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基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统设计

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ScienceandTechnology&Innovation┃科技与创新2023年第24期

·29·文章编号：2095-6835（2023）24-0029-03

基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统设计

杨再恩1，李文骥2

（1.台州科技职业学院，浙江台州318020；2.台州市英创智能科技有限公司，浙江台州318010）

摘要：随着智能制造的发展，工业机器人在现代生产中的应用越来越广泛，尤其在产线零件的抓取上极大地提高了自动化程度，但是传统工业机器人基于固定点示教的方式，无法实时精准抓取复杂形状的零件。提出将机器视觉与工业机器人技术相结合，基于康耐视智能视觉相机，赋能工业机器人，提高产线零件的抓取精度，提升工业生产效率。结果表明，该系统具有良好的抓取稳定性，可以实现对零件颜色、形状、位置的精准识别与抓取，在工业生产中具有广阔的应用前景。关键词：机器视觉；工业机器人；PLC；智能抓取

中图分类号：TP242.2文献标志码：ADOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2023.24.008

在工业4.0与中国制造2025的双重时代背景下，

工业机器人作为一种工业自动化设备，已被广泛应用

于工业生产中，尤其在产线零件的抓取上发挥着越来

越重要的作用。传统的工业机器人抓取系统都是针对

已知零件固定点位的示教方式，然而实际生产中的零

件经常存在不同类型、颜色、形状等情况，导致难以

实现对复杂形状物体的智能抓取[1]。因此，如何实现工

业机器人的智能抓取，成为了目前研究的一个重要方

向。当前机器视觉作为一种高级的检测技术，即机器

代替人眼的感知能力，甚至超越人眼[2]，可实现对物体

的识别、检测、跟踪等操作，在智能制造中的作用越

来越突出。本文基于机器视觉与工业机器人技术，设

计一种智能抓取系统，能够自动完成对多种形状和大

小零件的识别，引导控制机械臂的运动，实现对零件

的精准抓取与放置，具有一定的应用前景和研究意义。1系统总体设计

1.1系统方案

以机器视觉赋能工业机器人，系统主要包括工业机

器人、智能视觉识别单元、零件传送单元、HMI（HumanMachineInterface，人机界面）控制终端等模块。产品

零件经传送带运送至智能视觉识别区后，相机触发拍

照识别，获得零件信息，包括颜色、形状、位置坐标等，

并将其发送给工业机器人，机器人根据获得的零件信息

选择对应的末端工具对零件实施精准抓取。

1.2系统硬件设计

1.2.1控制器

系统选用西门子S7-1200系列PLC（ProgrammableLogicController，可编程逻辑控制器）为主控制器，型

号为CPU1215CDC/DC/DC，具有模块化、结构紧凑、

功能全面等特点，非常适用于各种中小型自动化项目，其内部集成了2个PROFINET通信接口，可用于与外

围设备包括工业机器人、PLC、HMI等硬件的通信，

以实现复杂的控制任务。

1.2.2智能视觉相机

系统选用康耐视In-Sight2000系列的智能视觉相

机，型号为IS2000C，配合一个白色背光光源，是一

款高性能、易于使用和灵活配置的工业视觉智能化一

体2D相机，可以实时捕捉、处理和分析高分辨率图像，

能够应对复杂的视觉任务。相机可以通过以太网口与

支持ModbusTCP通信协议的PLC控制器或工业机器

人系统进行通信，对视觉检测结果和数据进行传输。

1.2.3工业机器人

系统选用一款通用型六轴工业机器人，其工作范

围大，比较灵活，有效载荷20kg；结合需抓取零件的

特征，机器人末端工具设计由气爪与双吸盘组成，其

中气爪工具用于底座类零件的抓取，双吸盘工具用于

表面光滑零件及托盘的吸取，可以实现绝大多数零件

的抓取工作；工业机器人系统支持ModbusTCP通信

方式，可方便地与PLC控制器进行数据交互通信。

1.2.4传送带单元

传送带单元主要由零件运送缓冲区、视觉检测识

别区及机器人零件抓取区组成，由西门子G120系列变

频器驱动三相异步电机带动倍速链转动从而输送托盘

到指定区域。在零件运送缓冲区、视觉检测区及机器

