【机器人工作台中的工件图像的识别与定位方法分析案例4600字】

机器人工作台中的工件图像的识别与定位方法分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u24385机器人工作台中的工件图像的识别与定位方法分析案例 145881.1图像处理算法概述 1299781.2图像的预处理 1227041.2.1图像如何灰度化 2190681.3相机标定 250181.4图像处理 3164271.5如何进行视觉引导 314444第2章实验平台的搭建与实现 5216952.1真实场景的搭建 5132332.2软件系统的搭建 6290662.3基于视觉的引导实验 71.1图像处理算法概述图像的处理技术对于工业机器人视觉系统来说是重中之重，他就好像人类的大脑在接收到眼睛所识别到的信息后，进行处理优化而使得可以分析支配手来进行动作，机器人亦是如此。这个视觉处理系统一定要做的足够完美，如果这个系统出现问题那么就给予机器人进行错误的引导，导致系统完全与所作实验无关。我们进行处理的主要工具就是电脑，通过摄像机拾取图片后导入电脑进行分析处理和判断在计算机内也可以将强对于特征的识别，使识别的过程更加的快和精准，在由于环境和相机配置的不同，图像处理过程提供了大范围的噪声值，从而提高了图像质量。影响。为了解决这些问题，在进行图像处理之前，我们必须对图像进行预处理，所谓的预处理就是对图像进行消噪处理，我们可以运用滤波的方式进行消噪，然后根据我们的实验要求进行物件的特征提取，然后将信号发至PC端，使机器人可以进行数据交互，达到实验的最终效果。1.2图像的预处理我们的工业相机在工作过程中会遇到一些噪声或者畸变等等，这个时候那些噪点和失真会极大影响图像识别。所以我们会先进行预处理，也就是所谓的消噪和缓解失真，这个工作的过程就被称之为图像预处理。这个本文所使用的工业相机是COGNEX工业相机。我们可以通过图像雕刻、直方图均衡化和图像分割的方法来制备图像。对采集到的图像进行准备，我们可以通过这种方式对于图像的数据信息进行筛选，让系统对于工件的识别和定位更加的快速，让我们更加精准的提取物件的边缘信息。首先，我们可以将灰色的图像进行比例的缩小，当一个图片大小减小时，它的清晰度和质量一定会提高。这样的话我们原始的灰度图像就会变得相对集中的埋藏区变为均匀分布在所有埋藏区的，增强了图像的对比度可以。关上为了达到取名的目的，在拍摄中去除一些无用的信息。1.2.1图像如何灰度化如果想要视觉定位的精度高，那么摄像机所记录的图像质量一定要高。图像质量是整个定位系统的核心问题，本文选用的COGNEX工业相机能够提供清晰、高质量的彩色图像，但是如果是彩色图像进行计算的话就会出现两个问题，一是计算量非常巨大，二是图像特征的分辨率不会很高，所以要对图像进行灰度化处理在r=g=B时的RGB模型它表示当前颜色，并表示一种称为灰度的数值，这个数值对于字节数的要求非常小只要一个就可以完成，而我们记录它的范围一般为0~255，一般纪律的方法分为四种包括：：最大值法，分量法，平均法和加权平均法。灰度图像处理是机器人视觉引导系统中不可或缺的一个步骤，它可以通过减少计算量的方式使系统运行速度加快，从而让整个系统流畅的运行。由于实验环境为室内，被测对象为方形和圆形塑料铸件，分别标记为1号和2号工件，因此采用平均值法进行图像灰度化，可以满足本实验的要求。对于视觉识别到的彩色图像选取RGB的三个分量亮度进行平均，这个就被称之为所识别图像的灰度，并使用rgb1对Halcon视觉库的灰度(image，grayimage)。图像的参数记录的输入为彩色图像后进行灰度处理，通过一整个过程可以达成彩色图像灰度化的过程。