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基于機器視覺的六自由度機械臂分揀系統(tǒng)設(shè)計

2022-08-07 05:43陳思宇
內(nèi)燃機與配件 2022年11期

0 前言

隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)的依靠勞動力進行流水線分揀的工作已經(jīng)遠遠達不到社會和企業(yè)的發(fā)展需求,而且基于人工分揀作業(yè)依靠的主觀因素過多,往往會使工作狀態(tài)起伏不定,最主要的是人工效率低下

,所以近些年來工業(yè)上開始選用傳統(tǒng)的機械臂進行分揀,但是傳統(tǒng)機械臂進行分揀時往往需要提前規(guī)劃好路徑和抓取的方向,最主要的是機械手不具備識別的功能,在工件混合放置的時候無法識別出特定的工件,但是機器視覺的提出很大程度上解決了這個問題,機器視覺主要依靠自身的自動化程度高的特點

,可以解決人工作業(yè)中難以處理的問題,在大批量生產(chǎn)工作中,可以使用機器視覺檢測和機器人技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工分揀工作,這樣不僅可以減少人為重復(fù)的工作,最主要的是可以提高生產(chǎn)效率和自動化程度

。故而本文提出一種基于機器視覺的六自由度機械臂快速分揀碼垛系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括硬件系統(tǒng)的搭建和軟件系統(tǒng)的編寫與優(yōu)化。

1 總體方案設(shè)計

該系統(tǒng)主要是模擬流水線的分揀碼垛過程,其主要依靠傳送帶傳送物料,當(dāng)物料到達轉(zhuǎn)向機構(gòu)時,工業(yè)相機開啟,進行圖像采集,然后將采集到的圖像發(fā)送到LabVIEW上位機當(dāng)中,通過模式匹配來進行物料的識別與定位,然后將識別出的中心位置坐標(biāo)進行逆解,進而確定機械臂各關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度,將計算出的角度發(fā)送到Arduino下位機進行機械臂的抓取,然后再根據(jù)不同物料叉車事先放置的位置進行逆解,將逆解結(jié)果再次發(fā)送給下位機進行物料的碼垛,完成分揀過程。系統(tǒng)的總體設(shè)計方案如圖1所示。

2 系統(tǒng)硬件的選取與搭建

2.1 圖像采集設(shè)備

圖像采集設(shè)備是整個系統(tǒng)的“眼睛”,因此硬件的選型尤為重要,工業(yè)相機是本系統(tǒng)的重要組成部分,其主要工作原理通過A/D轉(zhuǎn)換將圖像信息存入到存儲器當(dāng)中

,而鏡頭堪比人眼睛中的晶狀體,決定了圖像采集過程中的成像質(zhì)量,同時光源的選取也同樣重要,合理的照明方案可以突出視場中的目標(biāo)圖像,降低算法的難度,本系統(tǒng)所選取的圖像采集硬件均來自于杭州??禉C器人技術(shù)有限公司,由于此系統(tǒng)是基于彩色圖像進行分揀,因此相機選取的是MV-CA050-10GC彩色相機,鏡頭焦距為12mm,為了更好起到均勻性的效果,光源選取的是面光,需要注意的是光源需搭配光源控制器一同使用。

2.2 機械臂

本系統(tǒng)機械臂所選用的是幻爾科技有限公司生產(chǎn)的LeArm機械臂,機身采用全鋁合金,整套機械臂一共使用了6個高精度數(shù)字舵機,使其具有六個自由度。爪子部分使用的是具有防堵轉(zhuǎn)功能的LDX-335MG標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字舵機,當(dāng)發(fā)生堵轉(zhuǎn)時,舵機會自動計時,當(dāng)發(fā)現(xiàn)堵轉(zhuǎn)超過4分鐘時,舵機會自動停止工作

。接下來兩個舵機是LFD-06防堵轉(zhuǎn)低功耗的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字舵機。在云臺上面的兩個舵機是LDX-218高精度的雙軸數(shù)字舵機。最后底座上的舵機采用大扭力的LD-1501MG大扭矩舵機

