視覺系統在工業機器人集成系統中的應用

秦海波 張建波

（濰坊派克漢尼汾過濾系統有限公司，濰坊 261031）

視覺引導機器人是工業機器人引入視覺系統后的產物。它一般被應用在車間零部件組裝以及物料處理等方面，可以通過攝像頭來采集圖像和目標，并將所得信息坐標位置傳輸給機器人，以確保其特定功能的實現。視覺技術的應用賦予了工業機器人“眼睛”，通過視覺引導能夠提高機器人工作的靈活性，也可以對常見機械故障進行檢測和預測，從而減少成本費用。

1 機器視覺系統的原理和功能

機器視覺系統的基本原理是利用專業的圖像攝取裝置對目標圖像信息進行采集，如互補金屬氧化物半導體（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）器件和電荷耦合器件（Charge Coupled Device， CCD）。該系統在對信息進行初步的轉化后會傳輸到相應的處理系統中，由系統依照圖像的顏色、亮度、像素分布等信息將之轉化成數字信號，然后運用多樣化的運算方法抽取相應的目標特征值得到相應的判斷結果，并將結果應用到設備運作控制中。機器視覺系統的基本原理如圖1 所示。機器視覺系統的最大特點是反應迅速、功能完善，還可以實現大量信息的有效存儲，從而提高生產效率和生產質量[1]。

機器視覺系統的功能體現在以下幾個方面。首先是外觀檢測。借助機器視覺系統可以實現對生產線的有效監測，尤其是能夠對產品的外觀質量進行檢測，這也是替代人工最為顯著的環節。其次是高精度檢測。部分產品對于生產精度有著極高的要求，而這種程度的精度誤差憑借人眼無法檢測出來，必須借助機器視覺系統完成。再次是引導定位。機器視覺系統可以準確找出需要測定的零件，從而明確其位置，將其應用到上下料環節能夠幫助機器人更好地完成物料抓取、放下等操作。例如：在針對半導體進行封裝處理的環節，機器人能夠通過視覺系統準確判斷芯片所處的位置，并以此完成拾取裝置角度和位置的微調，從而完成芯片的有效拾取及綁定。最后是識別操作。在機器視覺系統的輔助下，機器人可以針對圖像進行深入細致的分析及處理，以適應不同運行模式的不同需求，完成多種對象的準確識別，常見于食品、藥品等領域[2]。

2 工業機器人集成系統中視覺系統的應用

2.1 系統構成

機器視覺系統可以分為硬件和軟件兩部分，其硬件結構如圖2 所示。第一，需要做好芯片的選擇。可以采用單片機作為系統主芯片，要求其能夠具備增強型中央處理器（Central Processing Unit，CPU）和較高的總線時鐘率，并設置多種類型的轉換器。第二，應該正確選擇圖像傳感器。可優先采用一些附帶有圖像敏感陣列及轉換元件的圖像傳感器，確保其能夠具備較高的分辨率和圖像輸出速度，并且可以自動進行曝光和白平衡調節，從而配合相應的總線設置完成圖像輸出功能。第三，應該合理選擇存儲器。存儲器可以依照一定的順序，針對推向進行讀取，一些讀取速度較快和接口線路比較簡單的動作可以同時進行。第四，必須切實做好系統硬件的選擇和設計工作。單片機在實際運行中會受到頻率的限制，而專業的攝像頭設備在圖片輸出方面有著較高的速度，要求每個像素信號都必須可以保持一定的時間。若要實現這一目標，需要利用相應的芯片實現數據緩沖[3]。因此，選擇的芯片需要具備較大的容量，能夠存儲大量數據信息，以確保可以直接從芯片完成數據讀取等操作。相應的硬件結構如圖2 所示。第五，應該重點分析攝像頭的同步信號。攝像頭同步信號應該依照一定的順序進行合理分布。一幀圖像需要處于兩個相鄰的正向脈沖之間，若是高電平的情況，應該將像素的掃描限定在一定時間內，并利用像素同步信號來完成數據讀取作業。第六，需要采集相應的數字圖像信號。采集完成后，可將圖像傳感器輸出的信號存儲到對應的存儲器中，并依照具體的存儲要求設置時鐘脈沖，以確保信號能夠被引導到單片機輸入口。另外，必須在檢測到VSYNC 信號上跳后且在高電平情況下，數據的有效性才能得到保證。

