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機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

電子設(shè)計(jì) ? 作者:工程師之余 ? 2018-10-08 14:18 ? 次閱讀
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引言

目前工業(yè)機(jī)器人僅能在嚴(yán)格定義的結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行預(yù)定指令動(dòng)作,缺乏對(duì)環(huán)境的感知與應(yīng)變能力,這極大地限制了機(jī)器人的應(yīng)用。利用機(jī)器人的視覺(jué)控制,不需要預(yù)先對(duì)工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行示教或離線編程,可節(jié)約大量的編程時(shí)間,提高生產(chǎn)效率和加工質(zhì)量。

Hagger 等人提出通過(guò)基于機(jī)器人末端與目標(biāo)物體之間的誤差進(jìn)行視覺(jué)反饋的方法;Mezouar 等人提出通過(guò)圖像空間的路徑規(guī)劃和基于圖像的控制方法 。國(guó)內(nèi)這方面主要應(yīng)用于焊接機(jī)器人對(duì)焊縫的跟蹤。

本文利用基于位置的視覺(jué)伺服思想,以六自由度垂直關(guān)節(jié)型噴涂機(jī)器人為載體,提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人自定位控制方法,解決了機(jī)器人末端實(shí)際位置與期望位置相距較遠(yuǎn)的問(wèn)題,改善了噴涂機(jī)器人的定位精度。

1. 視覺(jué)定位系統(tǒng)的組成

機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)構(gòu)成如圖 1 所示,在關(guān)節(jié)型機(jī)器人末端安裝噴涂工具、單個(gè)攝像機(jī),使工件能完全出現(xiàn)在攝像機(jī)的圖像中。系統(tǒng)包括攝像機(jī)系統(tǒng)和控制系統(tǒng)

(1)攝像機(jī)系統(tǒng):由單個(gè)攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)(包括圖像采集卡)組成,負(fù)責(zé)視覺(jué)圖像的采集和機(jī)器視覺(jué)算法;

(2)控制系統(tǒng):由計(jì)算機(jī)和控制箱組成,用來(lái)控制機(jī)器人末端的實(shí)際位置;經(jīng) CCD 攝像機(jī)對(duì)工作區(qū)進(jìn)行拍攝,計(jì)算機(jī)通過(guò)本文使用的圖像識(shí)別方法,提取跟蹤特征,進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別和計(jì)算,通過(guò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解得到機(jī)器人各關(guān)節(jié)位置誤差值,最后控制高精度的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu),調(diào)整機(jī)器人的位姿。

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
圖1 噴涂機(jī)器人視覺(jué)定位系統(tǒng)組成

2. 視覺(jué)定位系統(tǒng)工作原理

2.1 視覺(jué)定位系統(tǒng)的工作原理

使用 CCD 攝像機(jī)和1394 系列采集卡,將視頻信號(hào)輸入計(jì)算機(jī),并對(duì)其快速處理。首先選取被跟蹤物體的局部圖像,該步驟相當(dāng)于離線學(xué)習(xí)的過(guò)程,在圖像中建立坐標(biāo)系以及訓(xùn)練系統(tǒng)尋找跟蹤物。學(xué)習(xí)結(jié)束后,圖像卡不停地采集圖像,提取跟蹤特征,進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別和計(jì)算,通過(guò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解得到機(jī)器人各關(guān)節(jié)位置給定值,最后控制高精度的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu),調(diào)整機(jī)器人的位姿。工作流程如圖2 所示。

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
圖 2 視覺(jué)定位系統(tǒng)軟件流程圖

2.2 基于區(qū)域的匹配

本文采用的就是基于區(qū)域的相關(guān)匹配方法。它是把一幅圖像中的某一點(diǎn)的灰度領(lǐng)域作為模板,在另一幅圖像中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對(duì)應(yīng)點(diǎn)領(lǐng)域,從而實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的匹配。在基于區(qū)域相關(guān)的算法中,要匹配的元素是固定尺寸的圖像窗口,相似準(zhǔn)則是兩幅圖像中窗口間的相關(guān)性度量。當(dāng)搜索區(qū)域中的元素使相似性準(zhǔn)則最大化時(shí),則認(rèn)為元素是匹配的。

定義P (i, j) P 是模板圖像中一點(diǎn),取以P (i, j) P 為中心的某一鄰域作為相關(guān)窗口K ,大小為(2w +1),假設(shè)K 在原始圖中,水平方向平移Δu ,垂直方向平移Δu 后,K 所覆蓋下的那塊搜索區(qū)域叫做子圖S k ,若K 和S k 相同,則它們的差為零,否則不為零。由此定義K 和S k 的相關(guān)函數(shù)為:

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

當(dāng)D(K, S k )達(dá)到最小,K 與S k 達(dá)到最佳匹配。

2.3 圖像的特征提取

工作臺(tái)上的工件與工作臺(tái)背景在顏色方面具有很大的差別,即工件呈現(xiàn)為黑色,將這一信息作為識(shí)別工件的重要特征。

工件的邊緣處灰度有急劇的變化,可以以此判斷出工件的邊界點(diǎn)。采用掃描線的方法,掃描方向上灰度劇變的像素點(diǎn)就是邊界點(diǎn)。最后,通過(guò)最小二乘法把找到的邊界點(diǎn)擬合出圓周,并計(jì)算出圓心位置。

2.4 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖峭ㄟ^(guò)機(jī)器視覺(jué),快速識(shí)別出工件的特征(這里是圓孔的圓心)。

