吳柳波， 李新榮， 杜金麗

(1. 天津工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 天津 300387； 2. 天津市現(xiàn)代機(jī)電裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 天津 300387； 3. 天紡標(biāo)檢測(cè)認(rèn)證股份有限公司， 天津 300193)

當(dāng)前的服裝生產(chǎn)過(guò)程中流水線基本依賴(lài)于工人手工操作[1]。服裝行業(yè)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化、無(wú)人化生產(chǎn)，提升服裝生產(chǎn)效率是今后發(fā)展的必然趨勢(shì)，傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人可通過(guò)示教與編寫(xiě)指令來(lái)完成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的指定工作，但面對(duì)服裝柔性面料加工的生產(chǎn)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)適應(yīng)性很差，無(wú)法滿足服裝行業(yè)未來(lái)全自動(dòng)化、無(wú)人化生產(chǎn)的需要,因此，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)面料輪廓信息提取，將面料輪廓信息作為反饋來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡[2]，使用工業(yè)機(jī)器人代替人工操作，可提高服裝行業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。

目前,機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)大多運(yùn)用于焊接與搬運(yùn)碼垛中[3-5]，基于此，將機(jī)器視覺(jué)中的輪廓提取技術(shù)與工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行集成，可得到基于輪廓提取的服裝工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人。工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人配備具有靜電吸附、負(fù)壓吸附等吸盤(pán)的末端執(zhí)行器來(lái)完成面料的抓取、轉(zhuǎn)移，靜電吸附、負(fù)壓吸附吸盤(pán)具體可參考面向服裝面料的靜電吸附力建模方法等相關(guān)專(zhuān)利[6-8]。該末端執(zhí)行器將轉(zhuǎn)移的面料輸送至全自動(dòng)縫紉機(jī)處，使面料與縫紉機(jī)形成配合，完成成衣縫制作業(yè)。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)對(duì)面料輪廓的提取，然后縫紉機(jī)器人轉(zhuǎn)移面料至全自動(dòng)縫紉機(jī)處進(jìn)行縫紉，該協(xié)作型縫紉機(jī)器人通過(guò)縫紉機(jī)器人與全自動(dòng)縫紉機(jī)的協(xié)同配合完成面料的縫紉，實(shí)現(xiàn)服裝生產(chǎn)流水線的無(wú)人化、全自動(dòng)化，提升服裝生產(chǎn)的效率以及提高傳統(tǒng)縫紉機(jī)器人的生產(chǎn)靈活性。本文介紹了近幾年來(lái)機(jī)器視覺(jué)輪廓提取的幾種算法，以及工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡設(shè)計(jì)的方法與優(yōu)化，這2項(xiàng)技術(shù)為工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人研究中的2大核心技術(shù)，并對(duì)基于輪廓提取的工業(yè)協(xié)作型機(jī)器人在服裝生產(chǎn)行業(yè)中未來(lái)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了展望。

1 機(jī)器視覺(jué)輪廓提取算法

傳統(tǒng)的服裝生產(chǎn)中通過(guò)人工CAD圖形采集來(lái)提取面料的輪廓信息，相比于機(jī)器視覺(jué)輪廓信息采集，其效率較低且精確度不高。當(dāng)前基于機(jī)器視覺(jué)的輪廓視覺(jué)提取方法主要有基于邊緣算子、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、基于水平集算法的主動(dòng)輪廓模型方法。

1.1 基于圖像邊緣提取的邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)算子對(duì)目標(biāo)輪廓的提取是基于圖像的亮度及顏色特征，對(duì)變化明顯的點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，然后完成邊緣點(diǎn)的提取。但由于圖像模糊、存在大量噪聲，為獲取完整和連續(xù)的目標(biāo)輪廓帶來(lái)了很大困難。通常選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)邊界不連續(xù)的效果。邊緣提取可借助微分算子利用卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)，常用的算子有Sobel 算子[9]、Prewitt 算子[10]、Roberts算子[11]、Log算子[12]和Canny檢測(cè)算子[13]等。目前,在紡織產(chǎn)業(yè)中輪廓提取主要運(yùn)用于織物的印花工藝，經(jīng)過(guò)對(duì)比研究，Canny算法更符合面料輪廓信息的提取。傳統(tǒng)Canny算法的流程如圖1所示。孫波等[14]利用基于總差遍模型的算法對(duì)織物印染圖像進(jìn)行平滑處理，再利用Canny算法進(jìn)行輪廓提取，最終得到輪廓邊緣清晰、完整的圖像。向軍等[15]通過(guò)控制平滑程度參數(shù)和空間尺度參數(shù)，然后運(yùn)用Canny算子檢測(cè)圖案邊緣，最終成功提取到織物上的圖案輪廓。

