浅谈工业机器人与视觉系统集成范文

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摘要：工业机器人是自动化生产线中重要的执行装置，传感器技术的不断进步和使用使得工业机器人的作用得到了有效提升。其中替代人眼功能的视觉传感器，可用于为机器人控制器提供视觉信息，实现机器人运行的智能化。本文提出了一种将视觉系统和仿真程序与工业机器人集成的方法，利用视觉系统检测目标物体并计算其在机器人工作环境中的位置。通过并行通信端口将目标对象的信息发送给机器人控制器，机器人控制器利用提取到的目标信息和仿真程序，控制机器人手臂对目标进行接近、抓取和定位。文章详细介绍了系统的技术细节和集成方法，通过实例验证了该方法的有效性。

关键词：工业机器人；视觉系统；智能识别

1研究背景

“中国制造2025”指出，制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启工业文明以来，世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明，没有强大的制造业，就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。新中国成立尤其是改革开放以来，我国制造业持续快速发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，有力推动工业化和现代化进程，显著增强综合国力，支撑世界大国地位。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。随着科技的进步，制造业与信息技术深度融合，各国都在加大科技创新力度，随着大数据、云计算、互联网等技术的发展，制造业的自动化程度不断提高，工业机器人在现代制造业的生产线上得到了广泛的应用，特别是在精度要求较高、危险程度高、复杂多变的环境中进行生产作业，都离不开工业机器人的协助。喷漆、焊接、搬运和码垛等都是工业机器人在生产制造环境中的典型应用。如果没有合适的传感器，工业机器人将无法执行这些任务，更无法适应复杂多变的生产环境。视觉在人的感知和认知中占有重要地位，在人们从外部世界获得的各种信息中有80%来源于视觉。因此将视觉系统与工业机器人相结合，将使机器人具备对于外界环境的适应能力，大大提高其工作效率和准确度[1]。

2研究现状

视觉传感器作为机器视觉的来源，是动态工作环境中常用的传感器类型之一。高速处理器以及低成本低功耗相机的应用普及，是视觉传感器应用快速发展的主要原因。视觉传感器可以从图像中提取相对大量的环境信息。因此，视觉传感器被广泛应用于视觉信息的采集，这提升了机器人对外部环境的辨识能力。视觉系统一般由以下三部分组成：图像采集，包括视觉传感器的选择（摄像头）；图像处理工具，包括图像处理技术和计算机程序语言，如Matlab、C语言等；数据总线工具，包括实现计算机和机器人控制器之间接口连接的工具，例如USB、并行和串行端口。经过多年的探索，许多研究人员已经建立了一些基于视觉系统的机器人控制系统。我国研究人员提出的一种新的图像识别方法，该方法通过改进的霍夫变换对机器人工作空间中的物体进行检测和识别。在这项研究中，使用机械手来抓取和移动视觉系统检测到的物体。Muhammedal等人提出了一种基于视觉的控制系统。他们提出的这种图像处理方法，用于检测物体的边缘，然后在图像中找到质心。然而，这些方法还没有考虑到将视觉系统与工业机器人控制器进行集成[2]。

3系统设计

机器视觉系统的关键是图像传感器、图像处理工具和数据总线。本系统采用MI-SU1000C型高速工业摄像头作为图像传感器。它拍摄的图像分辨率高达1000万像素，图像捕捉的最高速度可达每秒30帧。它通过高速USB接口与上位机相连。在机器人工作环境中，相机对于机器人的位置有两种选择，摄像头既可以放置在固定位置，在机器人移动时保持静止，也可以安装在机器人手臂上跟随它移动。在本系统中，摄像头被放置在一个固定的位置，可以看到机器人的工作空间。在本场景中，摄像机坐标系与工作空间坐标系之间的关系是固定的，机器人移动时不发生变化。因此，相机像平面上的每一点在现实世界中都是一个固定的位置。上位机安装MATLAB和C++数据库，用于图像处理。MATLAB图像库可以直接用于分析图像内容，获取目标信息。本系统利用上位机的并行口和串行口向机器人控制器发送数字信号[3-4]。

4结束语

本文通过实验证明了工业机器人与视觉系统集成方法的有效性，研究表明，当使用单一颜色的物体时，使用颜色分割方法可以获得最佳的识别结果。而使用多种颜色对象时，数据库匹配和表面处理方法可以获得更好的效果。对于产品的挑选、搬运、包装和品质检测可以作为系统开发的一些潜在应用领域。改进视觉系统和软件系统将作为该系统的未来研究方向，用以处理工作空间中的移动的对象。在这种情况下，将需要考虑机器人相对于物体的运动速度等问题。

参考文献：

[2]戴家鹏.工业机器人在智能制造中的角色[J].Engineering，2018，4(4)：27-39.

[3]王靖宇，王霰禹，张科，等.工业机器人视觉图像的质量评价方法研究[J].机械科学与技术，2018，37(4)：575-580.

[4]王友发.面向智能制造的多机器人系统任务分配研究[D].南京：南京大学，2016.

作者：张明奎 单位：淄博职业学院