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機器視覺定位下的工業(yè)機器人系統(tǒng)設(shè)計

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引言 目前工業(yè)機器人僅能在嚴(yán)格定義的結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行預(yù)定指令動作,缺乏對環(huán)境的感知與應(yīng)變能力,這極大地限制了機器人的應(yīng)用。利用機器人的視覺控制,不需要預(yù)先對工業(yè)機器人的運動軌跡進行示教或離線編程,可節(jié)約大量的編程時間,提高生產(chǎn)效率和加工質(zhì)量。 Hagger 等人提出通過基于機器人末端與目標(biāo)物體之間的誤差進行視覺反饋的方法;Mezouar 等人提出通過圖像空間的路徑規(guī)劃和基于圖像的控制方法 。國內(nèi)這方面主要應(yīng)用于焊接機器人對焊縫的跟蹤。 本文利用基于位置的視覺伺服思想,以六自由度垂直關(guān)節(jié)型噴涂機器人為載體,提出一種基于機器視覺的工業(yè)機器人自定位控制方法,解決了機器人末端實際位置與期望位置相距較遠(yuǎn)的問題,改善了噴涂機器人的定位精度。 1. 視覺定位系統(tǒng)的組成 機器人視覺定位系統(tǒng)構(gòu)成如圖 1 所示,在關(guān)節(jié)型機器人末端安裝噴涂工具、單個攝像機,使工件能完全出現(xiàn)在攝像機的圖像中。系統(tǒng)包括攝像機系統(tǒng)和控制系統(tǒng): (1)攝像機系統(tǒng):由單個攝像機和計算機(包括圖像采集卡)組成,負(fù)責(zé)視覺圖像的采集和機器視覺算法; (2)控制系統(tǒng):由計算機和控制箱組成,用來控制機器人末端的實際位置;經(jīng) CCD 攝像機對工作區(qū)進行拍攝,計算機通過本文使用的圖像識別方法,提取跟蹤特征,進行數(shù)據(jù)識別和計算,通過逆運動學(xué)求解得到機器人各關(guān)節(jié)位置誤差值,最后控制高精度的末端執(zhí)行機構(gòu),調(diào)整機器人的位姿。 圖1 噴涂機器人視覺定位系統(tǒng)組成 2. 視覺定位系統(tǒng)工作原理 2.1 視覺定位系統(tǒng)的工作原理 使用 CCD 攝像機和1394 系列采集卡,將視頻信號輸入計算機,并對其快速處理。首先選取被跟蹤物體的局部圖像,該步驟相當(dāng)于離線學(xué)習(xí)的過程,在圖像中建立坐標(biāo)系以及訓(xùn)練系統(tǒng)尋找跟蹤物。學(xué)習(xí)結(jié)束后,圖像卡不停地采集圖像,提取跟蹤特征,進行數(shù)據(jù)識別和計算,通過逆運動學(xué)求解得到機器人各關(guān)節(jié)位置給定值,最后控制高精度的末端執(zhí)行機構(gòu),調(diào)整機器人的位姿。工作流程如圖2 所示。 圖 2 視覺定位系統(tǒng)軟件流程圖 2.2 基于區(qū)域的匹配 本文采用的就是基于區(qū)域的相關(guān)匹配方法。它是把一幅圖像中的某一點的灰度領(lǐng)域作為模板,在另一幅圖像中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應(yīng)點領(lǐng)域,從而實現(xiàn)兩幅圖像的匹配。在基于區(qū)域相關(guān)的算法中,要匹配的元素是固定尺寸的圖像窗口,相似準(zhǔn)則是兩幅圖像中窗口間的相關(guān)性度量。當(dāng)搜索區(qū)域中的元素使相似性準(zhǔn)則最大化時,則認(rèn)為元素是匹配的。 定義P (i, j) P 是模板圖像中一點,取以P (i, j) P 為中心的某一鄰域作為相關(guān)窗口K ,大小為(2w +1),假設(shè)K 在原始圖中,水平方向平移Δu ,垂直方向平移Δu 后,K 所覆蓋下的那塊搜索區(qū)域叫做子圖S k ,若K 和S k 相同,則它們的差為零,否則不為零。由此定義K 和S k 的相關(guān)函數(shù)為: 當(dāng)D(K, S k )達到最小,K 與S k 達到最佳匹配。 2.3 圖像的特征提取 工作臺上的工件與工作臺背景在顏色方面具有很大的差別,即工件呈現(xiàn)為黑色,將這一信息作為識別工件的重要特征。 工件的邊緣處灰度有急劇的變化,可以以此判斷出工件的邊界點。采用掃描線的方法,掃描方向上灰度劇變的像素點就是邊界點。最后,通過最小二乘法把找到的邊界點擬合出圓周,并計算出圓心位置。 2.4 實驗與分析 實驗?zāi)康氖峭ㄟ^機器視覺,快速識別出工件的特征(這里是圓孔的圓心)。 (1)首先在原始圖像(圖3)選取被跟蹤工件的局部圖像作為模板圖像template(圖4)。 (2)以局部圖像template 為模板,在原始圖像中進行基于區(qū)域的匹配,并以template 的左 下角為原點,建立坐標(biāo)系。