董明民 李 瑩 謝沖沖 李海山 楊建輝

(1. 昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，云南 昆明 650000；2. 昆明瑞豐印刷有限公司，云南 昆明 650000)

裱盒工序是將已完成圖文印刷工序的皮殼(外裱紙)粘合裱糊在包裝產(chǎn)品的內(nèi)殼之上，是包裝產(chǎn)品生產(chǎn)中不可或缺的重要步驟。由于禮盒產(chǎn)品造型的多樣化[1-2]，過去使用的單一造型自動(dòng)包裝機(jī)漸已不能滿足生產(chǎn)需求[3]。

在包裝產(chǎn)品市場(chǎng)的不斷豐富、不斷擴(kuò)大的背景下，對(duì)包裝機(jī)械也提出了非常高的要求，新一代包裝設(shè)備更是融合了機(jī)械加工、電氣控制、信息系統(tǒng)控制、工業(yè)機(jī)器人、圖像傳感技術(shù)、微電子等多領(lǐng)域技術(shù)[4]。針對(duì)多樣化的裱盒生產(chǎn)需求，結(jié)合柔性化設(shè)計(jì)，擬設(shè)計(jì)一種裱盒粘合裝置，將機(jī)器視覺與機(jī)器人技術(shù)融入裱盒包裝生產(chǎn)中，使其可以滿足不同種類結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品包裝生產(chǎn)，適應(yīng)多種包裝裱盒產(chǎn)品，有效彌補(bǔ)當(dāng)前企業(yè)自動(dòng)包裝機(jī)產(chǎn)品單一化和人工流水線效率低等兩種包裝生產(chǎn)方式的不足，滿足企業(yè)順應(yīng)不斷升級(jí)的禮盒產(chǎn)品消費(fèi)市場(chǎng)需求，為企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度、改善作業(yè)環(huán)境、節(jié)約人工成本、優(yōu)化生產(chǎn)工藝和實(shí)現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)，同時(shí)使禮盒產(chǎn)品生產(chǎn)方式具有更高的智能性，可以應(yīng)對(duì)裱盒包裝生產(chǎn)中復(fù)雜的生產(chǎn)實(shí)際問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)包裝企業(yè)向智能化生產(chǎn)邁進(jìn)[5-7]。

1 裱盒粘合裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

裱盒粘合裝置由圖像采集單元、噴膠單元、抓取單元以及壓合單元等組成，整體結(jié)構(gòu)與工作流程如圖1所示。傳送帶首先輸送皮殼至攝像頭下方進(jìn)行皮殼圖像采集，圖像采集后，噴膠單元與抓取單元分別依據(jù)圖像處理后的皮殼特征信息依次完成分區(qū)噴膠與內(nèi)殼放置作業(yè)，最后由壓合單元壓實(shí)使皮殼與內(nèi)盒緊密粘合。

1. 皮殼輸送 2. 皮殼圖像攝取 3. 皮殼上膠 4. 皮殼內(nèi)殼放置 5. 整體壓合 6. 成品輸送

1.1 圖像采集單元

圖像采集單元使用CCD攝像機(jī)用于皮殼圖像攝取，針對(duì)攝像機(jī)和鏡頭的選用與裝配主要依據(jù)產(chǎn)品皮殼的尺寸、物距、精度、成本等因素，當(dāng)檢測(cè)目標(biāo)大小一定時(shí)，選擇對(duì)應(yīng)攝取范圍的CCD攝像機(jī)，即可拍攝出在要求精度內(nèi)的清晰皮殼圖像。該裝置對(duì)應(yīng)生產(chǎn)的禮盒產(chǎn)品最大尺寸為210 mm×320 mm，誤差最大值為0.2 mm。擬選用500萬像素的WP-UFV500M工業(yè)攝像機(jī)進(jìn)行皮殼圖像攝取，相機(jī)對(duì)準(zhǔn)常數(shù)取0.1。其各項(xiàng)參數(shù)與生產(chǎn)需求如表1所示。

根據(jù)透鏡模型定義關(guān)系式：

FOV-x=(Dx+L)(1+P)，

(1)

FOV-y=(Dy+L)(1+P)，

(2)

(3)

(4)

