噴涂機器人環境監控系統設計與實現*

莫慧芳，董立國，司徒文杰

（1.廣州科技貿易職業學院，廣州 511442；2.廣州軟件學院，廣州 510990）

0 引言

隨著機器人智能化的發展，建筑施工向高級化發展，在建筑上機器人能夠逐漸代替人完成工地上危險、繁重的工作。機器人裝有數據監控系統能實現自動獲取所需數據進行分析，調整作業情況。

噴涂的質量問題是建筑施工的重中之重。在建筑工作中，環境因素時常被忽視的。由于帶有隨機的特性的環境因素會對項目的施工質量帶來很大的影響。所以項目作業時需實施環境監控，要不斷收集獲取現場實時的環境數據［1］。人工采集數據需在作業范圍內，安全性和效率上有所降低。因為噴漆物質具有毒性，會對人體產生潛在的危害，且對不同數據需分別使用不同方法進行采集，從而導致作業效率低。所以如何設計出環境監控采集模塊是此次論文研究的目標。

在噴涂機器人作業中由于自然環境的溫濕度、施工作業的粉塵顆粒度等因素都會影響墻體的噴涂效果。如果通過機器遠程操控，人體可以減少吸入有害氣體，并且它能高效實時地讀出數據，檢測環境的不可控變量，方便分析和檢測出不同參數下使用哪個方案使油漆能在墻面平滑均勻、無開裂空鼓的噴涂效果，使其不會形成流墜、不均等情況。這樣的環境監控系統能輔助施工者現場環境監控，預防機器故障，能夠方便進行數據報告的分析，提高檢測業務的效率［2］。所以本論文提出設計出環境監控采集模塊，可以說環境監控系統擁有廣泛的應用前景。

1 系統總體設計

環境監控系統主要采用傳感器技術、OpenCv視覺技術、通信技術與Flask Web的開發技術整合的智能化平臺，運用主控單元搭建無線通訊網絡平臺，運用Python語言和Flask Web開發可以遠程監控的環境監控頁面，使其實現數據采集、視頻監控、預警和終端可視化等功能［3］；根據噴涂機器人的優化系統所需的環境因素和自身的控制條件因素，進行監控系統的各個因素模塊的功能分析、框架結構的搭建、功能模塊選擇、硬件和軟件設計。最后對系統進行功能模塊測試、性能分析以及優化系統。環境監控系統框架如圖1所示。

圖1 系統框架

2 系統硬件設計

為了實現環境監控系統功能穩定、簡單靈活使用的設計要求，采用模塊化的設計思想，把整個系統劃分為數據采集、視頻監控、預警和顯示這四大部分。通過樹莓派讀出各傳感器串口的字節，進行數據解析，轉換成可讀數據后再上傳到服務器［4］。硬件總體設計框架如圖2所示。

圖2 硬件總體設計框架

2.1 溫濕度采集模塊

單總線通信的DHT22傳感器，擁有一個高性能的8位微控制器，采用了數字模塊采集和溫濕度技術為其傳感器帶來可靠和穩定的性能［5］。通過電源線、信號線和地線連接通上3.3～5 V的工作電壓，就可以通過極低的功耗進行工作。DHT22模塊電路圖如圖3所示。利用DHT22傳感器采集噴涂機器人施工時附近的溫度，采集至自身存儲模塊，數據實時采集，實時更新至PC/手機（終端）展示頁面。

圖3 DHT22模塊電路

2.2 顆粒度采集模塊

SDS01（顆粒度傳感器）工作電壓為4.7～5.3 V，利用TTL串口與樹莓派直接對接串口，方便用戶進行二次開發，實現更多功能。PM2.5測量精度：±10μg/m3；PM10測量精度：±10μg/m3。

激光散射的原理：從傳感器里發射一束光，然后通過粒子的布朗運動，根據光的散射原理進行粒子大小測量。光在粒子上會因為粒子的直徑大小會發生光散射現象。此時光會產生強度會因為反射角度增加而衰弱。從而通過轉換公式進行獲取數據。

通過SDS01傳感器采集噴涂機器人施工時附近的PM2.5的較小粉塵顆粒，采集至自身存儲模塊，數據實時采集，實時更新至PC/手機（終端）展示頁面。

2.3 距離采集模塊

HC-SR04傳感器基于往返時間的檢測方法。離墻距離測量精度：±0.1 mmoHC-SR04模塊電路如圖4所示。

圖4 HC-SR04模塊電路

超聲波測距方法的原理：在傳感器上有發射器、接收器和計時器。當傳感器開始運作時，首先向目標單位發射超聲波同時計時器開始計時；遇到目標單位進行回返；然后待接收器進行接收，同時計時器停止計時。可以從時間計算出目標物體的距離。

