范文一:工业机器人分拣技术的实现
控制与检测
文章编号:1001-2265(2010) 01-0084-04
组合机床与自动化加工技术
工业机器人分拣技术的实现
焦恩璋, 杜荣
(南京林业大学机电学院, 南京 210037)
摘要:以MOTOMAN-UP6机器人为基础, 构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统。该分拣实验系统由机器人、PC 机、相机、图像采集卡、传送带和自开发的分拣控制软件组成。系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时, 通过相机连续自动地获取作业对象图像, 然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹, 最终控制机器人实现分拣动作。 单目标跟踪 抓取 搬运 实验和 多目标跟踪 抓取 搬运 实验证明了该技术的意义和实用价值。关键词:工业机器人; 分拣; 坐标系; 目标识别; 机器视觉中图分类号:TP242. 2 文献标识码:A
R ealization of Sorti n g Technology on Industrial Robot
JI A O En -zhang , DU Rong
(Co llege ofM echan ica l and E lectronic Eng ineeri n g , Nan ji n g Fo restry Un i v ersity , N anjing 210037, Ch i n a) Abst ract :Base d on MOT O MAN -UP 6r obot , a sorting experi m ental syste m f o unded on r obot vision is built . This experi m ental syste m is composed of r obot , PC , ca mer a , i m age acquisition car d , conveyer belt and sel-f developed sorting cont r o l soft w are . The oper ational princ iple and pr ocess ar e that t ar gets i m ages ar e ac quir ed aut omatically and continuously by t he ca mer a , when tar gets enter t he sorting oper ation ar ea , and t hese i m ages are dealt by sorting contr ol soft w ar e w it h mat he matical analysis , tr ansf or ming the tar gets co -or dinates , identif y ing the targets classification and maintaining t heir tr aces , and finally contr ol t he r obo t t o i m ple ment t he sorting action . The experi m ents of " single t ar get tr acking -snatching -tr ansit"and " multi -tar -get tr acking
snatching -tr ansit"pr ove t he significance and pr actical value of this t ec hnology .
K ey w ords :indust rial r obo t ; sorting ; coor dinate syste m ; t ar get r ecognition ; r obot vision
0 引言
分拣作业是大多数流水生产线上的一个重要环节。基于机器视觉的机器人分拣与人工分拣作业相比, 不但高效、准确, 而且在质量保障、卫生保障等方面有着人工作业无法替代的优势; 与传统的机械分拣作业相比, 基于机器视觉的机器人分拣则有着适应范围广、随时能变换作业对象和变换分拣工序的优势。机器人分拣技术是机器人技术和机器视觉技术的有机组合, 日本以及欧美一些发达国家, 在机械、食品、医药、化妆品等生产领域应用机器人分拣已经相当普及, 而我国目前真正付诸实施的机器人分拣系统还几乎是空白。根据目前我国的市场需求状况和相关技术基础,
研究、开发和应用机器人分拣技术有着十分重要的意义。
1 机器人分拣实验系统的构成和工作原理
本文以MOTOMAN-UP6机器人为基础, 研究并构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统(图1) 。该分拣实验系统可分为硬件和软件两大部分, 硬件主要由机器人、PC 机、相机、图像采集卡和传送带等组成。其中相机和机器人分别通过传输线和RS232与PC 机相连。系统的软件由自开发的分拣控制平台和MOTOCOM 动态链接库组成。机器人分拣实验系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时, 在计算机的控制下, 通过相机连续自动
收稿日期:2009-09-09; 修回日期:2009-10-12
作者简介:焦恩璋(1954 ), 男, 江苏苏州人, 南京林业大学机电学院副教授, 研究方向为机器人学, 机电一体化, 计算机图形学, (E -m ail) j ez @
n j fu . com. cn 。
2010年第2期
地获取作业对象图像, 然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹, 最终控制机器人实现分拣动作, 将目标对象分类拾取, 放置到指定位置(图2)
。
控制与检测
像素为659 494, 相机信噪比大于56dB 。其工作电压为12V DC 10%, 镜头接口为C-m ount 接口。镜头为日本COM P UTAR 公司的M 0814-M P 镜头, 镜头焦距为f =8mm, 焦点手动控制, 成像适合本系统的要求。
2 3 PC 机及图像采集卡
本系统选择的PC 机为联想Th i n kC enter(Inte l P43 0GH z , 2G 内存, W indow s XP 操作系统) 台式机。图像采集卡是加拿大CORECO 公司生产的PC2-V ision 图像采集卡。该图像采集卡自带8M 存储器用于图像序列的存储, 通过高速PC I 总线可实现直接采集图像到VGA 显存或主机系统的内存, 兼容RGB , RS -170/CCI R 等视频格式, 可采集标准彩色复合视频和RGB 分量, 能够同时采集6个黑白摄像头, 2个RGB 摄像头或2个双通道模拟摄像头图像; 支持外部事件出发输入, 支持显示分辨率2048 2048, 具有3个8位40M hz A /D转换器, 可用软件平台是W i n do w s XP 等。
2 4 传送带及分拣对象
本系统选择的传送带为皮带输送机, 其工作长度
2 机器人分拣实验系统的硬件
由工业机器人系统、相机及镜头、PC 机及图像采集卡、传送带及分拣对象等组成的机器人分拣实验系统, 其硬件部分的布置如图3