圖1 傳統(tǒng)Canny算法流程圖

基于邊緣算子的輪廓提取方法能夠依據(jù)物體的輪廓特征，去除多余的邊緣，并對(duì)邊緣進(jìn)行修補(bǔ)，定位較準(zhǔn)確，但存在斷點(diǎn)；其中Canny算子能夠最大限度地標(biāo)識(shí)出圖像中的實(shí)際邊緣；標(biāo)識(shí)出的邊緣最大程度地接近實(shí)際圖像中的實(shí)際邊緣，被較多研究者使用。

1.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是使用數(shù)學(xué)的方法，將圖像看作是許多點(diǎn)的集合，用集合論的觀點(diǎn)來(lái)研究圖像中物體的形態(tài)和結(jié)構(gòu)的圖像處理方法。一般先對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，再對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)計(jì)算，從而將前景目標(biāo)與背景分離，提取出輪廓。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算包含膨脹、腐蝕、開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算4種，開(kāi)運(yùn)算就是先腐蝕再膨脹，閉運(yùn)算就是先膨脹再腐蝕，通過(guò)組合這4種基本運(yùn)算可得到其他復(fù)雜的形態(tài)學(xué)運(yùn)算。宋滸等[16]使用形態(tài)學(xué)算子時(shí)先利用小波分解圖像，然后采用小波變化模極大值算法提取輪廓信息，有效地克服了圖像的雙邊緣現(xiàn)象。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法相比較于邊緣檢測(cè)算子，能夠有效地去除噪聲，但其性能還不足以達(dá)到理想的效果。很多學(xué)者提出基于多尺度多方向結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)輪廓檢測(cè)算法：吳朔媚等[17]利用遞歸的多尺度多方向結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)濾波得到圖像的初始輪廓，能夠有效抑制噪聲并保留邊緣細(xì)節(jié)；劉曉剛等[18]提出多尺度多結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子處理圖像，實(shí)現(xiàn)了邊緣精準(zhǔn)定位與提高去噪能力。

此算法能有效地去噪，將主體目標(biāo)從背景中分割出來(lái)，但不能精確定位輪廓，對(duì)于面料的縫紉來(lái)說(shuō)，需要高精度的輪廓與縫紉頭進(jìn)行配合，所以難以在實(shí)際中使用。

1.3 基于水平集的主動(dòng)輪廓模型方法

主動(dòng)輪廓模型于20世紀(jì)80年代被提出，主要應(yīng)用于圖像分割問(wèn)題[19]。水平集方法將曲線構(gòu)造成一個(gè)更高維曲面的水平集，可較好地適應(yīng)曲線的拓?fù)渥兓?，如圖2所示。主動(dòng)輪廓模型利用變分的思想求解，是當(dāng)前圖像分割應(yīng)用最多的方法。主動(dòng)輪廓模型對(duì)初始輪廓較為敏感，在輪廓提取的結(jié)果中含有較多的噪聲點(diǎn)輪廓。翁桂榮等[20]提出水平集函數(shù)的自適應(yīng)符號(hào)距離函數(shù)，使主動(dòng)輪廓在演化的過(guò)程中，可根據(jù)自適應(yīng)符號(hào)函數(shù)的方向?qū)Τ跏驾喞M(jìn)行擴(kuò)大或縮小，從而降低了水平集對(duì)初始輪廓的敏感性；將基于Otsu算法的邊緣檢測(cè)和主動(dòng)輪廓模型相結(jié)合，通過(guò)自適應(yīng)閾值得到物體的初始輪廓，以此減小主動(dòng)輪廓模型對(duì)初始輪廓的敏感性[21]。韓哲等[22]將改進(jìn)的遺傳模糊聚類(lèi)算法與水平集算法相結(jié)合，提高了圖像分割的速度。此外，水平集方法在曲線演化過(guò)程中存在距離不規(guī)則問(wèn)題。為此，趙方珍等[23]提出改進(jìn)的距離規(guī)則化水平集方法，使水平集函數(shù)的梯度模向勢(shì)函數(shù)的2個(gè)極小值點(diǎn)快速趨近，一定程度上保證了水平集函數(shù)的穩(wěn)定性。

圖2 水平集構(gòu)造曲線法

水平集算法和主動(dòng)輪廓模型方法主要應(yīng)用于圖像分割中，而對(duì)圖像進(jìn)行分割之后，所分割的邊界就是物體的輪廓，提取出的輪廓邊緣清晰，但輪廓提取時(shí)會(huì)受到背景的影響，易檢測(cè)到錯(cuò)誤邊緣，加大了實(shí)際操作中的難度。

