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摘要：随着我国工业生产的发展，工业机器人的应用也越来越广泛。在工业机器人的应用中，具有视觉能力的工业机器人比传统的工业机器人在生产效率方面会有提高，同时，生产安全的问题也会得到改善。为此，本文就机器人视觉系统的设计应用相关问题进行分析探讨。
关键词：工业机器人；视觉系统；设计
1.工业机器人视觉的原理
在工业机器人的作业过程中，其通过视觉感知周围环境，它可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让工业机器人能够辨识物体，并确定其位置。目前成熟的光电成像技术都只能捕获二维明暗信息，而不能获得距离信息，所以直接通过这种途径获得的机器视觉也只能是二维的。随着科学技术的发展，三维立体视觉的解决方案也如雨后春笋般涌出，其中就包括双目立体视觉，狭缝光投影法，时间差法等。
1.1实现方法
通常情况下对于图像的获得和初步处理采用常规CCD或CMOS图像传感器就可以将常规的二维灰度图中提取三维特征。在将图像进行量化处理，即把图像信息分成许多像素点，这些亮点经过A/D转换后即可输入计算机进行处理。边缘检测主要采用各种算子来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子除了有Roberts算子外，还有索贝尔算子和算子、高斯偏导滤波器以及Canny边缘检测器等。虽然从二维图像中提取图像的三维特征的算法对设备的要求低，处理的数据量相对较小，输出地结果也比较规整。但是这种算法也有其局限性。
1.2摄像机模型及透视技术
工业机器人视觉系统中的透视技术在实际求解时可能需要大的计算量，而且如果透视效果不明显，直接使用该模型可能会使求解变为病态，透视逆变换把三维物体转变为二维图形表示的过程称为投影变换。
2.工业机器人的视觉系统构成
2.1硬件系统
2.1.1景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。
2.1.2视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。
2.1.3视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。
2.1.4计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。
2.1.5机器人或机械手及其控制器。
2.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成
2.2.1计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。
2.2.2机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。
2.2.3机器人控制软件。
3.工业机器人视觉系统设计应用实例分析
目前，越来越多的工业机器人应用视觉系统，提升作业的精准度及效率，以Motoman UP6工业机器人系统为例，其在原系统中增加了一套计算机视觉系统，使工业机器人更好的识别外界环境的系统。计算机视觉系统的设备主要有Panasonic CCTV摄像机、AVENIR TV镜头、OK系列C-50图像采集卡、工控机、AVENIR TV镜头、Panasonic CCD摄像机、OK系列C-50图像采集卡形成的视频采集系统主要是捕获物体的图像，该功能主要是分三个层次进行图像处理、计算、变换以及通信等功能来实施工控机，利用远程控制来对工业机器人进行Motocom32系统进行通信。
3.1计算机视觉系统的构建
3.1.1硬件的组成
①CCD摄像头：该系统选用CCD摄像机采用PAP-VIVC810AOZ型彩色摄像头。摄像机的成像器使用1/33"CCD，信噪＞48dB，同时摄像机具有自动背景光补偿、自动增益控制等功能。
②图像采集卡：图像采集卡主要采用CCD摄像头配套的MV-200工业图像处理。MV-200图像采集卡的分辨率、图像清晰度具有较高的稳定性，其真彩色实施工业图像采集卡，该图像采集卡的硬件构造、地层函数都具有稳定性，同时在恶例的环境中都可以稳定运行。图像采集卡的图像采集效果非常好，画面效果非常流畅。MV-200图像采集卡的分辨率为768×576，具有独特的视频过滤技术，使图像质量的采集、显示更加清晰流畅。
③工控机：工控机以奔4系列为主。
3.1.2软件组成
①图像匹配软件。
②图像处理与获取软件。
③定标和定位算法软件，功能分布如图1所示。
3.2视觉系统的反馈
工业机器人通过视觉系统感知到的一切需要得到反馈再指引其进行下一步的作业工作，在机器人系统中的反馈，计算机通过C语言的调节图像采集卡进行动态链接来控制函数。同时，对摄像机中的数据、视频信号进行采集，构成数字化的图像资料，采用BMP格式存储进行计算，在计算机上显示活动视频，然后系统对获取的图像进行分析处理，以及对噪声的去除、图像的平滑等进行处理，利用二值化处理对那些灰度阀值的图像进行处理，同时检测计算机获取图像的特征量并计算。在完成图像的处理后，就需要确立图像的匹配特征，对图像进行匹配。如果两个图像不重叠，就需要建立3D数据库进行模型重新选择，再把模型进行计算、投影计算、坐标更换等指令，直到找到与图像相匹配的数据模型，才能真正得到真实有效的图像。重叠时，要获得有效的图像，以工业机器人识别物体为目的，才能建立机器人系统之间的通信。同时，通过三维图像重建，进行机器人空间定位。
结束语：总之，工业机器人视觉系统的应用可以通过合理的系统设计来识别外界环境的数据，并经过图像的姿态预算、影像的投影计算产生图像，通过图片的合成比较，以此来实现机器人在工作中对物体的识别。利用计算机系统对机器人进行有效的控制，在工业机器人工作中对事物目标的搬运、跟踪、夹持等指令，有效提升工业生产效率。
参考文献
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[2]汪汝.视觉引导工业机器人定位抓取系统设计研究[J].数字技术与应用.2017.
[3]白东升，李康.基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计[J].农机化研究.2017.
论文作者:梁佳
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第1期
论文发表时间:2018/5/8
标签：机器人论文; 图像论文; 视觉论文; 系统论文; 工业论文; 采集卡论文; 计算机论文; 《建筑学研究前沿》2018年第1期论文;