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      工業搬運機器人配合視覺應用

      放大字體  縮小字體 發布日期:2020-03-02 12:20:25    瀏覽次數:24    評論:0
      導讀

      機器人通過視覺對工件位置信息進行分析處理,完成相應搬運任務已成為機器人應用發展的方向。該文主要提出了一種基于機器視覺的工業機器人搬運系統,利用相機和機器人進行標定后對工件精確定位,從而實現機器人對工件的識別、定位及搬運工作。關鍵詞:工業機器人;機器視覺;相機標定0 引言隨著工業自動化技術的不斷

      0 引言

      隨著工業自動化技術的不斷發展,機器人的智能化程度也在不斷影響著整個工業演化的進程,其在現代化生產中的應用領域也不斷拓寬。機器人要想完成自動化生產線上的工件搬運、碼垛、裝配以及各個工位之間工件轉移這些動作,需要與電氣控制系統的信號發送與反饋配合。首先,機器人必須知道工件被操作前的位姿,以保證機器人能夠準確地抓??;其次,必須知道物體被操作后的目標位姿。目前多數生產線上的工件相對于機器人的位置和姿態都是提前示教好的,一旦工作環境或目標對象發生變化,就會導致實際的目標工件的位置姿態與理想工件的位置姿態存在偏差,機器人不能及時適應這些變化,從而導致抓取失敗,因此,這種工作方式在很大程度上限制了工業機器人的工作效率和靈活性。機器視覺技術具有快速和非接觸的特點,將機器視覺技術引入工業機器人領域,通過視覺引導機器人進行工件的識別定位、抓取、搬運等任務,對于提高生產線的自動化水平,拓寬機器人的應用范圍都有十分重要的意義。

      1 搬運生產線的工藝流程

      在常用的六軸工業機器人中引入機器人視覺控制,不需要預先對機器人的運動軌跡進行示教或離線編程,就可完成生產中工件的識別定位、抓取和放置動作。整個工件搬運的具體流程是料倉中的工件在氣缸的作用下被推上輸送帶,并且輸送到相機正下方,先通過上方相機實時采集工件的型號、顏色同時定位物體的坐標,并送到圖像處理系統,以便確定工件相對于機器人的位置和姿態,最后將位置和姿態信息轉化成工業機器人熟悉的坐標和偏轉角度信息,確定工件抓取的中心位置,PLC把這些信息傳給機器人控制器,機器人收到信號后到達指定抓取位置,真空吸盤抓取工件后進行搬運,從而實現利用視覺引導機器人對工件進行自動識別,動態改變機器人的抓取操作,準確抓取工件,同時根據立體倉庫的形狀、顏色放置條件完成工件的定點放置,直到把料倉的工件全部搬走。

      2 視覺系統原理

      在工件位置不固定、工件型號多樣化并且顏色有差異時,通過視覺系統可以識別工件型號、顏色并定位物體坐標,引導機器人將識別的工件放置在指定區域。視覺軟件通過多點標定的方法,將圖像坐標系與機器人坐標系建立聯系,引導機器人抓取已定位的目標。

      2.1 視覺系統設計說明

      工件搬運針對的是規則的幾何體工件(圓柱體、正方體、長方體,厚度一致),不存在遮擋問題,工件從料倉被推到輸送帶上,因為輸送精度的偏差,造成工件中心位置的偏差,為了讓機器人抓放工件位置準確,利用視覺系統的功能計算出位置偏差值,檢測工件中心點實際位置,并通過PLC將數據處理后傳送給機器人,機器人根據偏差值進行動態調整、補償修正,從而完成高精度的抓取工作。

      2.2 視覺系統任務

      為了引導機器人工作,通過視覺系統采集工件的形狀、顏色、待抓取的中心點二維坐標(X、Y)和當前工件相對于視覺模板的偏轉角度C,補償給機器人,將圖像坐標系與機器人坐標系建立聯系,記錄機器人取料姿態。

      2.2.1 工件識別、定位

      工件識別、定位依賴于機器視覺的圖像匹配過程,把不同形狀的幾何體工件分別創建形狀、顏色模板,用顏色查找工具來識別工件的顏色,用模板匹配的方法定位目標物的坐標,通過比較工件圖像與模板圖像來實現。

      創建識別定位模板,創建形狀(規定長方形為R、正方形為S、圓形為C)、顏色(規定序號0為藍色Blue、序號1為紅色Red)模板。合理設置形狀模板采樣中的粗、精輪廓數值,這樣能夠獲得較完整的輪廓和搜索速度,選取目標物倒角的內輪廓作為模板,避免皮帶的線條干擾,提高匹配的準確性。合理設置顏色模板參數,將鼠標移動到要設置顏色的物體上采集顏色數值。為了更準確更快速地定位目標,設置模板縮放、角度、模板最小匹配百分比、一致性公差等參數,只有當目標物參數與模板的參數的差值在設置的范圍內時,才會被定位到。