在傳統(tǒng)的服裝生產(chǎn)中，通常是對(duì)面料的外輪廓進(jìn)行縫紉，故使用輪廓提取算法提取面料的輪廓，因?yàn)槊媪系目p紉對(duì)于縫紉過(guò)程中針、線的配合精度要求高，如果輪廓提取的圖像精度不高或者有缺失，將對(duì)成衣的質(zhì)量有著至關(guān)重要的影響。工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人可通過(guò)人工CAD圖形采集或者采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)完成面料輪廓信息的提取。基于邊緣算子的Canny算子相對(duì)于其他輪廓提取算法，具有定位準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，能夠檢測(cè)到細(xì)小的邊緣，通過(guò)高斯濾波平滑圖像，降低噪聲的影響，通過(guò)控制平滑程度參數(shù)和空間尺度參數(shù)，增強(qiáng)圖像輪廓信息，該方法適用于服裝行業(yè)中對(duì)面料的輪廓提取。在輪廓提取時(shí)，采用靜電吸附固定柔性衣片，使衣片平整，不會(huì)因?yàn)槿嵝宰冃味馆喞畔⑻崛〔煌暾?/p>

2 輪廓提取及機(jī)械手路徑點(diǎn)組

在圖像經(jīng)過(guò)輪廓提取算法計(jì)算后由原來(lái)的陣列形式轉(zhuǎn)化為對(duì)邊界輪廓點(diǎn)的描述，邊界的輪廓點(diǎn)僅描述了提取圖形區(qū)域的邊界，沒(méi)有明確地表述圖形區(qū)域與邊界的關(guān)系，因此，需要采用輪廓跟蹤的辦法，對(duì)所提取出的圖形輪廓進(jìn)行跟蹤，將提取出的輪廓信息以坐標(biāo)的形式存儲(chǔ)起來(lái)。

2.1 輪廓跟蹤

輪廓跟蹤是通過(guò)找到邊緣點(diǎn)，按照順時(shí)針或者逆時(shí)針?lè)较騺?lái)進(jìn)行輪廓跟蹤。首先選擇1個(gè)初始邊緣點(diǎn)作為起始點(diǎn)，假設(shè)圖像起始點(diǎn)的坐標(biāo)為(X0,Y0)，其矩陣表示坐標(biāo)為(m,n),則下一邊界點(diǎn)必定在起始點(diǎn)(X0,Y0)和矩陣坐標(biāo)(m,n)的八鄰域內(nèi)[24]。八鄰域內(nèi)像素的位置坐標(biāo)、編碼表示及矩陣坐標(biāo)表示如圖3所示。

圖3 八鄰域內(nèi)像素的位置坐標(biāo)編碼及圖像所對(duì)應(yīng)矩陣的坐標(biāo)

目前，應(yīng)用最多的Freeman鏈碼[25]跟蹤就是通過(guò)這種方法進(jìn)行計(jì)算。Freeman鏈碼表示法是用中心像素指向其八領(lǐng)域中各方向點(diǎn)來(lái)定義的，輪廓的跟蹤可依據(jù)鏈碼的方向進(jìn)行，避免了對(duì)像素點(diǎn)的重復(fù)掃描，增加了輪廓跟蹤效率[26]。輪廓跟蹤時(shí)，由于跟蹤的方向是單向的，降低了輪廓跟蹤的效率。鄭麗萍等[27]提出了基于雙向輪廓跟蹤的面部輪廓線生成算法，對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行雙向輪廓跟蹤，減少了提取面部的輪廓線的時(shí)間。任民宏等[28]針對(duì)圖像中字符識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用需求，提出了輪廓跟蹤算法的改進(jìn)算法，通過(guò)壓縮輪廓線上輪廓點(diǎn)信息，可使運(yùn)算過(guò)程中提取特征少，識(shí)別速度快，準(zhǔn)確率高。桑紅石等[29]提出了利用標(biāo)記信息加速輪廓跟蹤執(zhí)行過(guò)程的快速輪廓跟蹤算法，利用標(biāo)記過(guò)程尋找連通區(qū)域中第1個(gè)像素出現(xiàn)的位置，省略了在圖像中逐像素搜索輪廓起點(diǎn)的過(guò)程。

