李蓉

摘要： 近年來，機(jī)器人技術(shù)已逐漸走進(jìn)每個人的日常生活。隨著科技的進(jìn)步和我國經(jīng)濟(jì)的快速提升，機(jī)器人領(lǐng)域的科研也一次次有了新的進(jìn)步，機(jī)器人的分揀技術(shù)一直深受專業(yè)人士的關(guān)注，機(jī)器人和系件特性也在與時俱進(jìn)。為了更好地提升機(jī)器人分揀技術(shù)，本文主要闡述機(jī)器視覺的工業(yè)生產(chǎn)機(jī)器人分揀技術(shù)服務(wù)平臺的建設(shè)，并對其作用進(jìn)行了實驗研究。

Abstract： In recent years， robotics technology has gradually entered everyone's daily life. With the advancement of science and technology and the rapid improvement of china's economy， scientific research in the field of robotics has made new progress again and again. The sorting technology of robots has always attracted the attention of professionals， and the characteristics of robots and components are also advancing with the times. In order to better improve the robot sorting technology， this article mainly elaborates the construction of the machine vision industrial production robot sorting technology service platform， and conducts experimental research on its role.

關(guān)鍵詞： 機(jī)器視覺;工業(yè)機(jī)器人;分揀技術(shù)

Key words： machine vision;industrial robots;sorting technology

中圖分類號：TP242.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-957X（2021）17-0092-02

0? 引言

從工業(yè)生產(chǎn)機(jī)器人的工作內(nèi)容來看，大部分工作內(nèi)容包括搬運、分揀等基本任務(wù)。而且，無論機(jī)器人用于哪個領(lǐng)域，一般都會涉及搬運和分揀工作。而要進(jìn)行搬運、分揀等，就需要借助視覺效果進(jìn)行判別，也就是機(jī)器視覺。在思考機(jī)器視覺時，必須分為兩種情況進(jìn)行分析。第一個是相機(jī)靜止——整體目標(biāo)靜止，第二個是相機(jī)靜止——整體目標(biāo)運動狀態(tài)。當(dāng)機(jī)器視覺在精確定位上不準(zhǔn)確時，會導(dǎo)致搬運和分揀工作受到傷害，甚至無法工作。在機(jī)器人分揀技術(shù)中，機(jī)器視覺的創(chuàng)造是其順利完成分揀工作的基礎(chǔ)。對機(jī)器人機(jī)器視覺的科學(xué)研究可以輔助機(jī)器人順利、快速地工作。同時，提高了工作效率，促進(jìn)了社會經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的發(fā)展。

1? 研究現(xiàn)狀

從目前我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的研究來看，我國已經(jīng)研制出各種類型的機(jī)器人，但是，對機(jī)器人的整體研究還處于起步階段，對機(jī)器人機(jī)器視覺技術(shù)的研究尚未更深層次開展，關(guān)于機(jī)器人的分揀系統(tǒng)建設(shè)，中國的研究人員也提出了一些可行的算法，例如貝葉斯估計跟蹤方法及其目標(biāo)識別方法等。該算法的明確提出可以在一定程度上輔助機(jī)器人的運輸和分揀。機(jī)器人的發(fā)展保證了機(jī)器人能夠完成日常任務(wù)，在算法的幫助下，機(jī)器人分揀工作將更加順利、準(zhǔn)確地進(jìn)行。

2? 基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀工作流程

在自動化生產(chǎn)線上使用工業(yè)機(jī)器人時，需要依靠工業(yè)鏡頭對已經(jīng)進(jìn)入工作區(qū)域的輸送帶上的原材料和產(chǎn)品工件的圖像進(jìn)行采集和分揀。之后，收集到的材料信息內(nèi)容將通過電子計算機(jī)圖像進(jìn)行分析解析并傳輸以進(jìn)行識別?？蒲袦?zhǔn)確定位原材料及其產(chǎn)品零件，然后為整體目標(biāo)創(chuàng)建平面坐標(biāo)，整合原材料平面坐標(biāo)與智能機(jī)器人平面坐標(biāo)的關(guān)系，正確引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行精確表達(dá)分揀作業(yè)，并根據(jù)要求將原料放入特定的罐中?；跈C(jī)器視覺技術(shù)的工業(yè)機(jī)器人快遞分揀操作步驟如下。首先，校準(zhǔn)相機(jī)。根據(jù)相機(jī)標(biāo)定，輔助工業(yè)機(jī)器人快遞分揀系統(tǒng)軟件創(chuàng)建相關(guān)的原材料系統(tǒng)圖像和智能機(jī)器人的平面坐標(biāo)，并對兩個平面坐標(biāo)的內(nèi)容進(jìn)行深入分析。接下來是圖像處理。圖像處理工作是對相機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行分析和準(zhǔn)備，以獲得原材料的一些特性，最后根據(jù)原材料的特性明確原材料的坐標(biāo)。再次，計算機(jī)視覺。計算機(jī)視覺基于圖像采集和分析。它使用科學(xué)的方法對圖像中的原材料和產(chǎn)品偽影進(jìn)行識別和分類。最后，智能機(jī)器人的操控。要完成工業(yè)機(jī)器人的操縱，必須在工業(yè)機(jī)器人和電子計算機(jī)之間建立數(shù)據(jù)信號安全通道，然后依靠電子計算機(jī)操作過程管理來控制工業(yè)機(jī)器人的實際操作和個人行為。