式中：

L——目標(biāo)的定位誤差，mm；

Rx——X方向測(cè)量精度，mm；

Ry——Y方向測(cè)量精度，mm；

FOV-x——X方向目標(biāo)尺寸，mm；

FOV-y——Y方向目標(biāo)尺寸，mm；

P——攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)常數(shù)；

Xpixels——X方向像素個(gè)數(shù)；

Ypixels——Y方向像素個(gè)數(shù)。

將表1各參數(shù)代入上述關(guān)系式中，可得FOV-x=220.22 mm，F(xiàn)OV-y=330.22 mm，Xpixels=1 100，Ypixels=1 650。圖像采集過程中攝像頭目標(biāo)尺寸與皮殼產(chǎn)品關(guān)系如圖2所示。

1. 攝像頭 2. 皮殼圖2 圖像采集Figure 2 Image capture

表1 研究需要的各項(xiàng)參數(shù)和要求Table 1 Parameters and requirements for the study

鏡頭選用時(shí)焦距確定公式為：

(5)

(6)

式中：

Mi——攝像機(jī)放大倍率；

Hi——傳感器尺寸，mm；

H0——皮殼實(shí)際視場(chǎng)大小，mm；

D0——皮殼與鏡頭直線距離，mm；

F——焦距，mm。

裝置中WP-UFV500M攝像機(jī)，其設(shè)計(jì)D0≤500 mm，擬定D0=400 mm，傳感器尺寸為6.17 mm×4.55 mm，計(jì)算得到Mi=0.015 6，F(xiàn)=6.144 mm。選用6 mm 的定焦鏡頭，計(jì)算得D0=405 mm，因此選定攝像機(jī)鏡頭安裝位置與輸送帶距離為405 mm。

1.2 噴膠單元

噴膠單元膠在通過視覺系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品皮殼圖像進(jìn)行識(shí)別和定位后進(jìn)行噴膠，采用噴膠方式對(duì)產(chǎn)品皮殼進(jìn)行上膠作業(yè)可實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)產(chǎn)品皮殼的精確、均勻、適量上膠。

某禮盒產(chǎn)品皮殼上膠區(qū)域上膠順序如圖3(b)所示， 1～3區(qū)分別為3個(gè)待上膠區(qū)域。劃分的1區(qū)為內(nèi)殼放置粘合區(qū)，2區(qū)和3區(qū)為壓合單元粘合區(qū)域，考慮到時(shí)間順序在上膠機(jī)構(gòu)噴頭進(jìn)行噴膠作業(yè)時(shí)需要先選擇1區(qū)，之后再進(jìn)行2區(qū)及3區(qū)待上膠區(qū)域進(jìn)行上膠。圖3中虛線為對(duì)皮殼上膠時(shí)噴頭運(yùn)動(dòng)軌跡，運(yùn)動(dòng)軌跡根據(jù)噴頭噴膠范圍在需上膠區(qū)域和無需上膠區(qū)域、上膠區(qū)域和輸送帶區(qū)域預(yù)留合理距離，避免產(chǎn)生不良產(chǎn)品。

圖3 上膠作業(yè)Figure 3 Gluing operation

1.3 抓取單位

抓取單元設(shè)計(jì)為末端安裝氣動(dòng)吸盤的六自由度機(jī)械臂，末端吸盤位置可以根據(jù)不同禮盒產(chǎn)品幾何特征進(jìn)行合理調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品內(nèi)殼的平穩(wěn)吸附和放置[8]。使用氣動(dòng)吸盤完成抓取工作，可以避免對(duì)質(zhì)量較輕的內(nèi)殼造成損壞，同時(shí)也能根據(jù)內(nèi)殼質(zhì)量及其材質(zhì)調(diào)節(jié)吸盤吸力，避免影響產(chǎn)品的表面質(zhì)量。

六自由度吸附式抓取機(jī)械臂需要完成內(nèi)盒抓取、放置、皮殼位置調(diào)整等系列復(fù)雜動(dòng)作，所以后文對(duì)其運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真分析。

1.4 壓合單元

壓合單元如圖4所示，由折邊模組、下吸附平臺(tái)、上壓板3個(gè)主要部件組成。其中折邊模組設(shè)置橡膠輥與折邊推板，滿足皮殼與內(nèi)殼周邊位置的折邊粘合和推平作業(yè)，上壓板與包裝盒上蓋接觸處同樣設(shè)置橡膠，折邊推板表面設(shè)置海綿，使用橡膠、海綿與禮盒產(chǎn)品表面接觸可有效保護(hù)產(chǎn)品表面的印刷質(zhì)量。壓合單元在產(chǎn)品放置下吸附平臺(tái)底部設(shè)置回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)，下吸附平臺(tái)與設(shè)備底座由旋轉(zhuǎn)軸連接，旋轉(zhuǎn)軸可使下吸附平臺(tái)位置可自由上下伸縮及角度旋轉(zhuǎn)調(diào)節(jié)。

