视觉引导工业机器人定位抓取系统设计研究

汪汝

摘要：本文采用摄像机、传统带、机器人以及视觉开发模块软件为主要基础设备，技术人员设计出视觉识别和检测系统的模块，构建视觉引导工业机器人。对系统的硬件组成、工作原理、参数化模型建立、模板匹配算法做出分析。

关键词：视觉引导；工业机器人定位；系统设计

中图分类号：TP242.2 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）07-0169-01

随着科学技术的发展，工业机器人逐渐被运用到生产线的各项工作当中。抓取和工件识别是工业机器人最主要的两项运用。离线编程方式是目前大多数工業机器人采用的控制方式。该控制方式能够控制机器人的抓取和工件识别，但是，如果工业机器人的识别对象或者工作环境发生了变化，很可能导致机器人识别抓取工作难以顺利施行。为了满足现代工业的发展，人们开始研发视觉引导工业机器人定位抓取系统，提高机器人的工作效率。

1 系统硬件组成

本次研究视觉引导工业机器人定位抓取系统硬件主要包括：第一，CCD相机。第二，镜头。在定位抓取系统当中，对镜头的成像大小有一定的设计要求。第三，光源。光源是影响抓取系统图像品质和对比度的关键。第四，工控机。工控机是负责采集和处理图像的关键设备。第五，机器人。机器人是执行工件设别和抓取命令的最终硬件。

2 视觉引导抓取系统的工作原理

视觉引导工业机器人定位抓取系统在实际操作过程中，首先应该固定传送带上方的摄像机，确保摄像机的视野能够囊括运转的传送带上的工件。同时，将定时器的图像采集频率设置为每0.5秒采集一次。工件位置的确定可以通过模板匹配的方式，同时，利用两针图像之间的间隔来计算工件运动速度。技术人员通过对工件运动速度的测定，来预测工件位置，从而规划好工件运动轨迹，确保机器人的目标位置与工件运动工位重合，实现准确抓取。如图1所示，当工件开始进入机器人抓取区域时的位置被称为上流限，而工件离开机器人抓取区域的位置被称为下流限。在实际运行过程中，提前设计好上流限能够有效减少机器人等待时间，如果机器人没有在抓取区域当中抓取工件，则表示抓取工作失败，机器人也会放弃对该工件的追踪。

3 抓取系统的参数化模型建立

3.1 摄像机定标

本次研究主要利用坐标轴的方式，对摄像机进行定标。首先，选取摄像机的光轴中心，摄像机的坐标系建立在所选的光轴中心上。坐标系的x/y/z三轴相互垂直，选取图像水平增加方向为x轴，光轴方向为z轴。对摄像机进行定标后，可以在坐标系上任意选取一点为M，写出M的坐标，然后根据平面投影的原理，找出M点的投影点坐标，其中，投影点坐标z轴的值即为摄像机的焦距。

3.2 手眼坐标标定

在本次研究的抓取系统当中，机器人与摄像机位于传送带两端，因此，想要确定机器人与工件之间的相对位置，采用传统的手眼标定方式难以达到满意的结果。因此，技术人员可以根据机器人和摄像机之间的距离，建立两个相应的参考坐标系，两个参考坐标系分别建立在摄像机的视野范围内和机器人的工作范围内。其中将建立在摄像机视野范围内的参考坐标系设定为f1，f1的内外参数采用平面标靶标定法进行标定，同时得出与摄像机之间的相对位置。将建立在机器人视野范围内的参考坐标设定为f2，在实际工作过程中，f1与f2之间只存在水平X轴之间的平移关系。通过对两个坐标系之间的相对位置进行研究分析，进一步建立机器人与目标工件之间的联系，从而实现机器人准确的目标抓取。

4 基于灰度相关的模板匹配算法

当提取完目标图像的特征后，技术人员可以根据综合匹配搜索的方式，对目标图像进行定位跟踪，满足机器人工作时的时效性要求，同时，提高运算速度。基于灰度相关的模板匹配算法是常规模板匹配算法当中的一种，主要以目标图像的灰度值作为模板匹配算法的特征参数，然后进行匹配计算。

5 实验

完成相关理论研究后，最后一步就是对定位抓取系统进行实验，确保抓取系统能够正常工作。此外，通过实验，设计人员可以找到设计当中存在的问题，并且对定位抓取系统进行改进和提升，确保定位抓取系统安全有效，能够充分适用于实际工作当中。具体工作人员可以根据相关模板匹配的目标图像坐标，利用参数化模型，在机器人的基础坐标系中映射目标图像坐标。通过计算机处理，将图像坐标与实际抓取位置进行实时转换，最后将转换后的信息传达给机器人，让机器人进行识别和抓取工作，从而保证目标抓取工作的准确性和精度。

6 结语

综上所述，工业机器人在生产线上的运用已经越来越频繁，传统控制系统具有一定的缺陷，随着经济的发展，已经难以满足现代社会的需求。定位抓取系统的研发很好地解决了传统控制系统中存在的问题，有效提高工业机器人工件识别与抓取的准确度。因此，设计人员应该更加完善定位抓取系统相关研究，并且将其充分运用于工业机器人的实际操作当中。

参考文献

[1]卢冠男.基于机器视觉的工业机器人抓取系统的研究[D].合肥工业大学，2017.

[2]廖毅洲.视觉引导工业机器人定位抓取系统设计[J].电子世界，2017，（01）：75-76+86.

[3]吕游.视觉引导技术在工业机器人智能抓取中的应用[D].合肥工业大学，2009.endprint