3基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)

3.1 分揀系統(tǒng)組成

文章選用的實物模型為RH 6通用工業(yè)機(jī)械手，它借助智能機(jī)器人搭建了較為完善的分揀系統(tǒng)軟件。根據(jù)智能機(jī)器人的不同功能，可以將分揀系統(tǒng)軟件分為三個單元，每個單元為機(jī)械設(shè)備爬行、工作平臺、攝像服務(wù)平臺。在工作平臺單元中，有工件放置臺和工件分揀槽兩部分。將工件放置在灰黑色服務(wù)平臺上，對顏色起到至關(guān)重要的作用，可以完成金屬材料工件的精確區(qū)分，有利于優(yōu)化算法的順利完成。當(dāng)工件被識別時，工件將被分揀到相應(yīng)的工件分揀槽，在攝像機(jī)服務(wù)平臺單元中，其關(guān)鍵部件是攝像機(jī)、攝像機(jī)支撐架和光源，單目相機(jī)懸掛在支撐架上，其主要功能是獲取必須分揀的金屬材料工件的圖像信息內(nèi)容，為了更好地促進(jìn)圖像更清晰，一般采用彩色LED面光源來給數(shù)碼相機(jī)一些輔助。這是因為在工件中，固定的工件本身具有一定的陰影，根據(jù)此方法覆蓋陰影。支撐點起著關(guān)鍵作用，即固定數(shù)碼相機(jī)和光源，調(diào)整其縱橫比，還有一把尺子，在這樣的標(biāo)準(zhǔn)下，更容易理解相機(jī)和工件之間的距離。

數(shù)據(jù)可視化快遞分揀模塊由兩部分組成：PC和可視化軟件。從功能上看，充分利用視覺識別系統(tǒng)，可以進(jìn)行監(jiān)控攝像頭的視頻編碼序列，合理把握整體目標(biāo)類型，測量產(chǎn)品工件的質(zhì)心并獲得方位。同時，像平面坐標(biāo)和總體目標(biāo)平面坐標(biāo)是相互連接的，這種關(guān)系在計算總體目標(biāo)的方位和位置、透射率等兩項計算中作為一個重要的環(huán)節(jié)。信息內(nèi)容，并促進(jìn)其進(jìn)展。到控制面板?？刂泼姘逵山虒W(xué)箱、控制箱和控制面板三部分組成。每個部件都有一個關(guān)鍵功能，首先是教學(xué)箱，基本為智能機(jī)器人設(shè)置了相應(yīng)的主要參數(shù)，并具有關(guān)鍵的操作功能，其組成部分合理清晰。二是控制箱，與電子計算機(jī)密切相關(guān)。它不僅連接接收電子計算機(jī)的數(shù)據(jù)和信息，還可以合理操縱智能機(jī)器人進(jìn)行特定的姿勢，并負(fù)責(zé)分析主要參數(shù)。機(jī)械臂爬行包括機(jī)械臂和焦點兩個層次。機(jī)械臂的關(guān)鍵作用是基于電機(jī)驅(qū)動器執(zhí)行相關(guān)姿勢。另外爬蟲的作用也不容忽視，主要是排序和爬蟲。為了更好的方便優(yōu)化算法，明確提出了相應(yīng)的排名系統(tǒng)要求，首先，在形狀層面，大部分工件都是幾何形狀，本文僅對這部分工作進(jìn)行了研究。其次，方便工業(yè)機(jī)械手抓取工件。同時，為了更好的合理避免碰撞，需要對相鄰的工件進(jìn)行合理的求解，并在機(jī)械臂抓取的整個過程中將其分散。第三，認(rèn)證優(yōu)化算法更可靠，精度更高。對于這種工件，一些幾何形狀和形狀相同的工件不能放在一起，必須分散在許多區(qū)域。

3.2 排序過程

在整個生產(chǎn)加工過程中，可以將需要分揀的幾何工件的圖像編碼序列導(dǎo)入PC，動態(tài)監(jiān)控攝像頭捕捉到工件后，生成照片，通過視覺效果圖像處理軟件進(jìn)行識別，從而分析工件的外觀和特征，整個排序過程由四個部分組成。第一，圖像準(zhǔn)備進(jìn)行處理。它的工作職責(zé)是對采集到的圖像進(jìn)行解析，并在實際操作中對圖像產(chǎn)生影響。第二，找準(zhǔn)目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上明確提出算子的應(yīng)用，完成算子的圖像二值化。這個實際操作有其關(guān)鍵目的，關(guān)鍵是從情景圖像中獲取目標(biāo)圖像。第三，單一分析的客觀性。正則表達(dá)式幾何工件是其主要目標(biāo)。因此，如果僅以角度檢測為基礎(chǔ)，將無法準(zhǔn)確測量圓。因此，必須充分利用粗圓檢測，充分發(fā)揮其輔助功能。第四，根據(jù)不同類型掌握。對于每個工件，掌握和掌握其目標(biāo)特性，掌握其主要參數(shù)，包括管理中心和長度軸。特征信息內(nèi)容由系統(tǒng)總線發(fā)送到智能機(jī)器人控制箱的RC，由RC對工件智能機(jī)器人進(jìn)行操作和分類。

