基于機器視覺的工業機器人智能分揀系統設計與實現

周宇權

（廣西機電職業技術學院，廣西南寧，530007）

0 引言

在企業工業生產中，工業自動分揀效率的提升，可以大幅提升企業的經濟效益。早在20 世紀初，一些國外相關研究人員開始逐步將自動分揀系統在物流運輸中進行應用。在時代發展的進程中，工業自動化水平在不斷提升。對于早期的工業機器人而言，工業機器人自動分揀系統是通過對工件特點進行分析，從而對其進行檢測，并實現分揀的功能。值得注意的是，鑒于檢測范圍非常有限，而且分揀速度不高，精確度也不穩定。在當今時代，機器視覺可以充分利用人工智能技術，對人眼進行模擬，從而使工業機器人自動分揀系統的分揀精度得到大幅度的提升。

1 基于機器視覺工業機器人分揀系統設計需求

■1.1 性能需求

本文搭建了一個基于機器視覺的工業機器人分揀系統。本分揀系統以目標識別、分揀控制等為中心。在本文中，選取工業分揀機器人，針對物流包裹分揀進行研究。對于分揀控制過程，從智能控制、設備綜合管理等角度進行分揀處理，然后針對網絡分層與控制。具體而言，分揀流程的框架設計如圖1 所示。

圖1 工業機器人分揀系統功能框圖

在基于機器視覺的工業機器人分揀系統的設計中，通過對總體需求進行分解，然后對分類勢必進行研究。在這個過程中，以目標識別和總體性能分析為中心。在此基礎之上，結合條形碼識別，從動力傳輸與控制的角度進行分析。最終，達到對物流包裹分揀精度、分揀效率的綜合提升的目的。

通過對工業機器人分揀系統的性能指標方面進行分析可知，其性能需求主要包括四個方面。第一是物流包括的傳輸工具是傳輸帶，傳送帶的輸送速度為0.8m/s，每天的輸送量是400 噸。第二是傳送帶的寬度和工作速度、最大速度有規定。第三是通過自動化方式，針對物流包裹進行分揀，這樣可以達到自動分揀需要的80%以上，使誤檢率降低到10%以內。第四，系統的防護指標需要達到相應標準。

■1.2 功能需求

1.2.1 相機標定方法設計需求

在對系統的相機標定方法進行分析的時候，可以針對不同的攝像機標定方法進行比較。通常情況下，在針對相機進行標定的時候，必須掌握目標物尺度的詳細情況。然后，針對標定對象與已知圖像點坐標之間的信息進行進一步地設置，獲得攝像機模型的內外部參數。根據標定對象的差異，將標定方法可以分成兩類。一類是帶物體景深探測的三維相機，另一類是只包含平面像素信息的二維相機。前者標定結果可以選擇僅僅使用一幅圖像進行標定。通過對其優勢進行分析，可知其結果精度是比較高的。然而，這種相機的操作劣勢就是操作流程較為繁瑣，而且維護難度較大。后者定標難度比前者更簡單，而且能夠使標定對照物本身精度達到有關標準。后者的劣勢就是要借助兩個及以上的視角圖像來標定。通常情況下，相機標定需要工業相機的標定參照物體，標定參照物體的精度與標定計算結果的精度有著緊密的聯系。在某些情況下，工作空間對于標定參照物體的擺放產生限制作用，或者相機在不能取得差異較大的不同視角的情況下，會導致標定方法的選用受到較大的影響。

1.2.2 目標識別功能設計需求

目標識別單元能夠針對分揀對象進行相關數據信息的識別和統計，這個操作是在相機具有控制功能的前提下才能夠實現的，而且在這個過程中需要使用到視覺反饋圖像。在此基礎之上做好設計。需要依據實時拍攝的傳送帶上的物品，借助光學圖像對其顯示。然后，針對分揀目標物的特征，做好光學圖像處理。對于目標識別單元，由于其包括的模塊較多，比如形態學識別模塊、中間結果綜合處理單元以及人工輔助處理模塊等。通過形態識別和深度學習，可以針對分揀對象進行識別，對目標坐標和角度進行獲取。