所示。
为1 5m, 调速范围为:0~10m /s; 分拣对象为螺母和垫圈。
3 软件流程及软件要解决的问题
机器人分拣实验系统的软件主要流程如图4所示, 其工作流程可描述为:相机拍摄场景, 将视频信号传输到图像采集卡的视频输入端口, 图像采集卡将模拟视频信号逐帧转化为数字图像, 然后由计算机程序根据这些图像计算目标的场景位置, 接着由控制程序生成控制指令, 通过RS232发送给机器人控制柜, 机器人控制柜将控制指令解释为脉冲数并分别发送给6个交流伺服电机。其中的相机标定、目标检测与识
图3 机器人分拣实验系统的硬件组成
别、动态目标跟踪是系统软件要解决的机器视觉技术问题, 机器人的动作是系统软件要解决的运动控制问
题。
2 1 工业机器人系统
工业机器人系统包括MOTOMAN-UP6机器人本体、YASNAC -XRC -UP6机器人控制柜、示教编程器以及支持与PC 机进行数据通信的软件MOTOCOM 32。其中机器人本体为6轴垂直多关节型, 各关节由交流伺服电机驱动, 重复定位精度达 0 08mm 。机器人的末端执行器为CE H-40电磁吸盘。2 2 相机及镜头
本系统选择的相机是丹麦AV I 公司生产的CV-A 11相机。相机线扫描频率为37 5kH z , 其CCD 总
[1]
图4 软件主要流程
3 1 相机标定
相机标定是求解目标的像素坐标到场景坐标变换
85
控制与检测
的过程
[2]
组合机床与自动化加工技术
MAN 系列机器人提供的软件开发工具包, 该工具包包含了数据文件传送、机器人控制、I /O信号读写等功能, 可供用户根据需要开发自己的应用程序。W indo w s 程序调用MOTOCO M 32库函数实现程序对机器人控制的原理是:首先, W i n dow s 程序调用MOTOCOM 库函数; 然后, 库函数通过串口或以太网向控制器发送指令; 最后, 机器人控制器执行指令(如控制机器人各关节运动、文件存取等) 。MOTOC OM 32本质上是一个动态链接库(DLL) 。在VC 中使用MOTOCOM 32的方法与使用其它DLL 相同。在 项目设置 对话框的 对像/库模块 输入框内加入 MOTOCOM 32. 1i b 后, 将 MOTOCOM 32. h 与 MOTOCO M 32. d ll 拷贝到工程目录内即可。其过程与在其它编译器中使用动态链接库的方法相似。
4 2 建立PC 机与控制器之间的通信
在调用其他库函数之前, 需要先在PC 机与机器人控制器之间建立通信。XRC 控制器与PC 机连接有RS232串口和以太网两种方式
[5]
, 对分拣系统在定位目标时具有重要作用。
根据相机标定的结果, 可以由目标在图像中的位置计算出目标在机器人坐标系中的位置, 相机标定的作用可由图5来表述。本系统以小孔成像模型作为相机标定算法的模型。采用了直接线性法和张正友法作为相机标定方法。在M atlab 上实现了直接线性法与张正友法标定后, 用实验对标定结果进行了确认。该标定结果使得分拣系统可以较精确的定位场景中的目标, 为
后续的目标跟踪及机器人抓取提供了基础。
图5 相机标定的作用
3 2 目标检测与识别
目标检测与识别是确定图像中哪些部分是目标, 以及是哪种目标的问题。解决这两个问题的方法很多, 甚至有些方法可以同时解决两个问题。本系统采取了几种方法进行试验后, 在深入研究了基于运动目标检测的基础上, 选择并实现了基于背景减法与基于二值化的目标检测。并根据统计模式识别相关理论, 选择了线性判别函数法进行目标识别。3 3 动态目标跟踪
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪并获得目标的运动轨迹, 从而进一步处理与分析实现对目标行为的理解, 以及完成更
[3]
高一级的任务。在本分拣实验系统中, 我们设计的目标将源源不断地进入相机的视野, 系统则对每个目标进行识别、检测并记录结果。在实现该视觉跟踪过程中, 本系统采用了GNN 算法对目标进行跟踪。通常跟踪的目的是对目标状态的记录, 并不估计目标将来时刻的状态。但作为动态分拣实验, 本系统采用ka-l
m an 滤波的估计功能来估计目标将来位置, 为机器人抓取动态目标提供信息。
。这里以RS232连接
方式为例说明建立通信的方法。首先, 调用Bsc Open 函数获取一个通信句柄, 其原型如下:short Bsc Open (char*path, sho rt m ode); 其中pa t h 指程序的工作目录, m ode 指通信方式(RS232取1, 以太网取16) 。该函数返回值为通信句柄。其次是设置通信参数, 对于RS232连接方式, 需要设置其端口号、波特率、数据位数、校验位等参数; 对于以太网连接方式, 则需要设置I P 等参数。取得通信句柄并设好通信参数后, 调用B scConnect 函数即完成了通信的建立。4 3 机器人运动控制中的问题和对策
机器人运动控制函数数量较多, 常用的函数有:B scIsRobo t P os 、BscIsLoc 、Bsc M ov 、l BscP M ov l 、B sc Se lec-t Job 、B scStartJob 、BscJob W a it 等。本系统在程序开发过程中发现, 运动控制函数向控制器发送完指令后就立即返回, 而不等到机器人运动完成, 也就是说该函数是非阻塞的。尽管非阻塞的函数在有些情况下非常有用。但是, 由此也导致了一些问题, 下面分两种情况讨论: 连续指令都是运动指令(Bsc M ov 、l Bsc M ov j) 。通过实验发现在这种情况下, 只要设定的机器人运动速度足够快, 就不会产生问题。例如:对于Bsc M ov, l 如果速度低于5mm /s就会出错。所以在这种情况下, 解决方案是尽量保持较快的运动速度。 连续指令中包含运动指令与非运动指令(如执行控制器内J OB 的Bsc -S tartJob 函数) 。在这种情况下, 即使运动速度很快, 程序也会报错。例如:对于指令序列:Bsc M ov, l BscStar-t Job , B sc M ov, l 程序将在执行最后一个B sc M ov l 时报错。即使在BscStartJob 之后加入Bsc W aitJob , 也不能解决
4 机器人运动控制
在解决了目标图像坐标系到机器人坐标系的转
换、对象目标检测和识别, 以及采用kal m an 滤波估计目标将来时刻的位置后, 控制机器人的作业轨迹运动, 实现搬运动态的对象目标则是本实验系统的最终目标。本系统利用MOTOCOM 32控制UP6机器人, 完成了搬运动态对象目标。以下简要介绍与机器人运动控制程序开发相关的几个问题。4 1 MOTOCOM 32的应用方式
MOTOCOM 32是日本安川电机公司为MOTO - [4]
2010年第2期
问题。本系统的解决方法是:调用BscStartJob 后检查其返回值, 如果执行成功则继续下一步(B sc M ov l), 否则重新执行BscStartJob 。
控制与检测
5 机器人分拣作业实验
