基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统设计

2022-12-21张海峰

信息记录材料 2022年10期

张海峰

（唐山工业职业技术学院河北唐山 063299）

0 引言

在工业生产和制造领域，机器人发挥着越来越重要的作用，其与工业机器人所具备完善的视觉系统和强大的视觉能力密切相关。我国一直都在加强对工业机器人视觉系统的研究力度，积极引入和应用更多新的技术和资源，就当前工业机器人视觉系统的应用情况来看，已经取得了诸多研究成果。基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统正在持续被优化和完善，在实践应用中也呈现出越来越理想的效果，其在工业生产和制造领域更是占据着越来越重要的位置。工业机器人视觉系统已经逐步发展成为现代工业生产和制造领域中不可或缺的核心组成要素。深入研究基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统，其本质是利用机器来替代人眼来做出各种测量和判断。工业机器人视觉系统属于计算科学的一个分支，所涵盖的技术种类非常多，诸如机械、光学、计算机软硬件、电子技术等都有所涉及。此外，工业机器人视觉系统设计与计算机、人工智能、图像处理、信号处理等诸多领域也都有着非常紧密的关联性。

1 虚拟仿真技术阐述

虚拟仿真技术集人工智能、计算机图形以及计算机仿真技术于一身，属于综合性学科类型。简单来说，虚拟仿真技术的应用原理，即借助计算机技术来创建虚拟环境，调动用户的多重感官，进而实现人机交互的功能，让用户产生身临其境的感受[1]。目前，虚拟仿真技术可归纳为如下几种类型：其一，桌面虚拟现实，该类型主要被应用在日常学习和工作当中，计算机桌面是媒介，用户通过操作鼠标和键盘等控制器来连接虚拟世界。其二，沉浸式虚拟现实，该类型主要被应用在各类体感游戏当中，大众比较熟悉的是借助眼镜、头盔等设备来进入虚拟环境，人们通过操纵手柄或者动作感知来实现人机交互。其三，增强现实型虚拟现实，该类型构建的是真实与虚拟参半的环境，其在复杂事物关系的处理中有着很好的应用。其四，分布式虚拟现实，该类型是把多个用户统一集中到一个虚拟场景当中，以完成某一项任务为目的，该类型在处理和模拟现实任务有着很强的应用价值[2]。

2 基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统的组成部分

工业机器人视觉系统，即工业机器人的眼睛。工业机器人视觉系统可分为两大核心部分（即机器人控制部和视觉控制部），机器人控制部是对机器人进行控制，而视觉控制部则要同步控制摄像部和图像处理部，多个部门紧密配合，相辅相成，借助机器人视觉系统来搜集相应的数据和信息，经过处理之后及时传输到下一环节当中[3]。

伴随着工业机器人视觉系统的不断成熟，当前工业机器人视觉系统所包含的构件越来越完善。工业机器人视觉系统主要包括以下几个组成部分：

（1）摄像头和光学部件

摄像头和光学部件（镜头），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。

（2）灯光

灯光的作用是照亮，为工业机器人拍摄提供充足的灯光条件，以保证拍摄图像的质量和效果。当前工业机器人视觉系统当中所使用的灯光系统在形状、亮度以及尺寸等方面都是不尽相同的，其也呈现出越发多元化的趋势。

（3）部件传感器

在工业机器人视觉系统当中，部件传感器主要是以传感器或者光栅的形式呈现。传感器可以迅速感知和了解部件的靠近情况，并及时触发信号。当部件到达指定位置之后，传感器便会通知视觉系统完成图像的采集[4]。

（4）图像采集卡

图像采集卡一般会插在PC上，图像采集卡的作用是把摄像头和PC紧密连接到一起。图像采集卡中的数据来源是摄像头，通过转化变成PC能够处理的信息。与此同时，图像采集卡还能够与摄像头参数等相关内容信号资源共享。

（5）PC平台

在工业机器人视觉系统当中，最关键的组成部分之一便是计算机。目前，在检测方面，工业机器人视觉系统设计多会选择Pentium或者是更高等级的CPU。工业机器人视觉系统处理图片的速度和计算机的运转速度是成正比的，计算机速度越快，工业机器人视觉系统处理图片所花费的时间就越短。因为生产制造过程中会出现各种干扰因素，诸如灰尘、振动或者热辐射等等，因此，工业机器人视觉系统搭配的都是工业级的计算机[5]。

（6）检测软件

工业机器人的视觉检测软件，主要作用于程序的创建和执行、图像数据的处理以及作出通过或者未通过的决定。

3 选择机器人视觉系统硬件时所遵循的原则

基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统实际性能如何在很大程度上取决于它的硬件，选择什么样的硬件会直接影响到视觉系统的效率。因此，在选择机器人视觉系统硬件时必须要遵循如下原则：

3.1 根据应用需求来选择摄像头

在选择摄像头时，需要将实际应用需求放在首要位置上，一般会着重考虑如下几点：其一，摄像头选择彩色还是黑白；其二，实际应用中目标或者部件的运动频率；其三，图像分辨率。

3.2 精心挑选光学元件和灯光

光学元件和灯光对机器视觉系统的影响是不容小觑的。如果选用了一个性能相对较低的光学元件和灯光，即使采用很好的机器人视觉系统，所显示出的实际效果与搭配较好光学元件和灯光的低性能机器人视觉系统相比还是稍显不足。光学元件的特点和作用就是为了提供较大可用范围和比较清晰度的图像，增加画面清晰度。照明则是为了照亮需要测量或者检测部分的关键特征。一般情况下，诸如纹理、颜色、外形、尺寸等因素都会在不同程度上影响着照明系统的设计效果。