1. 推板 2. 橡膠輥 3. 上壓板 4. 下吸附平臺(tái) 5. 旋轉(zhuǎn)軸6. 邊條圖4 壓合機(jī)構(gòu)Figure 4 Pressing mechanism

2 皮殼圖像處理

皮殼圖像處理主要包括皮殼圖像的預(yù)處理與皮殼圖像的特征檢測(cè)，經(jīng)過圖像處理流程后能有效檢測(cè)出皮殼圖像的邊緣與壓痕特征。

2.1 皮殼圖像預(yù)處理

2.1.1 皮殼圖像灰度化 采用平均值法對(duì)皮殼圖像進(jìn)行灰度化處理，平均值法是對(duì)紅色分量R、綠色分量G以及藍(lán)色分量B分別進(jìn)行平均值計(jì)算，并將平均值計(jì)算結(jié)果賦予RGB 3個(gè)像素分量，實(shí)現(xiàn)灰度化后的圖像灰度值與原彩色圖像的RGB值相同，使得Gray=(R+G+B)/3，其中Gray為灰色。平均值法灰度化處理結(jié)果如圖5所示。

圖5 皮殼圖像灰度處理Figure 5 Gray processing of shell image

2.1.2 皮殼圖像均衡化 對(duì)皮殼圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理可以更好地突顯皮殼圖像中的壓痕特征以及邊緣輪廓。該處理是以調(diào)整皮殼圖像的灰度值來擴(kuò)大圖像中背景傳送帶和目標(biāo)皮殼的灰度差，以達(dá)到增強(qiáng)傳送帶和皮殼的對(duì)比度的目的，圖6(a)為皮殼灰度圖像，圖6(b)為均衡化處理后的皮殼圖像。其原理為對(duì)所采集的皮殼圖像進(jìn)行非線性拉伸，使圖像灰度值能在整個(gè)灰度區(qū)間均勻分布，而不是局部集中，最后達(dá)到圖像像素值被重新分配的效果，使得皮殼圖像中一定范圍的像素?cái)?shù)量能夠趨于一致[9]。圖像均衡化前后灰度值分布如圖7所示。

圖6 直方圖均衡化Figure 6 Histogram equalization

圖7 灰度值分布Figure 7 Gray value distribution

2.2 皮殼圖像特征檢測(cè)

2.2.1 皮殼圖像角點(diǎn)檢測(cè)與二值化 通過Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法處理圖8(a)皮殼灰度圖可以標(biāo)定出圖像中皮殼的拐角特征，結(jié)果如圖8(b)所示，通過已標(biāo)定的角點(diǎn)特征可實(shí)現(xiàn)皮殼圖像中目標(biāo)皮殼特征的分割，進(jìn)而可通過分割后的皮殼特征對(duì)皮殼邊緣及壓痕特征進(jìn)行提取，保障了后續(xù)皮殼圖像識(shí)別處理的高效準(zhǔn)確。圖8(c)為皮殼二值化圖像，二值化的目的是進(jìn)一步簡(jiǎn)化灰度圖像，使圖像中的信息更加純粹，邊緣亮度變化更加明顯，濾除不需要的弱邊緣，使邊緣處理后的圖像輪廓更加清晰。

圖8 角點(diǎn)檢測(cè)與邊緣檢測(cè)Figure 8 Corner detection and edge detection

2.2.2 皮殼壓痕特征檢測(cè) 通過檢測(cè)算子即可實(shí)現(xiàn)皮殼壓痕特征的檢測(cè)，分別使用Sobel檢測(cè)算子和Canny檢測(cè)算子對(duì)皮殼圖像進(jìn)行壓痕特征檢測(cè)，對(duì)比其處理結(jié)果。