4? 基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)

4.1 相機(jī)校準(zhǔn)

當(dāng)分揀系統(tǒng)軟件逐步運行時，第一步必須是針對工件或原材料校準(zhǔn)相機(jī)。這項工作可以稱為基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人快遞分揀工作的基礎(chǔ)。沒有監(jiān)控攝像頭標(biāo)定，就無法完成機(jī)器視覺。相機(jī)標(biāo)定是創(chuàng)建工業(yè)機(jī)械手和傳送帶上的原材料或工件的平面坐標(biāo)和圖像平面坐標(biāo)，并探索和分析它們之間的關(guān)系。

4.2 工件識別定位

為了更好地保證智能機(jī)器人的布置在實際操作中的誤差率盡可能的小，必須保證系統(tǒng)軟件在運行過程中對工件的識別和精確定位準(zhǔn)確無誤，并且這兩項任務(wù)得到了精心管理。直接原因是圖像匹配技術(shù)的應(yīng)用。在具體的實際操作中，人們會根據(jù)不同的原材料選擇不同的工件匹配技術(shù)?，F(xiàn)階段流行的圖像匹配技術(shù)包括：區(qū)域匹配、特征匹配和相位差匹配。其中，比較常見的類別匹配技術(shù)是特征匹配，原因是特征匹配比較枯燥，另外，這兩種匹配方式對灰度查看的依賴感很強(qiáng)。工件的識別就是指圖像的識別。其原理是利用攝像頭獲取工件的圖像與記錄的工件圖像進(jìn)行核對，從而獲取圖像中工件的實際信息，進(jìn)而記錄工件本身的位置和方位。一般情況下，在進(jìn)行圖像識別時，首先要根據(jù)預(yù)處理的工業(yè)鏡頭獲取工件的圖像信息，然后相應(yīng)的匹配系統(tǒng)軟件會找到與工件不太相似的工件部分輸入的信息。未來，通過圖像解析技術(shù)，將工件與預(yù)處理相機(jī)獲取的圖片信息中的情況進(jìn)行分離，將工件的圖像轉(zhuǎn)換為二值化，再將二值化后的圖像提供給配對外觀或特征的相似性。以便開展圖像識別工作。

工件識別促使工業(yè)機(jī)械手準(zhǔn)確地執(zhí)行目標(biāo)分揀的實際操作，但如果要獲得分揀目標(biāo)的精確位置信息，則必須對分揀目標(biāo)的位置進(jìn)行準(zhǔn)確準(zhǔn)確的定位，以便更好地測量工件的精確位置，需要對預(yù)處理相機(jī)拍攝的圖片進(jìn)行分析。具體步驟如下：首先，必須根據(jù)情況核對工件在圖片中的位置，將其位置轉(zhuǎn)化為監(jiān)控攝像頭的坐標(biāo)。然后根據(jù)監(jiān)控攝像頭的坐標(biāo)，以坐標(biāo)的形式顯示工件的位置坐標(biāo)。

5? 結(jié)語

隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入各個行業(yè)的生產(chǎn)制造，例如：食品制造、汽車工業(yè)、農(nóng)牧業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)等。必須開發(fā)相應(yīng)的機(jī)器人技術(shù)才能工作。在生產(chǎn)制造工作中，機(jī)器人的輔助使該領(lǐng)域的生產(chǎn)力提高到了一個巨大的水平，從而推動了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的發(fā)展。在各行各業(yè)的發(fā)展中，機(jī)器人分揀也是一項比較基礎(chǔ)的工作，但是，在這里工作的整個過程中，仍然會存在定位不準(zhǔn)確或機(jī)器人無法識別等問題。因此，很多工作者還需要堅持對機(jī)器人分揀技術(shù)的研究和分析。發(fā)現(xiàn)其中的問題，明確提出相應(yīng)的解決方案，保證機(jī)器人分揀技術(shù)的準(zhǔn)確性，減少誤搶的發(fā)生。而且，機(jī)器人分揀技術(shù)的研究也是推動機(jī)器人研究的一個補充部分，對機(jī)器人研究的視線做出了一定的貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐青青.基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人智能分揀系統(tǒng)設(shè)計[J].儀表技術(shù)與傳感器，2019（08）：92-95，100.

[2]劉毅龍.一種基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)[J].農(nóng)家參謀，2019（04）：261.

[3]匡鑫，夏昺宸.基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)探究[J].現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備，2020（001）：196，198.

[4]孫雄峰，林滸，王詩宇，等.基于改進(jìn)Faster RCNN的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2019，28（09）：262-267.