人抓取区的输入端各有一个光电传感器，用于对零件

托盘运送到位的检测；在检测区末端和抓取区前端各

有一个气挡，用于对当前工作区域托盘位置的固定。

1.2.5控制终端HMI

系统前期开发使用电脑PC调试配置参数，正式运

行后采用触摸屏HMI控制系统参数配置及状态监控，科技与创新┃ScienceandTechnology&Innovation

·30·2023年第24期

选用的触摸屏为西门子7英寸HMI精智面板TP700Comfort，配合PLC程序，既可以对系统的运行

参数进行设置，也可以对系统的运行状态、检测数据

等进行实时监控。

1.3网络拓扑

系统内包含多种硬件设备，采用网络化的控制模

式，通过一个工业交换机将西门子PLC、工业机器人

控制器、智能视觉相机、变频器、触摸屏等硬件连接

在同一个网络内，通过以太网实现设备之间的网络通

信与数据交互。系统的网络拓扑如图1所示。

图1系统网络拓扑图1.4整体工作流程

将零件放置于托盘上，按顺序从传送带输入端依

次运送，视觉检测光电检测到托盘进入视觉检测区后，

视觉识别气挡升起将托盘固定于视觉检测区，触发智

能视觉相机拍照识别零件，待识别完成后气挡下降，

零件托盘继续运送至机器人抓取区；智能相机将识别

信息数据，包括零件的类型、颜色、摆放位置、角度

等发送给PLC，PLC将数据处理后再转发给工业机器

人；传送带抓取检测光电检测到托盘进入机器人抓取

区后，抓取等待气挡升起将待抓取托盘零件固定于抓

取区，触发工业机器人开始抓取；工业机器人根据PLC

发送过来的零件信息，使用对应的工具抓取放置零件，

并将空托盘吸取放置回收处；空托盘放置完成后抓取

等待气挡下降，传送带继续运送下一个零件托盘，继

续下一个零件的抓取工作。2系统软件设计

2.1PLC程序控制

西门子S7-1200系列PLC的程序控制采用TIAPortal软件开发，考虑到系统内涉及视觉数据的转

化处理，故程序采用SCL（StructuredControlLanguage，

结构化控制语言）开发更为快捷。PLC主要负责系统

内硬件器件的基本控制，包括变频器的控制、传送带

电机的驱动、各输入光电传感器的检测、各输出气挡的控制，以及整体工作流程的逻辑控制，另外还有最

重要的与其他设备之间的数据交互通信，包括智能视

觉相机、工业机器人、触摸屏HMI等。

传送带电机使用三相异步电机，通过西门子G120

变频器驱动电机转动，变频器通信参数设置P15=7（现

场总线模式），采用现场总线PROFIBUS控制的方式，

以发送标准报文的形式控制电机的正/反转动、停止及

速度切换，PLC发送2个字的报文给变频器寄存器。

第一个报文是控制字，其中16#047F为控制电机启动，16#047E为控制电机停止；第二个报文是电机频率字，

即速度设定值，可以设定的值为0—65535，其中0—32767为一个方向转动，65535—32767为另一个反方

向转动，数值越接近32767表示该方向速度越快，通

过赋值的不同就可以实现对电机转动方向及转速的快

慢控制。

各输入光电传感器的检测通过PLC的边沿检测实

现托盘有无运送到位的检测，辅之以适当的定时器延

时，置位/复位输出气挡实现气挡升降控制[3]，以完成

传送带的整体控制流程。当传送带输入检测光电信号

出现上升沿时，启动传送带，并对托盘数量进行计数；

当视觉检测光电信号出现下降沿时，对视觉识别气挡

电磁阀进行置位，气挡升起，延时1s，置位触发智能

相机拍照识别；当检测到拍照完成信号上升沿后，复

位下降视觉识别气挡及相关定时器，PLC存储智能相

机所识别的零件信息；当传送带抓取检测光电信号出

现下降沿时，对抓取等待气挡电磁阀进行置位，气挡

升起，阻止后续托盘进入机器人抓取区，同时机器人

开始抓取放置零件。

2.2视觉检测控制

智能视觉相机的应用开发使用康耐视的In-SightExplorer软件，该软件默认打开的是EasyBuilder视图

环境，也可以支持电子表格视图配置应用[4]，软件提供

了丰富的视觉工具，通过EasyBuilder不需要复杂的代

码编程即可快速搭建视觉项目的应用。In-SightExplorer软件提供的工具主要分为定位部

件与检查部件两大类。定位部件主要用于定位特征并

找出特征的位置信息，例如可以使用“图案定位”工

具，识别零件图案特征以确定其摆放位置及角度；检

查部件主要用于根据图像分析其颜色、计算斑点数等，

例如可以使用“颜色像素计数”工具，训练颜色提取

所要识别的颜色，使用“斑点计数”工具识别零件孔

的数量以区分特征相近的零件。另外，对于颜色的识