经过对软、硬件的多次调试和修正, 本实验系统顺利地完成了 识别 抓取 搬运 实验(图6) 、 单目标跟踪 抓取 搬运 实验和 多目标跟踪 抓取 搬运 实验(图7) 。这些实验均取得了预期和满意的结果。 识别 抓取 搬运 实验的过程为:在机器人正前方的桌面上随意放置螺母和垫圈各8个, 螺母和垫圈的厚度相差20mm, 分拣作业要求将其分别放置在两个位置。启动机器人分拣控制平台后, 机器人末端执行器立刻运动至距目标最近的某目标对象上方5mm 处 电磁吸盘通电并吸附分拣对象 机器人末端执行器立刻运动至某指定位置 电磁吸盘断电并放下分拣对象 机器人末端执行器立刻运动至下一个对象上方5mm 处并重复上述过程。桌面上目标对象分拣完毕后机器人回位, 当桌面上再次出现目标时, 机器人则重复上述过程。 多目标跟踪 抓取 搬运 实验的过程为:在机器人前方布置一皮带输送机, 分拣作业要求皮带输送机的方向可随意布置、速度可在范围内任选, 并将其进入分拣区的分拣对象放置到指定位置。启动机器人分拣控制平台后, 开启皮带输送机并在起始端随意、连续地放置垫圈。机器人末端执行器立刻运动至第一个进入分拣区的某目标对象上方5mm 处 电磁吸盘通电并吸附分拣对象 机器人末端执行器立刻运动至某指定位置 电磁吸盘断电并放下分拣对象 机器人末端执行器立刻运动至第二个进入分拣区的对象上方5mm 处并重复上述过程。皮带输送机上目标对象分拣完毕后机器人回位, 当皮带输送机上再次出现目标时, 机器
人则重复上述过程。
图7 多目标跟踪 抓取 搬运 实验
域付诸实施提供了有益的参考和借鉴。成功的联机实验证明了构建本系统的研究思路是正确的, 同时也显示了相关理论对实际应用的指导意义。由于机器人的高效安全作业替代了繁重的体力劳动, 提高了自动化水平和作业质量, 机器人分拣将会越来越广泛地应用于各个生产领域。
[参考文献]
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[6]贺磊盈, 武传宇, 倪勇. 基于RPPR 机器人智能分拣实验装
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(编辑 赵蓉
[6]
)
申请优先审稿须知
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时间为15-20天;
图6 识别 抓取 搬运 实验
2. 本刊正常发表文章周期为来稿后6-8个月, 优先发表文章周期为5-6个月。
本刊编辑部
6 结束语
机器人分拣实验系统的构建和实验, 为进一步的
研究和开发积累了经验,
为机器人分拣系统在生产领
87
范文二:一款分拣搬运机器人的设计
第30卷第2期
2010年4月苏 州 大 学 学 报(工 科 版) JOUR NAL OF S UZHOU UN I V ERSITY (ENGI NEER I N G SC I ENCE E D ITI ON ) Vol 130No. 2Ap r . 2010文章编号:1673-047X (2010)-02-0062-05
一款分拣搬运机器人的设计
黄宗杰, 王富东, 杨春晖, 马红卫
(苏州大学机电工程学院, 江苏苏州215021)
摘 要:结合机器人竞赛, 介绍了一款分拣搬运机器人的设计和具体实现。机器人以SST89E564RD
单片机为控制器, 辅以传感器模块、步进电机驱动模块和机械手模块, 能够按照预先规划好的路线行
走, 并在行走的过程中完成对色块的夹取、放置的动作。
关键词:分拣搬运机器人; SST89E564RD 单片机; 步进电机驱动; 机械手
中图分类号:TP311 文献标识码:A
0 引 言
分拣搬运机器人是可以进行自动化搬运作业的工业机器人。当今社会, 随着生产条件日益现代化, 劳动生产率要求越来越高, 企业更注重效率, 机器人在社会各领域的作用越来越大, 对机器人的研究成为热门话题, 各项机器人比赛也备受人们的关注。本文针对第三届江苏省机器人大赛中的分拣搬运机器人项目, 设计了一款能够满足比赛要求的机器人。
1 比赛规则
比赛过程:自主分拣搬运机器人由启动区边线出发, 在正五边形上自动寻找带颜色的色块, 然后抓取或推动色块放置到对应颜色的存储区, 比如红色块要放入红存储区。在指定的时间内搬运色块的数目多者为胜, 若成绩相同则时间较短者为胜。
色块的放置:色块为直径4c m 、高2c m 的空心塑料块, 色块按照图中的指示放置, 蓝色球放在五边形每条边的中点, 红色球放置在五边形的顶点。
搬运规则:机器人把色块搬运到对应的放置区, 机器人每次搬取的个数不限, 但每次搬运色块的颜色必须相同。机器人在搬运过程中, 除正在搬运的色块外不可以碰撞五边形区域内的其他色块。
2 比赛场地
比赛场地尺寸及位置如图1所示, 左下角红色区域为红色块放置区, 右下角蓝色区域为蓝色块放置区, 黄色区域为机器人启动区。其中存储区外的黑线为宽1c m 的黑色引导线。中间正五边形为色块放置区, 正五边形的边长为50c m 。正五边形与启动区在同一中轴线上, 如图中虚线所示(实际场地无虚线) 。场地的其他区域均为白色。场地周边为白色高20c m 的围栏(在比赛规则中, 五边形指正五边形的边线, 五边形区域指正五边形边线及其围绕的内部区域) 。
收稿日期:2009-10-10
作者简介:黄宗杰(1984-) , 男, 硕士研究生, 主要研究方向为智能控制。
第2期 黄宗杰, 王富东, 杨春晖, 等:一款分拣搬运机器人的设计 633 系统硬件设计
3. 1 机器人整体设计
本机器人采用三轮车身结构, 其结构示意图如图2所示。两前轮分别利用两个步进电机驱动以控制方向和速度, 后轮为万向轮, 起平衡作用。该结构可以方便地实现对机器人的控制, 最大的特点是可以实现原地转向, 灵活且效率高
。
图1
比赛场地示意图图2 机器人结构示意图
本机器人采用SST89E564RD 单片机作为控制核心, 采用步进电机、舵机为动作器件, 使用L298集成块驱动电路驱动步进电机, 使用舵机带动机械手夹取物块。加上光电传感器的配合, 完成前进、后退、寻迹、左转、右转、机械手的张开与闭合等动作。系统框图如图3所示
。
图3 系统框图
3. 2 电源模块
本机器人需要两类电源:一类是供给单片机、传感器、舵机工作的电源, 通常为5V, 约数十至百毫安; 另一类为步进电机驱动电源, 电压为12V, 电流在数百毫安至数安培之间。
综合考虑各种方案后, 本机器人最终采用一组12V 的电池作为电源, 一方面直接给步进电机供电, 另一方面采用L M2940作为电压转换器, 降压成5V 供给单片机、传感器和舵机。另外, 为了消除舵机对单片机和传感器电路造成的干扰, 单独采用一片LM2940为舵机供电。
3. 3 传感器模块
本机器人采用反射式红外光电传感器, 其应用电路如图4所示。当红外光电二极管D 1发出的光照射在白色区域上时, 反射光很强, 高灵敏度光电晶体管Q 1导通, 输出低电平; 当D 1发出的光照射在黑色引导线上时, 反射光很弱, 光电晶体管Q 1截止, 输出高电平。从光电晶体管出来的信号经过一个反相器后输入到单片
64 苏州大学学报(工科版) 第30卷机, 供单片机使用。当反相器输出为高电平时, 说明传感器位于白色区域上; 当反相器输出为低电平时, 说明传感器位于黑色引导线上。
光电传感器位于机器人的车身前部, 其位置分布如图5所示, 中间三个传感器恰好能保证都检测到黑色引导线。将5个传感器并排安放在机器人小车底盘下部, 其分布垂直于机器人行走的方向, 中间3个传感器用于寻迹, 两端的2个传感器用于判断机器人的车身是否垂直于引导线
。
图4
传感器电路图5 传感器位置分布图
当机器人沿着引导线行走时, S2、S3、S4工作。当S2输出为高电平时, 说明S2偏离了引导线, 机器人有向左偏的趋势, 需要向右进行调整; 当S4输出为高电平时, 说明S4偏离了引导线, 机器人有向右偏的趋势, 需要向左进行调整; 当3个传感器输出都为低电平时, 说明机器人的前进方向与引导线大体一致, 不需要调整。
