引言
現階段工業機器人僅能正在嚴厲界說的結構化情況中履行預約指令舉措，缺乏對情況的感知與應變能力，那極大天限定了機器人的使用。應用機器人的視覺節制，沒有須要預先對工業機器人的運動軌跡停止示教或離線編程，可勤儉大批的編程工夫，進步出產服從跟加工質量。
Hagger等人提出經由過程基于機器人末尾與方針物體之間的偏差停止視覺反應的方式；Mezouar等人提出經由過程圖象空間的門路計劃跟基于圖象的節制方式。海內這方面次要使用于焊接機器人對焊縫的跟蹤。
本文應用基于地位的視覺伺服思惟，以六自由度垂直樞紐型噴涂機器人為載體，提出一種基于機械視覺的工業機器人自定位節制方式，辦理了機器人末尾實際地位與期冀地位相距較遠的問題，改良了噴涂機器人的定位精度。
智能快遞分揀機器人圖片1.視覺定位系統的構成機器人視覺定位系統組成如圖1所示，正在樞紐型機器人末尾裝置噴涂對象、單個攝像機，使工件能完整呈現正在攝像機的圖象中。體系包羅攝像機體系跟控制系統：
攝像機體系：由單個攝像機跟計算機構成，擔任視覺圖象的收羅跟機械視覺算法；
控制系統：由計算機跟控制箱構成，用來節制機器人末尾的實際地位；經CCD攝像機對事情區停止拍攝，計算機經由過程本文利用的圖像識別方式，提取跟蹤特點，停止數據辨認跟計較，經由過程順運動學求解失掉機器人各樞紐地位誤差值，最初節制高精度的末尾執行機構，調劑機器人的位姿。
圖1噴涂機器人視覺定位系統構成
2.視覺定位系統事情原理2.1視覺定位系統的事情原理
利用CCD攝像機跟1394系列采集卡，將視頻信號輸入計算機，并對其快捷處置懲罰。起首拔取被跟蹤物體的部分圖象，該步調相當于離線學習的進程，正在圖象中樹立坐標系和鍛煉體系探求跟蹤物。學習完畢后，圖象卡不絕天收羅圖象，提取跟蹤特點，停止數據辨認跟計較，經由過程順運動學求解失掉機器人各樞紐地位給定值，最初節制高精度的末尾執行機構，調劑機器人的位姿。事情流程如圖2所示。
圖2視覺定位系統軟件流程圖
2.2基于區域的婚配
本文采取的就是基于區域的相關婚配方式。它是把一幅圖象中的某一點的灰度范疇作為模板，正在另一幅圖象中搜刮存在不異灰度值漫衍的對應點范疇，從而實現兩幅圖象的婚配。正在基于區域相關的算法中，要婚配的元素是流動尺寸的圖象窗口，類似原則是兩幅圖象中窗口間的相關性器度。當搜刮區域中的元素使相似性原則最大化時，則認為元素是婚配的。
界說PP是模板圖象中一點，取以PP為中間的某一鄰域作為相關窗口K，巨細為，假定K正在原始圖中，程度標的目的平移Δu，垂直標的目的平移Δu后，K所籠罩下的那塊搜刮區域叫做子圖Sk，若K跟Sk不異，則它們的好為整，不然不為整。由此界說K跟Sk的相關函數為：
當D到達最小，K與Sk達到最佳婚配。
分揀機器人多少錢一臺分揀機器人應用范圍2.3圖象的特征提取
事情臺上的工件與工作臺靠山正在顏色方面存在很大的不同，即工件顯現為玄色，將那一信息作為辨認工件的緊張特點。
工件的邊緣處灰度有急劇的變更，可以以此斷定出工件的邊界點。采取掃描線的方式，掃描標的目的上灰度巨變的像素點就是邊界點。最初，經由過程最小兩乘法把找到的邊界點擬合出圓周，并計較出圓心地位。
2.4試驗與剖析
試驗目標是經由過程機械視覺，快捷辨認出工件的特點。