(1) Sobel檢測(cè)算子是一種一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子，屬于離散型差分算子，分離出皮殼圖像中壓痕與邊緣輪廓時(shí)采用計(jì)算圖像中灰度梯度值的方式。計(jì)算時(shí)使用3×3模版作為核分別與圖像中每個(gè)像素點(diǎn)作卷積運(yùn)算，最后選取合適的閾值即可提取圖像中皮殼的壓痕與邊緣特征。設(shè)Gx為皮殼圖像橫向灰度值、Gy為皮殼圖像縱向灰度值，A為原始圖像，則有：

(7)

(8)

式(7)、(8)中，x,y表示圖像上像素點(diǎn)(x,y)處的灰度值，圖中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值為：

(9)

像素灰度值公式可以進(jìn)一步變形為：

|G|=|Gx|+|Gy|。

(10)

圖像中該點(diǎn)的梯度方向：

(11)

(2) Canny檢測(cè)算子的檢測(cè)原理是對(duì)二位的高斯模板和圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，過程：

(12)

式中：

f(x,y)——輸入圖像；

g(x,y)——進(jìn)行平滑后的圖像。

(13)

Canny算子的實(shí)現(xiàn)本質(zhì)上是運(yùn)用數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)皮殼圖像特征檢測(cè)的目的，其步驟：① 對(duì)輸入的皮殼圖像預(yù)處理以降低邊緣識(shí)別的錯(cuò)誤率；② 計(jì)算梯度幅值和方向來推算出皮殼圖像中每一位置點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度與梯度方向；③ 根據(jù)梯度方向?qū)μ荻确颠M(jìn)行非極大值抑制；④ 用雙閾值處理并對(duì)皮殼邊緣點(diǎn)進(jìn)行連接，呈現(xiàn)出完整的皮殼壓痕邊緣特征。

通過兩種邊緣檢測(cè)算子對(duì)皮殼圖像處理后，得到圖9(a) Sobel算子的處理結(jié)果與圖9(b)Canny算子的處理結(jié)果，由兩種算子邊緣特征檢測(cè)效果可以看出相對(duì)于Sobel算子，Canny算子對(duì)皮殼特征檢測(cè)的效果更好。皮殼邊緣和傳送帶底色分離效果較明顯且皮殼特征信息凸顯得更多。

圖9 圖像特征檢測(cè)Figure 9 Image feature detection

3 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)仿真分析

試驗(yàn)主要使用Matlab軟件中的工具箱對(duì)六自由度吸附式抓取機(jī)械臂進(jìn)行模擬仿真分析。機(jī)械臂在仿真運(yùn)動(dòng)中需要根據(jù)裱盒粘合作業(yè)要求設(shè)定具體位置參數(shù)，依靠末端吸附裝置吸附內(nèi)殼對(duì)皮殼定位并進(jìn)行粘合作業(yè)，通過對(duì)關(guān)節(jié)角度變化進(jìn)行分析獲取運(yùn)動(dòng)參數(shù)才能實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)路徑的最佳規(guī)劃，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)配合及合理化分析[10]。如圖10、11所示為機(jī)械臂整體簡(jiǎn)易模型與機(jī)器人Simulink程序模塊。

1. 關(guān)節(jié)1 2. 關(guān)節(jié)2 3. 關(guān)節(jié)3 4. 關(guān)節(jié)4 5. 關(guān)節(jié)5圖10 簡(jiǎn)易機(jī)械臂模型Figure 10 Simple robot model

圖11 機(jī)器人程序模塊Figure 11 Robot program module

采用每一關(guān)節(jié)相對(duì)于機(jī)械臂基坐標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變量描述方式對(duì)吸附式抓取機(jī)械臂關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真試驗(yàn)[11]?，F(xiàn)對(duì)機(jī)械臂在裱盒包裝粘合工序中對(duì)產(chǎn)品內(nèi)殼的抓取并將內(nèi)殼放置在皮殼上作業(yè)時(shí)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行模擬仿真，整體作業(yè)周期設(shè)定運(yùn)動(dòng)時(shí)間為10 s，機(jī)械臂在10 s作業(yè)期間各個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)相對(duì)于基坐標(biāo)的運(yùn)動(dòng)曲線如圖12所示。

圖 12 關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)曲線Figure 12 Joint motion data curve