当机器人在白色区域上行走, 且接近比赛场地两侧的黑色引导线时, S1、S5工作。如果S1、S5中的任意一个输出为低电平时, 检测另一个传感器的输出是否也为低电平, 如果是, 说明机器人垂直于引导线, 反之, 说明机器人的姿态有所偏差, 需要进行调整使其垂直于引导线, 从而保证机器人转过90°后能以一个较正的姿态开始寻迹行走。
3. 4 控制器模块
本机器人的核心控制芯片89E564RD 单片机是美国SST 公司推出的一款内嵌89C52核的单片机。除了性价比高之外, 选用这款单片机还考虑到以下3点原因:
(1)它的引脚和指令系统与I ntel 公司的MCS 251系列单片机完全兼容, 为编写软件程序提供了极大的方便。
(2) 它具有在应用编程(I AP ) 和在系统编程(I SP ) 功能, 为在线调试和程序烧录提供了极大的方便。
(3) 它内置3个16位的定时/计数器, 为用定时器产生2路P WM 信号来控制舵机提供了极大的方便。
3. 5 步进电机驱动模块
本机器人的步进电机驱动模块采用L298作为驱动芯片, 用2片L298分别驱动左右两个步进电机。L298内部包括H 型电路, 该电路可以简单地实现步进电机的控制, 简化了硬件电路的结构。
L298是一个高电压、大电流的全桥驱动器, 它用于接受标准的TT L 逻辑电平然后驱动电感类负载, 如步进电机、直流电机等。两个输入使能端能够独立地允许或者屏蔽输入信号。
步进电机驱动电路如图6所示, 电路利用L298的ENA 和ENB 可以实现过流保护功能。当流过电阻R 1或R 2电流过大时, 比较器的负端电压大于正端的电压, 输出为低电平, ENA 和ENB 为0, 前面电路被切断, 起到过流保护作用。输出端的上下共8个二极管起续流作用, 保证电机正常工作。
3. 6 机械手模块
机械手模块包括机械手和舵机两部分。
机械手设计成对称结构, 合拢的时候类似于葫芦的形状, 从而保证能同时稳稳抓取两个色块, 提高了抓取的效率。其结构图参见图2。
舵机是一种位置伺服的驱动器, 适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。本机器人选用的舵机的工作原理是:控制信号由接收机的通道进入舵机内的信号调制芯片, 获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路, 产生周期为20ms 、宽度为1. 5m s 的基准信号, 将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较, 获得
第2期 黄宗杰, 王富东, 杨春晖, 等:一款分拣搬运机器人的设计 65
图6 步进电机驱动电路
电压差输出。最后, 电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。当电机转速一定时, 通过级联减速齿轮带动电位器旋转, 使得电压差为0, 电机停止转动。
舵机的控制信号是由单片机的定时器产生的P WM 信号, 利用占空比的变化改变舵机的位置。P WM 值和内部基准值两者比较, 差值决定舵机的转向以及转角。在转动的过程中, 舵机内部的基准值发生改变, 越来越接近控制信号给定的P WM 值, 当两者相等时, 表明已旋转到指定角度。
4 系统软件设计
主程序流程图如图7所示, 本机器人的软件设计主要包括步进电机
的控制和舵机的控制两部分。
由于步进电机可以精确地控制到“步”, 而且每一步走过的距离能够
通过计算准确得到, 因此对步进电机的控制就非常容易。选用2个型号
相同的步进电机, 一方面可以保证将机器人在白色区域走直线时的误差
控制在很小的范围内, 另一方面可以实现机器人左转或者右转任意规定
的角度。配合S1和S5这两个传感器在机器人到达引导线时的修正作
用, 能够有效地消除累积误差, 从而实现对机器人控制的高效、准确。在
单片机内分别储存了与步进电机前进、后退、左转、右转等状态对应的数
据表, 机器人在行走的过程中, 首先搜索步进电机当前的状态, 与表中的
数据进行比较, 根据机器人要做的动作, 查找对应表格中下一个状态的数
据, 将此状态赋给步进电机, 从而控制步进电机的运动。
单片机系统实现对舵机输出转角的控制, 需要完成两个任务:首先是
产生基本的P WM 周期信号, 本设计是产生20m s 的周期信号; 其次是脉
冲宽度的调整, 即单片机模拟P WM 信号的输出, 并且调整占空比。本设
计采用的方式是改变单片机定时器中断的初值, 将20m s 分为两次中断执
行, 一次短定时中断和一次长定时中断。
图7 主程序流程图
66 苏州大学学报(工科版) 第30卷5
路径规划
考虑到除了正五边形顶点的红色
色块和底边的蓝色色块外, 两个相同颜
色的色块均在同一条水平线上, 所以机
器人可以同时搬运两块相同颜色的色
块, 从而提高搬运效率。本机器人参加
比赛时的路径规划如图8所示, 启动
区、蓝存储区和红存储区的编号分别为
A 、B 、C , ①~⑩代表10个要搬运的色
块, 机器人沿图中所示路线搬运全部色
块的过程为:
A →①→B →②③→C →④⑤→B →
⑥⑦→C →⑧⑨→B →⑩→A →C →A
图8 机器人路径规划示意图
6 结束语
本文所设计的机器人能够按照预先规划的路径实现对两种颜色色块的分拣搬运, 为此类机器人的设计提供了一种思路和方法。制作的机器人参加了第三届江苏省机器人大赛, 运行过程稳定, 抗干扰能力强, 最终获得了该项目二等奖。但是与参赛的其他机器人相比, 本机器人在机械手的结构设计和路径规划上还可以进一步完善, 例如将机械手设计成环绕型的, 配合合理的行走路线, 便能实现一次搬运5个同一颜色的色块, 从而大大缩短所用的时间。
参考文献
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D esign of a Sor ti n g and C on veyi n g Robot
H uang Zongjie,W ang Fudong, Yang Chunhui,Ma Hong wei
(School of Mechan i cal and Elatrical Engineeri ng, Suzhou U niversi t y, Suzhou 215021, Ch i na )
Abstrac t:Com bining with the r obot co m petiti on, this paper intr oduces the de sign and i mple m entation of a sorting and conveying robot . This r obot ism ade w ith SST89E564RD MCU as a contr oller . A ssisted by a sensor module, a stepper motor driverm odule and a m echanical hand module, the r obot can move according to the r oute which has p r ogra mm ed a t the beginning . A t the sa m e ti me, it can p ickup and putdown the color block.
