基于机器视觉的大型激光装置自动装配系统研究

2022-11-30李银刚苏春洲赵远情

现代制造技术与装备 2022年10期

李银刚高东苏春洲白斌谭宁赵远情

（中国工程物理研究院激光聚变研究中心，绵阳 621900）

随着科技的发展，装配机器人在制造业中的地位越来越高。传统的装配机器人在自动化生产线上只能执行固定的抓取动作，抓取点也非常固定[1]。但是，近年工厂有向小批量、高精度方向发展的趋势。在这种情况下，传统的装配机器人将逐渐无法满足工业发展的需求[2]。随着计算机和相机的性能越来越强，计算机视觉以其精度高、检测范围大以及反应快速等特点得到了快速发展[3]。将计算机视觉应用于装配机器人，可以实现装配机器人的目标自动识别、自动规划装配路径等功能[4]。

大型激光装置的建设及维护过程涉及大量的零部件装配工作。由于该激光装置的特殊性，装配工作普遍存在作业空间有限、洁净度要求高、装配对象重量大、数量大以及种类多等特点，采用人力装配或者传统的装配机器人难以满足作业要求[5-7]。将采用计算机视觉辅助的自动装配系统应用于大型激光装置的建设及维护过程，可以极大地提高工作效率，模块化视觉辅助系统，以适用于各种不同的安装环境和安装对象。

1 双目视觉测量系统

1.1 双目立体视觉原理

双目立体视觉技术是计算机视觉技术的一个重要分支。它的基本原理与人类双目视觉的立体感知相似，即通过两个视点观察同一物体获得两个视角下的图像，通过计算不同图像中同一像点的视差获取物体表面的三维形貌信息。图1为双目立体视觉模型，OWXWYWZW为世界坐标系，O1X1Y1Z1为左相机坐标系，O2X2Y2Z2为右相机坐标系。物方点P（XW，YW，ZW）在左右相机中对应的像点分别为P1（u1，v1）、P2（u2，v2），直线O1P1和直线O2P2相交于P点[8]。如果已知P1和P2的图像坐标及相机的内外参数（内参数包括相机的焦距、主点坐标以及各种畸变参数，外参数是指左右两个相机坐标之间的旋转矩阵R和平移矩阵T），就可以利用三角形测量原理求得P点在物方世界坐标系下的三维坐标。

图1 双目立体视觉模型

1.2 双目相机标定

相机标定就是确定图像的像素坐标与实际空间坐标对应关系的过程，具体来说就是确定相机的内外参数。内参数主要是相机自身的各种畸变参数，外参数是指左右相机之间的旋转及位移矩阵[9]。标定过程需要借助已知坐标信息的标定板来完成，具体由双目相机的光学几何成像模型决定，如图2所示。

图2 相机实际成像模型

在标定过程中，相机内参数一般只考虑径向畸变和偏心畸变。因为如平面畸变和正交畸变都很小，所以忽略不计。标定所需要计算的参数包括fi、Ri、Ti、u0i、v0i、P1、P2、K1以及K2（i为相机编号，取值为1或2）。其中，fi为镜头的焦距，Ri为旋转矩阵，Ti为平移向量，u0i、v0i（i为相机编号，取值为1或2）为图像坐标原点在像素坐标系中的坐标位置，P1和P2分别为偏心畸变误差系数，K1和K2分别为径向畸变误差系数。

相机的内外参数矩阵为

采用“八步标定法”对相机进行标定，即左右相机需从8个不同角度同时对标定板进行拍摄，获得2×8幅图像，如图3所示，然后分别处理左右相机拍摄的图像，识别各个编码点的像素位置，再根据各个编码点的实际坐标解算相机的内外参数。

图3 相机标定的8个方位图

1.3 图像立体匹配技术

立体匹配是指将同一物体同一时刻从不同角度拍摄的多幅照片进行对应点匹配。对双目立体视觉系统来说，是将同一时刻左右相机拍摄的图片进行对应点匹配来获得物体的深度信息[10]。在计算区域内均匀划分网格（每个网格都是待测点），然后遍历计算图像的每个待测点，在参考图像中寻找相似度最大的点即为对应点，完成图像匹配任务。

