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基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现

0引言

在我国劳动力成本上涨、生产需求却不断增加的背景下，工业机器人越来越多的参与到

工业生产的过程中来川。机器视觉技术的引入使得工业机器人朝着更加智能化和柔性化的方

向发展，节省了成本，提高了生产效率。国外已经对基于视觉技术的工业机器人进行了多年

的研究工作，视觉技术也逐渐从实验室走向实际应用，并已经广泛应用于电子电器、航天、

汽车等工业领域。例如口本学者S.Murakami等将视觉传感器与神经网络结合的弧焊机器

人;澳大利亚Western大学研制的带有视觉系统的六自由度工业机器人;保时捷等汽车生产线

上对车身进行高精度密封时运用的3D视觉定位技术等。近年来，随着国家对机器人产业的

大力扶持，国内的一些高校以及科研院所、企业等也对机器人视觉领域进行了相关的研究工

作，填补了相关技术领域的空白。与此同时，在实际应用中依然存在一些尚未解决的问题，

例如复杂生产环境下的视觉系统容易受到光照和粉尘等因素的影响，使工业相机识别工件时

识别算法的普适性和实效性受到一定的影响。

分拣作业是当前工业生产过程中的一个重要环节，传统的分拣方式采用示教或离线编程

的方式，机器人的动作和目标的摆放位置都需要预先严格的设定。一旦机器人的工作环境有

所改变，就会导致抓取错误。机器视觉技术利用摄像机来模拟人类的视觉功能来对客观的事

物进行测量和判断，是一种非接触式的测量方式。同时，针对复杂工业生产环境中光照、粉

尘等对视觉系统产生的影响，采用一种对噪声具有较好适应性的匹配方法。将机器视觉技术

与并联机器人相结合，可以使分拣作业拥有更高的可靠性和柔性，作业对象以及分拣工序可

以随时随地的变换，提高了工业化生产的效率和机器人分拣系统的智能化程度。基于以上优

势和相关技术基础，开发和研究基于视觉技术的工业分拣机器人系统有着十分重要的意义。

1机器人分拣系统的工作流程

本文以阿童木并联机械手机器人和康奈视In-Sight7000型智能相机为基础，设计并搭

建了一套基于视觉定位技术的机器人分拣系统，如图1所示。实验调试过程中，将多个不

同种类的正方体物块通过气缸的开合随机的散落在传送带上，程序会判断视野内是否有待分

拣的物块，当物块运行到相机的视野区域内时，机器人控制系统采用等时间间隔的触发的方

式触发相机进行拍照，采集分拣对象的位姿信息，计算机通过一定的处理算法对实验物块进

行识别、计算，获取分拣对象的分类信息和坐标信息、旋转角度后，以一定的数据格式传递

给机器人控制器，机器人控制系统根据视觉系统传回的信息，控制机器人末端执行机构在合

适的动作区域内进行跟踪和拾取操作，将不同种类的实验物块放置到分别指定的位置。当料

盘上的物块数量达到设定的数值时，气缸再次开启，将物块随机的散落在传送带上，重复上

述的过程。

图1机器人分拣系统

2机器人分拣系统硬件组成

本实验机器人分拣系统由并联机器人系统、视觉系统、传送带装置以及分拣对象组成，

实验结构如图2所示。

图2机器人分拣系统组成原理

(1)并联机器人系统

并联机器人系统包括并联型机器人本体，机器人控制柜、示教编程器和驱动各关节的安

川伺服交流电机等组成。机器人末端执行机构为气动吸盘，用于吸附传送带上的分拣对象，

完成抓取动作。

(2)视觉系统

视觉系统由康奈视In-Sight7000型工业智能相机、相机固定架等组成。由于本实验是一

个2D平面视觉应用，因此将相机固定在传送带上方。

(3)网络交换机

在系统调试过程中需要利用PC机建立待分拣对象的特征模板。PC机、机器人控制器以

及视觉系统之间便需要利用交换机在局域网内进行信息的交互。

(4)传送带及分拣对象

本系统选取的皮带输送机来输送分拣对象，其工作长度约为lm，分拣对象为印有不同字

母的立方体铅块。

3总体设计流程

3.1相机标定

为了使相机能够获取精确的分拣对象的位姿信息，需要对相机进行标定。标定是确定摄

像机内部参数相对于世界坐标系的方位，校正镜头的畸变。相机标定的方法有两种：基于标

定物的方法和自标定方法。自标定方法主要是利用相机运动的约束，通过场景中的平行或正

交信息进行相机标定。典型的基于标定物的标定方法有：直接线性变换法，Tsai两步法和

应用