文/白碩 陳昕 劉凱中 莊佳林 宋淑偉

在現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展中，機(jī)器人以其無可比擬的實(shí)用性和適用性在工業(yè)領(lǐng)域得到了迅速的發(fā)展。他們?cè)诟鱾€(gè)應(yīng)用領(lǐng)域都取得了巨大的成就。機(jī)器人接收外部反饋信息，并與控制算法相結(jié)合，完成執(zhí)行器的控制信息，從而完成特定場(chǎng)合的特定任務(wù)。機(jī)器人本身就是一種仿生機(jī)械化載體。目前，機(jī)器人的控制方法和策略正朝著智能化、自主學(xué)習(xí)的方向發(fā)展。

1 發(fā)展簡(jiǎn)介

機(jī)器臂的主要功能是模仿人體手臂的運(yùn)動(dòng)和抓握特性。人們對(duì)機(jī)器人進(jìn)行分類，將結(jié)構(gòu)化滿足特殊場(chǎng)合的應(yīng)用要求，以更有效地完成對(duì)象的捕獲、處理等操作。機(jī)械臂在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以在機(jī)械制造、冶金、電子、核能等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域中替代人工，減輕人們的工作壓力，保障人身安全。它們還可用于航天、微生物等研究領(lǐng)域。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與機(jī)械臂控制原理

2.1 上位機(jī)設(shè)計(jì)

上位機(jī)界面采用Matlab的GUI進(jìn)行開發(fā)，系統(tǒng)可以與STM32進(jìn)行串口通信、控制步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)傳送帶運(yùn)動(dòng)。上位機(jī)系統(tǒng)還可以對(duì)攝像頭拍攝的零件照片進(jìn)行圖像處理，并將判斷的結(jié)果傳給STM32，STM32根據(jù)結(jié)果發(fā)出不同的指令、控制機(jī)械臂進(jìn)行分揀操作。

2.2 傳送機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)

傳送機(jī)構(gòu)采用了傳送帶、型材、滾筒等搭建而成，其中的動(dòng)力部分采用57步進(jìn)電機(jī)結(jié)合同步帶傳動(dòng)，這樣選用的優(yōu)點(diǎn)是步進(jìn)電機(jī)能夠較為準(zhǔn)確方便地調(diào)速和輸出大扭矩。而同步帶傳動(dòng)保證了傳動(dòng)的準(zhǔn)確性和平穩(wěn)性。

圖1：技術(shù)路線圖

2.3 機(jī)械臂及控制設(shè)計(jì)

2.3.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原理

試驗(yàn)機(jī)采用的是類似于7bot（一個(gè)在美國(guó)成功眾籌出售的機(jī)械臂教學(xué)模型產(chǎn)品）的機(jī)械臂模型，有5自由度，由舵機(jī)驅(qū)動(dòng)，腕部可選多種安裝支架，能夠安裝不同的抓取機(jī)構(gòu)，本系統(tǒng)使用的是小型的電磁鐵, 對(duì)表面光滑的物體抓取力較大，同時(shí)電磁的吸引范圍交小，能較為準(zhǔn)確地吸引物體。

底座有特別加固設(shè)計(jì)保證基座在受較大力情況下依然能正常運(yùn)行。其在主要關(guān)節(jié)部位使用拉簧以平衡機(jī)械臂自重。

機(jī)械臂中使用的動(dòng)力元件是舵機(jī)，其控制方便，但無法調(diào)速，自身構(gòu)成閉環(huán)系統(tǒng)通過pwm波控制旋轉(zhuǎn)的角度，多個(gè)舵機(jī)共同旋轉(zhuǎn)，可控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)，控制器選用stm32和80c51單片機(jī)，其中stm32用于機(jī)械臂控制，51單片機(jī)用于傳送機(jī)構(gòu)速度的控制。

2.3.2 運(yùn)動(dòng)控制原理

該試驗(yàn)機(jī)實(shí)用的控制方案是仿真控制和實(shí)驗(yàn)矯正結(jié)合的方法。通過D-H參數(shù)法標(biāo)定機(jī)械臂的參數(shù)建立機(jī)械臂的位姿矩陣，并通過圖像傳感器輸入構(gòu)建變換矩陣，通過矩陣運(yùn)算得到最終矩陣后，使用運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解計(jì)算關(guān)節(jié)角度。

獲得關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度的上位機(jī)通過串行通訊，將信息傳給機(jī)械臂的控制器。使機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)不同的動(dòng)作。本系統(tǒng)使用Matlab機(jī)器人工具箱來仿真和運(yùn)動(dòng)學(xué)正逆解。

3 圖像識(shí)別原理與程序設(shè)計(jì)

3.1 圖像預(yù)處理、輪廓提取和特征識(shí)別

在機(jī)器人視覺系統(tǒng)中，圖像分割是視覺系統(tǒng)最基本的識(shí)別方法和預(yù)處理手段。在特征識(shí)別上，由于本項(xiàng)目主要分揀外形輪廓不同的零件，而Hu矩具有平移、旋轉(zhuǎn)、伸縮不變性，采集速度快，對(duì)物體的形狀描述較好等優(yōu)點(diǎn)。最終本系統(tǒng)的圖像識(shí)別方案采用輪廓提取和Hu矩近似度判別。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)根據(jù)分揀零件的種類和Hu矩具有7個(gè)特征值的特點(diǎn)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入結(jié)點(diǎn)為7，輸出結(jié)點(diǎn)為3，在實(shí)驗(yàn)過程中，我們不斷調(diào)整隱藏結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來提高識(shí)別率，最終確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為7-5-3。本系統(tǒng)將采集到的三類標(biāo)準(zhǔn)件的不同擺放位置的Hu矩作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入Matlab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。

3.3 處理流程

系統(tǒng)處理過程中，攝像頭將實(shí)時(shí)圖像傳入上位機(jī)處理，分揀系統(tǒng)經(jīng)過灰度化、二值化、邊緣提取、填充、邊緣檢測(cè)、輪廓跟蹤一系列處理，確定出該零件的Hu矩和零件中心坐標(biāo)，Hu矩輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類，確定出該圖片中的零件屬于哪種類型，上位機(jī)通過串口將判斷結(jié)果和零件中心位置發(fā)送給STM32，STM32根據(jù)上位機(jī)信息會(huì)給機(jī)械臂不同的指令進(jìn)而控制機(jī)械臂拾取零件并投放到指定的位置，具體技術(shù)路線如圖1所示。

4 總結(jié)

相比傳統(tǒng)的人工分揀，本文提出了一種基于機(jī)器視覺的分揀機(jī)械臂，利用Matlab完成了整個(gè)上位機(jī)系統(tǒng)的開發(fā)，利用Hu矩的7個(gè)特征值對(duì)零件進(jìn)行分類，為了提高分揀的準(zhǔn)確率，我們采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并不斷調(diào)整隱藏節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，最終確定了7-5-3的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

機(jī)器人領(lǐng)域正朝著智能化方向快速發(fā)展。

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