視覺傳感器能直觀反應(yīng)物體的內(nèi)部信息，但單個攝像頭只能取得物體的二維圖象，平面視覺雖能供給三維信息，但關(guān)于形狀不異，僅深度有不同的物體難以辨認(rèn)，且對情況光芒有必然的要求。因為超聲傳感器存在對光芒、物體資料等沒有敏感，布局簡略，能間接獲得待測點至傳感器的距離等特色，是以本文采取視覺與超聲丈量相結(jié)合的方式，將二維圖象信息與超聲波傳感器獲得的深度信息停止融會揣度，看待拆卸工件停止自動識別與空間定位，并肯定機(jī)械手末尾執(zhí)行器的空間地位與姿態(tài)，使其能正在適合的部位精確抓取工件。
1體系原理與布局
體系由機(jī)械手、CCD視覺傳感器跟超聲波傳感器及響應(yīng)的信號處理單位等組成。CCD裝置正在機(jī)械手末尾執(zhí)行器上，組成手眼視覺，超聲波傳感器的吸收跟發(fā)送探頭也流動正在機(jī)器人末尾執(zhí)行器上，由CCD獲得待辨認(rèn)跟抓取物體的二維圖象，并引誘超聲波傳感器獲得深度信息。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖像處理次要實現(xiàn)對物體形狀的精確描寫，包羅以下幾個步調(diào)：a.圖象邊緣提取;b.周線跟蹤;c.特點面提取;d.曲線宰割及分段婚配;e.圖形描寫與辨認(rèn)。正在提取物體圖象邊緣后，采取周線跟蹤停止邊緣細(xì)化，去除偽邊緣點及噪聲面，并對構(gòu)成封鎖曲線的邊緣點進(jìn)Freeman編碼，紀(jì)錄每一條鏈碼標(biāo)的目的跟曲線上各點的X-Y坐標(biāo)值，便于進(jìn)一步對物體的多少特性停止剖析。本研討對傳統(tǒng)的周線跟蹤算法中邊緣面的搜刮標(biāo)的目的與次序停止了改善，并正在搜刮進(jìn)程中采用了實時消弭冗余面的方式，減小了數(shù)據(jù)量與運(yùn)算工夫，并且存在較好的降噪及滑潤后果。正在提取圖象特點點時，將多邊形近似法與計較曲率的方式相結(jié)合，可克制多邊形近似法易發(fā)生偽特點面跟計較曲率法計較量過大的缺陷.CCD獲得的物體圖象經(jīng)處置懲罰后，可提取工具的某些特點，如物體的形心坐標(biāo)、面積、曲率、邊緣、角點及短軸標(biāo)的目的等。依據(jù)這些特點信息，可失掉對物體外形的根本描寫，正在圖像處理的根底上，由視覺信息引誘超聲波傳感器看待測點的深度停止丈量，獲得物體的深度信息，或沿工件的待測面挪動，超聲波傳感器不休收羅距離信息，掃描失掉距離曲線，依據(jù)距離曲線剖析出工件的邊緣或形狀。計算機(jī)將視覺信息跟深度信息融會揣度后，停止圖像匹配、辨認(rèn)，并節(jié)制機(jī)械手以適合的位姿精確天抓取物體。
2.1工件圖象邊緣的提取
龐大工件反應(yīng)正在圖象上經(jīng)常不止一個灰度等級，僅應(yīng)用一個灰度閾值沒法提取有意思的邊緣。
若采取多閾值的方式，一定會增長計較工夫跟圖像處理的復(fù)雜程度。關(guān)于種別方差自動門限法，增長門限值不只會進(jìn)步數(shù)據(jù)處理復(fù)雜程度，并且當(dāng)閾值多于2個時，算法的可靠性便會遭到影響。為此采取了間接從灰度圖象提取邊緣的方式。圖象邊緣普通產(chǎn)生正在灰度函數(shù)值沒有接連處，可用灰度函數(shù)的一階或二階導(dǎo)數(shù)求得。典范的應(yīng)用一階導(dǎo)數(shù)提取邊緣的方式有Roberts算子、So2bel算子等，應(yīng)用二階導(dǎo)數(shù)提取邊緣的方式有Laplacian算子跟Marrs2Hilderth算子等。經(jīng)由過程對幾種算法的剖析比力，認(rèn)為Sobel算子不只實現(xiàn)簡單、運(yùn)算速率快，并且可供給最正確的邊緣標(biāo)的目的估量.Sobel算子由兩個3×3相差90°的算子組成，由那兩個算子同圖象卷積，可失掉圖象的邊緣及其標(biāo)的目的。關(guān)于數(shù)字圖像｛f｝，Sobel算子可默示為：
Gx=f+2f+f-f-2f-f;
Gy=f+2f+f-f-2f-f。
采取G1=|Gx|+|Gy|失掉梯度幅值后，為削減所抽取的邊緣數(shù)量，可設(shè)置一個幅度門限，即只思量對應(yīng)灰度變更較大的那些邊緣。再應(yīng)用邊緣面存在部分幅度最大的特色，將邊緣細(xì)化。應(yīng)用Sobel算子提取邊緣后，為了失掉工件概況的尺寸信息，借必需提取圖象的角點［2］，以便計較工件的邊長等特點信息。
2.2形心坐標(biāo)的肯定
圖象中形心點的計較平常可經(jīng)由過程兩種方式得出，一是經(jīng)由過程區(qū)域處置懲罰求矩的方式計較形心坐標(biāo);二是經(jīng)由過程邊緣鏈碼積分計較。該算法較為簡單，且對隨意率性圖形皆合用，但須要聯(lián)合像素點附屬區(qū)域劃分算法停止。
