基于機器視覺的機器人伺服控制系統(tǒng)

　　摘要：隨著科學技術的發(fā)展，我國的機器人技術有了很大進展。機器人系統(tǒng)重要的控制手段是視覺伺服控制。視覺伺服控制技術由于其良好的性能以及應用的廣泛性和方便性，成為了機電一體化領域研究的熱點之一。本文闡述了視覺系統(tǒng)中視覺反饋與噪聲處理問題，展望了對未來的研究方向，它有望成為機器人在動態(tài)可變環(huán)境下應用的重要支撐技術。

　　關鍵詞：工業(yè)機器人;視覺伺服;圖像處理

　　引言

　　經(jīng)濟全球化模式快速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結構已不能滿足我國快速發(fā)展的經(jīng)濟需求，對產(chǎn)業(yè)結構進行調(diào)整和升級已成為傳統(tǒng)生產(chǎn)制造行業(yè)發(fā)展的共識，而研發(fā)具有感知、決策并能自動執(zhí)行的工業(yè)機器人等智能制造裝備則是產(chǎn)業(yè)轉型的關鍵。機器視覺技術利用工業(yè)相機代替人眼對目標進行識別，跟蹤和測量，將其與工業(yè)機器人集成，可使機器人具備感知與決策能力，并引導機器人做出正確的動作，發(fā)展前景非常廣闊，也是智能機器人研究的重要領域。

　　機器人論文投稿刊物：《機器人技術與應用》(雙月刊)1988年創(chuàng)刊，是公開發(fā)行的科技刊物，國際機器人聯(lián)合會會員單位，在國內(nèi)自動化領域享有很高的聲譽，國外亦有一定的影響。本刊主要報道工業(yè)自動化和機器人領域的相關理論、技術與應用等方面的最新進展情況，涵蓋面廣，集知識性與趣味性于一體，具有很強的技術性和可讀性。

　　1機器人視覺伺服系統(tǒng)

　　上世紀七十年代末期誕生了機器人視覺伺服系統(tǒng)，這種伺服系統(tǒng)的誕生主要是為了可以改善機器人運動過程中，難以掌握的靈敏度以及控制環(huán)節(jié)的復雜性。機器人視覺的伺服系統(tǒng)，其控制過程主要是通過相關的視覺傳感裝置，進而采集機器人希望獲取的外部相關數(shù)據(jù)，在將數(shù)據(jù)及時有效的傳遞給機器人控制裝置，實現(xiàn)讓機器人依據(jù)所采集數(shù)據(jù)調(diào)整動作，以及定位追蹤的目的。

　　2視覺伺服控制系統(tǒng)設計

　　2.1系統(tǒng)構成

　　控制模塊主要包括FANUCR-1000iA_100F機器人及機器人控制器、控制傳送帶電機的運動控制器與真空吸盤夾手控制模塊組成;視覺測量模塊包括攝像機與視覺測量軟件兩部分。控制模塊與視覺測量模塊之間通過工業(yè)以太網(wǎng)在工控機進行數(shù)據(jù)傳輸與通訊。視覺測量模塊由外部信號控制并完成工件的圖像，并通過工業(yè)以太網(wǎng)傳輸?shù)焦た貦C進行處理。工控機作為系統(tǒng)的人機交互窗口，其主要負責對相機捕獲的部品圖像進行分析處理，并通過相應的控制算法實現(xiàn)目標工件的外部特征識別、孔位定位及抓取坐標轉換過程，同時負責將圖像處理后的中心坐標輸出結果傳送到機器人控制柜。機器人控制柜通過與工控機建立通訊連接，接受工控機輸入的參數(shù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過機器人運動學逆解過程，最終完成機器人末端執(zhí)行器抓取。

　　2.2視覺系統(tǒng)中噪聲的處理

　　視覺系統(tǒng)的噪聲主要來自于相機感光元件的噪聲和視覺處理算法的誤差,對控制系統(tǒng)性能有較大影響。視覺系統(tǒng)噪聲的處理可以從以下3個方面入手：(1)設計魯棒的特征提取算法。圖像噪聲對圖像特征的提取影響較大，尤其是基于像素梯度的局部圖像特征，會出現(xiàn)特征點的誤提取和誤匹配，直接導致系統(tǒng)狀態(tài)變量的誤差，對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性有很大的影響。常用的去除例外點的方法有RANSAC算法、霍夫變換、最小二乘法以及M-estimators算法等。(2)使用觀測器降低噪聲的影響。對于含有噪聲的特征向量,可以利用觀測器對其狀態(tài)進行觀測降低噪聲的影響。常用的方法有Kalman濾波、粒子濾波等。另外，在有些控制器中需要利用圖像空間中的速度信息，由于圖像采樣頻率較低且噪聲較大，數(shù)值微分的方法存在較大的誤差，此時也可以利用觀測器對其進行估計。

