工业机器人视觉分拣曲轴系统开发应用范文

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摘要：针对发动机缸体曲轴装配长期依赖于工人手工分拣的问题，研发了一款基于三维视觉传感器配合机械手自动识别曲轴相位并分拣的自动化系统，该系统由相位旋转台、工业机器人、上下料传送带、操作台等共同构成。并基于总线组态软件技术实现人机交互，实现曲轴视觉识别并分拣系统的智能化控制。该控制系统可以实时监控现场参数，显示当前曲轴的相位和识别分数，使操作、维护更加方便。实验结果显示：单工件抓取与装配节拍为85s，与手工方式需150s比较，效率提高约76%。完全实现无人化自动生产，节省大量人力成本。

关键词：工业机器人；三维视觉系统；曲轴分拣

引言

曲轴分拣一直以来都是机器人自动化行业的难题[1]，曲轴自身有不同的曲面相位，难以被机器视觉识别，而且曲轴在料笼中姿态各异，如何根据曲轴相位抓取也是一大难题。本文介绍的系统使用工业机器人配合三维视觉广域传感器，识别工件相位姿态，并根据相位姿态自动生成抓取位置，自动分拣曲轴[2]。减少人工成本、提升生产稳定性、提高生产效率等一系列优点而备受关注。随着我国人口红利的消失人工成本急剧升高，如何实现生产无人化、提高产品良率等要求下，使用机器人分拣曲轴有如下优点：提高曲轴分拣的准确性，降低人为错误；提高生产持续性，可无人化24h生产；各设备相互联网，实现智能化管理；维护方便，用户可根据生产需求进行二次编程增加工件种类。

1曲轴分拣系统硬件设计

视觉曲轴分拣系统的硬件模块[3]包括：上下料模块、曲轴相位转换台、工业机器人模块、三维广域传感器及下料模块。现场布局如图1所示。

1.1上料模块

上料模块主要由两个安放曲轴的来料笼构成。为了提高生产效率，使用两个料笼，可在更换料笼工件的同时，机器人抓取另一个料笼的工件。

1.2下料模块

下料模块由安装有固定家具的传送带构成，曲轴必须按照固定的相位放置在夹具上，传送带逐个传输到产线下游的加工中心。

1.3三维视觉广域传感器

三维广域传感器[4]由一个投影仪和两个数字相机共同构成。该传感器能够识别曲面工件，检测其相位和姿态。把数据传送给机器人后能自动生成工件的抓取位置。三维视觉广域传感器如图2所示。

1.4曲轴相位转换台

由于工业机器人是按照曲轴被检测出的相位姿态抓取，抓取曲轴时每个工件的相位不一，需要把曲轴放到相位转换台上，按照下料要求的相位重新抓取曲轴。曲轴相位准换台如图3所示。

1.5工业机器人

工业机器人负责生成曲轴抓取位置并抓取曲轴，抓取完成后把曲轴放置到相位转换台上，根据下料台的夹具要求调整抓取曲轴的相位，最后重新抓取曲轴并下料。机器人工作流程如图4所示。

2曲轴视觉分拣系统软件设计

系统软件部分主要包括3个部分：触摸屏人机交互界面、下位机可编程控制器PLC和工业机器人，三者通过现场总线相互通讯连接。人机界面触摸屏与可编程控制器通过高性能EIP以太网进行连接通讯，可编程控制器PLC[5]与工业机器人通过现场总线Devicenet连接通讯，主要把传感器识别的曲轴型号、曲轴姿态和识别分数等数据传送给触摸屏显示。

3外围设备现场总线控制设计

本文作者使用FANUC工业机器人[6]提供的DeviceNet网络总线连接可编程控制器PLC作为中转，从而与各外围设备相连。使用DeviceNet网络具有以下优点：（1）简化I/O的连接，减少接口硬件；（2）根据配置可以最多连接4个DeviceNet网络，为后续系统设备升级增加应用提供基础；（3）采用业界标准的开放式协议，使得机器人能与各类工业产品、光电开关、接近开关和PLC进行信息交互。图5是DeviceNet网络与外围设备的接线图。FANUC工业机器人DeviceNet网络参数部分设置参考图6。

4实验难点及解决方案

4.1实验难点

由于曲轴有不同的相位且在料笼中相互交错堆叠，即 便能被三维视觉传感器识别，但由于抓取手爪的限制，在手爪抓取曲轴的过程中会出现各种干涉问题导致抓取失败。如：（1）手爪与目标曲轴周围的曲轴干涉；（2）目标曲轴的有效抓取位置被周围工件遮挡而无法抓取；（3）手爪与料笼边框干涉导致抓取失败。曲轴实物图和料笼状态如图7和8所示。

4.2解决方案

针对上述难点，设计解决方案如下。（1）在手爪上增加力觉传感器，当手爪与目标曲轴周围的曲轴发生干涉时，让力觉传感器发出信号。在机器人程序中编写判断逻辑，只要收到碰撞信号就放弃当前工件，机器人返回安全位置后抓取下一个曲轴。从而避免系统出现报警停线。（2）针对有效抓取位置被遮挡的问题，编写机器人程序对曲轴的每个相位增加3个不同的抓取位置[7]，并从3个抓取位置中选择最优抓取位置。当3个位置都抓取失败时，放弃当前目标曲轴返回安全位置再抓取下一个工件。（3）由于料笼较深，为了能抓取料笼底部的曲轴需要把手爪设计得比较长。当抓取位置倾斜时手爪或机器人容易与料笼边框干涉。为了解决这问题需要把抓取步骤拆解为两步：把靠在料笼边缘曲轴先随意抓取后再重新放置到料笼中央部分，后再根据相位要求重新抓取[8]。

5结论

该系统结合可编程控制器、三维视觉传感器、工业机器人编程等各模块系统集成开发完成对料笼曲轴分拣的案例。实际运行结果表明：机器人能稳定运行，完成后分拣工作，大大降低人工成本，并提高生产效率，实现无人化生产。同时也是业界对于使用机器视觉完成曲面工件识别并抓取难点的突破，具有广阔的用前景。

参考文献：

［1］孟庆春，齐勇，张淑军，等.云智能机器人及其发展［J］.中国海洋大学学报（自然科学版），2004（05）：831-838.

［2］孟明辉，周传德，陈礼彬，等.工业机器人的研发及应用综述［J］.上海交通大学学报，2016（S1）：98-101.

［3］栗俊艳，米月琴，弓靖，等.一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统［J］.电子科技，2016年（01）：201-205.

［4］刘晨，费业泰，卢荣胜.主动三维视觉传感技术的研究［J］.光电技术应用，2014（01）：85-88.

［5］陈延奎.浅谈PLC控制系统的设计方法［J］.中国科技信息，2009（08）：101-103.

［7］林龙彬.基于机器视觉的工业机器人抓取技术研究［J］.福建工程学院，2018（01）：41-42.

［8］刘振宇，李中生，赵雪.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究［J］.制造业自动化，2013（10）：18-22.

作者：梁锦麟 陈映璇 单位：上海发那科机器人有限公司