劉文超,夏正喬,朱思斯,余 坤,吳慶華

(湖北工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院現(xiàn)代制造質(zhì)量工程湖北省重點實驗室,武漢430068)

汽車保險杠作為汽車結(jié)構(gòu)的重要組成部分,在傳統(tǒng)的生產(chǎn)工藝中,主要是靠人工取放和搬運,這種人工工位成本高、耗時長、效率低,因此急需一種高效的汽車保險杠抓取方法?，F(xiàn)在的保險杠主要以PP(聚乙烯)為原材料,后加入一定比例的彈性材料、無機填料、助劑、色料等經(jīng)過混煉加工而成[1],具有良好的光澤度和彈性,在托架上擺放時具有一定柔性變形特點。在智能化機械搬運中,對保險杠最佳抓取點的識別跟蹤是成功抓取的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的雙目或者多目測量方法,標(biāo)定復(fù)雜,測量精度較低[2]。本文提出的引入視覺引導(dǎo)的搬運機器人,通過視覺測量確定保險杠的最佳抓取點,引導(dǎo)機械手臂準(zhǔn)確抓取。與復(fù)雜繁瑣的機械抓取裝置相比,視覺引導(dǎo)搬運機器人具有設(shè)備簡單,空間占有率小,識別精度高等特點。激光視覺測量技術(shù)是一種利用可控光源的圖像測量技術(shù)[3-14],本質(zhì)屬于三角測量方法,其原理如圖1所示。測量系統(tǒng)由計算機、垂直方向投射的線激光投射器和與豎直方向成一定夾角的CCD相機組成。線結(jié)構(gòu)光投射在被測保險杠表面,形成一個或者多個結(jié)構(gòu)光光條,光條成像于CCD相機像平面。

圖1 激光視覺測量原理圖

1 激光光條中心點識別算法

本文采取的激光光條中心點識別算法流程如圖2 所示。

圖2 激光光條中心點識別算法流程圖

由于汽車保險杠彎曲的表面形貌,所以激光光條的形狀也不盡相同。當(dāng)激光投射在有連續(xù)高度變化的曲面上時,圖像中會呈現(xiàn)出彎曲變化光條;而激光投射在連續(xù)同一高度平面上時,會呈現(xiàn)豎直方向的光條。如圖3為現(xiàn)場激光投射在3種不同類型保險杠表面的情況。

圖3 激光投射在不同類型保險杠上光條情況

在選擇抓取區(qū)域時,應(yīng)優(yōu)先選擇豎直方向的光條識別中心點作為機械手臂抓取點。當(dāng)圖像中激光光條處于同一個連通區(qū)域且具有不同程度的彎曲現(xiàn)象時,對于識別效果的準(zhǔn)確性有一定影響。本文提出的算法利用形態(tài)學(xué)膨脹和開運算將豎直方向光條和彎曲的光條斷開,提高識別方法的精度。

Blob分析是對圖像中相同像素的連通域進行分析[15]。Blob分析是一種對閉合目標(biāo)形狀進行分析處理的基本方法,其核心是連通區(qū)域檢測算法,可提供圖像中的斑點的數(shù)量、位置、形狀和方向等信息,還可以提供相關(guān)斑點間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。所以在進行Blob分析以前,必須把圖像分割為構(gòu)成斑點和局部背景的像素集合。由于光條與背景灰度值不同,可以采用閾值分割法。閾值分割法定義為:

S={(r,c)∈R|gmin≤f(r,c)≤gmax}

閾值分割將圖像f(r,c)中灰度介于gmin和gmax范圍內(nèi)點的集合作為輸出區(qū)域S。

在激光光條的位置確定后,對光條擬合最小外接矩,篩選出合適長寬比S的矩形:

S=L/W

式中:L為擬合矩形的水平方向長,W為擬合矩形的豎直方向?qū)?長寬比S會隨著寬度W的增大而減小。3類保險杠中心點識別結(jié)果如圖4所示。

圖4 識別3類保險杠光條中心點

2 透視變換校準(zhǔn)和高度標(biāo)定

2.1 透視變換

圖5 測量模型坐標(biāo)透視變換原理

2.2 透視變換校準(zhǔn)

二維圖像透視變換,可以看成三維物體向二維圖像透視投影的特殊形式,如圖6所示,為透視畸變的棋盤格圖像。將一個二維圖像經(jīng)過透視變換變成另外一個平面圖像,這個過程可以表示為:

式中:(x,y)為原始畸變圖像的像素坐標(biāo),(u,v)是矯正之后圖像像素坐標(biāo),a,b,c,d,e,f,m,l是透視變換中的若干參數(shù)。

