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视觉识别系统指导码垛机器人作业过程

时间：2017-12-15 来源：机器人在线阅读：10508

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。