2 基于機器視覺工業機器人分揀系統硬件設計

■2.1 系統硬件總體框架設計

針對前文所提到的系統功能與性能需求的分析，本系統需要基于傳送帶和運載物品相關信息的基礎之上，為傳送帶搭配工作范圍能完全覆蓋傳送帶對應區域的六軸串聯機械臂系統。并且，需要針對視野范圍能完全覆蓋傳送帶對應區域安裝好工業攝像頭。通過傳送帶俯視圖方向來對傳送帶和機器視覺分揀系統進行合理設計。對于傳送帶上的傳輸物體，可以將其分為兩類，一類是目標物體，另一類是非目標物體。當物體通過傳送帶進入后，首先經過的是圖像采集區，在該區域，工業相機對物體進行拍照，然后通過將拍照得到的圖像信息進行圖像處理。基于此，可以對物體進行圖像識別，進入二次比對環節。當存在可識別的條形碼的情況下，將條形碼信息與數據庫內信息作比較。然后，對分揀機器人根據視覺反饋的坐標補償信息進行調用。在此基礎之上，進一步實現智能化分揀的目的。傳送帶和視覺分揀系統的運行邏輯圖如圖2 所示。

圖2 傳送帶和視覺分揀系統的運行邏輯

■2.2 機器人視覺分揀系統的硬件組成

2.2.1 工業機器人系統

在本文所設計的工業機器人智能分揀系統中，工業機器人系統的組成結構包括這幾個部分，分別是機器人本體、機器人控制器、機器人示教器及機器人連接線纜。機器人系統能夠對人機之間有效地協同作業起到較大的作用。

2.2.2 歐姆龍FZ-SC2M 工業相機

歐姆龍FZ 系列工業相機的型號非常多，該系列使用的是CMOS 攝像元件。傳感器尺寸有多種尺寸，色彩模式一般有兩種，一種是黑白模式，另外一種是彩色模式。FZ 系列工業相機屬于高速工業相機，其數據傳輸方式包括HDMI、WiFi、GIGE 千兆網在內的多種類型接口。在實際應用中，需要根據具體情況來合理選擇接口類型。FZ 系列相機使用的是Camera Link 接口，其相機數據能夠達到輸出延遲和帶寬的理論最大值。

2.2.3 歐姆龍FH-L550 工業計算機

在本系統中，配備了歐姆龍FH-L550 工業計算機，該技術使用的是Intel 的Atom 系列CPU，內存大小為8GB，可以通過Camera Link 接口驅動2 臺工業相機。

2.2.4 其他硬件

其他硬件還有工業相機LED 環形光源、西門子可編程邏輯控制器S7-300、西門子變頻控制器G120X、機器人末端執行工具的設計。其中工業相機LED 環形光源要針對目標區域做好照明設計，使工業相機采集得到的圖像能夠對目標物體信息和背景信息進行有效區分。而且，要設計背景光源，使工業相機識別系統的精度得到提升，各項性能提高。西門子可編程邏輯控制器S7-300 使用的是德國西門子公司生產的基礎型可編程序控制器。該控制器所使用的結構是模塊化結構，容易拓展。通過該控制器，能夠使機器人工作站的外部元器件得到統一控制的目的。西門子變頻控制器G120X 是德國西門子公司生產的變頻控制器，額定功率是15kW，使用三相交流電。機器人末端執行工具的設計使用真空吸盤型工具和柔性抓取末端執行工具，即氣動夾爪。