      2.2.2 相機標定

      在機器視覺中,為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系,必須建立相機成像的幾何模型,這些幾何模型參數就是相機參數,求解參數的過程就稱之為相機標定。相機標定結果的精度及算法的穩定性直接關系到工件的定位精度,從而影響工件能否抓取成功。因此,做好相機標定是做好后續工作的前提。

      相機標定方法如下:

      九點標定,通過取9組點,其中每組點都會記錄一個機器人坐標系下的值和一個圖像坐標系下的值。軟件算法通過這9組坐標可以算出,像素與毫米的轉換、圖像坐標系與機器人坐標的夾角以及矯正鏡頭的畸變。九點標定后,圖像坐標系與機器人坐標系已經平行了,只差原點不重合,即機器人走幾個毫米,圖像里面就會走幾個毫米。其標定具體過程如下。

      2.2.2.1 標定前的準備

      ①先將機器人以吸嘴為中心,示教一個Tool2坐標系。②讓機器人吸取一把直尺,使其出現在相機的視野范圍內,通過改變機器人Z軸的高度,使直尺的上面與待檢測的正方形工件的上表面平齊。③將機器人示教中的工具選擇切換成Tool2并選擇時間坐標系。

      2.2.2.2 標定過程

      通讀過后,會發現這段對話應答翻譯得很巧妙,原文中的否定詞“say no”“weren't”在譯后都以肯定的表達來體現,譬如說用“多虧了……否則……”,好像如果交了稅費就遭受了很大的損失。在譯文中,譯者并沒有直譯否定詞,而是用肯定詞表面上肯定了富人自圓其說的逃稅行為,并且把逃稅說得理所當然,但是實際上表達了富人們無所不用其極,卑鄙無恥到無以復加[9]。所以,有時候這種小詞的翻譯,在效果上會產生很大的不同。中外文化有很大的差異,不同的語言表達會產生不同的效果,比如這個例子中的肯定詞和否定詞,在翻譯中需要結合適當的語境,有時候還需要稍做改變,才能翻譯出原文中修辭的意義和效果。

      ②旋轉中心標定,即標定出拍照位機器人旋轉中心在相機中的位置。讓目標出現在視野中,獲取旋轉前的圖像坐標,讓機器人以吸嘴為中心,旋轉10°左右,獲取旋轉后的圖像坐標,計算旋轉中心坐標,顯示求解的參數,在計算出來的旋轉中心位置顯示Center Mark。

      ③獲取機器人的取料姿態,取一個待檢測規則的幾何體工件放在傳送帶上,將其一邊靠在傳送帶的一側,調整機器人姿態,使吸嘴能吸取到工件,獲取機器人當前坐標值,當需要調整機器人取料高度時,可手動設置Z值。

      完成標定后,統一相機輸出坐標系和機器人坐標系,通過視覺系統手動測試識別工件的顏色、形狀和位置坐標,并會將數據信息寫入PLC和機器人的寄存器。

      2.2.3 機器人搬運

      機器人搬運的過程可分為3個階段:抓取前、搬運中、放置后。抓取前,機器人起始點為機器人零點位置,取料點位置信息由視覺系統通過PLC傳給機器人,無須示教,機器人自動完成夾爪工具的抓取動作。搬運中,機器人取料后先向垂直方向運行,合理控制機器人的速度,優化路徑,提高節拍,最大倍率修調不超過50 %。放置后,機器人取料搬運后放置在立體倉庫的對應位置,位置點需示教,工作流程的結束點為機器人的零點位置。

      3 結語

      該文以機器視覺系統為核心,分別從工件識別定位、相機的標定、工件搬運等方面對基于機器視覺引導的方法進行探討,從實際測試的結果來看,機器人動作可靠、靈活,系統運行流暢,抓放精度高。系統可以應用于高重復性的生產中,以此來降低成本,使自動化生產更加柔性化、智能化。

      參考文獻

      [1]翟敬梅,董鵬飛,張鐵.基于視覺引導的工業機器人定位抓取系統設計[J].機械設計與研究,2014(5):45-49.

      [2]韓桂榮,陳緒兵.基于PLC、機器人和視覺系統的汽車輪轂全自動搬運系統設計[J].現代制造工程,2017(9):52-58.

      [3]童上高,張昊,李文藝,等.多品種分類碼垛視覺識別系統研究[J].制造業自動化,2013(11):112-114.

      [4]朱海波.基于視覺引導的工業機器人工件搬運技術研究[D].沈陽:沈陽工業大學,2013.


       
      (文/小編)
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