輪廓跟蹤算法首先按從上到下，從左到右的順序找到第1個(gè)點(diǎn)作為起始點(diǎn)，然后搜索每個(gè)邊界點(diǎn)，最后回到起始點(diǎn)，完成輪廓的跟蹤，因此，在輪廓跟蹤中為提高算法的效率，如何尋找第1個(gè)起始點(diǎn)與如何搜索下一個(gè)邊界點(diǎn)成為算法的關(guān)鍵。在實(shí)際的服裝生產(chǎn)線中，需要運(yùn)算時(shí)間少并且精度高的算法來(lái)提高生產(chǎn)效率。

面對(duì)服裝行業(yè)的未來(lái)發(fā)展，不同款式、不同尺寸的服裝生產(chǎn)都需要使用輪廓跟蹤算法完成面料輪廓信息的提取，因此，需要提升輪廓跟蹤算法的效率，滿足多樣化、專(zhuān)人定制化生產(chǎn)的未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。采用雙向輪廓跟蹤算法與標(biāo)記信息法能有效地減少輪廓提取的時(shí)間，符合服裝行業(yè)未來(lái)靈活生產(chǎn)的要求。

2.2 機(jī)器人坐標(biāo)系的建立

通過(guò)邊緣提取、輪廓跟蹤完成的輪廓提取，可得到對(duì)應(yīng)的機(jī)械手路徑點(diǎn)組，因此，只要知道提取后的輪廓在圖像中的像素位置坐標(biāo)，就可通過(guò)坐標(biāo)系的變換得到目標(biāo)輪廓在機(jī)械手坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)，從而使下位機(jī)輸入路徑點(diǎn)組控制機(jī)器手完成相應(yīng)的動(dòng)作。輪廓提取相當(dāng)于縫紉機(jī)器人的眼睛，可識(shí)別、獲取目標(biāo)物的像素坐標(biāo)，然后將得到的像素坐標(biāo)通過(guò)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，將機(jī)器人坐標(biāo)系下的機(jī)械手運(yùn)動(dòng)點(diǎn)組傳輸給機(jī)器人處理系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的最終運(yùn)動(dòng)。將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)使用在服裝設(shè)備中，擺脫了傳統(tǒng)中依靠縫紉機(jī)器人末端嚴(yán)格按照預(yù)定軌跡運(yùn)動(dòng)完成作業(yè)的局限性，提高了服裝生產(chǎn)線的靈活性，滿足柔性生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)大規(guī)模、多樣式的生產(chǎn)要求。

機(jī)器人坐標(biāo)系分為關(guān)節(jié)空間坐標(biāo)系和直角坐標(biāo)空間坐標(biāo)系2種。關(guān)節(jié)空間坐標(biāo)系是對(duì)各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃,在關(guān)節(jié)空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃實(shí)時(shí)性更好，且不用考慮奇異問(wèn)題，實(shí)際中也多在關(guān)節(jié)空間進(jìn)行軌跡規(guī)劃[30-32]。

經(jīng)過(guò)工業(yè)相機(jī)采集視野范圍下的織物圖片，并通過(guò)以太網(wǎng)通信，將所獲取的圖片傳輸給工控機(jī)，運(yùn)用輪廓提取算法提取面料的外輪廓曲線后，使用Freeman鏈碼法對(duì)所提取出的圖形輪廓進(jìn)行跟蹤，可根據(jù)面料的尺寸與款式的不同，采用雙向輪廓跟蹤算法與標(biāo)記信息法等方法，減少輪廓提取的時(shí)間，然后通過(guò)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，生成機(jī)械手坐標(biāo)系下的路徑軌跡點(diǎn)組。通過(guò)機(jī)械手帶動(dòng)面料的移動(dòng)與縫紉頭的協(xié)同作業(yè)，完成對(duì)織物的縫紉。在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，可能會(huì)在關(guān)節(jié)處產(chǎn)生抖動(dòng)，從而使面料發(fā)生變形，因此,需要對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行規(guī)劃。

3 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃

隨著機(jī)器人的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，可能會(huì)在關(guān)節(jié)處產(chǎn)生抖動(dòng)，從而影響機(jī)器人的穩(wěn)定性，這就需要對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)作研究。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)是機(jī)器人學(xué)的基礎(chǔ)，是描述機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，各關(guān)節(jié)及末端執(zhí)行器的變化情況。直角坐標(biāo)空間的軌跡規(guī)劃要依靠逆運(yùn)動(dòng)學(xué)不斷將直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為關(guān)節(jié)角度，此關(guān)節(jié)角度即是該關(guān)節(jié)控制系統(tǒng)的期望值。軌跡規(guī)劃過(guò)程中不斷應(yīng)用逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，將手部的直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為關(guān)節(jié)坐標(biāo)。機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)將已知其末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)，求解機(jī)器人的各關(guān)節(jié)變量[33]。常用的機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法有解析法[34]、幾何法[35]、旋量理論法[36]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[37]等。