Key W or ds:sorting and r onveying r obot ; SST89E564RD MCU; stepper mot or drive r ; mechanical hand
范文三:工业机器人的构造与分类
工业机器人的构造与分类
工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构,包括臂部、腕部和手部,有的机器人还有行走机构。大多数工业机器人有3~6个运动自由度,其中腕部通常有1~3个运动自由度;驱动系统包括动力装置和传动机构,用以使执行机构产生相应的动作;控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号,并进行控制。
工业机器人按臂部的运动形式分为四种。直角坐标型的臂部可沿三个直角坐标移动;圆柱坐标型的臂部可作升降、回转和伸缩动作;球坐标型的臂部能回转、俯仰和伸缩;关节型的臂部有多个转动关节。 工业机器人按执行机构运动的控制机能,又可分点位型和连续轨迹型。点位型只控制执行机构由一点到另一点的准确定位,适用于机床上下料、点焊和一般搬运、装卸等作业;连续轨迹型可控制执行机构按给定轨迹运动,适用于连续焊接和涂装等作业。
工业机器人按程序输入方式区分有编程输入型和示教输入型两类。编程输入型是将计算机上已编好的作业程序文件,通过RS232串口或者以太网等通信方式传送到机器人控制柜。
示教输入型的示教方法有两种:一种是由操作者用手动控制器(示教操纵盒),将指令信号传给驱动系统,使执行机构按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍;另一种是由操作者直接领动执行机构,按
要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍。在示教过程的同时,工作程序的信息即自动存入程序存储器中在机器人自动工作时,控制系统从程序存储器中检出相应信息,将指令信号传给驱动机构,使执行机构再现示教的各种动作。示教输入程序的工业机器人称为示教再现型工业机器人。
具有触觉、力觉或简单的视觉的工业机器人,能在较为复杂的环境下工作;如具有识别功能或更进一步增加自适应、自学习功能,即成为智能型工业机器人。它能按照人给的“宏指令”自选或自编程序去适应环境,并自动完成更为复杂的工作
范文四:工业机器人分拣技术的实现_焦恩璋
·控制与检测·
文章编号:1001-2265(2010) 01-0084-04
组合机床与自动化加工技术
工业机器人分拣技术的实现
焦恩璋, 杜荣
(南京林业大学机电学院, 南京 210037)
摘要:以M O T O M A N -U P 6机器人为基础, 构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统。该分拣实验系统由机器人、PC 机、相机、图像采集卡、传送带和自开发的分拣控制软件组成。系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时, 通过相机连续自动地获取作业对象图像, 然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹, 最终控制机器人实现分拣动作。“单目标跟踪———抓取———搬运”实验和“多目标跟踪———抓取———搬运”实验证明了该技术的意义和实用价值。
关键词:工业机器人; 分拣; 坐标系; 目标识别; 机器视觉中图分类号:T P 242. 2 文献标识码:A
R e a l i z a t i o no f S o r t i n g T e c h n o l o g y o n I n d u s t r i a l R o b o t
J I A OE n -z h a n g , D UR o n g
(C o l l e g e o f M e c h a n i c a l a n d E l e c t r o n i c E n g i n e e r i n g , N a n j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y , N a n j i n g 210037, C h i n a ) A b s t r a c t :--'
'
'
-—
K e y w o r d s :
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0 引言
分拣作业是大多数流水生产线上的一个重要环节。基于机器视觉的机器人分拣与人工分拣作业相比, 不但高效、准确, 而且在质量保障、卫生保障等方面有着人工作业无法替代的优势; 与传统的机械分拣作业相比, 基于机器视觉的机器人分拣则有着适应范围广、随时能变换作业对象和变换分拣工序的优势。机器人分拣技术是机器人技术和机器视觉技术的有机组合, 日本以及欧美一些发达国家, 在机械、食品、医药、化妆品等生产领域应用机器人分拣已经相当普及, 而我国目前真正付诸实施的机器人分拣系统还几乎是空白。根据目前我国的市场需求状况和相关技术基础,
研究、开发和应用机器人分拣技术有着十分重要的意义。
1 机器人分拣实验系统的构成和工作原理
本文以M O T O M A N -U P 6机器人为基础, 研究并构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统(图1) 。该分拣实验系统可分为硬件和软件两大部分, 硬件主要由机器人、PC 机、相机、图像采集卡和传送带等组成。其中相机和机器人分别通过传输线和R S 232与P C 机相连。系统的软件由自开发的分拣控制平台和M O T O C O M 动态链接库组成。机器人分拣实验系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时, 在计算机的控制下, 通过相机连续自动
收稿日期:2009-09-09; 修回日期:2009-10-12
作者简介:焦恩璋(1954—) , 男, 江苏苏州人, 南京林业大学机电学院副教授, 研究方向为机器人学, 机电一体化, 计算机图形学, (E-m a i l ) j e z @
n j f u . c o m . c n 。
2010年第2期
地获取作业对象图像, 然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹, 最终控制机器人实现分拣动作, 将目标对象分类拾取, 放置到指定位置(图2)
。
·控制与检测·
像素为659×494, 相机信噪比大于56d B 。其工作电压为12VD C ±10%,镜头接口为C -m o u n t 接口。镜头为日本C O M P U T A R 公司的M 0814-M P 镜头, 镜头焦距为f =8m m , 焦点手动控制, 成像适合本系统的要求。
2. 3 PC 机及图像采集卡
本系统选择的P C 机为联想T h i n k C e n t e r (I n t e l P 43. 0G H z , 2G 内存, Wi n d o w s X P 操作系统) 台式机。图像采集卡是加拿大C O R E C O 公司生产的P C 2-V i s i o n 图像采集卡。该图像采集卡自带8M 存储器用于图像序列的存储, 通过高速P C I 总线可实现直接采集图像到V G A 显存或主机系统的内存, 兼容R G B , R S -170/CC I R 等视频格式, 可采集标准彩色复合视频和R G B 分量, 能够同时采集6个黑白摄像头, 2个R G B 摄像头或2个双通道模拟摄像头图像; 支持外部事件出发输入, 支持显示分辨率2048×2048, 具有3个8位40M h z A /D 转换器, 可用软件平台是W i n d o w s X P 等。
2. 4 传送带及分拣对象
本系统选择的传送带为皮带输送机, 其工作长度
2 机器人分拣实验系统的硬件