,它能旋轉(zhuǎn)180°??刂破鬟x用的是Arduino UNO板卡,這種板卡適合于初學(xué)者使用,便捷靈活,最主要的是可以增加開發(fā)效率,該機械臂提供了上位機和手機APP多種控制方式,而且內(nèi)置強大的逆運動學(xué)算法,可進行復(fù)雜運動操作,使夾取動作精準(zhǔn),并且支持多臺協(xié)作,搭建好的分揀系統(tǒng)如圖2所示。

利用T-text分析不同學(xué)制的研究生對于初級知識、中級知識、高級知識、初級技能、中級技能、高級技能、態(tài)度的差異情況,經(jīng)過分析,不同學(xué)制研究生對于初級知識、中級知識、高級知識、初級技能、中級技能、高級技能、態(tài)度因素的P值均大于0.05,沒有顯著性差異。

3 軟件系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 軟件系統(tǒng)設(shè)計

在本系統(tǒng)中,標(biāo)定問題主要涉及兩個方面即攝像機的標(biāo)定和分揀系統(tǒng)的標(biāo)定。攝像機標(biāo)定主要是為了建立像素坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的準(zhǔn)確對應(yīng)關(guān)系,然后確定圖像坐標(biāo)系的原點位置與坐標(biāo)軸方向,進而才能得出目標(biāo)物體的中心坐標(biāo),由此得出的坐標(biāo)才可進行運動學(xué)的逆解計算。

3.2 舵機的控制

工科新教師培訓(xùn)動機缺失的直接結(jié)果是:不能夠?qū)W(xué)科知識有效轉(zhuǎn)化為課程知識,不能夠?qū)⒄n程知識與工程經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為教學(xué)內(nèi)容,不能夠?qū)⒔虒W(xué)知識內(nèi)化為教育思想或教育理念,不能夠?qū)⒙?、說、讀、寫、交流等基本能力轉(zhuǎn)化為教學(xué)設(shè)計、教學(xué)組織與實施、教學(xué)評價的能力等。

3.3 相機快速標(biāo)定算法的設(shè)計

本文主要選取LabVIEW進行軟件系統(tǒng)的開發(fā),LabVIEW集成了數(shù)千款硬件設(shè)備,能通過直接使用大量內(nèi)置函數(shù)庫實現(xiàn)高級處理

,做到與硬件設(shè)備的無縫銜接,而且針對Arduino板卡,NI公司專門推出LabVIEW Interface for Arduino工具包控制Arduino板卡的I/O數(shù)據(jù)的輸入與輸出,增加了編程過程的可視化,最主要的是此工具包增加了Arduino控制卡的功能,使其可以進行更多復(fù)雜的操作,而且NI Vision Development Module工具包集成了數(shù)百種機器視覺函數(shù),幾乎覆蓋了機器視覺開發(fā)的各個方面,使機器視覺變得簡單易操作,最主要是的LabVIEW可以與MATLAB進行混合編程,利用MATLAB強大的計算功能,可以完成算法上的突破,從而提高整個系統(tǒng)的處理速度。

在本系統(tǒng)中將六個關(guān)節(jié)舵機采取并聯(lián)的連接方式,將六個舵機的控制程序?qū)懗梢粋€子程序即可,這樣可以占用更小的內(nèi)存,加快運行速度,在調(diào)用的時候只需要改變輸入?yún)?shù)即可。舵機采取的是PWM信號進行控制的方式,可以通過改變輸入的角度進而改變機械臂的姿態(tài),使其完成各種操作。LabVIEW Interface for Arduino的舵機函數(shù)庫使得Arduino編程變得更加簡單,只需要選擇好每個舵機與控制卡的接口對應(yīng)關(guān)系即可,在程序運行的一開始需要初始化舵機,即使機械臂保持直立狀態(tài),因此僅需要在子VI的六個關(guān)節(jié)輸入中輸入九十即可。

在LabVIEW中先進行簡單標(biāo)定取兩個已知點將真實距離與像素距離進行轉(zhuǎn)換,然后選取圖像的左上角點為圖像原點即可完成攝像機的標(biāo)定。而分揀系統(tǒng)的標(biāo)定主要是指機械臂坐標(biāo)系與相機坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,采用的快速算法如圖3所示,將機械臂置于視場中的某一已知點,其原點坐標(biāo)相對于圖像坐標(biāo)系為o(Xo,Yo),設(shè)平面中任意一點P的坐標(biāo)為(Xp,Yp),那么在相機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為(xp,yp),則xp=-(Xo-Xp),yp=(Yo-Yp),由于工件始終在同一平面運動故Z軸始終不變。