3 軟件電路設計

噴涂機器人的環境監控系統的軟件設計，分為數據采集模塊、視覺識別和通信模塊3個部分［6］。數據采集設計是整個系統的最重要的監測環節；視覺識別是視頻監控的主要部分，為系統提供重要的視覺采樣；通信模塊是系統設計的核心，基于它可以實現無線通信、遠程監控等功能。

（1）視覺識別設計

OpenCV是一個開源計算機視覺庫，它可以直接讀取Raspberry Pi相機中的視頻，進行視覺識別等計算機視覺開發［7］。在本文中，由于噴涂機器人作業后，對于不平整的墻面對光反射，表面產生明暗度不均勻、開裂、空鼓等缺陷，利用攝像頭對于墻體進行精確地視覺識別進行圖片分析，為施工人員提供了便攜高效的方法。

視覺識別技術框架如圖5所示。圖中梯度信息更能反應出其本質的信息，為了提高算法的運算能力，將RGB圖通過灰度方法變為單通道的圖，這樣大大減少了信息量［8］；中值濾波是一種非線性平滑濾波技術，主要為了抑制椒鹽噪聲，改善圖像質量。通過對圖像的每個點進行分析，取某點的領域的各像素點進行從小到大的排序，取中間值賦予給其每個領域點，使其像素平滑，孤立噪聲點，達到很好去噪聲效果；圖像閾值處理-二值化是最為特殊和普通使用的閾值技術，二值化通過閾值設定，把大于閾值的點設為255低于閾值為0使其呈現出黑白效。閾值優點在于減少計算機運算量和提高運算效率；邊緣檢測通過圖像濾波處理后，通過v2.findCon?tours()函數進行檢測圖像輪廓，通過計算出一個簡易的邊界進行數據大小修改，進行輪廓檢索模式和建立等級關系；繪制輪廓通過Find Contours()函數進行輪廓查找，當識別出輪廓后。采用Draw Contours()函數進行邊緣化的輪廓描邊。

圖5 視覺識別技術框架

（2）無線通信設計

無線通信是通過空氣隨著電磁波傳播實施數據交互，可以無障礙實行數據通信，無線通信技術自身具有靈活性、高效性、性價比高［9］。常見的無線通信技術有Zig-Bee、Bluetooth和WiFi等。本文采用的主控單元樹莓派其支持無線網卡的數據通信，可以進行WiFi通信，使其實現遠程控制。WiFi的技術是通過無線局域網接入802.11協議，其優勢為傳輸速度快、拓展覆蓋面廣、適合高速數據傳輸業務、空間利用率高不受布線限制且輻射小健康安全。

樹莓派帶有無線網卡，此時需在樹莓派搭建一個無線AP路由，無線AP可以通過橋接功能進行兩個AP路由的數據傳輸，這樣能在自由的環境中進行通信。在樹莓派系統里添加啟動無線AP腳本，進行開機自啟動模式，設置好自啟動后的WiFi名字和密碼，無線AP路由自啟動就可以正常運作。使其樹莓派啟動時無需人為配置參數，直接可以發射WiFi信號，等待PC/手機端進行連接，然后進行服務器啟動的準備。WiFi的設計流程如圖6所示。

4 測試結果與分析

數據傳輸是Flask Web技術將樹莓派接收到的傳感器數據發送到服務器中，再通過用戶進行WiFi無線通信連接訪問端口號進行Web頁面數據監測［10］。數據傳輸測試結果如表1所示。

數據在Web端輸入Url，其中IP地址端口默認為5 000，等待顯示數據，各數據正常顯示則系統正常。Web顯示界面如圖7所示。通過測試，可以看到PC頁面和手機App兩端可以成功顯示相關的環境監測指標，反映出數據采集、視頻監控、預警和顯示等功能運行正常，為機器人的噴涂方案制定以及工作順利開展，起到了較好的協助作用。

圖7 Web顯示界面

5 結束語

本系統實現了數據采集、視頻監控、預警和顯示等功能，并將上述功能應用在噴涂機器人上面，較好地解決了機器人在噴涂過程中，因環境監測指標缺失，造成的噴涂效果差的問題。通過PC頁面和手機App等終端顯示，客戶可以實時觀測噴涂現場的環境指標，為合理化設計機器人的噴涂方案，提供了有效的依據。在環境異常情況下，有效地預警，最大程度降低了危險事故的發生。在實際的工程應用中，該系統起到了應有的作用，大大提高了噴涂的效率，獲得了施工方的一致好評。