(1)首先在原始圖像(圖3)選取被跟蹤工件的局部圖像作為模板圖像template(圖4)。

(2)以局部圖像template 為模板,在原始圖像中進(jìn)行基于區(qū)域的匹配,并以template 的左

下角為原點(diǎn),建立坐標(biāo)系。然后定義一個(gè)搜索區(qū)域ROI(region of interest),根據(jù)要提取的特征選擇區(qū)域的形狀,這里選擇環(huán)形區(qū)域。搜索區(qū)域必須包含全部目標(biāo)特征。在ROI 中提取工件的特征,如圖3 所示。

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
圖 3 圓心識(shí)別

該步驟相當(dāng)于離線學(xué)習(xí)的過(guò)程。每次使用前只需要學(xué)習(xí)一次即可。通過(guò)離線學(xué)習(xí),系統(tǒng)得到ROI 與工件的相對(duì)位置關(guān)系,以便實(shí)時(shí)識(shí)別中工件出現(xiàn)偏移、翻轉(zhuǎn)等,ROI 都可以準(zhǔn)確出現(xiàn)在合適位置。

(3)離線學(xué)習(xí)后,視覺(jué)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)區(qū)域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識(shí)別的特征(這里是圓孔的圓點(diǎn)),如圖4 所示。

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
圖4 實(shí)時(shí)識(shí)別

(3)離線學(xué)習(xí)后,視覺(jué)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)區(qū)域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識(shí)別的特征(這里是圓孔的圓點(diǎn)),如圖4 所示。

2.5 結(jié)果分析如下:

(1)識(shí)別率分析:第一步通過(guò)離線學(xué)習(xí),訓(xùn)練提取形狀特征。第二步使用離線學(xué)習(xí)得到的坐標(biāo)關(guān)系,實(shí)時(shí)跟蹤工件,得到需要跟蹤的形狀特征信息。只要離線學(xué)習(xí)恰當(dāng),目標(biāo)特征就準(zhǔn)確識(shí)別并且得到相關(guān)信息。

(2)實(shí)時(shí)處理結(jié)果分析:圖像采集卡的采集速度是25 幀/s,每幅圖采集時(shí)間為40ms。攝像頭采集一幅圖像需要20ms,該圖像處理的速度為10ms/幅。通過(guò)程序優(yōu)化,在采集的同時(shí)進(jìn)行圖像處理,而且圖像處理的速度比采集的時(shí)間要短,就避免了圖像的失真和抖動(dòng)。在物體運(yùn)動(dòng)不超過(guò)極限速度時(shí),能夠較準(zhǔn)確地找到圓心的位置。

3. 空間坐標(biāo)的獲取

由一幅圖像得到的信息是二維信息,程序中使用的坐標(biāo)是以像素為單位的,機(jī)器人在空間運(yùn)動(dòng)需要將圖像的信息換算成三維空間坐標(biāo)。其計(jì)算過(guò)程如下:

(1)以工件上圓孔的圓心為機(jī)器人定位基準(zhǔn),A(X ,Y, Z)圓心的世界坐標(biāo)。當(dāng)圓心與視覺(jué)圖像的中心重合時(shí),機(jī)器人定位完成。

(2)標(biāo)定攝像機(jī),得到投影矩陣ce M ,即圖像中兩個(gè)像素間的距離與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

(3)攝像機(jī)拍攝圖像后,經(jīng)過(guò)特征識(shí)別得到圓心在圖像中坐標(biāo)a(x, y),計(jì)算出與圖像中心的偏移量Δx、Δy。

(4)以A(X ,Y, Z)為基準(zhǔn),按照下式計(jì)算機(jī)器人末端的世界坐標(biāo)B(X ‘,Y ’, Z‘):其中,Mc是攝像機(jī)與機(jī)器人末端的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)。

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

注意,本文使用單目視覺(jué),所以這里假設(shè) Z 坐標(biāo)不變;如果使用雙目視覺(jué),就可以通過(guò)立體視覺(jué)計(jì)算出Z’。

4. 誤差分析與補(bǔ)償

本項(xiàng)目的噴涂機(jī)器人是六自由度的旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)操作臂,與Unimation PUMA560相似,關(guān)節(jié)4、5、6 的軸線相互垂直,且相交與一點(diǎn)。應(yīng)用參考文獻(xiàn)3 的方法計(jì)算如下:

(1)通過(guò)機(jī)器視覺(jué)可以得到機(jī)器人末端的空間位置坐標(biāo)B(X ’,Y ‘, Z’)。

(2)確定機(jī)器人的連桿參數(shù)表,如下表:

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

(3)運(yùn)用DH 法計(jì)算各關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)角θi :

機(jī)器視覺(jué)定位下的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

結(jié)論

本文描述了基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人定位系統(tǒng),該系統(tǒng)將基于區(qū)域的匹配和形狀特征識(shí)別結(jié)合,進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別和計(jì)算,能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別出物體特征的邊界與質(zhì)心,機(jī)器人控制系統(tǒng)通過(guò)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解得到機(jī)器人各關(guān)節(jié)位置的轉(zhuǎn)角誤差,最后控制高精度的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu),調(diào)整機(jī)器人的位姿以消除此誤差。從而解決了機(jī)器人末端實(shí)際位置與期望位置相距較遠(yuǎn)的問(wèn)題,改善了噴涂機(jī)器人的定位精度。該方法計(jì)算量小,定位準(zhǔn)確,具有工程實(shí)用性。本系統(tǒng)是使用 C#在Visual Studio 2003 環(huán)境中編寫。

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