别需要PLC关闭背光光源，而对于形状及位置坐标的

识别则需要PLC打开背光光源，故一个完整的零件识ScienceandTechnology&Innovation┃科技与创新2023年第24期

·31·别需要进行2次拍照。

设置相机触发器类型为工业以太网，即相机采用

以太网通信的方式触发拍照识别，最后将所有相机识

别出来的数据信息转发给PLC，通过设置通信方式，

添加PROFINET设备，选择Siemens制造商，将需要

发送出去的数据添加至“格式化输出数据”，包括零件

的类型、颜色、位置、角度、孔数等信息。

2.3工业机器人程序

工业机器人采用模块化的编程方法，创建主程序main，由主程序调用子程序，包括通信交互程序、抓

取程序，放置程序、点位示教程序等子程序[5]。工业机

器人的启停信号及零件位置坐标数据以变量的形式存

储，具体数值通过PLC发送过来赋值。工业机器人与PLC的通信采用ModbusTCP的方式，工业机器人作

为服务器端，开辟2块通信数据空间，一块是发送区

的数据，用于将机器人工作状态数据提供给PLC，一

块是接收区的数据，用于接收PLC的启停信号及零件

识别数据；而PLC作为客户端，通过MB_CLIENT指

令，可以在客户端和服务器之间建立连接、发送请求、

接收响应并控制ModbusTCP服务器端的设备，PLC

只要分别去读或写工业机器人的这2块数据区，就可

以实现工业机器人与PLC的数据交互通信。最终工业

机器人根据接收到的零件类型信息切换末端工具为吸

盘或气爪，选择相应工具坐标系，根据零件位置信息

运动至零件表面正上方待抓取位置，根据角度信息旋

转末端工具中心角度，最后去抓取并放置零件。

2.4触摸屏HMI设计

系统调试运行后可脱离电脑PC，以触摸屏HMI

控制系统的基本运行与状态监控。通过“按钮”组件

绑定PLC的输出变量及中间变量，设置系统的单机/联机模式、控制气挡的点动升降、电机的正反转

点动与停止等；通过基本控件的外观颜色显示光电等

传感器及气挡升降的状态；通过“I/O域”组件显示系

统状态数据，如识别零件的颜色、位置坐标等信息。3结束语

本文设计了一种基于机器视觉的工业机器人智能

抓取系统，该系统以PLC为主控制器，通过零件运送、

视觉检测、工业机器人抓取、HMI控制终端等单元模

块实现对零件的识别与精准抓取。经实验测试表明，

该系统具有较高的抓取精度和稳定性，能够实现不同

形状、颜色的零件抓取，具有广阔的应用前景。当然

系统也存在一些不足之处，在未来的研究中，可以进

一步完善系统的设计和算法，拓展系统的应用范围。参考文献：

[1]万松峰，吴靖明.基于机器视觉的智能抓取系统的设计[J].

机械管理开发，2022，37（10）：228-229.[2]付斌斌.工业机器视觉的应用与发展趋势[J].中国工业和

信息化，2021（11）：18-24.[3]韩浩.基于视觉的工业机器人装配生产线的研究[D].天津：

天津职业技术师范大学，2021.[4]张伟建，杨星，彭湃.基于In-Sight小型环形零件尺寸测量

研究[J].信息化研究，2022，48（1）：25-29.[5]顾宇峰，王杰，李友节，等.基于PLC和智能相机的机

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基于机器视觉的工业机器人分拣系统

基于机器视觉的工业机器人分拣系统

基于机器视觉的工业机器人分拣系统

发表时间：2019-08-08T11:14:14.203Z 来源：《防护工程》2019年9期 作者： 王辉

[导读] 工件分选是工业生产的重要组成部分。在传统的生产线上，采用人工分拣。

佛山隆深机器人有限公司 广东省佛山市 528300

摘要：工件分选是工业生产的重要组成部分。在传统的生产线上，采用人工分拣。然而，这种工作具有高重复性和高劳动强度。随着工业的发展和进步,并开始逐步采用工业机器人进行排序而不是工人,而是因为机器人的运动,通过教学或离线编程,实现所有操作是预定义的,

一旦工件的位置,机器人不能做出相应的调整,将导致错误。基于此，本文主要对基于机器视觉的工业机器人分拣系统进行分析探讨。

关键词：基于机器视觉；工业机器人；分拣系统

1、前言

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。

2、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InSight7000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