1.3相机标定为了计算空间物体表面点的三维坐标在工业相机中是如何拾取的，我们应该在摄像机中进行一个物体的几何模型定义，将这些定义的模型记录到相机的参数中去。我们所取得的这些参数必须通过适当的实验和严格的计算来确定。把各个位置的参数进行统一的标定让相机内外的参数都统一化，这些标定的相机它分为三个参数，包括内部、外部和畸变。那么摄像机内部的一些具体参数就定义了摄像机的光学中心位置与二维像面和三维空间之间的相互作用，以二维图像为核心的三维场景更新是的，所以摄像机标定的结果和质量直接影响到三维场景更新的效果从。到时间包括在不同行业中广泛使用的摄像机标定方法：传统的摄影测量定标法、Abdel-Aziz直接线性变换法、Tsai二步法、基于Kruppa方程的自标定法、二价定标法、正方形表面自标定法、张正友定标法等对他们来说是校准方法张正友使用方便，而且对于标定过程中使用的标定装置，精度要求不高，因此在双目视觉工程中得到了广泛的应用。1.4图像处理成像模块主要完成遥控摄像机对动态物体的成像，需要遥控摄像机的外部硬件空间进行记录，软件中设置了遥控摄像机所需的参数。软件主要配置摄像机的拍摄模式、曝光时间和数据包大小，通过调用摄像机属性节点设置必要的摄像机属性参数。相机的曝光时间和包装尺寸设置。关闭远程摄像机可以在现有的外部环境中捕获动态目标的清晰图像，促进后续的图像处理是的。那里旋转物体是动态的，双目相机的速度同步是非常重要的这很重要。定位测量系统采用与摄像机记录源相同的对向光电传感器，保证了记录时间的同步。本平台中由康耐视In-Sight2000工业相机对我们所提供的物体进行特征识别，包括物体的边缘轮廓，物体位置，通过灰度处理识别物体形状并进行定位，确定物体形状及所在位置。1.5如何进行视觉引导对工件上比较特殊的点位进行识别和定位捕捉，同时对于输入的位置信息模型进行比对，从而使机器人可以确定工件位置，引导机器人去完成工作，这就是视觉引导系统也就是机器人的“眼睛”。智能化在视觉控制系统是机器人手眼系统的主要组成。机器人的视觉引导系统的放置是分为两种的，一种呢是将我们所选用的工业摄像头安装在机械手臂上，随着机械手的运动而运动，而另一种呢是将我们所选用的工业相机安装在工件所经过的区域，在物件经过时对物件直接进行识别定位从而引导机器人进行抓取。两个都走有自己的长处和弊端，摄像头安装在机械手臂上时，会跟随机器人灵活运动，但是所观察的视野比较小，在定位工件的过程中，必须在不同的位置进行多次计算，以补偿运动误差。这种视觉引导方式更适合比较小的工作区域，它的系统比较复杂所以工作起来稍有些缓慢。工业摄像机固定的模式记录了摄影位置，视野宽，它的系统比较简单可以直接一次定位，所以速度比较快但是工作的精度不如另一种模式。所以最好的方式是两个相机同时定位可以提高精度。由于该文件的识别目的是小的零件尺寸，更固定的设计尺寸，可在固定等待区配置所以我们选择将工业相机固定在工件区域的方式进行视觉引导。

第4章实验平台的搭建与实现2.1真实场景的搭建本章将结合前面的技术分析和实际构建工业机器人视觉定位系统平台，验证该系统的准确性和可行性系统。东部该系统主要是对目标工件进行智能化处理和装配，并与之相比较无视觉系统的机器人平台相比较，操作的精度更加的高，生产的效率更加的高设备的操作也更加的简单。根据本文的实验环境，搭建了各硬件设备的通信平台。Cobra450机器人提供多种通信接口，首先，Cobra450机器人控制室通过网线与PC机相连。工业摄像机安装在机器人的最终执行机构上，通过上位机与PC机相连USB。将工件停在工件放置区，机器人的控制和编程主要是由它自己本身的示教装置来完成的。同样它的PC机也是不可或缺的，机器人的远程控制、图像处理、数据传输、摄像标定等等都是由它来承载并完成的。