拔取被跟蹤工件的部分圖象作為模板圖象template以部分圖象template為模板，正在原始圖象中停止基于區域的婚配，并以template的左
下角為原點，樹立坐標系。然后界說一個搜刮區域ROI（regionofinterest），依據要提取的特征選擇區域的外形，這里取舍環形區域。搜刮區域必需包括悉數方針特點。正在ROI中提取工件的特點，如圖3所示。
圖3圓心辨認
該步調相當于離線學習的進程。每次利用前只須要學習一次便可。經由過程離線學習，體系失掉ROI與工件的絕對地位關聯，以便及時辨認中工件呈現偏移、翻轉等，ROI皆可以精確呈現正在適合地位。
離線學習后，視覺體系顛末區域婚配、閥值宰割跟邊緣提取等步調找到須要辨認的特點，如圖4所示。
圖4及時辨認
離線學習后，視覺體系顛末區域婚配、閥值宰割跟邊緣提取等步調找到須要辨認的特點，如圖4所示。
2.5成果剖析以下：
識別率剖析：第一步經由過程離線學習，鍛煉提取外形特點。第二步利用離線學習失掉的坐標關聯，及時跟蹤工件，失掉須要跟蹤的外形特點信息。只有離線學習適當，方針特點便精確辨認而且失掉相關信息。
實時處理成果剖析：圖象采集卡的收羅速率是25幀/s，每幅圖收羅工夫為40ms。攝像頭收羅一幅圖象須要20ms，該圖像處理的速率為10ms/幅。經由過程順序優化，正在收羅的同時停止圖像處理，并且圖像處理的速率比收羅的工夫要短，便制止了圖象的失真跟顫動。正在物體運動沒有跨越極限速度時，可能較精確天找到圓心的地位。
3.空間坐標的獲得由一幅圖象失掉的信息是二維信息，順序中利用的坐標是以像素為單元的，機器人正在空間運動須要將圖象的信息換算成三維空間坐標。其計較進程以下：
以工件上圓孔的圓心為機器人定位基準，A圓心的世界坐標。當圓心與視覺圖象的中間重合時，機器人定位實現。
標定攝像機，失掉投影矩陣ceM，即圖象中兩個像素間的距離與世界坐標系的轉換關聯。
攝像機拍攝圖象后，顛末特點辨認失掉圓心正在圖象中坐標a，計較出與圖象中間的偏移量Δx、Δy。
為基準，依照下式計較機器人末尾的世界坐標B：此中，Mc是攝像機與機器人末尾的坐標轉換參數。
留神，本文利用單目視覺，以是這里假定Z坐標穩定；若是利用雙目視覺，便可以經由過程平面視覺計較出Z’。
4.偏差剖析與賠償本名目的噴涂機器人是六自由度的旋轉關節操縱臂，與UnimationPUMA560類似，樞紐4、5、6的軸線彼此垂直，且訂交與一點。使用參考文獻3的方式計較以下：
經由過程機械視覺可以失掉機器人末尾的空間地位坐標B。
肯定機器人的連桿參數表，以下表：
使用DH法計較各樞紐的轉角θi：
論斷
本文描寫了基于機械視覺的工業機器人定位系統，該體系將基于區域的婚配跟外形特點辨認聯合，停止數據辨認跟計較，可能快捷精確天辨認出物體特點的鴻溝與質心，機器人控制系統經由過程順運動學求解失掉機器人各樞紐地位的轉角偏差，最初節制高精度的末尾執行機構，調劑機器人的位姿以消弭此偏差。從而辦理了機器人末尾實際地位與期冀地位相距較遠的問題，改良了噴涂機器人的定位精度。該方式計較量小，定位精確，存在工程實用性。本體系是利用C#正在VisualStudio2003情況中編寫。
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