smart組件構(gòu)成以及整體布局與Eye-on-Hand仿真工作站大體相同，區(qū)別為以下三點(diǎn)：

（1）機(jī)器人動(dòng)態(tài)拾取零件目的實(shí)現(xiàn)；

（2）Smart組件傳感器位置調(diào)整；

（3）相機(jī)位置固定于生產(chǎn)流水線。

在動(dòng)態(tài)拾取過(guò)程中，相機(jī)在零件到達(dá)拍照點(diǎn)時(shí)觸發(fā)傳感器后啟動(dòng)拍照，獲取拾取點(diǎn)與工件位置姿態(tài)偏差，通過(guò)PositionSenosor子件（Smart組件）獲取P1拾取等待點(diǎn)與P2工件中心電的角度（Orientation）與相對(duì)位置（Position）差值ΔX、ΔY和ΔZ，可得吸嘴工具等待時(shí)間t2以及工件傳送等待時(shí)間t1公式，如下所示：

機(jī)器人拾取零件時(shí)間為Δt：

在實(shí)際應(yīng)用方面，本文將分析視覺引導(dǎo)技術(shù)于物流分揀搬運(yùn)及視覺檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用。簡(jiǎn)單的重復(fù)性人力勞動(dòng)是物流行業(yè)的特點(diǎn)，工業(yè)機(jī)器人是解決當(dāng)下人力成本增長(zhǎng)問(wèn)題的首選方法，應(yīng)用智能視覺工業(yè)機(jī)器人在此類行業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)線中，具有較高的實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)性[3]。

5 結(jié)論

綜上所述，當(dāng)視覺引導(dǎo)系統(tǒng)應(yīng)用于3D/2.5D/2D系統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人中，由于因其構(gòu)造不同，具有的功能有所差別。2D系統(tǒng)具有特征選取功能，2.5D基于2D基礎(chǔ)上擴(kuò)展了識(shí)別高度及移動(dòng)情況功能，而3D則在擁有以上兩項(xiàng)功能的基礎(chǔ)上，進(jìn)階開發(fā)出了自由度信息采集功能，使工業(yè)機(jī)器人在不同作業(yè)情況下得以應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，提高生產(chǎn)線作業(yè)精確度，減少人力成本，提高生產(chǎn)效率，具有較高的經(jīng)濟(jì)使用效能。