韓金伯

摘? 要：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)C(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)建立起到良好的促進(jìn)作用，本文研究了這一應(yīng)用領(lǐng)域，首先分析了機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的控制方式，從整體上研究了系統(tǒng)運(yùn)行的框架，基于系統(tǒng)雙目立體視覺(jué)平臺(tái)的充分運(yùn)用能夠達(dá)到比較良好的區(qū)域優(yōu)化的目的，如此通過(guò)區(qū)域匹配的建立實(shí)現(xiàn)作業(yè)過(guò)程中的有效定位與識(shí)別目的。本文做出了一個(gè)定位精度實(shí)驗(yàn)，從實(shí)驗(yàn)方式上論證了視覺(jué)裝配系統(tǒng)在機(jī)器人精準(zhǔn)定位中的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的;機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng);研究分析

中圖分類號(hào)：TP24? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

機(jī)器人的產(chǎn)生與應(yīng)用是隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一個(gè)重要現(xiàn)象，尤其是IT人工智能領(lǐng)域中機(jī)器人的運(yùn)用能夠有效促進(jìn)對(duì)IT技術(shù)的有效研發(fā)，達(dá)到人工智能的目的，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠取得比傳統(tǒng)示教方法更好的運(yùn)用效果，下文對(duì)此進(jìn)行了相應(yīng)分析。

1 聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)分析

1.1 聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是新一代信息技術(shù)發(fā)展的重要結(jié)果之一，物聯(lián)網(wǎng)體系包括了感知層、應(yīng)用層與網(wǎng)絡(luò)層3個(gè)組成部分，分別具有不同的作用。其中應(yīng)用層的運(yùn)用在工廠、電網(wǎng)與家居中能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的作用。感知層能夠充分識(shí)別物體，對(duì)相關(guān)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，主要體現(xiàn)在攝像機(jī)、GPS 技術(shù)與傳感器等領(lǐng)域中。網(wǎng)絡(luò)層能夠?qū)ο鄳?yīng)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行及時(shí)處理與傳達(dá)等，包括管理與網(wǎng)絡(luò)通信等信息等。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人系統(tǒng)的建立能夠?qū)τ谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行充分開發(fā)，將其運(yùn)用到具體的運(yùn)用過(guò)程中，滿足人們生產(chǎn)與生活過(guò)程中的運(yùn)用，重要的應(yīng)用方式是實(shí)現(xiàn)“物”與“服務(wù)”的有效統(tǒng)一，首先需要機(jī)器人機(jī)載傳感器能夠充分地感知相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，能夠?qū)崿F(xiàn)將所需要服務(wù)的信息進(jìn)行基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層的有效傳輸，之后對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效拓展，從而最終實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人應(yīng)用系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)的充分傳遞。

通過(guò)這些方式的共同運(yùn)用能夠充分實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人應(yīng)用系統(tǒng)的有效運(yùn)行與優(yōu)化。首先是對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行有效收集，在得到這些圖像之后進(jìn)行目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)的設(shè)置，并且將其放置到機(jī)器人坐標(biāo)體系之中，機(jī)器人在這些坐標(biāo)的指導(dǎo)之下能夠獲得相應(yīng)的位置數(shù)據(jù)。在視覺(jué)伺服這種工作方式中要求邊看變動(dòng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于圖像的不斷收集，在對(duì)此進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上能夠得到機(jī)器人的具體位置，將其與具體的期望數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，能夠達(dá)到閉環(huán)反饋控制的效果。從而最終實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的有效控制，使得機(jī)器人采取一定的活動(dòng)。服務(wù)環(huán)境中的感知器件能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多個(gè)環(huán)境下數(shù)據(jù)信息的充分感知，并將其運(yùn)用到具體的應(yīng)用過(guò)程中，從而最終達(dá)成相應(yīng)的目的，滿足在機(jī)器人的工作需求，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)各種物體的位置、形狀與動(dòng)作以及各種行為等進(jìn)行充分有效的感知，并將其轉(zhuǎn)化成各種信息數(shù)據(jù)。在很多的領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

2 機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的設(shè)計(jì)分析

機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的設(shè)計(jì)主要包括了機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的控制方式分析，視覺(jué)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)，雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)分析與轉(zhuǎn)換矩形的求解分析等幾個(gè)部分，下文分別對(duì)此進(jìn)行了相應(yīng)分析。

2.1 機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的控制方式分析

在機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的控制方式方面主要體現(xiàn)在先看后動(dòng)與視覺(jué)伺服兩個(gè)組成部分。其中在先看后動(dòng)處理方式中機(jī)器人控制與視覺(jué)處理是分開進(jìn)行的。在具體的工作過(guò)程中首先是對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行有效收集，在得到這些圖像之后進(jìn)行目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)的設(shè)置，并且將其放置到機(jī)器人坐標(biāo)體系之中，機(jī)器人在這些坐標(biāo)的指導(dǎo)之下能夠獲得相應(yīng)的位置數(shù)據(jù)。在視覺(jué)伺服這種工作方式中要求邊看變動(dòng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于圖像的不斷收集，在對(duì)此進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上能夠得到機(jī)器人的具體位置，將其與具體的期望數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，能夠達(dá)到閉環(huán)反饋控制的效果。從而最終實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的有效控制，使得機(jī)器人采取一定的活動(dòng)。