2.3軸向的肯定
為使機(jī)械手能以精確的姿態(tài)精確天抓取物體，必需正確肯定物體的軸向。正在幾何學(xué)中，物體的長軸界說為經(jīng)由過程物體形心點的一條直線，物體對于該直線的二階矩為最小值。設(shè)圖象中物體長軸與圖象立體X軸正標(biāo)的目的夾角為θ，劃定|θ|≤π/2，則物體對于該軸線的二階矩為
該算法較為簡單，且對隨意率性圖形皆合用，但須要聯(lián)合像素點附屬區(qū)域劃分算法停止。
2.3軸向的肯定
為使機(jī)械手能以精確的姿態(tài)精確天抓取物體，必需正確肯定物體的軸向。正在幾何學(xué)中，物體的長軸界說為經(jīng)由過程物體形心點的一條直線，物體對于該直線的二階矩為最小值。設(shè)圖象中物體長軸與圖象立體X軸正標(biāo)的目的夾角為θ，劃定|θ|≤π/2，則物體對于該軸線的二階矩為
并聯(lián)分揀機(jī)器人動力機(jī)顏色分揀機(jī)器人的生活應(yīng)用很較著，基于二階慣性矩的軸向肯定方式是對全部物體區(qū)域停止運(yùn)算，且必需先肯定像素點的附屬區(qū)域，故運(yùn)算量較大。圖2是用該算法肯定的工件軸向。關(guān)于一些簡略外形的物體，可采取以下簡略軸向估量算法：
a.肯定物體的形心坐標(biāo);
b.肯定物體邊緣表面閉合曲線前半段中離物體形心比來的面，用最小兩乘法預(yù)算該點的切線標(biāo)的目的，設(shè)其與圖象立體X軸正標(biāo)的目的夾角為α1;
c.用一樣方式肯定下半段曲線中對應(yīng)的切線標(biāo)的目的α2;
d.物體軸向可大略估量為θ=/2.
圖2是采取簡化算法失掉的工件軸向圖。該算法僅對物體邊緣表面面停止處置懲罰，使運(yùn)算工夫大為削減。
3超聲深度檢測
生產(chǎn)分揀機(jī)器人企業(yè)因為CCD攝像頭獲得的圖象不克不及反應(yīng)工件的深度信息，是以關(guān)于二維圖形不異，僅高度略有差別的工件，只用視覺信息不克不及精確辨認(rèn)，本文采取超聲波測距傳感器則可填補(bǔ)這一缺乏。經(jīng)圖像處理失掉工件的邊緣、形心等特點量后，引誘機(jī)械手達(dá)到待測點，對工件深度停止丈量，并融會視覺旌旗燈號與超聲旌旗燈號，可失掉較完整的工件信息。裝置正在機(jī)器人末尾執(zhí)行器上的超聲波傳感器由發(fā)射跟吸收探頭組成，依據(jù)聲波反射的原理，檢測由待測點反射回的聲波旌旗燈號，經(jīng)處置懲罰后失掉工件的深度信息。為了進(jìn)步檢測精度，正在吸收單位電路中，采取了可變閾值檢測、峰值檢測、溫度賠償跟相位賠償?shù)燃记桑?］，可取得較下的檢測精度。對視場中兩個形狀完全相同、高度相差0.1mm的柱形工件，采取本文提出的融會圖象跟深度信息的方式，可精確辨認(rèn)與抓取。
4試驗成果及論斷
正在上述方式研討的根底上，實現(xiàn)了正在MOVEMASTER2EX機(jī)器人拆卸功課平臺上停止的物體辨認(rèn)與抓取試驗。正在自然光及一般照明前提下，對機(jī)器人拆卸功課平臺上視場規(guī)模內(nèi)隨意率性安排的3～5個分歧外形、巨細(xì)的典范工件停止自動識別跟抓取，結(jié)果表明，辨認(rèn)工夫小于5s（包羅辨認(rèn)、定位與抓取進(jìn)程機(jī)械手的挪動工夫），定位偏差小于±2mm，并存在較好的通用性跟可移植性。圖3離別是待抓取工件辨認(rèn)進(jìn)程的圖象。
試驗結(jié)果表明，采取本文提出的將機(jī)器人腳-眼視覺與超聲波測距相結(jié)合的檢測安裝，和融會二維圖象信息與深度信息停止工件辨認(rèn)與抓取的方式，可精確對物體停止辨認(rèn)與定位，存在算法簡略、計較量小、實時性好、可靠性初等特色，可為機(jī)器人與情況交互供給物體外形、種別及巨細(xì)等信息，使機(jī)器人拆卸功課能順應(yīng)各類龐大的情況與工藝進(jìn)程，對實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)程的自動化、柔性化、智能化有優(yōu)越的使用前景。
試驗結(jié)果表明，采取本文提出的將機(jī)器人腳-眼視覺與超聲波測距相結(jié)合的檢測安裝，和融會二維圖象信息與深度信息停止工件辨認(rèn)與抓取的方式，可精確對物體停止辨認(rèn)與定位，存在算法簡略、計較量小、實時性好、可靠性初等特色，可為機(jī)器人與情況交互供給物體外形、種別及巨細(xì)等信息，使機(jī)器人拆卸功課能順應(yīng)各類龐大的情況與工藝進(jìn)程，對實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)程的自動化、柔性化、智能化有優(yōu)越的使用前景。
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