用我们所常用的网线把PC端和Cobra450机器人的控制系统连接，把他们调试为相同的IP地址，将线路稳定的插入两边的端口中。机器人的控制系统以及视觉系统是全部平台的操作系统，整个的视觉引导机器人分拣平台由两部分通过接口通信的方式连接组成，由Cobra450机器人本体、末端执行器、工业机器人控制柜和示教装置组成机器人总的控制系统，由工业摄像机、PC机和工件放置台组成视觉处理系统。2.2软件系统的搭建工业机器人的自动化操作根本，是基于视觉引导的软件平台，由于视觉引导系统的加入使得机器人平台可以自主实现相应的动作。视觉系统进行标定、定位、识别等工作后反馈机器人使其进行分拣，此次实验所用系统可以实现：（1）工业摄像机的视觉系统可以实现多种图像处理功能，并具有多种可配置功能，如连接所选摄像机、配置图像采集参数、采集单个或连续图像等，根据不同情况选择合适的图像处理工具。（2）图像处理软件可支持所选摄像机的标定功能。对于不同的标定模式，可以预见不同的应用方法可以实现不同驾驶模式下的手眼标定。说明书简单明了。（3）机器人远程控制可以实现对机器人的远程控制、现场环境的实时监控、数据的显示、不同机器人的读写，如对机器人的控制、信号的转换、保密数据的定义等。基本上没有教材链。整个软件系统的处理步骤如下：首先，通过工业摄像机采集目标图像。机器人的远程控制系统可以实时接收机器人的各种数据，对现场进行监控，改善环境。提高安全生产水平。视觉引导系统的工作是通过各个模块的协作来实现的。上位机通过通讯设备与机器人控制室相连，分析机器人的基本参数，读取机器人的坐标数据，摄像头模块负责摄像头的连接，通过设置参数并在上位机上显示采集到的图像来设置摄像模式，整个系统的通信连接采用TCP/IP网络协议下的捕获报文传输方式。C/s服务模式是客户端作为服务器发送相应的请求，服务器收到请求后在指定的时间内完成相应的服务。机器人作为客户端，PC软件系统作为服务器。2.3基于视觉的引导实验我们在得到结果前所要做的一项使要对转速表和参数配置进行校准。机器人的眼镜蛇4504轴有自己的起源标定点。让机器人开始自我学习，它自身的轴会按照1-2轴，然后是3-4轴的顺序回到自己的机械原点。当机器人的四轴移动到各自的机械原点时，在教员的屏幕页面上单击“校准”，然后再单击“参数校准”选择“校准偏移值并编辑”，返回机械原点后屏幕上会有相应数值。然后把这些数值与机器人标定的差异值比较，把那些不一样的偏差值更新为铭牌值。最后，依次单击更新独占计数器和更新计数器以更新数据。机器人操纵手末端的坐标称为TCP工具坐标。在机器人手眼校准之前，应首先设置TCP工具坐标。眼镜蛇450机器人在TCP操作结束时，我们需要把坐标系中z的距离值进行相应的偏移，它的轴末端也是默认TCP只在z轴偏移。完成机器人的坐标标定和实验平台软硬件部分的操作后，即可尝试视觉引导工业机器人进行抓取实验。将摄像机先安装在机器人的机械手末端，然后在物件的工作区域内放置好标定板，对摄像机的标定进行实验。准备完成后，进行摄像机标定。通过可视化处理软件，采用九点定标方法采集了定标板九个采集模型图像后，加载模型图像，调用对应的基准算法，用相机正确识别工件的位置，用相机完成摄影。机器人参数校准和摄像机校准完成后，将I/O信号进行相应的配置。由就为信号、夹具状态反馈信号、系统停止信号等组成了整个系统的数字信号。由于系统中的I/O信号为标准的，所以选择标准版来进行通讯，标准I/O板可通过PROFINET网络与上位机相连，方便了通信组态的实现。一切准备工作就绪后，即可开始正式的实验验证。点击开始按钮后，摄像机开始图像采集和图形处理，并在视觉处理软件屏幕上实时显