2.2 系統應用

2.2.1 做好立體成像工作

存在于圖像中的每個點在現實場景中都有對應，但是實施投射操作的過程中經常會出現距離信息丟失的情況，這是因為從單一的場景中并不能有效獲取所有的信息。若兩幅圖像都針對同一個場景，可以此進行對比分析，從而提取不同點位信息，體現點位的空間關系。人眼在完成兩幅圖像的自動合并后可以得到三維圖像，但是機器視覺系統獲取的立體圖像實際上并沒有真正實現三維立體，可以將其認為是2.5 維圖像。在實施立體成像的過程中，測量精度會受到兩幅圖像角度的影響，而通過使用一個場景中多幅圖像的方式，能夠有效提高測量精度和測量效率[4]。

2.2.2 做好系統方案設計

若要做好運動平臺總體控制方案的合理設計，要求技術人員把握好電機的實際位置和運行速度，然后選擇全伺服閉環控制的方法，利用增量式編碼器反饋的信息來檢測電機傳動過程中可能存在的失步情況。若電機確實因為外部因素的干擾發生了失步的問題，增量式編碼器能夠自動進行信息校正，確保電機恢復正常運行。

2.2.3 優化圖像采集系統

圖像的采集可以通過單片機實現。考慮到大量數據采集環節對于內部結構和運算能力的要求，需要對單片機的圖像采集系統進行優化，以切實發揮單片機的性能，提高圖像采集和處理的效率。在實際操作中，一方面應該適當減少圖像的數據量。系統傳感器本身有著可靠的圖像輸出功能，可以在其內部設置寄存器來設置特定區域內用戶關系的圖像信號，以減少需要處理的圖像數據量，降低后期處理難度，提高機器視覺系統的整體性能。另一方面，可以借助RFO 來異步讀寫圖像數據，并配合兩套相互獨立的讀寫指向，從而避免讀寫過程中的干擾問題。如果能夠在一開始就將圖像寫入存儲器，啟動讀取動作后，讀取環節可以減少單片機的資源消耗，提高工作效率[5]。

2.3 案例分析

以醫療耗材中的血袋為例，其表面的字符編號是非常重要的識別信息。在以往的生產中，大多采用人工檢測，但是因為字符串相對較小且排列密集，不僅容易識別錯誤，而且存在勞動強度大、工作效率低下的問題，無法保證檢測效果。如果血袋表面的編號出現了錯印或者重印的情況，在使用過程中還可能引發醫療事故。針對這種情況，相關人員設計了一種基于機器視覺技術的監測系統。它能夠針對血袋行的編號字符進行提取和識別，且在發現錯誤時能夠及時反饋。與人工檢測的方式相比，它能夠極大地提高血袋編號檢測的精度和效率。結合該系統進行反復試驗，針對得到的大量試驗數據進行整理分析，結果顯示：該系統的整體穩定性和可靠性強，對于血袋編號的識別準確率可以達到99.95%以上，將其應用到血袋生產中能夠極大地提高生產效率，節約成本。相比以往的人工檢測，使用該系統后工作效率提高了80%，能夠節約30 多名檢測人員，且只需配備1 名系統運行管理人員即可滿足生產需求。另外，機器人視覺系統的應用還能夠顯著提高檢測精度和生產過程的自動化程度，可以為類似生產活動中機器人視覺系統的應用提供參考依據。

3 結語

工業機器人集成系統可以通過視覺系統來適應不同場合的運行需求，在提高產品質量的同時提升生產效率。在新的發展環境下，機器人視覺系統有著非常廣泛的應用前景，可以被應用到生產和生活的許多領域。相關技術人員應做好深入研究，進一步提升其應用效果。