视觉识别系统指导码垛机器人作业过程
时间:2017-12-15
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视觉识别系统指导码垛机器人作业过程
本实验整体流程图如下图_5.2所示。
首先由工业相机采集传送带上进入工作区的几何工件图像,然后传送到嵌入式视觉系统中对采集到的图像进行平滑去噪、图像增强等预处理操作,并将提取出的图像特征与特征库相匹配,以识别出工件类型,然后将工件类型和工件的空间坐标传送至控制柜,控制柜分析相关参数数据,引导机器人执行抓取和码垛工作。本实验的机械手采用吸盘式设计,能够有效地对目标工件有进行吸取和码放。
实验结果
实验所选择的是规则几何工件,原始图像经过嵌入式系统处理后进行分类识别和定位,识别定位结果如图5.3所示。可以看出,系统能够识别不同几何形状的工件,并对其进行分类,计算出质心坐标。
图_5.4为码垛机器人进行码垛作业的过程,本实验设置的逐层码垛类型为3x2x2(长x宽x高)。首先工件通过传送带传送到图像采集区域,然后嵌入式机器视觉系统采集图像,经过处理后得出图像的识别定位信息,将其传送到图_5.4a左下方的机器人控制柜,机器人控制柜经过分析运算,得出工业机器人的位姿形态,控制机械手进行抓取工作。机械手根据轨迹规划完成图_5.4b的移动定位操作。图_5.4c显示机械手将工件放置在码垛台上。图_5.4d中,机械手将第二块同样规格的工件放置在第一块工件之上。同时,可以看到旁边还有己经码垛好的不同形状的工件。可以看出,系统能够完成规定的抓取、码垛等操作。
由图中数据看到,在DSP上运行识别定位程序时,CPU运行平稳且平均占用率在28%附近,嵌入式平台在图像处理应用中的强大性能得到充分体现。同时,处理完成每帧图像需要的平均时间为52ms,即图像处理速度可达19.2fps,能够满足实时性要求。
本章首先对系统的工作过程作了简要介绍,然后介绍了CCD摄像机的选型要求和参数,演示了工件识别定位的效果和系统码垛过程,并对工件识别做了重复性试验,得到系统的总体工件识别正确率数据。最后,通过测试得到了系统的CPU占用率和实时性数据。结果显示,嵌入式机器视觉系统能够完成预期目标,并具有较好的实时性和可靠性。
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