基于視覺的工業(yè)機(jī)器人定位抓取技術(shù)在現(xiàn)代化工業(yè)進(jìn)程中起到極其重要的作用，本文在定位抓取的基礎(chǔ)上研究了云端激光打標(biāo)系統(tǒng)中與計算機(jī)視覺相關(guān)的機(jī)器人檢測系統(tǒng)內(nèi)容，將國產(chǎn)某型號六自由度工業(yè)機(jī)器人與視覺引導(dǎo)技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于目標(biāo)正反面區(qū)分。該系統(tǒng)經(jīng)實驗驗證，能夠識別帶黑色標(biāo)記的目標(biāo)工件并定位抓取，完成了區(qū)分工件正反面的規(guī)定任務(wù)，具有工廠生產(chǎn)的實際意義。

　　就目前來說，國內(nèi)外針對視覺抓取系統(tǒng)的研究方向主要有1）手眼標(biāo)定方法2）特征提取算法3）與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的視覺抓取方法。手眼標(biāo)定技術(shù)目前發(fā)展比較成熟，產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，比如早期Tsai-Lenz、Navy等手眼標(biāo)定算法。YingWang等設(shè)計的清障機(jī)器人通過單雙目結(jié)合組成混合視覺系統(tǒng)對目標(biāo)物進(jìn)行特征提取。在數(shù)據(jù)引導(dǎo)的方法下，SergryLevine將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到機(jī)器人區(qū)分任務(wù)中，利用相機(jī)拍攝到的圖像訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測機(jī)械手在空間的運動，該方法能夠有效并且實時控制機(jī)器人，成功掌握新的抓取目標(biāo)，最后通過連續(xù)伺服矯正錯誤。而國內(nèi)視覺抓取系統(tǒng)的研究偏向于幾何引導(dǎo)的方法，王朋強(qiáng)將雙目視覺系統(tǒng)和機(jī)械臂結(jié)合，實現(xiàn)了對目標(biāo)的識別定位以及抓取。在國家的支持下，國內(nèi)也已有許多家公司以及科研單位在機(jī)器視覺領(lǐng)域取得了一系列成果，逐步的將機(jī)器視覺技術(shù)引入到對機(jī)器人的控制當(dāng)中。

　　1、機(jī)器人視覺檢測系統(tǒng)

　　機(jī)器人視覺檢測系統(tǒng)在計算機(jī)端對智能相機(jī)采集到的工作區(qū)域的圖像進(jìn)行預(yù)處理，快速地識別并定位圖像中的目標(biāo)工件，根據(jù)相機(jī)標(biāo)定參數(shù)，結(jié)合目標(biāo)工件的像素坐標(biāo)計算出六自由度工業(yè)機(jī)器人坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)，并將坐標(biāo)信息發(fā)送給機(jī)器人控制器，機(jī)器人執(zhí)行命令程序?qū)崿F(xiàn)抓取動作。系統(tǒng)檢測任務(wù)利用視覺軟件來完成，通過計算機(jī)處理，只選擇反面朝上工件作為目標(biāo)工件。

　　2、相機(jī)標(biāo)定

　　相機(jī)標(biāo)定是一種利用所拍攝到工作區(qū)域的二維圖像信息來建立其與目標(biāo)工件三維空間位置坐標(biāo)對應(yīng)關(guān)系的技術(shù)，是識別并定位目標(biāo)物的基礎(chǔ)也是最重要的工作之一。基于視覺的工業(yè)機(jī)器人檢測系統(tǒng)使用的是單目相機(jī)，標(biāo)定的目的是尋找相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。一般來說，相機(jī)的標(biāo)定可以分為兩種方法：自標(biāo)定和依賴于參照物標(biāo)定。相機(jī)自標(biāo)定是通過拍攝周圍物體，依據(jù)數(shù)字圖像處理相關(guān)方法以及幾何計算來調(diào)節(jié)相機(jī)參數(shù)，標(biāo)定結(jié)果往往誤差較大，不適用于高精度的應(yīng)用場合。依靠參照物的相機(jī)標(biāo)定相比自標(biāo)定方法精度更高，通過相機(jī)成像，依據(jù)數(shù)字圖像處理方法，空間計算相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。本文采用依賴于參照物的方式進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定。

　　3、目標(biāo)定位檢測

　　目標(biāo)檢測定位是機(jī)器人實現(xiàn)自動抓取的基礎(chǔ)，目前存在兩種目標(biāo)檢測的算法：基于模板匹配和基于特征匹配。考慮本文所研究的機(jī)器人抓取系統(tǒng)的應(yīng)用場景，目標(biāo)為統(tǒng)一鋁制名片盒（盒面為矩形），故本文采用基于模板匹配的目標(biāo)檢測定位方法，計算獲取目標(biāo)工件的中心點坐標(biāo)及其姿態(tài)。