2.2 視覺(jué)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)

機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)創(chuàng)建的基礎(chǔ)是人類的視覺(jué)系統(tǒng)，要求能夠?qū)饩€信號(hào)進(jìn)行充分有效感知，主要采用的方式是收集相應(yīng)環(huán)境方面的信息數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行有效的處理與學(xué)習(xí)。由計(jì)算理論層、表達(dá)和算法層與硬件實(shí)現(xiàn)層等幾個(gè)部分共同構(gòu)成了機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)等組成部分，不同的組成部分分別是針對(duì)了不同的項(xiàng)目?jī)?nèi)容。

2.3 雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)分析

在雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)中的攝像機(jī)擺放位置上主要是以水平方向上居多，在進(jìn)行運(yùn)行過(guò)程中主要采用的步驟是利用兩個(gè)不同的攝像機(jī)在不同的位置之上進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的采集工作，從而最終得到在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)之上的兩個(gè)匹配點(diǎn)，并且對(duì)兩者之間的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行充分對(duì)比分析，重點(diǎn)找出其中存在的不同點(diǎn)，最終在一定的視覺(jué)范圍之內(nèi)獲得需要的資源數(shù)據(jù)信息。

對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)工作進(jìn)行以下布置，首先是對(duì)兩邊圖像中的像素點(diǎn)運(yùn)用aL（uL，vL）與aR（uR，vR）進(jìn)行表示，在計(jì)算過(guò)程中將這兩個(gè)點(diǎn)當(dāng)做共軛點(diǎn)，把兩個(gè)像素點(diǎn)和攝像機(jī)光心D進(jìn)行連接，將O設(shè)置為光軸，從而最終得到射線的交點(diǎn)A（x，y，z），在這一點(diǎn)之上得到視差計(jì)算物體的位置信息等數(shù)據(jù)信息。

將其運(yùn)用在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中需要充分簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，在此基礎(chǔ)上達(dá)到比較高的系統(tǒng)處理效率，促進(jìn)其穩(wěn)定性的提升。在運(yùn)行過(guò)程中左右兩個(gè)攝像機(jī)處于平行關(guān)系，能夠在很大程度上簡(jiǎn)化其計(jì)算過(guò)程，具有很大的應(yīng)用空間。

設(shè)計(jì)過(guò)程中需要充分對(duì)攝像機(jī)的位置進(jìn)行標(biāo)定。任何兩臺(tái)攝像機(jī)之間都有一些細(xì)微的差別，在運(yùn)用過(guò)程中如果出現(xiàn)透鏡畸形現(xiàn)象，則難以創(chuàng)建出充分有效的模型。為此要求在創(chuàng)建過(guò)程中充分結(jié)合攝像機(jī)透鏡的畸變數(shù)據(jù)與攝像機(jī)的內(nèi)部屬性等，從而實(shí)現(xiàn)充分分析攝像機(jī)之間的關(guān)系特征等，從而最終得到立體視覺(jué)計(jì)算模型。

在對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定過(guò)程中，需要充分打印出標(biāo)定的模板信息，并充分計(jì)算出攝像機(jī)的各種參數(shù)，主要包括外參數(shù)與內(nèi)參數(shù)等數(shù)值。之后利用過(guò)Brown方法充分計(jì)算出畸變參數(shù)等數(shù)值，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的參數(shù)處理。之后進(jìn)行有效的立體匹配過(guò)程，這一方式的運(yùn)用能夠充分對(duì)不同的圖片進(jìn)行有效匹配與對(duì)比等。

2.4 轉(zhuǎn)換矩形的求解分析

轉(zhuǎn)換矩形的求解分析中需要利用機(jī)器人中坐標(biāo)位置進(jìn)行充分定位能夠得到其中的零部件信息。為了實(shí)現(xiàn)這一工作目的，需要充分測(cè)量數(shù)據(jù)，從而有效描繪出其結(jié)果信息。在完成以上步驟之后，充分固定攝像機(jī)平臺(tái)，從而充分得出相應(yīng)的結(jié)果數(shù)據(jù)。

3 視覺(jué)系統(tǒng)定位精度實(shí)驗(yàn)

首先進(jìn)行三維重建，如此能夠利用對(duì)比的方式得到實(shí)際距離與棋盤格距離等，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的立體視覺(jué)系統(tǒng)精度等。并充分測(cè)量不同深度之下視覺(jué)系統(tǒng)中的定位精度，得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)知識(shí)。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果能夠看到在深度比較大的情況下進(jìn)行定位中難以達(dá)到比較穩(wěn)定的精度數(shù)值，其中的平均誤差越大其深度值也就越大。深度變化與定位精度之間具有一定的影響關(guān)系，在裝置平臺(tái)中具有比較大的應(yīng)用價(jià)值。

結(jié)語(yǔ)

將物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)用到機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)研究中能夠充分解決目前機(jī)器人在工作過(guò)程中的一些限制因素，基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)能夠有效促進(jìn)工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)裝配系統(tǒng)的運(yùn)用，提升智能化水平，提升企業(yè)發(fā)展中的競(jìng)爭(zhēng)力。

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