然后定義一個搜索區(qū)域ROI(region of interest),根據(jù)要提取的特征選擇區(qū)域的形狀,這里選擇環(huán)形區(qū)域。搜索區(qū)域必須包含全部目標(biāo)特征。在ROI 中提取工件的特征,如圖3 所示。 圖 3 圓心識別 該步驟相當(dāng)于離線學(xué)習(xí)的過程。每次使用前只需要學(xué)習(xí)一次即可。通過離線學(xué)習(xí),系統(tǒng)得到ROI 與工件的相對位置關(guān)系,以便實時識別中工件出現(xiàn)偏移、翻轉(zhuǎn)等,ROI 都可以準(zhǔn)確出現(xiàn)在合適位置。 (3)離線學(xué)習(xí)后,視覺系統(tǒng)經(jīng)過區(qū)域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識別的特征(這里是圓孔的圓點),如圖4 所示。 圖4 實時識別 (3)離線學(xué)習(xí)后,視覺系統(tǒng)經(jīng)過區(qū)域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識別的特征(這里是圓孔的圓點),如圖4 所示。 2.5 結(jié)果分析如下: (1)識別率分析:第一步通過離線學(xué)習(xí),訓(xùn)練提取形狀特征。第二步使用離線學(xué)習(xí)得到的坐標(biāo)關(guān)系,實時跟蹤工件,得到需要跟蹤的形狀特征信息。只要離線學(xué)習(xí)恰當(dāng),目標(biāo)特征就準(zhǔn)確識別并且得到相關(guān)信息。 (2)實時處理結(jié)果分析:圖像采集卡的采集速度是25 幀/s,每幅圖采集時間為40ms。攝像頭采集一幅圖像需要20ms,該圖像處理的速度為10ms/幅。通過程序優(yōu)化,在采集的同時進行圖像處理,而且圖像處理的速度比采集的時間要短,就避免了圖像的失真和抖動。在物體運動不超過極限速度時,能夠較準(zhǔn)確地找到圓心的位置。 3. 空間坐標(biāo)的獲取 由一幅圖像得到的信息是二維信息,程序中使用的坐標(biāo)是以像素為單位的,機器人在空間運動需要將圖像的信息換算成三維空間坐標(biāo)。其計算過程如下: (1)以工件上圓孔的圓心為機器人定位基準(zhǔn),A(X ,Y, Z)圓心的世界坐標(biāo)。當(dāng)圓心與視覺圖像的中心重合時,機器人定位完成。 (2)標(biāo)定攝像機,得到投影矩陣ce M ,即圖像中兩個像素間的距離與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。 (3)攝像機拍攝圖像后,經(jīng)過特征識別得到圓心在圖像中坐標(biāo)a(x, y),計算出與圖像中心的偏移量Δx、Δy。 (4)以A(X ,Y, Z)為基準(zhǔn),按照下式計算機器人末端的世界坐標(biāo)B(X ‘,Y ’, Z‘):其中,Mc是攝像機與機器人末端的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)。 注意,本文使用單目視覺,所以這里假設(shè) Z 坐標(biāo)不變;如果使用雙目視覺,就可以通過立體視覺計算出Z’。 4. 誤差分析與補償 本項目的噴涂機器人是六自由度的旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)操作臂,與Unimation PUMA560相似,關(guān)節(jié)4、5、6 的軸線相互垂直,且相交與一點。應(yīng)用參考文獻3 的方法計算如下: (1)通過機器視覺可以得到機器人末端的空間位置坐標(biāo)B(X ’,Y ‘, Z’)。 (2)確定機器人的連桿參數(shù)表,如下表: (3)運用DH 法計算各關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)角θi : 結(jié)論 本文描述了基于機器視覺的工業(yè)機器人定位系統(tǒng),該系統(tǒng)將基于區(qū)域的匹配和形狀特征識別結(jié)合,進行數(shù)據(jù)識別和計算,能夠快速準(zhǔn)確地識別出物體特征的邊界與質(zhì)心,機器人控制系統(tǒng)通過逆運動學(xué)求解得到機器人各關(guān)節(jié)位置的轉(zhuǎn)角誤差,最后控制高精度的末端執(zhí)行機構(gòu),調(diào)整機器人的位姿以消除此誤差。從而解決了機器人末端實際位置與期望位置相距較遠(yuǎn)的問題,改善了噴涂機器人的定位精度。該方法計算量小,定位準(zhǔn)確,具有工程實用性。本系統(tǒng)是使用 C#在Visual Studio 2003 環(huán)境中編寫。

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