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我國的視覺機器人發展相對國外比較緩慢,真正開始研發開始于上世紀80年代末期,_開始是在科研能力上借助他人的成果進行模擬,隨著改革開放的實施,引入了相當多的國外人才,這些為視覺機器人的發展奠定了基礎[1]。目前我國的視覺機器人還處于研發階段,在一些高校和企業中有不少的研究成果,但是在市場生產和應用中還沒有一套真正屬于自己的系統。
在我國,雖然對于不同領域的機器人已經開始推廣應用,但很多都是在國外研究的基礎上加以改進或進行二次開發,總體的研究水平仍和國外存在一定的差距,視覺機器人更是處在研究的初級階段,因此,對于視覺機器人的研究、開發和使用具有重要的意義。
本文研究的意義在于從“機器換人”的思想角度出發,將視覺與工業機器人相結合起來應用于加工中心上下料系統,以此來適應對多樣化工件的加工,為了滿足不同環境下的生產工作,把視覺傳感器置于機器人末端執行器部位,實現隨動和實時分析,從而提高生產效率和靈活性,為工人減輕工作壓力,同時推動工業自動化發展。
1整體的結構設計
為了實現通過視覺引導機器人完成工件的上下料過程,首先需要圖像傳感器先獲取到由傳送帶傳輸過來的工件的位置,然后通過對圖像的處理分析,得到工件的形狀和準確位置,通過笛卡爾坐標系的轉換矩陣,獲取工件在世界坐標系下的位置,再通過機械手的控制系統來實現機械手的抓取工作。
其中,傳輸系統主要包括傳送帶裝置;圖像處理系統主要包括補償光源,圖像傳感器以及負責圖像分析的計算機算法技術;機械手系統主要包括機械手本身,與之相匹配的控制柜,和負責抓取工件的夾具;為了滿足不同種類的工件,末端夾具采用了快換裝置,方便替換不同夾具來抓取工件。具體布局如圖1所示。
2視覺工作原理及攝像機的標定
2.1視覺工作原理
通過對視覺系統的研究可以讓機器人能夠像人一樣“看”清對象,并了解作業對象,對被加工對象有比較直觀的認識,從而更好的適應多變的工作環境。計算機的視覺定位是根據“尋位-加工”的方法實施的,其中“尋位”是模仿人去識別感興工件在空間中的相關信息,通過計算系統建立仿生視覺模型進行相關的計算和處理。
計算機的視覺系統包括工件狀態的捕獲和對圖像的計算,根據得到的結果完成信息的傳輸。其中圖像的獲取主要包括光照的補償、CCD相機和配套的鏡頭等設備;圖像的分析處理一般是通過相關的算法在軟件中完成;結果的顯示是通過顯示設備顯示經過處理后的特征圖像。信息的傳輸是把得到的位姿信息傳送給相關的執行設備,最終完成動作的實現。
目前的視覺研究中,雙目視覺的研究過程存在空間匹配難、可視區域小等特點,在單目視覺中卻不需要考慮這些,而且單目視覺相比立體視覺的標定步驟少,結構的設計也不繁瑣。單目視覺定位的方式有:幾何光學法、幾何形狀約束法、輔助棒間接測量法、激光輔助測距法等。因為視覺傳感器在結構上受到一定的限制,所以上述大多數方法只有在對固定的被測物體進行近距離成像的條件下才會有效。而且單目視覺定位系統不用考慮雙目攝像機之間距離的約束,所以在實際的工作壞境中適用性更好。
視覺定位系統完成上下料工作過程圖如圖2所示。
2.2攝像機的標定
對相機進行標定是機器視覺作業中非常必要的問題,
這是獲取相機幾何參數的過程。從拍攝的圖像出發,計算物體的相關信息并重建物理模型,物體和圖像之前的關系是由相機的內外參數聯合決定的。對相機進行標定的步驟就是尋找圖像和物體的對應關系的過程。相機的內部參數是指決定了相機的理想成像和實際成像之間對應關系的相關信息;相機的外部參數主要包括相關的變換矩陣[2]。 圖2視覺引導系統工作流程固
目前存在的相機標定技術根據方法不同主要分為三種:第一種是傳統的相機標定法;第二種是主動視覺相機標定法;第三種是相機的自標定法。傳統的相機標定法是根據已知物體的形狀和幾何參數,通過相關的計算,得出相機的內外部參數,這種標定方式適用范圍廣,而且標定的精確度高,但標定步驟繁瑣;主動視覺相機標定法需要先取得某些動態參數,通常能夠進行線性運算,有較高的魯棒性,但不適用于相機動態參數未知的情況;相機的自標定法是通過多個圖像之間存在的某種關聯進行標定,雖然比較靈活,但該方法是非線性標定,而且它的魯棒性不好。
在進行相機標定之前,還需要先研究相機的成像模型,一般選用理想的針孔模型為例,這也是相機成像模型中最簡單的成像方式,如圖3所示。
因為圖像處理的最終目的是要獲取感興對象的形狀和位姿,所以建立了如圖3所示的相關坐標系。
① 像素坐標系(〇uv):它是用于描述像素位置所使用的坐標系。相機獲取的圖像最終是以MxN形式的數組進行存儲的,像素的數值在圖像上表現為該點的亮度,像素坐標系的建立如圖中所示。
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結束語:
本文首先設計出了由視覺引導的加工中心上下料系統整體結構,然后根據攝像機的工作原理,對選用的攝像機進行標定,通過計算機對圖像進行相關的處理,最終得到工件在工作環境中的具體位姿,最終引導機器人完成工件的上下料工作。
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