基于机器视觉的工件智能抓取技术研究.doc

基于机器视觉的工业机器人工件搬运技术研究 研究背景自 19 世纪 60 年代问世以来, 工业机器人不断发展和完善, 现已得到广泛应用, 机器人产业也逐渐成熟?? 1 。目前, 全世界已拥有 100 多万台工业机器人广泛应用在焊接、搬运、装配、喷涂、修边、拾料、包装、堆垛和上下料等单调或复杂的作业中, 为企业节约了大量的劳动成本, 大大提高了劳动生产率。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人, 它在稳定产品品质、提高生产效率和改善劳动条件等方面有着十分重要的作用, 它的应用能够使企业大大缩短新产品的换产周期和节约劳动成本, 从而提高了产品的市场竞争力?? 2 3 ?。随着当代工业革命深入发展, 工业生产日益趋向自动化, 工业机器人技术也正朝着智能、柔性的方向发展。许多发达国家对于智能工业机器人的研究都较为重视, 我国也早已将其纳入国家高科技发展规划。国家层面的重视也必将给工业机器人技术带来新的跨越式发展,机器人的发展也必将对社会经济和生产力的发产生更加深远的影响 研究目的和意义对于工作在自动化生产线上或柔性制造系统中的工业机器人来说, 其完成最多的一类操作是“抓取—放置”动作, 比如流水线上的工件搬运、装配以及各工位之间的工件转移和上下料。机器人要完成这类操作是经过复杂计算的: 首先, 机器人必须知道怎么抓, 其次机器人应该知道怎么放; 同时在这个过程还要伴随着机器人运动学分析的过程。传统的工业机器人完成这类操作, 必须经过精确的逐点示教后, 才能一步一步的按照固定程序执行。在这个过程中, 工件相对于机器人的初始位姿( 位置和姿态) 和终止位姿是事先规定的, 但很多情况下, 特别是流水线场合, 工件的位姿常常是不固定的。这就导致实际目标工件的位姿与理想工件位姿总是有偏差的, 这种偏差哪怕很小都会导致机器人操作任务的失败。这种由于环境的变化而导致机器人不能很好地完成任务的情况极大地限制了机器人的实际应用。这就要求工业机器人具备一定的环境适应能力, 即工业机器人智能化。智能工业机器人的智能特征在于它具有与外部世界、对象、环境和人相互协调的工作机能, 具体表现在机器视觉、接近觉、触觉和力觉等方面?? 4 。机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断的,其本质是使计算机具有认知周围环境信息的能力。这种能力不仅使机器能感知周围物体的形状、位置、姿态、运动等等信息, 而且能相应地对这些信息进行描述、理解和识别。将机器视觉与机器人结合到一起, 也就产生了机器人视觉。机器人视觉技术是用来模拟人类视觉, 使机器人通过获取视觉信息从而对操作环境进行判别, 给机器人赋予更强大的应对能力, 大大增强了机器人的柔性。因而基于视觉引导的机器人拥有着广阔的发展空间, 具有重要的科研和应用价值。 国内外现状目前, 机器视觉技术已经从最初的实验室阶段逐渐走向成熟, 并且在工业生产线上已经有实际应用。德国、日本、美国和韩国处在智能工业机器人领域应用研究的前沿。日本从最初的模仿到现在的独创, 找到了自己的技术创新之路。德国西门子公司也紧跟着时代的步伐, 将机器视觉渗透到各个领域, 应用到汽车发动机装配, 生产线工件分拣等领域。美国更是机器人技术的创新发源地, 其机器视觉广泛应用在工业和军事上, 机械手经销商, 包括 Fanuc 公司, Motman 公司和 Staubli 公司都推出了“拣选”系统?? 5 。如图 所示, 日本川崎设计的工业机器人主要应用在基于视觉系统的大型物品装卸、树脂成形机械抓取和汽车车门的边角打磨工程等领域。这种机器人可以结合具体的实际应用和目标方法, 配置不同的选装件和相关参数, 能够适应各种应用场合。通过使用机器人内部搭载标准的机器人语言,它还可以实现高性能的动作控制和时序控制。图 基于视觉系统的大型物品装卸图 所示的是美国普渡大学研究的一种基于视觉控制的 Bin-picking 系统?? 6 , 该系统可以从多种零件中分拣出圆形零件,它是通过简单的圆弧边界特征来识别圆形零件的。图 所示的是瑞典 ABB 公司最新推出的第二代拾取机器人 FlexPicker IRB360 , 该机器人拥有有效载荷大、操作速度快、简单有效等优点,能够在 2D 视觉的帮助下,以高达 2次/ 秒的速度捡取传送带上的物品。总的来说, 美国、日本、欧洲一些发达国家在机器人视觉技术有着丰富的经验,已经开发出多款成熟产品,广泛应用在微装配、空间和军事领域。图 Bin-Picking 机器人图 ABB Flex-Picker 机器人我国对工业机器人的研究起步较晚,从 90 年代初期起, 我国在工业机器人领域才取得一定的进展。随着近几年科技的进步, 我国在这方面发展迅速, 取得了不少科研成