■2.3 系統硬件的結構框圖

根據以上系統硬件分析，可以設計得到的結構框圖如圖3 所示。

3 基于機器視覺工業機器人分揀系統軟件設計

本文設計的基于機器視覺工業機器人分揀系統的軟件組成部分包括四個部分，分別為：機器人系統的控制程序、工業計算機上運行的圖形處理程序、PLC 運行的信號采集和電氣控制程序、系統各硬件組成部分之間的通訊協議和數據交互代碼。第一部分是機器人系統的控制程序。這部分是整個分揀系統的核心部分，負責控制機器人的運動和動作。控制程序需要實現以下功能：運動規劃、運動控制、物體識別、任務調度。第二部分是工業計算機上運行的圖形處理程序。該部分主要負責圖像處理和分析，以及與機器人系統的控制程序進行通信。它通常由圖像處理庫和算法組成，可以使用編程語言如C++、Python 等。圖形處理程序需要實現以下功能：圖像采集、圖像處理、物體定位、與機器人控制程序通信。第三部分是PLC 運行的信號采集和電氣控制程序。該部分主要負責與分揀系統的各個硬件組成部分進行通信和控制。信號采集和電氣控制程序需要實現以下功能：信號采集、電氣控制、與機器人控制程序通信。第四部分是系統各硬件組成部分之間的通訊協議和數據交互代碼。這部分負責實現不同硬件設備之間的數據傳輸和通信。通訊協議和數據交互代碼需要實現以下功能：數據傳輸、數據解析、狀態同步。

■3.1 處理工業機器人自動分揀圖像

為了使工業機器人的分揀精度得到較大幅度的提升，當我們在對工業機器人自動分揀系統進行設計的時候，需要在構建標準化工件模板的基礎之上，對分揀圖像進行采集。通過圖像預采集分析可知，這些圖像信息中包含了不少無用信息。所以，為了達到提升工業機器人的分揀精度的目的，就要保留采集圖像中的有用圖像特征信息。在本文中，筆者設計了原始算法，以期達到采集的自動分揀圖像信息篩選的目的。算法公式如下式(1)所示。

在公式(1)中，S為初始采集圖像分辨率；D為剔除圖像信息值；F為圖像處理基數。經實驗表明，通過該算法對分揀圖像進行過濾。基于此，再對圖像噪聲進行消除。對圖像噪聲進行消除的方法是圖像分割法，該方法對圖像噪聲進行消除的原理就是能夠使圖像分給為一個又一個小區域，然后針對各個區域進行邊緣檢測。并且，可以對不同區域的特征進行提取，并且得到新的圖像信息子集。通過研究表明，當圖像被處理之后，一般會產生閾值變換，為實現圖像噪聲的進一步降低，可以使用加權平均濾波法進行去噪處理。通過灰度圖像變換，進行二值化處理，可以設計閾值變換表達式如式(2)所示。

其中：F(i,j) 表示圖像；t表示閾值；M、N是自然數。

■3.2 基于機器視覺識別自動分揀工件類型

在傳統的工業機器人自動分揀系統中，圖像信號轉換較難實現，所以自動分揀精度得不到保障。在本文中，所涉及的分揀系統會使用機器視覺技術，借助該技術，實現圖像信號轉換的目的，最后實現物品的自動分揀分類。自動分揀工件識別方法通常有三種，粉筆是工件角度識別；工件邊距識別；工件形心識別。

■3.3 設計工業機器人自動分揀程序

自動分揀程序使用的是NET 多組件執行環境，使用C#Visual、C#.NET 核心語言，通過該語言，可以對自動分揀程序進行設計。為了達到較好的分揀效果，需要分析通知要求。在系統運行初始位置的時候，啟動系統，這時候分揀傳送帶轉動，針對不同類型的工件，可以采取不同的分揀動作。

以上程序的設計可以通過三個步驟完成。分別是設計檢測單元、設計分揀單元程序、設計程序主站。其中設計檢測單元需要對I/O 檢測單元控制邏輯進行設計，從而實現模塊之間程序的有效處理。設計分揀單元程序可以對檢測量與控制模板之間的關系進行確定，從而進一步完成分揀。設計程序主站，是為了使主站的數據持續轉換為指令，通過這些指令，可以對工業機器人的自動分揀進行控制。

4 小結

本文基于機器視覺設計了新的工業機器人自動分揀系統。具體而言，分別從硬件設計和軟件設計兩個方面來進行設計。經實驗表明，該自動分揀系統的分揀精度較高，準確性較高，其應用價值較大，可以為工業自動化發展設備研發行業提供較大的參考價值。