3.3 图像采集卡的选择

在工业机器人视觉系统当中，采集卡是不可或缺的一个部件，图像采集卡之所以在视觉系统设计中如此重要，其根本原因在于图像采集卡直接决定着摄像头的接口，或彩色、或黑白、或数据化、或模拟等。在工业机器人的实际使用中，图像采集卡多被运用于测量任务当中，而通过数字输入图像采集卡的主要目标就是将摄像头输出的数字图像数据转换,并送入PC中再作处理。

4 基于虚拟仿真的工业机器人视觉系统的特征和优势

关于工业机器人视觉系统的特征和优势，主要体现在以下几个方面：

（1）重复性

工业机器人视觉系统，可以按照既定要求和命令以同一种方式来反复无数次来完成检测工作，不会出现疲惫的感觉，可以有效保证检测结果的精准度。

（2）速度快

工业机器人可以在足够短的时间内快速完成产品检测任务，尤其是在面对一些处在高速运动状态的物体时，诸如检测生产线上的物体时，工业机器人视觉系统也可保证检测质量，进而为提高生产线的生产效率提供保障。

（3）精准度高

与人眼不同，人眼的局限性是非常大的，工业机器人的视觉系统内在精准度方面占据着绝对优势。如果依靠人眼来对各种各样的产品来进行检测，就算有显微镜或者放大镜之类的设备来辅助，其检测精准度依然会受到质疑。工业机器人来检测产品则不同，工业机器人视觉系统的精度可以高达千分之一英寸，由此可见其精准度会有多高。

（4）客观性

工业机器人视觉系统有着非常显著的客观性特征，工业机器人本身便是工具，它是没有任何情绪变化的，只是在按照指令完成任务，所以，对检测结果并不会产生主观层面的影响。而人眼则不同，这也是人眼检测中存在着一个致命性得到缺陷，人眼受大脑控制，所看到的内容受情绪影响严重，而人是无法保持完全客观冷静状态的，人情绪的变化会直接影响到检测结果的可靠性[6]。

（5）性价比高

与人眼相比，工业机器人的视觉系统速度非常快，通常一台普通的工业机器人可以承担起多个人工所承受的任务量，而且工业机器人视觉系统应用可保持持续运转状态，在没有其他情况影响之下，工业机器人不需要停顿休息，也不会出现疲倦生病的情况，因此，可以在极大程度上提高生产效率。

总而言之，工业机器人视觉系统在提高生产效率与自动化程度方面发挥着至关重要的作用。目前，在一些人眼无法满足检测要求以及一些人工作业危险程度高的环境当中，工业机器人视觉系统的应用范围越发广泛。

5 工业机器人视觉系统设计要素分析

在当前的工业生产过程当中，工业机器人的视觉系统在产品检测中的作用至关重要。工业机器人视觉系统设计是否合理，视觉灵敏度是否能够达标，都会对产品检测产生非常直接的影响。因此，在工业机器人视觉系统设计当中，设计人员需要重点考虑以下内容：

5.1 打光的稳定性

通常情况下，工业机器人视觉系统的应用可以归为四个方面，分别是定位、测量、检测以及识别。在这四个方面当中，其对于光照稳定性都有着比较高的要求，其中测量的要求最高，也是测量过程需要攻克的一个难题。一般，如果光照发生了10%～20%的变化，那么测量结果会偏差出1～2个像素，这与软件无关，主要是因为光照自身所发生的的变化，使得图像上边缘位置随之出现变化，因此，即使软件功能再强大，也无法根除这一问题。设计人员只能从系统设计的角度来尽可能对环境光的干扰进行排除，以此来保证主动照明光源的发光稳定性。除此之外，还有另外一种办法，那就是更新硬件相机设备，提升硬件相机的分辨率，以此来提高精准度，以抵抗环境的干扰。举例说明：如果以前的相机对应物空间尺寸是1个像素10 μm，待分辨率提升之后，其便可以变成1个像素5 μm，由此可以计算得出，其精度提升了近1倍，那么其抵抗外界环境干扰的能力自然提升了。

5.2 标定

在高精度测量当中，标定是不可或缺的，通常会需要做出以下几个标定：其一，光学畸变标定，但如果使用的是软件镜头，那么可以根据实际情况不进行标定。其二，物像空间的标定，即对每一个像素所对应空间的尺寸来进行计算。其三，投影畸变的标定，即按照安装位置误差代表的图形畸变校正。一般情况下，标定算法都是针对物体的平面来进行，如果针对不是平面的物体，那么在标定方面就会需要通过一些特别的算法来进行处理，一般的标定算法便不再具有适用性。除此之外，还有一些标定不方便使用标定板，所以设计人员也需要采取特殊的标定方式来进行处理。这也就意味着软件中现有的标定算法并不能够满足所有的标定需求。

工业机器人视觉系统标定目标（见图1）：通过工业机器人视觉系统采集工作台上物品的图像，对获取的图像进行处理，使用阈值法对图像进行分割。在获得图像轮廓的基础上，通过轮廓的最小外接矩形计算物体的中心位置。

图1 工业机器人视觉系统标定目标

5.3 确定工件位置

不管是在线检测还是离线检测，在测量项目当中，如果选择全自动化检测设备，那么最开始的步骤是寻找待测目标物。当待测目标物出现时，需要对待测目标物的位置进行精准定位，即使用机械夹具，也无法保证待测目标物每一次都出现在相同的位置，这时要利用定位功能，只有定位足够精准，测量工具才能够找到正确位置，测量结果才能得到保障[7]。

工业机器人视觉系统位置补正（见图2）：伸到固定相机前对机器人把持的工件进行测量，将该工件正确放置到规定位置进行补正，即可实现抓取偏差补正的目的。