机器视觉技术在工件分拣中的应用_刘振宇

图1
基于机器视觉的工业机器人分拣系统
工件平台单元由工件放置台 、 工件放置槽位组成。 黑色的 工件放置平台有助于金属工件的颜色形成反差 ， 方便算法的实 现。其中工件放置槽用于分类放置不同的工件 。 视觉单元由 CCD 摄像机、 摄像机支架、 视觉软件组成。 首 先悬挂在支架上的单目摄像机获取试验台上的工件视频图像 ， 然后视觉系统识别出目标种类 ， 计算出工件的质心和摆放方向 。 最后根据图像坐标系和物体坐标系的关系 ， 经过计算目标的相 对位置和方向， 再将信息参数传入控制柜 。 机器人控制单元主要由控制柜和六轴机械臂组成 。负责对 参数进行分析， 然后对机器人进行相关的操作 ， 最终完成对目标 进行的分拣抓取、 放置等工作。 为了识别算法的 简 化， 方 便 问 题 的 解 决， 特 作 如 下 要 求： （ 1 ） 为了避免抓取干涉和碰撞 ， 机械工件离散放置， 并且有足够 间隙； （ 2 ） 同类别工件不相邻放置 ， 有助于提高检验算法的可靠 性和准确性； （ 3 ） 目前仅限于处理几何形状规则的机械工件 。
这样就得到了一个建立三维世界坐标系与二维坐标系之间 的一种对应关系。
2． 2
图像预处理
图像的预处理主要是为了提高图像数据中的信噪比 ， 进行
背景噪声的抑制。目的是减轻后续图像处理的压力 。预处理的 好坏直接影响机械工件的边缘 、 面积、 曲率、 角度和物体质心等 Prewitt、 特征的提 取。 经 典 的 边 缘 检 测 的 算 子 有 Sobel 算 子、 Canny 算子和 Laplacian 算子， Canny 而 算子具有较好的信噪比 、 高边缘定位性能和在噪声环境下较好的检测效果 ， 适用于不同
0
引
言
机器视觉技术是指用摄像机和计算机来模拟人的视觉功能， 其广泛应用在电子电器、 航天、 汽车及汽车零部件制造业、 制药、 工 ［ 1 ］ 业和电子等领域 。工件分拣是工业生产环节重要的组成部分。 传统生产线上， 工业机器人的运动一般采用示教或离线编程的方 ， 法 所有动作和摆放位置都要预先严格的设定。一旦工作环境条件 就会造成抓取错误， 满足不了大批量高速生产。与传统 有所变化， 的机械分拣作业相比， 将机器视觉技术算法应用到工业分拣系统上 有着高质量， 高速率， 高智能等无法替代的优势。目前， 机器视觉技 术的发展已经从最初的实验室逐渐走向实际应用阶段。例如， 苏伊 可以快速和 士运河大学开发出一种基于视觉的自动分拣土豆系统， ［ 2 ］ 准确地按大小分拣土豆 。众为兴 SCARA 公司开发研制的四轴 机器人， 可应用在搬运、 分拣一些较小的规则工件。德国 VMT 公司 开发了具有对冲压上料原件定位及位置调整基于图象处理的机器 ［ 3 ］ 人搬运系统 。国立成功大学金属工业研究和发展中心研发了一
x d y d x y x
（ 4） （ 5）
y
2
2． 1
算法实现
摄像机标定
式中： （ c x ，c y ） 是基准点， 一般在图像的中心。 f 为摄像机的焦 距； △x 为水平方向上相邻像素之间的距离 （ mm / pixel ） ，△y 为 垂直方向上相邻像素之间的距离 （ mm / pixel ） ； f x 和 f x 是以像素 为单位的焦距。 综合以上公式得到下面表达式 ：
{
Xu = f
Xc Zc
Yc Yu = f Zc
（ 2）
式中： f 为摄像机的焦距。 Y u ） 与实际的成像坐标系 （ X d ， Yd ） 理想成像平面坐标（ X u ， ： 的转换关系如下所示
{
[ ]
xd yd r=
= （ 1 + k1 r 2 + k2 r 4 ） + y2 u
[ ][
xu yu +
Xw fx 0 cx Y s v = 0 f y c y [ R3 × 3 T3 × 1 ] w 0 0 1 Zw 1 1
[]
u
（ 6）
上的图像。如图 2 所示， 获得 7 个不同位置的目标图像， 并根据图 像点之间对应关系即可标定出摄像机内参数与外参数。
辽宁 沈阳 110870 ） 辽宁 沈阳 110168 ）
摘 要 研究了机器视觉技术在工业分拣问题中的应用 ， 介绍开发过程中使用的主要图像处理算法 。利用 Visual C + + 编程软件 实现对规则几何工件的识别和定位 。分析视觉算法库中的摄像机模型 ， 并且求解出摄像机内外参数 、 畸变 建立图像处理的算法库 ， 、 。 、 Hough 、 。 参数 旋转和平移向量 然后对图像序列进行图像预处理 圆检测 角点提取和轮廓识别等运算分析 提出计算多目标中心 该视觉算法可以有效解决规则几何工件的分拣问题 ， 并且能准确地 的算法和一种角点特征结合轮廓特征识别算法 。仿真结果表明， 周长， 面积和边缘， 以达到分拣的目的。 计算工件中心， 关键词 中图分类号 机器视觉 工业机器人 分拣 目标识别 A 图像处理
