气阀装配视觉系统标定方法研究

巴和平

（沈阳远大压缩机制造有限公司，沈阳110141）

0 引 言

气阀是往复压缩机上重要的部件，用于控制气缸的进气和排气。大型往复压缩机的气阀通常需要人工装配，由于气阀装配工艺复杂，通常需要多人合作才能完成装配工作，耗时耗力，且工作效率底下。为节约劳动力成本，提高生产效率，应用具有视觉系统的装配机器人完成气阀装配工作是压缩机设计研究的重要方向。国外科研机构的研究主要针对 实现装配功能，采用视觉系统来对提高零部件安装的精度，同时力控组态软件可以让装配机器人模仿人的触觉，改善安装零件时的安装力度，确保安装的合理性[1-3]。机器视觉已广泛应用于航空航天、微观识别、自动驾驶等多个先进技术领域，通过大批量的智能化生产形成了完整的产业链。我国目前对装配机器人的研究还处于初级阶段，技术还不成熟，主要表现为在精度工艺和控制算法上还不能与国外技术相比，大部分应用仍处于半自动化的低端产业。但随着机器视觉在工业制造及商业、安全等各领域中的广泛应用，对机器视觉的研究已成为目前的研究热点，主要集中在视觉识别算法的改进与应用[4-6]和传感器设计与应用[7-8]。

本文基于OpenCV和Visual C技术对气阀装配机器人系统的手眼标定技术进行了研究，目的是使装配机器人在视觉系统的引导下完成对气阀进行识别、抓取、安装一系列的操作，并达到一定的定位精度。所采用的机器人系统为埃斯顿6R串联关节机器人，研究机器人的视觉开发，用于对气阀进行识别、抓取，使得工厂车间的工作效率得到提高，降低生产的人力成本，在工业装配与搬运应用方面具有重要的实用价值。

1 视觉装配系统构成

在本项目中用于装配的气阀是2D80组合压缩机设备的网状气阀组件，是用于控制气缸进出气体的关键部件。气阀质量约为2.5 kg, 整体高度为45 mm，直径为125 mm,结构如图1所示。气阀外围左右两侧各分布一个直径为5 mm的挂销，用于装配时的定向和定位，使气阀与阀孔按正确的位置关系紧固。然后固定压阀罩，使气阀全部进入阀孔，然后旋转一定角度固定。装配机器人的任务就是代替人工完成上述工作。为了实现装配机器人的全自动精确识别气阀位置，采用埃斯顿六轴串联机器人配合机器视觉的方法来实现。机器视觉通过识别采集气阀的形状和位置，反馈到机器人控制系统，引导机械臂末端执行器至准确的目标位置，对气阀进行抓取。

图1 气阀结构图

装配机器人的定位精度取决于机械系统精度、控制系统特性及传感器精度等因素，其中机械系统精度主要与机构的几何误差、装配误差等有关，控制系统精度由控制器动态响应能力和控制算法误差决定[9]。视觉传感器被用于测量机器人末端位置，其反馈信息的准确性对机器人完成装配作业任务至关重要。对装配机器人进行手眼标定是改善装配机器人的定位精度的必要步骤之一。机器人搭建视觉定位平台模型，如图2所示。工作台位于机器人工作空间内，且与机器人本体处于同一工作平面，机器人末端执行器上安装CCD相机，工作空间内安装有环形环境光源。由于气阀只需要在加工面定位，因此采用单目相机识别系统。

2 视觉系统标定

视觉系统标定包括两方面内容，一方面需要对相机本身的参数进行标定，另一方面需要对相机相对于机器人系统的关系进行标定，这样才能保证整个视觉系统对目标识别的准确性，为后续控制机器人抓取装配打下基础。

2.1 相机标定

机器视觉系统对真实事物的还原存在误差，造成误差一部分原因与相机自身相关，主要来源于传感器制造误差与镜头制造和安装误差。对相机本身参数的标定包括相机自标定法、传统标定法、主动视觉标定。本文采用主动视觉标定法。