3.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解運(yùn)算

3.1.1 基于解析法的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解運(yùn)算

解析法主要是通過(guò)消元法消去機(jī)構(gòu)約束方程中的未知數(shù)，從而使得機(jī)構(gòu)的輸入輸出方程為一元方程，這種方法可求得機(jī)構(gòu)的所有可能的解，但一般消元過(guò)程都十分繁瑣，且對(duì)一元方程求解的計(jì)算精度要求很高，若要獲得較高精度的解，需要大量的計(jì)算時(shí)間。董云等[38]提出采用解析法和遺傳算法相結(jié)合的方法，具有計(jì)算量小和適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)。該算法可找到1組最優(yōu)的關(guān)節(jié)角，優(yōu)化機(jī)械手運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的柔順性和避障點(diǎn)，快速收斂到全局最優(yōu)解。此方法是機(jī)器人逆解中最基本的方法，解析法計(jì)算時(shí)間太長(zhǎng)，但可通過(guò)和遺傳算法等算法結(jié)合的方式縮短計(jì)算時(shí)間，提高生產(chǎn)效率。

3.1.2 基于幾何法的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解運(yùn)算

幾何法求逆解具有直觀、計(jì)算量小的特點(diǎn),為使幾何法求解運(yùn)動(dòng)逆解計(jì)算更簡(jiǎn)便，桑董輝等[39]將幾何法與閉合幾何方程相結(jié)合構(gòu)建機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方程，這種方法能使逆運(yùn)動(dòng)求解過(guò)程簡(jiǎn)化，可運(yùn)用在工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)機(jī)械臂的實(shí)時(shí)控制中。幾何算法的計(jì)算量小，但其計(jì)算精度較低，對(duì)于服裝生產(chǎn)線來(lái)說(shuō)難以實(shí)現(xiàn)縫紉精度高的要求。

3.1.3 基于旋量理論法的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解運(yùn)算

分析空間機(jī)構(gòu)的眾多數(shù)學(xué)方法中，旋量是十分有效的工具,其具有幾何概念清楚、物理意義明確、表達(dá)形式簡(jiǎn)單、代數(shù)運(yùn)算方便等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛的應(yīng)用。葉平等[40]基于旋量理論和矢量積法，提出了求解雅可比矩陣的改進(jìn)方法，該方法繼承了旋量理論用于機(jī)器人操作的優(yōu)越性，簡(jiǎn)化了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)的分析方法，同時(shí)也豐富了旋量理論用于分析機(jī)器人系統(tǒng)的方法。旋量理論法在工業(yè)機(jī)器人的使用中相對(duì)較少，其運(yùn)動(dòng)學(xué)建模困難且耗時(shí)的問(wèn)題對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)線中面對(duì)不同形狀的加工面料，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)。

3.1.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解運(yùn)算

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息分布存儲(chǔ)、并行處理以及自學(xué)能力等優(yōu)點(diǎn),其可任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù),所以廣泛應(yīng)用于非線性建模、函數(shù)逼近、模式識(shí)別和分類(lèi)等方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可減少逆運(yùn)動(dòng)求解傳統(tǒng)方法需要大量公式推導(dǎo)繁瑣復(fù)雜的缺點(diǎn)，但也存在一定的局限和不足[41],因此,也有不少?lài)?guó)內(nèi)外的研究者開(kāi)始基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。李進(jìn)等[42]在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法求機(jī)器人逆解時(shí)引入連桿三角形夾角概念，提高了求解精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有高速尋找優(yōu)化解的能力，在一個(gè)較為復(fù)雜的運(yùn)算中可充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，快速找到優(yōu)化解，但存在局部極小、收斂速度慢等問(wèn)題。針對(duì)某些實(shí)際問(wèn)題將算法優(yōu)化可解決此類(lèi)問(wèn)題。

通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解，將機(jī)械手坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人關(guān)節(jié)坐標(biāo)，從而得到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。基于解析法的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解可求出機(jī)器人的正運(yùn)動(dòng)學(xué)的位置所有解，消除奇異性問(wèn)題，但其數(shù)學(xué)推導(dǎo)復(fù)雜，可通過(guò)遺傳算法等優(yōu)化縮短計(jì)算時(shí)間。為保證縫紉機(jī)器人與縫紉頭的協(xié)同作業(yè)保持高度一致，避免出現(xiàn)縫紉機(jī)器人位置奇異性的問(wèn)題，可采用解析法。