基于MATLAB的工业机器人智能视觉系统实训平台设计分析

基于MATLAB的工业机器人智能视觉系统实训平台设计分析

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•ELECTRONICS WORLD・技术交流

针对工业机器人智能视觉系统的产品在线检测过程，以MATLAB为基础对产品的数字图像进行配准、特征提取、模式识别等，实现产品颜色、编号、高度等内容的识别；并应用在教学实训中以提升学生对整个系统的理解和解决实际问题的能力。1 工业机器人智能视觉系统概述 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装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。具有触觉、力觉或简单的视觉的工业机器人，能在较为复杂的环境下工作。在发达国家中工业机器人自动化生产线成套装备已成为自动化装备的主流及未来的发展方向。高职教育中，人工智能的课程已是现代职业教育的发展趋势，各高校也在积极引进相关的实训平台作为学生学习的基地。以THMSRB-3型工业机器人与智能视觉系统应用实训平台为例，该设备包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、RFID数据传输系统、PLC控制系统，以及一套供料、输送、装配、仓储机构，可实现对告诉输送的工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。该设备有着整套的实训装备，可简单而直观的对自动化的整个生产加工过程进行实地训练，同时，该设备还有一套虚拟仿真软件可对几个关键过程进行编程和仿真，如机器人调试编程仿真软件、工件装配流程编辑软件、RFID读写软件。本文以MATLAB编程软件为基础，对产品图像进行特征提取、匹配、模式识别等操作，实现产品的在线检测。通过自主编程和调试，学生可对产品的在线检测过程、数字图像处理过程建立一个直观的认识，更有利于学生快速操作和掌握整个系统、理解各项参数的设置原理，提高学生的编程能力。2 基于MATLAB的工艺机器人智能视觉检测系统设计基于MATLAB的工业机器人智能视觉系统实训平台设计分析

 云南机电职业技术学院 陈 宇

们需要设定图像配准的模版，如图2所示，图像匹配即从截取得到的图像中找出与模型最相似的部分，并对其进行位置的输出。（刘学，基于特征的彩色图像配准技术研究，国防科学技术大学学位论文,2010年）本系统中，编号模型被标记为1234四种，因此，我们可以将其数字的图像提取出来作为配准的模型，如图3所示。编号识别的过程即用所有的数字模型在搜索区域内进行搜索，在每一个位置都可以得到相似性值，最终相似性值最大的点作为最佳的配准位置，得到该点的数字模型即为识别出的编号。

基于机器视觉的智能草莓采摘机器人结构设计与试验

基于机器视觉的智能草莓采摘机器人结构设计与试验

２０１９年４月第８卷　第２期 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｎｇｂｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ａｐｒ􀆰２０１９Ｖｏｌ􀆰８ꎬＮｏ􀆰２基于机器视觉的智能草莓采摘机器人结构设计与试验