由工业机器人系统、相机及镜头、PC 机及图像采集卡、传送带及分拣对象等组成的机器人分拣实验系统, 其硬件部分的布置如图3所示
。
为1. 5m , 调速范围为:0~10m /s; 分拣对象为螺母和垫圈。
3 软件流程及软件要解决的问题
机器人分拣实验系统的软件主要流程如图4所示, 其工作流程可描述为:相机拍摄场景, 将视频信号传输到图像采集卡的视频输入端口, 图像采集卡将模拟视频信号逐帧转化为数字图像, 然后由计算机程序根据这些图像计算目标的场景位置, 接着由控制程序生成控制指令, 通过R S 232发送给机器人控制柜, 机器人控制柜将控制指令解释为脉冲数并分别发送给6个交流伺服电机。其中的相机标定、目标检测与识
图3 机器人分拣实验系统的硬件组成
别、动态目标跟踪是系统软件要解决的机器视觉技术问题, 机器人的动作是系统软件要解决的运动控制问题
。
2. 1 工业机器人系统
工业机器人系统包括M O T O M A N -U P 6机器人本体、YA S N A C -X R C -U P 6机器人控制柜、示教编程器以及支持与P C 机进行数据通信的软件M O T O C O M 32。其中机器人本体为6轴垂直多关节型, 各关节由交流伺服电机驱动, 重复定位精度达±0. 08m m 。机器人的末端执行器为C E H -40电磁吸盘。2. 2 相机及镜头
本系统选择的相机是丹麦A V I 公司生产的C V -A 11相机。相机线扫描频率为37. 5k H z , 其C C D 总
[1]
图4 软件主要流程
3. 1 相机标定
相机标定是求解目标的像素坐标到场景坐标变换
85·
·控制与检测·
的过程
[2]
组合机床与自动化加工技术
M A N 系列机器人提供的软件开发工具包, 该工具包包含了数据文件传送、机器人控制、I/O信号读写等功能, 可供用户根据需要开发自己的应用程序。W i n d o w s 程序调用M O T O C O M 32库函数实现程序对机器人控制的原理是:首先, W i n d o w s 程序调用M O T O C O M 库函数; 然后, 库函数通过串口或以太网向控制器发送指令; 最后, 机器人控制器执行指令(如控制机器人各关节运动、文件存取等) 。M O T O C O M 32本质上是一个动态链接库(D L L ) 。在V C 中使用M O T O C O M 32的方法与使用其它D L L 相同。在“项目设置”对话框的“对像/库模块”输入框内加入“M O T O C O M 32. 1i b ”后, 将“M O T O C O M 32. h ”与“MO T O C O M 32. d l l ”拷贝到工程目录内即可。其过程与在其它编译器中使用动态链接库的方法相似。
4. 2 建立P C 机与控制器之间的通信
在调用其他库函数之前, 需要先在P C 机与机器人控制器之间建立通信。X R C 控制器与P C 机连接有R S 232串口和以太网两种方式
[5]
, 对分拣系统在定位目标时具有重要作用。
根据相机标定的结果, 可以由目标在图像中的位置计算出目标在机器人坐标系中的位置, 相机标定的作用可由图5来表述。本系统以小孔成像模型作为相机标定算法的模型。采用了直接线性法和张正友法作为相机标定方法。在M a t l a b 上实现了直接线性法与张正友法标定后, 用实验对标定结果进行了确认。该标定结果使得分拣系统可以较精确的定位场景中的目标, 为后续的目标跟踪及机器人抓取提供了基础
。
图5 相机标定的作用
3. 2 目标检测与识别
目标检测与识别是确定图像中哪些部分是目标,
以及是哪种目标的问题。解决这两个问题的方法很多, 甚至有些方法可以同时解决两个问题。本系统采取了几种方法进行试验后, 在深入研究了基于运动目标检测的基础上, 选择并实现了基于背景减法与基于二值化的目标检测。并根据统计模式识别相关理论, 选择了线性判别函数法进行目标识别。3. 3 动态目标跟踪
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪并获得目标的运动轨迹, 从而进一步处理与分析实现对目标行为的理解, 以及完成更
[3]
高一级的任务。在本分拣实验系统中, 我们设计的目标将源源不断地进入相机的视野, 系统则对每个目标进行识别、检测并记录结果。在实现该视觉跟踪过程中, 本系统采用了G N N 算法对目标进行跟踪。通常跟踪的目的是对目标状态的记录, 并不估计目标将来时刻的状态。但作为动态分拣实验, 本系统采用k a l -m a n 滤波的估计功能来估计目标将来位置, 为机器人抓取动态目标提供信息。
。这里以R S 232连接
方式为例说明建立通信的方法。首先, 调用B s c O p e n
函数获取一个通信句柄, 其原型如下:s h o r t B s c O p e n (c h a r *pa t h , s h o r t m o d e ) ; 其中p a t h 指程序的工作目录, m o d e 指通信方式(R S 232取1, 以太网取16) 。该函数返回值为通信句柄。其次是设置通信参数, 对于R S 232连接方式, 需要设置其端口号、波特率、数据位数、校验位等参数; 对于以太网连接方式, 则需要设置I P 等参数。取得通信句柄并设好通信参数后, 调用B s c C o n n e c t 函数即完成了通信的建立。4. 3 机器人运动控制中的问题和对策
机器人运动控制函数数量较多, 常用的函数有:B s c I s R o b o t P o s 、Bs c I s L o c 、Bs c M o v l 、Bs c P M o v l 、Bs c S e l e c t -J o b 、Bs c S t a r t J o b 、Bs c J o b W a i t 等。本系统在程序开发过程中发现, 运动控制函数向控制器发送完指令后就立即返回, 而不等到机器人运动完成, 也就是说该函数是非阻塞的。尽管非阻塞的函数在有些情况下非常有用。但是, 由此也导致了一些问题, 下面分两种情况讨论:①连续指令都是运动指令(B s c M o v l 、Bs c M o v j ) 。通过实验发现在这种情况下, 只要设定的机器人运动速度足够快, 就不会产生问题。例如:对于B s c M o v l , 如果速度低于5m m /s就会出错。所以在这种情况下, 解决方案是尽量保持较快的运动速度。②连续指令中包含运动指令与非运动指令(如执行控制器内J O B 的B s c -S t a r t J o b 函数) 。在这种情况下, 即使运动速度很快, 程序也会报错。例如:对于指令序列:B s c M o v l , B s c S t a r t -J o b , B s c M o v l , 程序将在执行最后一个B s c M o v l 时报错。即使在B s c S t a r t J o b 之后加入B s c W a i t J o b , 也不能解决
4 机器人运动控制
在解决了目标图像坐标系到机器人坐标系的转
换、对象目标检测和识别, 以及采用k a l m a n 滤波估计目标将来时刻的位置后, 控制机器人的作业轨迹运动, 实现搬运动态的对象目标则是本实验系统的最终目标。本系统利用M O T O C O M 32控制U P 6机器人, 完成了搬运动态对象目标。以下简要介绍与机器人运动控制程序开发相关的几个问题。4. 1 MO T O C O M 32的应用方式
M O T O C O M 32是日本安川电机公司为M O T O -[4]
2010年第2期
问题。本系统的解决方法是:调用B s c S t a r t J o b 后检查其返回值, 如果执行成功则继续下一步(B s c M o v l ) , 否则重新执行B s c S t a r t J o b 。
·控制与检测·
5 机器人分拣作业实验