3.2 機(jī)器人軌跡規(guī)劃

通過(guò)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)逆解，將末端執(zhí)行器的位置姿態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器人關(guān)節(jié)的位置姿態(tài)，從而控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。在服裝生產(chǎn)中，面料一般具有良好的伸縮性，當(dāng)受到外力作用時(shí)，面料尺寸極易發(fā)生變化，但當(dāng)外力撤除時(shí)，面料的尺寸又會(huì)快速恢復(fù)，不會(huì)發(fā)生永久性的變形[43]。針對(duì)服裝面料的特性，為避免機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中位移、速度、加速度突變產(chǎn)生力的作用，要求描述機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡的函數(shù)必須是連續(xù)的，其1階導(dǎo)數(shù)和2階導(dǎo)數(shù)也要連續(xù)。在工業(yè)機(jī)器人中，關(guān)節(jié)型機(jī)器人的運(yùn)用最為廣泛，同時(shí)，大都使用6自由度關(guān)節(jié)型機(jī)械臂，可滿足生產(chǎn)中響應(yīng)迅速、精度高等需要。

機(jī)器人的關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃通過(guò)關(guān)節(jié)的位置姿態(tài)，采用不同的插補(bǔ)算法進(jìn)行插值擬合，屬于點(diǎn)到點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，存在特殊運(yùn)動(dòng)情況時(shí)，還需要通過(guò)指定的中間節(jié)點(diǎn)，一般是在無(wú)末端路徑要求前提下進(jìn)行的，因此，軌跡規(guī)劃轉(zhuǎn)化成插值擬合問(wèn)題，將關(guān)節(jié)始末位置關(guān)節(jié)角度以及中間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的關(guān)節(jié)角度，插值得到連續(xù)軌跡。

基本插補(bǔ)算法主要分為3次多項(xiàng)式、5次多項(xiàng)式、高次多項(xiàng)式插值以及混合多項(xiàng)式插值等。當(dāng)有始末位置的關(guān)節(jié)角度和角速度時(shí)，一般采用3次多項(xiàng)式插值，也是關(guān)節(jié)空間中最為尋常的插補(bǔ)方法。當(dāng)需要有角加速度作為條件時(shí)，需要采用5次多項(xiàng)式插值，其增加了始末位置的角加速度約束，保證了加速度的連續(xù)性，使軌跡更加平滑，減少了因?yàn)殛P(guān)節(jié)加速度突變而產(chǎn)生的沖擊。不少?lài)?guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)相關(guān)的插補(bǔ)方法在關(guān)節(jié)空間的軌跡規(guī)劃應(yīng)用進(jìn)行了研究。周云松等[44]采用3次多項(xiàng)式插值方法，通過(guò)模擬機(jī)器人行走軌跡，得到了1條軌跡平滑的插值函數(shù)。孫玥等[45]使用5次多項(xiàng)式對(duì)碼垛機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析，結(jié)果表明5次多項(xiàng)式軌跡規(guī)劃方法能使擬合曲線更加光滑。以上研究都只采用單一的多項(xiàng)式進(jìn)行插值擬合，未考慮到連續(xù)軌跡之間連接的光滑性。劉曉麟等[46]采用用雙5次多項(xiàng)式融合算法，使機(jī)器人連續(xù)運(yùn)動(dòng)軌跡的速度連續(xù)平滑且加速度連續(xù)。高次多項(xiàng)式因能保證更好的運(yùn)動(dòng)特性，在關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃中也得到應(yīng)用。Boryga等[47]提出使用高次多項(xiàng)式規(guī)劃關(guān)節(jié)軌跡，其考慮了5次、7次、9次多項(xiàng)式，這3類(lèi)高次多項(xiàng)式能使機(jī)器人始末位置的角加速度為0，從而使沖擊為0，提升了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)性能。在實(shí)際生產(chǎn)中，通常是面對(duì)多種多樣的作業(yè)任務(wù)，一般采用分段多項(xiàng)式進(jìn)行軌跡規(guī)劃，即不同的階段采用不同次數(shù)的多項(xiàng)式進(jìn)行插值：李海虹等[48]采用3-3-5-3-3次多項(xiàng)式插值法進(jìn)行軌跡規(guī)劃，使得機(jī)器人各關(guān)節(jié)角位移、角速度、角加速度曲線平滑連續(xù)；孫志毅等[49]采用4-3-3-3-4次多項(xiàng)式，使得運(yùn)行軌跡的位置、速度、加速度均連續(xù)；陳晗等[50]采用5-7-5次多項(xiàng)式插值法進(jìn)行軌跡規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的連續(xù)、無(wú)突變。在面對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑復(fù)雜的作業(yè)要求時(shí)，通常采用分段多項(xiàng)式進(jìn)行規(guī)劃，通過(guò)調(diào)整多項(xiàng)式次數(shù)即可得到滿足要求的軌跡。