開展小組競賽促進學(xué)習(xí)趕超 采用小組日記比賽的形式提高寫作興趣。一周內(nèi)小組成員輪流寫一篇日記,我每天批閱打分,算出均分公布,表揚前三名。為了小組榮譽,每位組長都不遺余力為小組成員的日記修改潤色,力爭全體進步。我堅持選日記好的朗讀,分析表揚。小組成績捆綁在一起,各成員十分關(guān)注個人寫作成績,寫作氣氛濃厚。

3.4 彩色模式匹配和工件的定位

本系統(tǒng)主要是基于不同的顏色來進行分揀與碼垛,主要是用到的是彩色模式匹配,彩色模式匹配主要是基于目標(biāo)圖像的色彩和空間分布特征來進行識別

,通過學(xué)習(xí)模板圖像的色彩信息來快速定位目標(biāo)圖像的中心位置坐標(biāo),它不僅能輸出與色彩模板相匹配的圖像區(qū)域個數(shù),還能提供其在圖像中的準(zhǔn)確位置和角度信息。一般來說,若要在待測對象與背景間的顏色區(qū)別非常明顯的情況下精確定位待測對象的位置,或者待測對象的灰度特征較難描述或與其他對象的灰度特征較類似的情況下,彩色模式匹配具有較強的優(yōu)勢。本系統(tǒng)主要選取不同顏色的25mm×25mm×25mm的方塊來模擬不同的物料。在程序的一開始需要先讀取模板圖像,對模板的學(xué)習(xí)過程進行配置,在學(xué)習(xí)的過程中不僅要學(xué)習(xí)模板的顏色和形狀信息,還用同時對平移和旋轉(zhuǎn)保持不變性,然后對彩色模式匹配過程進行配置,最后根據(jù)相機獲取到的圖像,定位出目標(biāo)圖像的位置,然后導(dǎo)出目標(biāo)圖像的坐標(biāo)位置到MathScript節(jié)點當(dāng)中進行運動學(xué)的逆解

3.5 機械臂運動學(xué)逆解的求取及各關(guān)節(jié)實際運動角度的確定

?Prasenjit Duara,Why is History Antitheoretical?Modern China,Vol.24,No.2.Symposium:Theory and Practice in Modern Chinese History Research.Paradigmatic Issues in Chinese Studies,Part V(Apr.,1998),pp.105 ~120.

4 實驗驗證

在此系統(tǒng)中,模擬物料叉車的位置如圖5所示,首先根據(jù)模擬物料叉車的位置先計算出不同物料放置時各個舵機應(yīng)旋轉(zhuǎn)的角度,將此角度寫入舵機子程序中,然后將機械臂初始化,使機械臂保持直立狀態(tài)。然后打開相機,進行圖片采集,然后對采集到的圖像進行分析,根據(jù)不同的模板,分析目標(biāo)的顏色并找到目標(biāo)圖像的位置,將位置坐標(biāo)進行運動學(xué)逆解,逆解后算出來的角度發(fā)送發(fā)送到舵機子程序中進行機械臂的抓取,抓取過程如圖6所示,然后根據(jù)相機識別的物料結(jié)果進行放置,放置不同的物料叉車上調(diào)用不同的舵機子程序,放置過程如圖7所示。

5 結(jié)束語

本文圍繞基于機器視覺的六自由度機械臂分揀系統(tǒng)進行研究,在機械臂逆解過程中,通過簡化模型,進而簡化逆解的求取過程,使機械臂的逆解更加簡潔明了。在Arduino控制中,舍棄了傳統(tǒng)的基于C語言編程的方法,簡化為圖形化的LabVIEW編程方法,使得編程過程更加可視化。為了驗證本系統(tǒng)的快速性與準(zhǔn)確性,進行了模擬流水線的搭建,結(jié)果表明,基于不同顏色的分揀系統(tǒng)物料識別與分揀的成功率為100%,時間為2.5s,能夠滿足物料分類的操作要求,實驗表明,該系統(tǒng)對于工業(yè)分揀具有較好的參考價值。

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