圖6 原始棋盤格圖像

首先用Hough變換提取出棋盤格圖像的角點坐標(biāo)和實際坐標(biāo)[17],作為透視參數(shù)的已知量,如圖7所示提取的棋盤格交點信息。隨意取4個交點坐標(biāo),共8個參數(shù)進行透視變換計算,其過程可以用下式表示:

記為:

UV=AM

因此,

M=A-1UV

圖7 棋盤格角點提取圖像

通過解出的透視變換參數(shù)對原始透視棋盤格圖像進行矯正,矯正后的平面圖像如圖8所示,棋盤格方格數(shù)為19×19,每格代表的實際距離為20 mm(精度±4 μm)。透視變換矯正后得到變換參數(shù)信息,代入點P(x,y)坐標(biāo)值,計算得到點P相對參考點在圖像x軸方向?qū)嶋H偏移距離D(mm)。

圖8 矯正后棋盤格圖像

圖9 高度標(biāo)定圖像處理前后

2.3 高度標(biāo)定

高度標(biāo)定實驗中,用長寬高為200 mm×10 mm×200 mm臺階形狀的高度標(biāo)定板,每個臺階平面高度差為10 mm。通過調(diào)整標(biāo)定板位置,使激光光束能夠投射在每個高度臺階平面上,圖片經(jīng)過處理后如圖9所示效果。識別出每個高度平面激光條點中心點坐標(biāo)值Ph(x,y),相鄰中心點Ph在Y坐標(biāo)方向上的像素距離Δy為:

Δyn=yn-yn-1

式中:1≤n≤19。由于Δyn代表實際臺階高度10 mm,所以,可以得到標(biāo)定系數(shù)K(mm/單位像素),

Kn=10/Δyn

高度標(biāo)定數(shù)據(jù)如表1所示,其中斑點編號為0的點所在平面,作為參考基準(zhǔn)面,高度值記為H0。根據(jù)表1中Y值,確定識別點P(x,y)中y坐標(biāo)值范圍的上限值Y2和下限Y1值,其中,Y1值對應(yīng)的標(biāo)定系數(shù)為K1,Y2值對應(yīng)的標(biāo)定系數(shù)為K2。

表1 高度標(biāo)定實驗數(shù)據(jù)

利用差值方法[18],求出點PB對應(yīng)的標(biāo)定系數(shù)KB值:

計算得到高度H:

H=yKB+H0

3 實驗結(jié)果與分析

實驗中面陣CCD相機由康耐視公司生產(chǎn),型號1403-11,像素200萬,分辨率1 600×1 200,圖像長寬比4∶3,采用千兆網(wǎng)口傳輸圖像數(shù)據(jù);相機鏡頭由日本Computar公司生產(chǎn),手動光圈,焦距f=12 mm,視場角(D×H×V=49.2°×40.4°×30.8°),鏡頭分辨率100 lp/mm,變形率小于-0.1%;實驗工作距離1 050 mm,相機曝光時間設(shè)為80 ms,增益55。本文算法識別出三類保險杠檢測樣本激光光條中心點坐標(biāo),結(jié)合標(biāo)定實驗結(jié)果計算得到如表2所示實驗數(shù)據(jù),A、B、C 3種型號保險杠,經(jīng)過圖像處理識別出中心點P(x,y)位置,進而計算得到中心點相對參考位置所代表的沿圖像x軸方向的實際偏移距離D(mm)和實際高度H(mm),以及算術(shù)平均值E和標(biāo)準(zhǔn)差σ。計算測量值與實際值誤差情況,如圖10所示。

圖10 三類保險杠測量偏差情況

從圖10中可以看出,A、B、C 3種類型保險杠測量值在沿x軸方向的偏移D和高度H,與實際值的偏差值在±3 mm范圍內(nèi)。存在誤差的原因與激光線條的粗細(xì),現(xiàn)場保險杠在托架上隨機擺放位置有關(guān)。因此,本文提出的基于激光視覺的系統(tǒng)的測量誤差較小(小于±3 mm),穩(wěn)定性好,能夠滿足工業(yè)現(xiàn)場要求。

4 結(jié)論

①本文針對汽車保險杠提出一種激光光條中心點識別算法識別出最佳抓取點,并利用透視變換原理對抓取點進行矯正,結(jié)合像素標(biāo)定結(jié)果得到抓取點相對參考點的流水線方向偏移距離和相對高度參考點的高度信息。實驗結(jié)果表明,該方法穩(wěn)定性能好,測量精度高,可以代替人工實現(xiàn)引導(dǎo)機械手臂抓取汽車保險杠的目的,滿足工業(yè)現(xiàn)場要求。

②本文為搬運機械手提供一種自動引導(dǎo)的方法,可為視覺引導(dǎo)其他類似機械手提供方法參考。