　　2.3機器視覺系統(tǒng)程序設計

　　機器視覺系統(tǒng)程序設計主要利用X-SightStudio軟件，針對智能相機進行程序編制，主要任務為給定棋子提取圖案輪廓特征與腳本程序的編寫。編好腳本程序后，利用X-SightStudio軟件圖案定位工具，將相機拍攝到的已知的七種不同類型的象棋提取其模板，并設定其待搜索區(qū)域圖像的特征，再將特征進行匹配，從而計算出模板和對象之間的幾何位姿關系。在X-Sight中添加自定義工具，借助C語言編輯視覺腳本程序，腳本中需要給圖案定位出來的特征結果定義名稱，即定義出相、將、士、卒、車、炮和馬，同時要求能夠做到對各象棋棋子種類和數(shù)量的精確識別。

　　2.4圖像處理

　　視覺伺服控制系統(tǒng)的目標工件定位就是標工件識別以后的位置和姿態(tài)進行確定，以引導機器人后續(xù)的目標抓取與目標跟蹤任務。視覺伺服控制系統(tǒng)要求有較快的圖像處理速度，結合已知的目標工件特征和單一的背景信息，提取出目標工件相對于機器人基礎坐標系的位置信息。

　　2.5PLC程序設計

　　PLC程序包括兩個部分：一是點動控制部分，要求設置點動PLC控制翻轉棋盤、恢復棋盤、啟動、急停以及XYZ正負向的點動運動方式，同時在急停狀態(tài)下，無法啟動使能控制按鈕;二是自動運行部分，即在PLC自動控制過程中，經(jīng)通信獲取棋子等信息后，首先機械臂回零，然后依次按照機械臂運動抓取、擺放的流程運行即可，在整個運行過程中實時監(jiān)控，當出現(xiàn)錯誤時能及時報警發(fā)出警告。

　　3測試與分析

　　首先利用TW組態(tài)編輯的象棋排布界面，人機面板上的象棋種類有將、象、士、馬、車、炮和卒，且各棋子可移動數(shù)量只有一枚，通過手指觸摸移動棋盒里的象棋到棋盤上的點處。PLC通過操作面板發(fā)來的排布方案，篩選出最終所要移動的棋子，包括數(shù)目和類別信息，同時提取象棋面板上排布的位置信息，然后對于由相機通信傳輸過來的隨機給定棋子信息，依次篩選出所需要移動棋子在實物棋盒中的信息(包括象棋類別、數(shù)目和相機坐標系下的坐標位置)。

　　信捷RC2型PLC中因為本身有攜帶負責相機坐標與機械臂所處機械坐標轉換的算法，故而在信息篩選并參與本身的算法運算之后，可以得到基于機械臂所處機械坐標系下棋子的位置信息，然后發(fā)出指令使得PLC程序執(zhí)行，PLC把執(zhí)行程序的操作指令傳給伺服驅動器，伺服驅動器驅動伺服電機，帶動機械臂按操作順序，從棋盒里抓取棋子然后放置在棋盤上，執(zhí)行完畢，機械臂端點回零，棋盤執(zhí)行翻轉，然后數(shù)據(jù)信息清除，設備自行還原，等待新的人機界面操作內(nèi)容。

　　4機器人視覺伺服控制應用存在的問題及解決方案

　　現(xiàn)如今機器人視覺伺服控制應用存在的問題可以分為兩類：一是時間長，就是信息采集時間長，圖像成像處理時間長。這種時間長速度慢的問題主要會致使機器人響應慢，以及導致計算機處理數(shù)據(jù)慢。二是不穩(wěn)定，主要是圖像處理、計算機運算不穩(wěn)定，主原因是機器人體積過大，運行起來有誤差以及由于光源強度不夠，致使圖像清晰度低。面對上述問題，可以從控制原理為切入點，選擇最合適的CCD圖像傳感器以及圖像采集卡，根據(jù)設計需要合理選擇圖像處理軟件，以求達到最靈敏的視覺控制系統(tǒng)。另外由于機器人是工業(yè)控制機構，客戶在采購機器人時追求的是其實用性，所以好的視覺伺服控制系統(tǒng)更應該符合實際需要。

　　結語

　　綜上所述，以往關于視覺伺服的研究主要集中在簡單靜態(tài)環(huán)境下的視覺伺服任務，這在機器人的實際應用中是遠遠不夠的。機器人任務的復雜性、靈活性和可靠性要求對視覺伺服控制的研究提出了進一步的需求。目前人工智能的發(fā)展遠未成熟，用機器完全代替人的工作還為時尚早。機器人在執(zhí)行復雜任務時會遇到一些不可預見的情況，因此有必要加入人的控制行為與機器協(xié)作完成任務。

　　參考文獻

　　[1]晏祖根，李明，徐克非，等.高速機器人分揀系統(tǒng)機器視覺技術的研究[J].包裝與食品機械，2014，32(1)：28-31.

　　[2]王耀南，陳鐵健，賀振東，吳成中.智能制造裝備視覺檢測控制方法綜述[J].控制理論與應用，2015，32(3)：273-286.

　　[3]季旭全,王君臣,趙江地,張曉會,孫振.基于機器人與視覺引導的星載設備智能裝配方法[J].機械工程學報,2018,54(23):77-86.

　　作者：李志凌李付安生邵星宇唐余洲邊云鵬

轉載請注明來自發(fā)表學術論文網(wǎng)：http:///jjlw/23788.html