在参考图像中寻找相似度最大的点需要建立相关函数，通过相关函数来衡量参考区域与目标区域的相似度。相关函数的选取对最终的计算精度影响很大，其中最简单的一种相关函数是最小距离函数，即

2 视觉装配系统

该系统由2个高分辨的电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）相机、1个装配平台以及1个6自由度装配机器人组成，如图4所示。

图4 视觉对接模型

该系统采用运动测量机构和任务消息的控制策略。按照安装对象的不同，可以将任务分成不同的类型。每个任务可以分为各个任务模块，任务模块分为多个任务环节，每个任务环节对应唯一的消息。在每次任务开始前，系统自动读取机械手臂和平台的空间位置、光照强度等，用户设置光照类型、相机曝光时间以及算法计算阈值等，组成系统配置文件。用户在软件界面选择不同的任务类型，系统根据不同的任务类型读取对应的系统配置文件，然后配置环境并控制相应的硬件设备，流程如图5所示。

图5 系统执行任务流程

2.1 零件定位过程

零件的定位过程主要是通过对图像的处理分析（包括图像滤波、二值化以及边缘提取等图像处理方法），从二维图像中获取零件的三维坐标信息。在图像处理过程中，最初得到的是图像轮廓点的二维图像坐标，需要经过坐标转换到世界坐标系，然后对转换的坐标点进行空间拟合运算。该过程中，由于相机和算法自身所带的误差，需要进行迭代计算才能实现零件定位，具体流程如图6所示。

图6 零件识别定位流程

2.2 零件装配过程

零件装配过程可以分为调整过程和装配过程。轴孔对接装配在激光装置中非常普遍，所以以轴孔装配过程为例进行分析。调整过程主要是两个轴线的对准过程，当两个轴线重合时，满足装配要求。装配过程是在调整完成后根据视觉定位结果计算出机械臂进给量，控制单元控制机械臂进给完成装配过程。

实际作业中，由于各种干扰因素的影响，有可能出现最终无法装配的情况，需要采用力传感器对装配过程进行反馈。机械臂夹口底部采用分层设计，两层之间装有力传感器。当检测到力值大于设定的阈值时，认为装配失败，需要进行复位操作，具体流程如图7所示。

图7 零件装配流程

2.3 控制软件架构设计

根据装配过程的特点，可以将该系统控制软件分为控制层、策略层和执行层3个层面，具体架构如图8所示。控制层是用户根据不同的装配对象来判断当前的装配任务，可在控制软件界面输入系统配置参数；策略层是根据用户输入的系统配置参数和相机采集的图像进行分析计算，并将空间位置坐标转换为电机的控制命令；执行层根据策略层下达的指令进行图像采集、电机控制等。

图8 控制系统分层架构图

2.4 真空靶室维护工装设计与分析

真空靶室维护系统是大型激光装置的重要组成部分，主要功能是实现靶室内第一壁模块自动化拆装。靶球内属于射放环境，且随着时间的累积，靶球内的辐射剂量会逐渐增加。所以，第一壁的拆装要求实现完全的自动化，人员只需在控制端进行任务分配、监控管理等。

第一壁结构如图9所示，长宽都在1 m以内，与靶球通过轴孔定位并固定。第一壁拆装机械手臂如图10所示。机械手臂前端夹持头内安装有双目相机测量系统，夹持头下安装有3个力传感器。在安装第一壁时，机械手臂先移动到存放第一臂的指定位置，双目相机测量系统启动，定位第一壁模块上的安装孔，计算第一壁安装孔轴线与机械手臂当前位置的差值。机械手臂根据计算结果进行调整，调整到轴线对齐后，机械手臂轴向进给。机械手臂夹持头接触到第一壁定位孔时，由3个力传感器进行反馈。如果根据力传感器判断当前位置无法夹持第一壁，则机械手臂退回重新进行定位，否则根据力传感器对机械手臂进行微调，直到完全夹持住第一壁。将第一壁安装至靶球的定位销轴上的过程与该过程类似，双目视觉系统根据靶球上的定位销轴进行定位，拆卸第一壁过程同理。