黃敏高

摘 要： 在工業(yè)化生產(chǎn)流程中，工業(yè)機器人能準(zhǔn)確識別并抓取目標(biāo)工件的狀態(tài)、位置信息，收集反饋給控制系統(tǒng)處理以修正加工程序參量，從而實現(xiàn)制造工藝的高度自動化及精加工。以視覺定位和圖像信息收集、處理的工業(yè)機器人為對象基準(zhǔn)，設(shè)計了一套單目視覺定位系統(tǒng)。系統(tǒng)引入了靜態(tài)圖像收集算法、圖像信息模塊測量和三維空間匹配測量算法，通過工業(yè)試驗得出測量數(shù)據(jù)。誤差分析結(jié)果表明，基于單目視覺的機器人定位系統(tǒng)符合加工自動化的信息數(shù)據(jù)要求，能實現(xiàn)工件參數(shù)和空間姿態(tài)間的匹配，輔助提升生產(chǎn)的自動化程度。

關(guān)鍵詞： 單目視覺； 機器人定位系統(tǒng)； 圖像識別； 工件位姿測量

中圖分類號： TN953+.7?34； TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）18?0114?03

Design of monocular vision positioning system for industrial robot

HUANG Mingao

（School of Mechanical and Electrical Engineering， Changzhou Vocational Institute of Mechatronic Technology， Changzhou 213164， China）

Abstract： In the industrial production process， industrial robots can accurately identify and grasp the status and location information of the target workpiece and feed the information back to the control system for modifying the processing procedure parameters to realize high automation and finish machining of the manufacturing process. In this paper， a set of monocular vision positioning system is designed by taking industrial robots used for visual positioning and image information collection and processing as the object of reference. The static image collection algorithm， the image information module measurement algorithm， and the 3D spatial matching measurement algorithm are introduced in the system to obtain the measured data from the industrial experiment. The error analysis result shows that the robot positioning system based on monocular vision can meet the information data requirement of processing automation and realize the matching between workpiece parameters and spatial attitudes to improve the degree of automation in production.

Keywords： monocular vision； robot positioning system； image recognition； position and attitude measurement of workpiece

0 引 言

在工業(yè)化生產(chǎn)流程中，機器系統(tǒng)的運用是決定生產(chǎn)效率和自動化程度的重要技術(shù)手段，而視覺定位技術(shù)是機器人領(lǐng)域下的重要拓展工程和新模塊，具備極高的科技水平與開發(fā)潛能。將定位技術(shù)結(jié)合機械工程理論，再輔助光學(xué)成像和電子圖片處理技術(shù)應(yīng)用到大型機械生產(chǎn)中，可快速、精確地實現(xiàn)對目標(biāo)工件的定位，并抓取目標(biāo)位姿數(shù)據(jù)和尺寸參數(shù)[1]。系統(tǒng)具備高效、多端兼容、易操作和遠(yuǎn)距非接觸的工程特性和優(yōu)勢，在現(xiàn)代電子制造行業(yè)中具備相當(dāng)廣泛的應(yīng)用前景。但缺點是基于單目視覺測距的定位技術(shù)定位特征點較少，數(shù)學(xué)建模的運算量較大，精確定位成為亟待解決的問題。本文基于上述情況，提出了一種全新的嵌入式單目定位識別方法，圍繞工程需求設(shè)計出一套集成度高、計算性能卓越、精準(zhǔn)測量的機器人單目定位系統(tǒng)。

1 單目視覺定位系統(tǒng)構(gòu)建

1.1 建立圖像數(shù)據(jù)采集平臺

在采集平臺構(gòu)建過程中，為了保證目標(biāo)空間范圍內(nèi)各項數(shù)據(jù)參數(shù)的準(zhǔn)確測量，通常采取頂端豎直投影來采集圖像信息，并在兩側(cè)翼輔助光源以提升圖像質(zhì)量，如圖1所示。

1.2 參數(shù)測量模塊

首先，本機定位系統(tǒng)設(shè)計采用三星S3C2440型CPU。該型號芯片處理速度快，硬件性能出色，體積小巧，并設(shè)有專門的Camera?Interface接口，支持8位數(shù)字視頻輸入和轉(zhuǎn)化，可直接實現(xiàn)圖像傳感器數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)碼使用[2]。

其次，在圖像抓取和圖形生成部分，采取OV公司的專業(yè)CMOS傳感器OV3640。該傳感器在2K圖像質(zhì)量下，可保持15幀的穩(wěn)定秒讀速度，并支持多種格式轉(zhuǎn)化和多項圖形處理功能。endprint