主动视觉标定法应用相机模型表示三维空间中的一点P到相机屏幕的投影关系，建立坐标系如图3所示。

如图4 所示，图像坐标系OXYZ 和像素坐标系OCXCYCZC都在成像平面上，并存在以下关系：

式中：f为摄像机焦距；x、y为点P在摄像机成像平面上的坐标；XC、YC、ZC为点P在相机坐标系上的坐标。

相机采用的光学镜头通过成像原理可将三维空间中的点转换成二维图像，由于光学透镜制造精度及组装工艺所造成的偏差引起成像后的二维图像与实际图像存在不同程度的几何畸变，这种畸变表现为经相机成像的图像出现色彩和形状的失真，会明显影响视觉识别的效率和准确性。

镜头的畸变分为径向畸变和切向畸变两类：

1）径向畸变。因透镜本身结构特点，当光线照射到透镜边缘时，其曲率更大，导致光线沿透镜在径向弯曲程度变大，造成图像发生枕形与桶形畸变。

2）切向畸变。由于相机组装工艺偏差导致成像平面与透镜平面平行度误差过大，将导致图像在某个角度出现偏斜或畸变，这种畸变为切向畸变。

针对以上畸变，需要通过标定对摄像机畸变进行纠正，其具体方法如下：基于机器人视觉定位平台，采用棋盘格标定板，使相机以不同的角度拍摄标定板，得到多组拍摄图像，将拍摄的方格角点的像素标号与标定板坐标系下的坐标对应，训练相机的内、外参数和畸变参数如图4所示。

图4 多角度标准标定图

2.2 手眼标定

手眼标定是消除机器人系统因几何误差造成的精度不足的重要步骤，手眼标定一般有Eye-in-hand和Eye-tohand两种方式[10]，本文采用Eye-in-hand标定方式，即将相机固定在机械手末端执行器上，在这种情况下，标定目标坐标系与机器人基坐标系之间的关系。

首先需要建立机器人系统坐标系，如图5所示。其中Base是机器人基坐标系，Cam为摄相机坐标系，T为工具坐标系（末端执行器坐标系），Cal为目标坐标系。标定的方法是通过各坐标系之间的坐标变换求取机器人未知参数变量信息，根据机器人运动学，目标坐标系与机器人基坐标系的关系可表示为

图5 手眼系统坐标系布置图

3 实验验证

由于本项目需要识别气阀的XY平面内的坐标，且气阀位置保持不变，所以将标定参数简化，操作机器人使其末端执行器平移至指定位置，采集并记录对应的标定板图像和机器人末端的位置坐标，改变机器人末端位置，重复上述实验步骤并记录采集点数据，基于Matlab工具箱对外参进行标定，并得到校正参数。将标定参数作为误差补偿加入机器人控制系统，测得5组机器人末端位置坐标，每组位置重复测量5次，取均值，见表1。由表1可知误差在0.52 mm以内，满足气阀的装配精度要求。

表1 机器人末端位置及相应的相机位置

实验结果表明：经标定后的装配机器人位置误差均值不超过0.52 mm，提高了机器人的装配精度，满足了气阀装配精度要求。

4 结 论

本文对用于装配气阀的机器人单目视觉eye-in-hand的视觉定位系统进行了标定研究，根据气阀装配机器人的精度要求，对摄像机的内外参数和畸变参数进行了标定，然后对相机与机器人系统进行了手眼标定方法的研究。得出结论如下：1）在装配机器人工作之前，必须对其视觉系统进行标定，标定后的视觉识别系统对气阀的定位精度能够满足气阀的装配要求；2）在机器人工作前，需对视觉系统进行标定，标定结果在机器人环境不改变的情况下一直有效，但机器人视觉系统维护后，还需要进行重新标定。