经过对软、硬件的多次调试和修正, 本实验系统顺利地完成了“识别———抓取———搬运”实验(图6) 、“单目标跟踪———抓取———搬运”实验和“多目标跟踪———抓取———搬运”实验(图7) 。这些实验均取得了预期和满意的结果。“识别———抓取———搬运”实验的过程为:在机器人正前方的桌面上随意放置螺母和垫圈各8个, 螺母和垫圈的厚度相差20m m , 分拣作业要求将其分别放置在两个位置。启动机器人分拣控制平台后, 机器人末端执行器立刻运动至距目标最近的某目标对象上方5m m 处———电磁吸盘通电并吸附分拣对象———机器人末端执行器立刻运动至某指定位置———电磁吸盘断电并放下分拣对象———机器人末端执行器立刻运动至下一个对象上方5m m 处并重复上述过程。桌面上目标对象分拣完毕后机器人回位, 当桌面上再次出现目标时, 机器人则重复上述过程。“多目标跟踪———抓取———搬运”实验的过程为:在机器人前方布置一皮带输送机, 分拣作业要求皮带输送机的方向可随意布置、速度可在范围内任选, 并将其进入分拣区的分拣对象放置到指定位置。启动机器人分拣控制平台后, 开启皮带输送机并在起始端随意、连续地放置垫圈。机器人末端执行器立刻运动至第一个进入分拣区的某目标对象上方5m m 处———电磁吸盘通电并吸附分拣对象———机器人末端执行器立刻运动至某指定位置———电磁吸盘断电并放下分拣对象———机器人末端执行器立刻运动至第二个进入分拣区的对象上方5m m 处并重复上述过程。皮带输送机上目标对象分拣完毕后机器人回位, 当皮带输送机上再次出现目标时, 机器人则重复上述过程
。
图7 “多目标跟踪———抓取———搬运”实验
域付诸实施提供了有益的参考和借鉴。成功的联机
实验证明了构建本系统的研究思路是正确的, 同时也显示了相关理论对实际应用的指导意义。由于机器人的高效安全作业替代了繁重的体力劳动, 提高了自动化水平和作业质量, 机器人分拣将会越来越广泛地应用于各个生产领域。
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(编辑 赵蓉)
[6]
申请优先审稿须知
为振兴我国机械装备制造业, 弘扬民族科学文化精神, 提升期刊质量, 本刊从即日起, 凡是符合本刊报道范围且同时受到“国家863计划资助项目”、“国家自然科学基金资助项目”、“国家重点科技攻关资助项目”等国家级基金资助项目的原创论文, 本刊可优先审稿, 一经录用, 优先发表, 欢迎业内人事、专家、学者踊跃投稿(来稿注明:“优先审稿”字样) 。
注:1. 本刊正常审稿时间一般为一个月, 优先审稿
时间为15-20天;
图6 “识别———抓取———搬运”实验
2. 本刊正常发表文章周期为来稿后6-8个月, 优先发表文章周期为5-6个月。
———本刊编辑部
6 结束语
机器人分拣实验系统的构建和实验, 为进一步的
研究和开发积累了经验,
为机器人分拣系统在生产领
87·
范文五:高速机器人分拣系统机器视觉技术的研究
包装与食品机械2014年第32卷第1期
设计计算
高速机器人分拣系统机器视觉技术的研究
晏祖根,李
明,徐克非,孙小华,闫志鹏,孙智慧
(哈尔滨商业大学轻工学院,哈尔滨150028)
摘要:针对我国食品生产行业的实际需求,基于并联机器人、机器视觉等先进技术,构建了面向食品
生产包装的高速机器人分拣系统,研究了输送带上运动食品的机器视觉定位算法,设计了运动食品分级与定位的机器视觉硬件系统,基于专业图像处理软件Sherlock ,研发了自动分拣机器视觉软件系统,以提高我国食品生产效率、保证食品卫生、降低劳动强度。
关键词:机器视觉; 图像处理; 分拣; 并联机器人; 食品生产
中图分类号:TS206.5; TP391.41文献标志码:A 文章编号:1005-1295(2014) 01-0028-04doi :10.3969/j.issn.1005-1295.2014.01.007
High-speed RobotAuto-sorting System Based on Machine Vision YAN Zu-gen ,LI Ming ,XU Ke-fei ,SUN Xiao-hua ,YAN Zhi-peng ,SUN Zi-hui (Light Industry College of Harbin University of Commerce ,Harbin 150028,China )
Abstract :In view of the actual demand of the food industry in China ,the high-speed parallel robot auto-sorting system is constructed.The machine vision positioning algorithm of the moving food on the conveyor belt is studied.The machine vision hardware system for food sorting and positioning is designed.Based on second-ary development for Sherlock in VC programming environment ,the machine vision software system is devel-oped.By applied the machine vision system ,it can improve the production efficiency and reduce the labor ’s intensity in our food and packaging industry.
Key words :machine vision ;image processing ;auto-sort ;parallel robot ;food produce 随着经济发展和人民生活水平的提高,传统
产业的结构调整和升级已成为行业发展的共识。将机器视觉、机器人等先进技术引入传统的食品生产行业,改善自动化生产、保障食品加工过程安提高生产效率、降低劳动强度,已成为现全卫生、
代食品加工与包装行业的一种新型趋势。
机器视觉技术具有非接触测量、可靠性高、柔性好等特点,在工业自动化、视觉导航、虚拟现实等方面已获得广泛应用。机器视觉系统分为基于PC 的视觉系统和基于视觉传感器的视觉系统两大类。基于PC 的机器视觉系统的视觉检测全部
由PC 完成,检测速度受限。基于视觉传感器的机器视觉系统,由于视觉传感器将图像处理器、数I /O接口等高度集成,并提供专用视觉字摄像机、开发软件,因此可大大简化软件开发难度、缩短开发周期、提高识别速度和可靠性,具有更为广阔的应用前景1
[1-2]
。
高速并联机器人分拣系统
目前食品加工自动生产线上,多数采用人工
完成食品的检测、分级与分拣,既增大企业的人工
收稿日期:2013-12-23; 修稿日期:2013-12-31
基金项目:国家科技计划课题(2011BAD24B01) ; 黑龙江省研究生创新科研项目(YJSCX2011-159HLJ ) 作者简介:晏祖根(1973-) ,男,博士,副教授,研究方向为包装技术与包装机械自动化,通信地址:150028黑龙江哈尔滨市松北区学海
E-mail :yanzugen@126.com 。街1号哈尔滨商业大学轻工学院,
28
成本和管理成本,也增加二次污染的几率,还不能
保证100%的生产合格率。针对我国食品包装行基于机器视觉、机器业的发展现状与实际需求,
人、运动控制等先进技术,构建了面向食品生产包装的高速机器人分装系统,如图1所示。机器人
运动控制器、并联机器分装系统主要由工控机、
人、夹持器和基于工业相机的机器视觉系统组成
。
机器人分拣时,首先通过工业相机采集输送
带位置A 处的食品图像,利用专用机器视觉软件对所采集图像分析处理,提取食品的边缘特征,确
即食品定该食品的特征点A 和绕该点的转角θ,的位置和姿态;经过Δt 的延迟后,驱动并联机器
人及末端夹持器至位置A' 处抓取食品,并按工艺XYZ 原坐标系O-要求放置到相应位置。图2中,点O 位于并联机器人静平台中心,在输送带上的
XYZ 原点P 位投影为O' ,OO' =H ;坐标系P-于工业相机的镜头平面,在输送带上的投影为