最后，拍攝鏡頭選擇焦距縱深度高、景深可調(diào)的防畸變光學(xué)鏡頭。在位姿測量和器件參數(shù)抓取過程中，實現(xiàn)高精度的細(xì)節(jié)保真，從而提升定位精度，降低工程差耗。將上述部件集成于一塊微型電路板上，按照圖2布局焊接，即可實現(xiàn)圖像信息的數(shù)據(jù)和數(shù)字信號的轉(zhuǎn)化、放大、傳輸、處理及存儲、讀取過程。經(jīng)過數(shù)學(xué)分析模塊運算，可得到目標(biāo)工件的準(zhǔn)確位姿和各項參數(shù)，進(jìn)而實現(xiàn)機器人的空間精確定位與運動操控[3]。

4 系統(tǒng)調(diào)試和誤差分析

基于工程運用實踐需求，在系統(tǒng)設(shè)計的后期，需要進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)試和程序修正以補全算法漏洞，同時提升功能性和實用性。而基于單目視覺的工業(yè)機器人系統(tǒng)要保證高精度的目標(biāo)空間位姿和物理參數(shù)的識別。因此，在調(diào)試校正過程中，需關(guān)注以下幾方面的測試數(shù)據(jù)異常。

（1） 圖形傳感器部分的鏡頭光心處于坐標(biāo)系群中平面坐標(biāo)的原點位置，偏差不可超過標(biāo)度的兩倍，否則需要重新設(shè)定目標(biāo)初始坐標(biāo)值，并重新抓取目標(biāo)各項圖像數(shù)據(jù)。

（2） 傳感器的識別靶面尺寸精度必須和數(shù)據(jù)采集的光學(xué)鏡頭的尺寸相同，否則在圖像信息傳遞和處理過程中，會產(chǎn)生信息點丟失的現(xiàn)象。外在特征表現(xiàn)為肉眼可見的黑影或缺失。

（3） 注意控制光學(xué)鏡頭下目標(biāo)的環(huán)境光線強度，過強或過弱的光線會對采集圖像的信息點數(shù)量造成影響，進(jìn)一步影響到軟件系統(tǒng)的二值化分析，所以需要動態(tài)調(diào)整輔助光源強度。

在實驗像素點分析中，分別采用不同的攝像高度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以分析高度對系統(tǒng)的誤差影響。該實驗分析結(jié)果如表1所示。

表1 高度可調(diào)的對應(yīng)采集數(shù)據(jù)

此外，在對目標(biāo)的位姿測量中，調(diào)整鏡頭角度進(jìn)行多點測量，得出實驗數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 多角度圖像處理分析結(jié)果

通過表1、表2的結(jié)果可知，系統(tǒng)在高度和偏移角度的人工操作誤差下，數(shù)據(jù)波動均小于5 mm，坐標(biāo)偏移均小于0.5°。綜合實驗結(jié)果表明，此系統(tǒng)具備較高的操作精度與穩(wěn)定性，且在工業(yè)生產(chǎn)中具備較強的可行性。

5 結(jié) 語

本文基于單目視覺的工業(yè)機器人定位特性，選用S3C2440處理芯片和OV3640型傳感器，設(shè)計構(gòu)架了一種算法精簡、定位精度較高的軟硬件結(jié)合系統(tǒng)。將這套系統(tǒng)投入到機器人配置中，將大幅提升生產(chǎn)過程中工業(yè)機器人對工件識別的精度，提高操作準(zhǔn)確性和流水線工作效率，具有極高的推廣及研發(fā)價值。

參考文獻(xiàn)

[1] 陶波，龔澤宇，丁漢.機器人無標(biāo)定視覺伺服控制研究進(jìn)展[J].力學(xué)學(xué)報，2016，48（4）：767?783.

[2] 賈耀輝.基于單目視覺的移動機器人目標(biāo)定位方法研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2010.

[3] 梁利嘉.基于單目視覺的機器人定位技術(shù)研究[D].秦皇島：燕山大學(xué)，2014.

[4] 韓永剛，趙巍凱.基于單目視覺的行人檢測研究[J].電子科技，2014，27（8）：22?25.

[5] 彭章君，廖曉波，羅亮，等.拉鉚釘多參數(shù)高精度在線檢測系統(tǒng)的設(shè)計[J].計算機測量與控制，2011，19（2）：260?262.

[6] 廖曉波，李眾立，廖璇.磚窯卸垛機器人視覺定位系統(tǒng)研究[J].控制工程，2013，20（4）：650?653.

[7] 于海燕，牛慶麗.計算機技術(shù)在圖像輪廓提取中的有效應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2016，39（10）：34?36.

[8] 郭佳.基于光照不均勻圖像的自適應(yīng)二值化方法研究[D].武漢：武漢科技大學(xué)，2013.

[9] 陳長征，項宏偉，楊孔碩，等.可變形履帶機器人跨越臺階的動力學(xué)分析[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2015，37（2）：165?170.

[10] 徐德，譚民，李原，等.機器人視覺測量與控制[M].3版.北京：國防工業(yè)出版社，2016.endprint