3次多項(xiàng)式、5次多項(xiàng)式與高次多項(xiàng)式依次增加了角速度、角加速度的連續(xù)性，插補(bǔ)的次數(shù)越多，越能使軌跡更加平滑，減少因?yàn)殛P(guān)節(jié)加速度突變而產(chǎn)生的沖擊，相對(duì)于經(jīng)濟(jì)成本也更高。針對(duì)面料的彈性與接縫強(qiáng)度，考慮面料與縫跡的彈性力學(xué)影響以及經(jīng)濟(jì)成本，通過(guò)分析面料的織物特性，結(jié)合縫紉機(jī)器人的軌跡規(guī)劃，利于縫制服裝時(shí)選擇合適的縫紉機(jī)器人，提高縫制質(zhì)量。

服裝縫紉流程是成衣生產(chǎn)中一個(gè)最重要也是最復(fù)雜的環(huán)節(jié)，縫紉質(zhì)量的好壞直接影響整個(gè)服裝的品質(zhì)[51]，針對(duì)基于輪廓提取的工業(yè)機(jī)器人在服裝生產(chǎn)線中實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化和無(wú)人化，在與縫紉機(jī)進(jìn)行協(xié)作生產(chǎn)時(shí)需要注意機(jī)器人的運(yùn)行速度平穩(wěn)，與縫紉頭的協(xié)同作業(yè)問(wèn)題。全自動(dòng)縫紉機(jī)由1個(gè)機(jī)頭和其他輔助部分構(gòu)成，是具有一鍵式縫制、自動(dòng)斷線、自動(dòng)潤(rùn)滑等自動(dòng)控制功能的縫紉機(jī)[52]。如果機(jī)器人的運(yùn)行不平穩(wěn)，將會(huì)出現(xiàn)與自動(dòng)縫紉機(jī)工序混亂，造成縫跡起縐、浮松；機(jī)器人動(dòng)作與縫紉機(jī)出現(xiàn)協(xié)同失誤，導(dǎo)致斷針、斷線、破洞、斷紗、抽紗等；機(jī)器人送布時(shí)未能與縫紉機(jī)配合，使面線與底線不適應(yīng)，造成底面線不匹配、針距不勻[53]。

基本規(guī)劃算法難以滿足工業(yè)機(jī)器人逐步提高的精度和平穩(wěn)性要求，需要尋找更優(yōu)良的軌跡規(guī)劃算法，提高軌跡的平滑性，改善軌跡性能。國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)軌跡的平滑性研究較多，主要采用的方法有B樣條曲線[54]、NURBS曲線[55]等。樣條曲線具有幾何不變性、局部支撐等諸多優(yōu)良特性，保證了多段軌跡過(guò)渡時(shí)連接的平滑性和整個(gè)曲線的平滑性，同時(shí)可減少機(jī)器人關(guān)節(jié)沖擊，使機(jī)器人軌跡適應(yīng)性更好。 B樣條曲線可局部修改軌跡，修改后的控制點(diǎn)只會(huì)改變相鄰曲線，其他部分不會(huì)受到影響，在實(shí)際應(yīng)用中可方便地修改軌跡，滿足實(shí)際軌跡要求。 根據(jù)節(jié)點(diǎn)矢量分布，B樣條曲線可分為均勻和非均勻B樣條曲線。均勻B樣條曲線保留了Bezier曲線的性質(zhì)，保證了第1個(gè)點(diǎn)和最后點(diǎn)通過(guò)控制頂點(diǎn)，可用于關(guān)節(jié)空間中的點(diǎn)到點(diǎn)軌跡規(guī)劃。非均勻B樣條曲線控制點(diǎn)之間不等距分布，可任意分布，這給軌跡自由變化帶來(lái)了便利[30]。NURBS樣條函數(shù)的節(jié)點(diǎn)向量沿參數(shù)軸非均勻分布，形成的基函數(shù)各不相同，且算法中增加了基函數(shù)權(quán)因子。增加的權(quán)因子反映的是節(jié)點(diǎn)對(duì)軌跡的影響程度，用于改變控制頂點(diǎn)對(duì)軌跡的貢獻(xiàn)，實(shí)際反映出來(lái)的是擬合曲線與控制點(diǎn)的距離[56]。通過(guò)上述研究，基于輪廓提取的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡設(shè)計(jì)步驟如圖4所示。