P' ;平面O'-XZ 与P'-XZ 的间距为L ,输送带宽度为W 、输送速度为v 。
食品由位置A 传送至位置A' ,传送距离S 为:
S =v Δt
(1)
由于采用面阵工业相机为视觉传感器,运动食品的偏移距离Δx 、Δy 可通过图像标定来获XYZ 的坐标值为:取,则位置A' 在坐标系O-y =-L -Δy +S =-L -Δy +v Δt
图1高速并联机器人自动分装系统
机器人分装系统采用上、下位机的控制体系。
上位的工控机利用工业相机,采集输入皮带上的运动食品图像,采用机器视觉算法,对运动食品进行自动分级、定位与跟踪;再通过下位的运动控制器,驱动并联机器人和夹持器动作,将食品按要求
[3-4]
。实现食品的自动分拣与分装送入包装箱,2
机器视觉定位算法
机器人自动分装原理如图2、图3所示
。
33.1
{
x =-Δx
z =-H
(2)
机器视觉软件系统设计总体设计
机器视觉系统的图像采集主要有两种方式,一种方式利用图像采集卡采集图像,另一种利用工业相机采集图像。采用工业相机的方式,具有信号质量好、传输快、方便二次开发等特点,在工业自动化生产的场合日益广泛推广应用。项目采用机器视觉系统确定输送带上规则食品的特征点与转角,其主要设计因素是图像处理的实时性。项目选用DALSA 公司生产的Genie
GEN3-M640x 面阵工业相机,系列CR-该相机基于千兆以太网通信协议开发,黑白成像、分辨率
640? 480、GigE-帧/行频64fps 、像元尺寸7.4μm 、Vision 数据接口。
图2
机器视觉系统定位原理图
机器视觉软件的开发可采用全自主开发、利用专用机器视觉软件二次开发等方式。采用全自主开发的方式,开发工作量大、周期长、可靠性较低。工业自动化生产场合多采用专用机器视觉软件二次开发的方式。项目选用DALSA 公司的专用机器视觉软件Sherlock 开发项目机器视觉软件系统。
Sherlock 是DALSA 公司基于Windows 环境开发的一款专门用于检测、包装、搜索和质量控制
29
图3运动物品的机械视觉俯视模型
等的先进视觉软件,具有图像处理运算、几何运算、测量和分析等大量高性能机器视觉算法,拥有易于二次开发。功能齐全的图形化用户界面,3.2机器视觉软件开发
项目基于VC 开发环境,对Sherlock 软件进行
形成并联机器人分拣系统的机器视觉软二次开发,
件,软件框图如图4所示。基于VC 自主开发的程序
数据转换与存储、输入输出、视主要完成人机界面、
觉算法等功能,嵌入的Sherlock 软件主要完成图像边缘提取、图像增强、测量分析等功能选择、
[5-7]
m_Engine.CreateInstance (CLSID_Engine);m_Engine ->EngInitialize ();∥后台运行
Sherlock ;
m_pEvents=new CEngEventSink (this );m_pEvents->AddRef()。
(4)在工程对话框中链接Sherlock 所采集的图像:
I_ENG_ERRORnRet=m_Engine->Inv-Load (" Simple0.ivs" );
m _Display.ConnectEngine (m _Engine ->GetEngineObj ());
m_Display.ConnectImgWindow (" imgA" );∥载入Sherlock 采集图像Simple0.ivs 。
(5)在工程对话框中对Sherlock 所采集图像进行分析处理,如特征提取、视觉算法、数据转换、数据传输、数据储存等,实现运动食品的自动分级、定位与追踪。(6)完成机器视觉处理后,退出后台运行的Sherlock :
m_Engine->InvModeSet (I _EXE _MODE _HALT );∥退出线程;
m_Engine->EngTerminate ();∥退出Sherlock 。
。
图4机器视觉软件框图
3.3典型食品的图像处理算法
以识别心形巧克力为例,机器视觉软件开发步骤如下:
(1)首先,建立基于MFC 的工程项目,在工程中添加DLL 文件,完成VC 工程与Sherlock 的连接:#import" C :\\Sherlock\Bin\IpeEngCtrl.dll" 。
(2)在工程对话框中添加IpeDspCtrl 控件,如并添加相应变量m_Display。IpeDspCtrl 图5所示,
VC 二次开发工具,控件为Sherlock 开发的VB 、界VC 编程环境接收Sherlock 面友好,主要用于VB 、
所采集图像
。
并联机器人自动分装的食品大多具有比较规则的外形,可通过图像采集、边缘提取、图像增强及特征分析等,提取待分拣食品的特征。对圆形食品,提取食品的中心点即可;对于非圆形食品,可提取其特征点及相应转角。
例如,对图5所示的巧克力食品,可先利用Sherlock 的图像选择、边缘提取、图像增强等功能,确定巧克力的边缘曲线;再通过所开发的机器视觉软件,确定边缘曲线的中心点A 、拐点B 和旋转角θ,如图6所示,从而确定巧克力的位置与姿态,以驱动并联机器人及夹持器对食品进行分拣
。
图5IpeDspCtrl 控件
图6
(3)为保证机器视觉软件的实时运行,建立
后台运行的与Sherlock 相链接的类m_Engine:30
巧克力食品的特征提取算法
——王亚妮,一种青核桃去皮机的设计与试验研究—卢军党,王维,田智辉,贺功民,曹京兰
18.
4结束语
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J ].仪表技术与传感器,2010(3):22智能包装系统[-24.
引入机器视觉、机器人等先进技术,提高行业
工艺和技术水平,已成为现代食品加工与包装行业的一种发展趋势。文中针对我国食品生产行业的实际需求,设计了运动食品自动分级与定位的机器视觉硬件系统,基于Sherlock 的二次开发,研发了机器视觉软件系统,可为高速并联机器人自动分拣系统的研发提供研究基础。
参考文献:
[1]晏祖根,王立权,孙智慧.面向食品生产的高速自动
.包装工程,2009,30(7):16-分拣系统的研究[J ]
信息
2014年CIGR世界大会将在北京举行
第18届国际农业与生物系统工程大会(CIGR)将于2014年9月16日-19日在中国北京举行。我分会与中国农业工程学会农产品加工及贮藏工程分会共同承办第六分会场,该分会场致力于采后农产品处理的机械加工、基本原理和
探讨如何促进采后农产品加工在预处技术应用,
理、保存、处理、保管和质量控制等方面的最新科
技发展和技术传播。
欢迎国内食品加工业、食品和包装机械、农产品加工行业领域的广大科技工作者、学会会员和相关领域的高校师生积极踊跃网上投稿、注册参加2014年CIGR世界大会。
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会议时间与地点
2014年9月16日 19 日,北京国家会议中心。
会议主题
——提升人类生活品质。农业与生物系统工程—3注册费用
注册类型普通代表学生
2014年2014年6月5月31日1日及前注册22001300
以后注册28001600
现场注册28001600
4预注册费用交纳
参会代表可通过银行或邮局汇款交纳。银行账户如下:
开户行:中国银行安苑路支行账户5
户:331159123184
名:中国农业机械化科学研究院说明
(1)提前交纳注册费的人员,请务必邮件通知大会秘书处,在邮件中注明汇款方式、汇出时间及汇款联扫描件,并写清开具发票的单位全称。
(2)大会报到时,凭身份证到会务组领取注册费发票。
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联系方式
中国机械工程学会包装与食品工程分会中国农业机械学会农副产品加工机械分会吕为乔联系人:韩清华、电地邮
话:010-64882509
址:北京市德胜门外北沙滩一号82号
信箱编:100083
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