一文解析工业机器人视觉检测系统

　　基于视觉的工业机器人定位抓取技术在现代化工业进程中起到极其重要的作用，本文在定位抓取的基础上研究了云端激光打标系统中与计算机视觉相关的机器人检测系统内容，将国产某型号六自由度工业机器人与视觉引导技术相结合应用于目标正反面区分。该系统经实验验证，能够识别带黑色标记的目标工件并定位抓取，完成了区分工件正反面的规定任务，具有工厂生产的实际意义。

　　就目前来说，国内外针对视觉抓取系统的研究方向主要有1）手眼标定方法2）特征提取算法3）与深度学习相结合的视觉抓取方法。手眼标定技术目前发展比较成熟，产生了深远的影响，比如早期Tsai-Lenz、Navy等手眼标定算法。YingWang等设计的清障机器人通过单双目结合组成混合视觉系统对目标物进行特征提取。在数据引导的方法下，SergryLevine将深度学习技术应用到机器人区分任务中，利用相机拍摄到的图像训练卷积神经网络来预测机械手在空间的运动，该方法能够有效并且实时控制机器人，成功掌握新的抓取目标，最后通过连续伺服矫正错误。而国内视觉抓取系统的研究偏向于几何引导的方法，王朋强将双目视觉系统和机械臂结合，实现了对目标的识别定位以及抓取。在国家的支持下，国内也已有许多家公司以及科研单位在机器视觉领域取得了一系列成果，逐步的将机器视觉技术引入到对机器人的控制当中。

　　1、机器人视觉检测系统

　　机器人视觉检测系统在计算机端对智能相机采集到的工作区域的图像进行预处理，快速地识别并定位图像中的目标工件，根据相机标定参数，结合目标工件的像素坐标计算出六自由度工业机器人坐标系中的位置坐标，并将坐标信息发送给机器人控制器，机器人执行命令程序实现抓取动作。系统检测任务利用视觉软件来完成，通过计算机处理，只选择反面朝上工件作为目标工件。

　　2、相机标定

　　相机标定是一种利用所拍摄到工作区域的二维图像信息来建立其与目标工件三维空间位置坐标对应关系的技术，是识别并定位目标物的基础也是最重要的工作之一。基于视觉的工业机器人检测系统使用的是单目相机，标定的目的是寻找相机的内外参数。一般来说，相机的标定可以分为两种方法：自标定和依赖于参照物标定。相机自标定是通过拍摄周围物体，依据数字图像处理相关方法以及几何计算来调节相机参数，标定结果往往误差较大，不适用于高精度的应用场合。依靠参照物的相机标定相比自标定方法精度更高，通过相机成像，依据数字图像处理方法，空间计算相机的内外参数。本文采用依赖于参照物的方式进行相机标定。

　　

　　3、目标定位检测

　　目标检测定位是机器人实现自动抓取的基础，目前存在两种目标检测的算法：基于模板匹配和基于特征匹配。考虑本文所研究的机器人抓取系统的应用场景，目标为统一铝制名片盒（盒面为矩形），故本文采用基于模板匹配的目标检测定位方法，计算获取目标工件的中心点坐标及其姿态。

　　4、目标工件中心点坐标

　　基于模板匹配的目标检测定位方法主要是将一个包含目标形状的图像与相机采集图像进行匹配，其中获取目标工件（名片盒）中心点位置坐标的步骤如下：

　　（1）设置学习区域。在图像中设置学习的感兴趣区域，包括区域的大小和位置信息，使该区域尽可能贴近围绕目标工件模型即名片盒子的边缘，选择该区域作为模板区域。

　　（2）设置搜索参数。针对名片盒在目标区域内的摆放位置是任意姿态的情况，需要设置搜索限制角度参数，该角度参数是搜索过程中允许旋转的最大限度。

　　（3）设置模型位置参考点。名片盒模型中心点是机器手臂要抓取的位置点，学习区域贴近名片盒边缘，故可将学习区域的中心位置点作为模型位置的中心点。

　　5、学习掩膜区分工件正反面

　　本文的研究目标是利用标记区分待激光打印名片盒的正反面，如图7所示将名片盒背面做黑色标记，以此区分工件的正反面，机器人抓取工作区域内的带黑色标记名片盒，在激光打标区设定位置翻转手臂，使名片盒正面朝上后完成激光打标任务。

　　6、机器人抓取运动

　　本研究所用的六自由度工业机器人开发模式采用WinCE嵌入式系统标准开发模式：在宿主计算机上进行程序开发，通过以太网将可执行程序下载到GUC一体化嵌入式运动控制器中使用，程序中包含IO指令、控制指令、移动指令、演算指令等。

　　常用的指令如：

　　JUMP跳转指令；

　　CALL调用子程序指令；

　　IFELSEWHILEPAUSE判断暂停语句。示教器通过编程，使用这些指令来控制

　　机器人的运动从而完成期望的系列动作

　　7、实验分析

　　本研究的工业机器人视觉检测系统使用国产某型号六自由度工业机器人、某型号工业智能相机和激光打标机，通过以太网进行数据通讯，通过智能相机的配套软件图形化开发平台进行图片处理，实现机器人的检测抓取动作。为了验证本文所研究的使用带掩膜学习模板进行带黑色标记的工件区分系统的实际效果及可行性，做出以下实验。本系统可准确的完成图像采集、显示、相机标定、模板采集、目标定位、机器人控制的模块功能。

　　8、总结

　　工业机器人视觉检测系统的研究目的在于有针对性的提升工厂生产效率。当工厂收到云端新订单任务，MES系统进行计划排产。本文基于一套云端激光打标系统进行研究，结合计算机视觉技术知识，利用带掩膜学习模板进行目标匹配的方法实现了对规则的目标工件正反面区分，达到预期检测效果。本文所研究的机器人检测系统可以应用在实际的生产环境中，选择正确的工件，提高加工产品的效率和质量。总的来说，基于视觉的工业机器人检测系统是机器视觉技术和机器人控制技术的结合，是工业领域生产过程由自动化向数字化、智能化发展的必经之路。