圖4 基于輪廓提取的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡設(shè)計(jì)步驟

對(duì)縫紉機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃是為了使機(jī)器人末端執(zhí)行器在轉(zhuǎn)移面料的過(guò)程中更加平穩(wěn)，不會(huì)因?yàn)樗俣鹊耐蛔儺a(chǎn)生力從而使面料產(chǎn)生皺褶，能有效提高縫紉機(jī)器人與全自動(dòng)縫紉機(jī)配合時(shí)的精度?？p紉機(jī)器人的構(gòu)造與形態(tài)會(huì)對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡產(chǎn)生影響，例如機(jī)器人運(yùn)作時(shí)常會(huì)出現(xiàn)的位置奇異性問(wèn)題，可通過(guò)解析法對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)逆解求解，避免機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中出現(xiàn)奇異性。

為使機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡平穩(wěn)，避免其振動(dòng)和沖擊而產(chǎn)生加速度使面料受到外力作用，破壞服裝生產(chǎn)質(zhì)量，采用基本插補(bǔ)算法對(duì)機(jī)器人軌跡進(jìn)行擬合，隨著插補(bǔ)的次數(shù)增高，軌跡更加平滑，但使經(jīng)濟(jì)成本也更高，因此，可采用NURBS曲線進(jìn)行優(yōu)化軌跡曲線完成對(duì)高精度復(fù)雜軌跡控制，并結(jié)合面料的力學(xué)性能，減少成本，提高縫制質(zhì)量。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文綜述了近年來(lái)機(jī)器視覺(jué)輪廓提取以及機(jī)器人軌跡規(guī)劃優(yōu)化的幾種方法的發(fā)展，然后討論了其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并介紹了基于輪廓提取的工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人的工作流程。通過(guò)研究和發(fā)展基于輪廓提取的工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)服裝行業(yè)全自動(dòng)化、無(wú)人化生產(chǎn)。通過(guò)總結(jié)和分析，認(rèn)為未來(lái)相關(guān)研究可從以下方面開(kāi)展。

1)基于輪廓提取的工業(yè)協(xié)作型縫紉機(jī)器人，借助機(jī)器視覺(jué)輔助設(shè)備識(shí)別面料形狀，然后機(jī)器人通過(guò)末端執(zhí)行器完成抓布、上料等任務(wù)，通過(guò)與縫紉機(jī)的配合，實(shí)現(xiàn)不同種類(lèi)的縫制，最終實(shí)現(xiàn)在一條線上完成衣服的生產(chǎn)。然而，在實(shí)際生產(chǎn)線中要考慮面料的纖維特性，在末端執(zhí)行器對(duì)于面料的抓取，多臺(tái)機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，針對(duì)面料的纖維特性使面料在縫合時(shí)不產(chǎn)生皺褶等方面上還具有很大的挑戰(zhàn)。

2)未來(lái)可根據(jù)人工用手壓住面料完成與縫紉頭配合作業(yè)的方式，設(shè)計(jì)仿生機(jī)器人末端執(zhí)行器輔助裝置壓住面料，完成面料與縫紉頭的縫合，例如利用皮輥或傳送帶完成面料與縫紉頭進(jìn)出時(shí)的配合作業(yè)，對(duì)產(chǎn)生穿刺力作用下的面料起到保護(hù)作用。

3)采用機(jī)器視覺(jué)對(duì)面料信息的提取，采用靜電吸附吸盤(pán)對(duì)面料進(jìn)行轉(zhuǎn)移，運(yùn)用輔助送料裝置的摩擦力使面料與全自動(dòng)縫紉機(jī)進(jìn)行配合縫紉，該生產(chǎn)線通過(guò)縫紉機(jī)器人、輔助送料裝置、全自動(dòng)縫紉機(jī)的協(xié)同配合完成面料的縫制。對(duì)于全新設(shè)計(jì)的集成服裝生產(chǎn)線目前僅有發(fā)明專(zhuān)利的設(shè)想與理論研究：一種協(xié)同自動(dòng)縫紉設(shè)備、一種面向服裝面料的靜電吸附力建模方法。對(duì)于相關(guān)技術(shù)操作上的細(xì)節(jié)仍沒(méi)有完整系統(tǒng)的研究，因此，該生產(chǎn)線的適用性還需要進(jìn)一步去考證。