圖12中關(guān)節(jié)1位置變化曲線為機(jī)械臂底座在抓取產(chǎn)品內(nèi)殼后逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°，圖中關(guān)節(jié)1位置變化曲線停頓時(shí)間為內(nèi)殼在皮殼上放置粘合作業(yè)時(shí)間，停頓時(shí)間結(jié)束后底座順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°回到起始位置，完成內(nèi)殼放置粘合作業(yè)；關(guān)節(jié)2、關(guān)節(jié)3、關(guān)節(jié)4位置變化曲線分別為機(jī)械臂粘合作業(yè)時(shí)3個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)變化特征；因在對(duì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)作業(yè)設(shè)定時(shí)未將關(guān)節(jié)5設(shè)置旋轉(zhuǎn)角度，因此關(guān)節(jié)5位置變化曲線無運(yùn)動(dòng)特征變化。通過對(duì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)過程中每個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)變量變化情況進(jìn)行分析可以有效地了解機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及各個(gè)關(guān)節(jié)之間的配合。因機(jī)械臂模擬仿真試驗(yàn)中內(nèi)殼的放置粘合運(yùn)動(dòng)作業(yè)未涉及腕擺動(dòng)作，因此運(yùn)動(dòng)仿真時(shí)只涉及5個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)變化。

試驗(yàn)使用機(jī)器人工具箱設(shè)定機(jī)械臂末端吸附裝置運(yùn)動(dòng)軌跡，將三維路徑軌跡進(jìn)行二維平面投影，計(jì)算出機(jī)械臂末端吸附裝置運(yùn)動(dòng)到皮殼位置點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，運(yùn)動(dòng)曲線投影使用二維平面坐標(biāo)顯示[12]。圖13為機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)時(shí)末端吸附裝置相對(duì)于基坐標(biāo)的位移、速度、加速度曲線變化情況。

圖13 位移、速度、加速度曲線Figure 13 Displacement, velocity and acceleration curve

仿真試驗(yàn)可以獲取在實(shí)現(xiàn)粘合包裝作業(yè)運(yùn)動(dòng)時(shí)其各個(gè)關(guān)節(jié)位移、移動(dòng)速度、加速度等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化情況，各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)特性是機(jī)械臂仿真運(yùn)動(dòng)中最主要的表現(xiàn)，對(duì)機(jī)械臂進(jìn)行仿真運(yùn)動(dòng)分析可以有效地驗(yàn)證機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)性能[13]。上述仿真試驗(yàn)規(guī)劃并分析了機(jī)械臂在執(zhí)行包裝作業(yè)過程中的一段運(yùn)動(dòng)路徑，進(jìn)而使用工具箱對(duì)生產(chǎn)過程中機(jī)械臂末端吸附裝置運(yùn)動(dòng)路徑與預(yù)先設(shè)定的運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行路徑擬合試驗(yàn)，結(jié)果如圖14所示。

對(duì)比圖14中的兩條曲線可以看出路徑軌跡擬合效果較好，機(jī)械臂依照預(yù)先規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)路徑軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，滿足包裝粘合作業(yè)中誤差范圍內(nèi)的定位作業(yè)[14]。

4 結(jié)論

(1) 對(duì)機(jī)構(gòu)各單元進(jìn)行設(shè)計(jì)建模，并分析各單元需要滿足的工序功能，通過各單元的功能實(shí)現(xiàn)進(jìn)行裝配組合提供一套完整機(jī)構(gòu)模型。

虛線為機(jī)械臂末端吸附裝置在模擬仿真時(shí)預(yù)先設(shè)定的運(yùn)動(dòng)路徑軌跡，實(shí)線為在模擬包裝生產(chǎn)實(shí)際的運(yùn)動(dòng)軌跡

(2) 對(duì)采集的產(chǎn)品皮殼圖像進(jìn)行預(yù)處理后，進(jìn)行皮殼圖像的壓痕與邊緣輪廓特征檢測(cè)，對(duì)比Sobel檢測(cè)算子與Canny檢測(cè)算子的圖像處理結(jié)果，得到Canny檢測(cè)算子對(duì)皮殼特征檢測(cè)的效果更好的結(jié)論。

(3) 運(yùn)用Matlab機(jī)器人工具箱對(duì)六自由度吸附式抓取機(jī)械臂進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析驗(yàn)證并創(chuàng)建物理模型進(jìn)行生產(chǎn)作業(yè)仿真試驗(yàn)，來進(jìn)一步分析機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中關(guān)節(jié)變化情況，最終規(guī)劃最優(yōu)運(yùn)動(dòng)路徑滿足產(chǎn)品的包裝粘合生產(chǎn)作業(yè)。