收稿日期:２０１８－１０－０３ ∗通讯联系人基金项目:滁州学院校级规划项目(２０１６ＧＨ１０ꎬ２０１６ＧＨ１１)ꎻ滁州学院校级创新创业项目(２０１８ＣＸＸＬ０２５)ꎮ作者简介:张青(１９９０－)ꎬ女ꎬ安徽安庆人ꎬ讲师ꎬ硕士ꎮＥ－ｍａｉｌ:５８３８９８５３４＠ｑｑ.ｃｏｍ张　青∗ꎬ陶睿志ꎬ丁苏生ꎬ张飞翔ꎬ沈志强(滁州学院　机械设计制造及自动化系ꎬ安徽　滁州　２３９０００)摘　要:现有的草莓采摘机器人对识别系统定位精度要求较高ꎬ基于此ꎬ针对高架草莓提出了一种对识别定位精度要求不高的框式结构末端执行器ꎬ设计出了智能草莓采摘机器人ꎬ并进行了整机作业试验ꎮ试验结果表明:在晴朗的白天ꎬ加光源后采摘成功率高于不加光源下的情况ꎻ加光源后ꎬ采摘机器人在阴雨的白天和晚上采摘成功率均高于天晴时的白天ꎮ该研究结果为智能草莓采摘机器人的开发研究提供了技术参考ꎮ关键词:高架草莓ꎻ采摘ꎻ机器视角中图分类号:ＴＰ２４２文献标识码:Ａ文章编号:(２０１９)０２－００５２－０５ＳｔｒｕｃｔｕｒｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｔｒａｗｂｅｒｒｙＰｉｃｋｉｎｇＲｏｂｏｔＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎＺＨＡＮＧＱｉｎｇ∗ꎬＴＡＯＲｕｉ￣ｚｈｉꎬＤＩＮＧＳｕ￣ｓｈｅｎｇꎬＺＨＡＮＧＦｅｉ￣ｘｉａｎｇꎬＳＨＥＮＺｈｉ￣ｑｉａｎｇ(ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＤｅｓｉｇｎꎬＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＣｈｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｕｚｈｏｕꎬ２３９０００ꎬＡｎｈｕｉ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｓｔｒａｗｂｅｒｒｙｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｓｈａｖｅｈｉｇｈｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｎｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｃ￣ｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ.Ｉｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｆｒａｍｅ￣ｓｈａｐｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｎｄｅｆｆｅｃｔｏｒｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｉｔｈｌｏｗｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒｔｈｅｅｌｅｖａｔｅｄｓｔｒａｗｂｅｒｒｙꎬａｎｄａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｔｒａｗｂｅｒｒｙｐｉｃｋｉｎｇｒｏ￣ｂｏｔｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ.Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎꎬｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｅｍａｃｈｉｎｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｗａｓｔｅｓｔｅｄ.Ｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔꎬｉｎｔｈｅｃｌｏｕｄｌｅｓｓｄａｙｔｉｍｅꎬｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅｏｆｓｔｒａｗｂｅｒｒｙｐｉｃｋｉｎｇｗｉｔｈｌｉｇｈｔｓｏｕｒｃｅｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｗｉｔｈｏｕｔｌｉｇｈｔｓｏｕｒｃｅ.Ａｆｔｅｒａｄｄｉｎｇｔｈｅｌｉｇｈｔｓｏｕｒｃｅꎬｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｒａｔｅｏｆｓｔｒａｗｂｅｒｒｙｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｉｎｒａｉｎｙｄａｙｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｓｕｎｎｙｄａｙꎬｎｏｍａｔｔｅｒｔｈｅｄａｙｔｉｍｅｏｒｎｉｇｈｔ.Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｗｉｌｌｐｒｏｖｉｄｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｔｅｃｈｎｉｃａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｔｒａｗｂｅｒｒｙｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｅｌｅｖａｔｅｄｓｔｒａｗｂｅｒｒｙꎻｐｉｃｋｉｎｇꎻｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ 随着我国人均收入以及生活质量的提高ꎬ人们对于草莓的需求大幅度上涨ꎬ然而草莓的采摘技术依然落后ꎮ目前德国、日本、美国等农业机械发达国家ꎬ已经实现草莓的自动化采摘ꎬ大大提高了采摘效率ꎮ中国作为世界上草莓产量最高的国家ꎬ年产量超过全球草莓生产总量的１/３[１－２]ꎬ但是当前没有真正意义上大规模投入使用的草莓采摘机ꎬ主要靠人工采摘ꎬ劳动强度大ꎬ效率低ꎬ４０％－５０％的生产时间用于采摘ꎬ采摘成本高ꎬ不能满足市场对于草莓采摘机器人的需求ꎬ严重制约着我国草莓产业的发展ꎬ因此机器采摘成为必然趋势[３－４]ꎮ目前我国高架草莓依然以一种观光的形式存在ꎬ并没有大规模推广ꎬ然而日本早在上世纪９０年代就开始大规模推广高架草莓ꎬ故高架草莓是未来中国农业从分散经营向规模化方向发展的必然选择ꎮ高架草莓相对于露地草莓而言ꎬ拥有着便于管理的优势ꎬ同时也可为培育草莓优良品种提供便利ꎮ同时ꎬ高架草莓也能够推动草莓自动化采摘技术的发展[５－６]ꎮ目前已经问世的草莓采摘机器人ꎬ

基于机器视觉的工业机器人分拣系统 2

基于机器视觉的工业机器人分拣系统 2

基于机器视觉的工业机器人分拣系统

摘要：工件分选是工业生产的重要组成部分。在传统的生产线上，采用人工分拣。然而，这种工作具有高重复性和高劳动强度。随着工业的发展和进步,并开始逐步采用工业机器人进行排序而不是工人,而是因为机器人的运动,通过教学或离线编程,实现所有操作是预定义的,一旦工件的位置,机器人不能做出相应的调整,将导致错误。基于此，本文主要对基于机器视觉的工业机器人分拣系统进行分析探讨。

关键词：基于机器视觉；工业机器人；分拣系统

1、前言

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。

2、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InSight7000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 2 基于视觉的机器人分拣系统工作原理示意图

6轴机器人:由于需要分拣的工件质量在400g以内，最大搬运距离为500mm，故选用Nachi公司的MZ04高速轻型6轴机器人，该机器人可以搬运4kg重量的物体，移动范围为600mm，具有精度高，速度快的优点。