TP242． 6 + 2
文献标识码
DOI： 10． 3969 / j． issn． 1000386x． 2012． 11． 023
APPLYING MACHINE VISION TECHNOLOGY TO WORKPIECES SORTING
Liu Zhenyu1
1 2
2 Zhao Bin1，
Zou Fengshan2
（ School of Information Science and Engineering，Shenyang University of Technology，Shenyang 110870 ，Liaoning，China） （ Siasun Robot and Automation Co． ，Ltd，Shenyang 110168 ，Liaoning，China）
Abstract In this paper we study the application of machine vision technology in industrial sorting，and introduce the principal image processing algorithm used in development process． Visual C + + programming software is employed to establish image processing algorithms library，which implements the recognition and positioning of the geometric workpieces． We analyse the camera model in OpenCV algorithms distortion parameters， translation and rotation vectors， etc． For image selibrary ，and calculate the internal and external parameters of the camera， the operations and analyses including image preprocess， Hough circle detection， corner extraction and contour recognition are conducted afquence， terwards． Meanwhile， we put forward an algorithm of multiobjective centre calculation and an identification algorithm combines the corner feature with contour characteristics． Simulation results show that the vision algorithm can effectively solve the sorting problem of regular geometric workpieces， and can accurately calculate the workpiece centre， perimeter， area and edge to achieve the purpose of sorting． Keywords Machine vision Industrial robot Sorting Target recognition Image processing
第 29 卷第 11 期 2012 年 11 月
计算机应用与软件 Computer Applications and Software
Vol. 29 No． 11 Nov． 2012
机器视觉技术在工件分拣中的应用
刘振宇
1 2
1
赵 彬
1， 2
邹风山
2
（ 沈阳工业大学信息科学与工程学院 （ 新松机器人自动化股份有限公司
Xc = Yc Zc
[0
R3 × 3
T
Xw T3 × 3 Yw 1 Zw
]
（ 1）
T其中： Rຫໍສະໝຸດ × 3 = （ R x R y R z ） 为旋转矩阵； T3 × 3 = （ R x R y R z ）
为平移
向量。R3 × 3 和 T3 × 3 只与摄像机内部结构工艺程度有关 。 Xc ， Yc ， Z c ） 在针孔摄像机模型中透视 将摄像机坐标系（ O c ， 投影， 得到理想的成像坐标系中物理坐标 （ X u ，Y u ） 。
1
工业机器人分拣系统构成
本文以六自由度机械臂为基础 ， 建立了如图 1 所示的机器
收稿日期： 2012 － 04 － 06 。 国 家 高 技 术 研 究 发 展 计 划 项 目 （ 2012