　　4、目標(biāo)工件中心點坐標(biāo)

　　基于模板匹配的目標(biāo)檢測定位方法主要是將一個包含目標(biāo)形狀的圖像與相機(jī)采集圖像進(jìn)行匹配，其中獲取目標(biāo)工件（名片盒）中心點位置坐標(biāo)的步驟如下：

　?。?）設(shè)置學(xué)習(xí)區(qū)域。在圖像中設(shè)置學(xué)習(xí)的感興趣區(qū)域，包括區(qū)域的大小和位置信息，使該區(qū)域盡可能貼近圍繞目標(biāo)工件模型即名片盒子的邊緣，選擇該區(qū)域作為模板區(qū)域。

　?。?）設(shè)置搜索參數(shù)。針對名片盒在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的擺放位置是任意姿態(tài)的情況，需要設(shè)置搜索限制角度參數(shù)，該角度參數(shù)是搜索過程中允許旋轉(zhuǎn)的最大限度。

　?。?）設(shè)置模型位置參考點。名片盒模型中心點是機(jī)器手臂要抓取的位置點，學(xué)習(xí)區(qū)域貼近名片盒邊緣，故可將學(xué)習(xí)區(qū)域的中心位置點作為模型位置的中心點。

　　5、學(xué)習(xí)掩膜區(qū)分工件正反面

　　本文的研究目標(biāo)是利用標(biāo)記區(qū)分待激光打印名片盒的正反面，如圖7所示將名片盒背面做黑色標(biāo)記，以此區(qū)分工件的正反面，機(jī)器人抓取工作區(qū)域內(nèi)的帶黑色標(biāo)記名片盒，在激光打標(biāo)區(qū)設(shè)定位置翻轉(zhuǎn)手臂，使名片盒正面朝上后完成激光打標(biāo)任務(wù)。

　　6、機(jī)器人抓取運動

　　本研究所用的六自由度工業(yè)機(jī)器人開發(fā)模式采用WinCE嵌入式系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)模式：在宿主計算機(jī)上進(jìn)行程序開發(fā)，通過以太網(wǎng)將可執(zhí)行程序下載到GUC一體化嵌入式運動控制器中使用，程序中包含IO指令、控制指令、移動指令、演算指令等。

　　常用的指令如：

　　JUMP跳轉(zhuǎn)指令；

　　CALL調(diào)用子程序指令；

　　IFELSEWHILEPAUSE判斷暫停語句。示教器通過編程，使用這些指令來控制

　　機(jī)器人的運動從而完成期望的系列動作

　　7、實驗分析

　　本研究的工業(yè)機(jī)器人視覺檢測系統(tǒng)使用國產(chǎn)某型號六自由度工業(yè)機(jī)器人、某型號工業(yè)智能相機(jī)和激光打標(biāo)機(jī)，通過以太網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊，通過智能相機(jī)的配套軟件圖形化開發(fā)平臺進(jìn)行圖片處理，實現(xiàn)機(jī)器人的檢測抓取動作。為了驗證本文所研究的使用帶掩膜學(xué)習(xí)模板進(jìn)行帶黑色標(biāo)記的工件區(qū)分系統(tǒng)的實際效果及可行性，做出以下實驗。本系統(tǒng)可準(zhǔn)確的完成圖像采集、顯示、相機(jī)標(biāo)定、模板采集、目標(biāo)定位、機(jī)器人控制的模塊功能。

　　8、總結(jié)

　　工業(yè)機(jī)器人視覺檢測系統(tǒng)的研究目的在于有針對性的提升工廠生產(chǎn)效率。當(dāng)工廠收到云端新訂單任務(wù)，MES系統(tǒng)進(jìn)行計劃排產(chǎn)。本文基于一套云端激光打標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行研究，結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)知識，利用帶掩膜學(xué)習(xí)模板進(jìn)行目標(biāo)匹配的方法實現(xiàn)了對規(guī)則的目標(biāo)工件正反面區(qū)分，達(dá)到預(yù)期檢測效果。本文所研究的機(jī)器人檢測系統(tǒng)可以應(yīng)用在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，選擇正確的工件，提高加工產(chǎn)品的效率和質(zhì)量?？偟膩碚f，基于視覺的工業(yè)機(jī)器人檢測系統(tǒng)是機(jī)器視覺技術(shù)和機(jī)器人控制技術(shù)的結(jié)合，是工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)過程由自動化向數(shù)字化、智能化發(fā)展的必經(jīng)之路。