基于视觉的装配机器人精确定位分析

摘要：现代社会经济发展形势下，自动化运行程度普遍提升，自动化装配精度要求也逐渐提高，为更好的满足自动化装配精度要求，基于视觉的装配机器人装配系统逐渐得到广泛应用。本文简要探讨基于视觉的装配机器人精密装配系统集成以及设备通信方式，并对坐标系标顶进行合理设计，对坐标值进行准确计算，促进视觉系统对机器人精确定位的智能引导的顺利实现，全面提高机器人装配系统运行的稳定性。

关键词：视觉；装配机器人；精确定位；图像处理；坐标系标定

就当前我国制造领域的实际情况来看，装配机器人的合理应用，在提高生产效率方面发挥着重要的作用。传统的装配机器人在自动化生产线上，仅仅能够对固定示教位置进行单一执行，而现代机器人抓取点固定后，对定位工装有着严格的精度要求，为促进装配机器人在制造行业内的有效应用，应当对机器人的手爪及相关辅助机构进行精心设计，确保其加抓取精度满足现代制造行业精密装配的具体要求，通过视觉引入的方式促进装配机器人精确定位和智能抓取的顺利实现。

1 系统组成及通信方式

本文构建了一套以视觉为引导的机器人精密装配系统，本系统由输送线体、定位工装、四轴机器人、专用电缸手爪和视觉系统等组成。相机采用移动式安装，固定在机器人手爪上跟随手爪移动，机器人手爪结构如图1所示，两台相机平行安装并且垂直于水平面，只用其中一台相机定位。

本系统通过plc进行系统集成，实现系统控制，不同设备支持的通信协议（工业以太网、profibus等）不同，具体的通信方式需要根据实际情况选择。对于机器人与视觉系统的交互方式，主要有以下两种：（1）机器人与视觉系统直接通信。机器人与视觉系统构建一个子系统，机器人直接获取视觉系统的数据信息，plc只与机器人通信，不再与视觉系统通信，当plc需要视觉信息时，可经由机器人反馈获取。该方式的优点是减少通信中间环节，使通信更加直接可靠。（2）机器人通过plc与视觉系统间接通信。首先plc把视觉系统传送的数据信息进行分析，然后把机器人需要的信息转发给机器人。该方式的优点是便于plc分析视觉信息做出整体的控制调配。本系统因需要进行工件定位、判断有无、正反以及检测等大量数据分析，所以选择了第2种通信方式。

2 系统定位工作流程

在系统定位工作中，设备启动后，将机器人移动至拍照点，plc触发拍照后，基于视觉要素的基础上对系统数据进行准确的分析计算，得出拍照结果。若1次失败，开展2次拍照，若2次失败，开展3次拍照，若3次失败，则应当立即停止拍照。拍照成功后，运用plc对各项数据进行分析，掌握当前系统运行的数据状态，若数据状态正常，则依据plc将数据传送至机器人，将机器人移动到抓取点，从而完成系统定位。若plc分析后数据状态异常则应当停止操作。

3 精确定位关键技术

3.1 图像处理

在系统运行过程中，原始图像质量的好与坏，直接关系着图像数据分析的准确性和可靠性，进一步影响着定位精度。因此在系统运行过程中，若环境光源稳定且背光调节适当，应当对曝光调整、图像与处理等方式进行合理利用，明确图像具体信息，为图像处理质量的提升提供可靠的基础。

3.2 坐标系标定

就实际情况来看，视觉系统从拍摄的图片中提取出的信息具有一定特殊性，其作为像素点信息，在实际应用中能够保证相机视野和机器人法兰保持良好的水平状态，将视觉系统的二维坐标系转换为装配机器人的二维坐标系，在这一过程中，即实现了坐标系的准确标定。

基于视觉的装配机器人的精确定位分析中，以当前物距下的坐标作为视觉系统的像素点坐标，以机器人坐标为机器人法兰中心点的坐标。

在坐标系标定的过程中，先将机器人一道拍照点，将标定耙纸置于相机视野内，在明确靶纸上标靶圆心后，找准像素点坐标，并设置标准的坐标点，将机器人手爪中心轴上的顶针进行移动，直至移动到标靶圆心后，对机器人的x、y轴坐标点进行准确记录，为后期操作提供可靠的数据支撑。在明确坐标点后，设置视觉系统坐标系的基以及机器人x、y轴坐标系的基，进一步探索二者之间的对应关系矩阵。通过分析研究可知，依据任意两组视觉系统坐标系以及机器人坐标系的坐标值，能够明确坐标系的相关数据参数，在坐标系标定的过程中，视觉系统中任意像素点坐标逐渐转换为机器人x、y轴坐标，为装配机器人的定位提供可靠的数据支撑。

3.3 机器人抓取点的获取

基于视觉的装配机器人精确定位过程中，待坐标系标定后，应当依据相机是也内寻找的工装或工件上的特征点加以深入分析，掌握好机器人坐标系后，明确装配机器人的具体坐标值，依据抓取点的x、y轴坐标值和角度补偿进行准确计算和分析，将其转换为装配机器人坐标系下的坐标值后，可得如图2所示的模型。

通过对图2进行观察和分析可知，相机安装位置的差异也会在一定程度上影响装配机器人定位的准确性。若相机的安装位置位于机器人法兰中心以外，可知相机视野内所寻求的特征点不具备可靠性，其难以作为装配机器人的真正抓取点。因此在获取机器人抓取点的过程中，应当结合装配机器人的实际特征点抓取点坐标，在相机视野内寻找两个特征点，从而明确装配机器人的抓取点，将特征点与抓取点的固定角度控制在合理范围内，进而明确视觉系统坐标系下机器人抓取点的坐标，通过转换矩阵的有效运用，明确抓取点在机器人坐标系下的具体坐标值，促进视觉理念下装配机器人定位的精准性。

对于机器人手爪角度补偿，因相机固定在手爪上且视觉系统坐标系x轴方向与手爪夹取方向平行，所以两特征点连线与x轴方向的夹角即为机器人抓取角度的偏移量补偿，设拍照点机器人r轴（机器人法兰旋转轴）角度坐标值和机器人抓取点角度值，则可得：机器人抓取点角度值=角度坐标值+视觉系统坐标系x轴方向夹角。

结束语

基于视觉的装配机器人精确定位的实现，能够引导机器人进行智能抓取，有效的解决了以往定位精度问题，更好的满足设备精度标准，一定程度上提高了设备的智能化水平，容错性能力更强，通过反复验证后可知，基于视觉的装配机器人精确定位数据更具准可靠性，为工件的抓取精度和稳定性提供可靠的保证，全面提高工作效率。

参考文献

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[2]张建中，何永义，李军.机器人装配视觉定位应用研究[j].机电工程，2011（8）.

[3]王修岩，程婷婷.基于单目视觉的工业机器人智能抓取研究[j].机械设计与制造，2011（5）.

作者简介：王宇，身份证号：230204************。