Een korte analyse van de visuele positioneringstechnologie van industriële robots

Robot integreert elektronische technologie, sensortechnologie en intelligente besturingstechnologie. Het is een machineapparaat dat automatisch werktaken kan uitvoeren. Het kan menselijke commando's accepteren en kan ook zelfstandig handelen in overeenstemming met de principes en programma's die zijn geformuleerd door kunstmatige intelligentietechnologie. Het is toegepast op vele gebieden.

Momenteel kunnen industriële robots alleen vooraf bepaalde instructies uitvoeren in een strikt gedefinieerde gestructureerde omgeving en missen ze het vermogen om de omgeving waar te nemen en zich aan te passen, wat de toepassing van robots sterk beperkt. De methode voor visuele positionering van werkstukken, gecombineerd met speciale beeldverwerkingssoftware, maakt gebruik van de visuele besturing van de robot zonder dat er voorafgaand onderwijs of offline programmering van de bewegingstraject van de industriële robot nodig is. Het kan betrouwbare positionering van het visuele systeem van de industriële robot bereiken en een actieve rol spelen bij het verbeteren van de positioneringsnauwkeurigheid van werkstukken en de verwerkingseffecten. Het kan veel programmeertijd besparen en de productie-efficiëntie en verwerkingskwaliteit verbeteren. In China wordt dit aspect voornamelijk gebruikt in het volgen van lasnaden door lasrobots.

Het visuele positioneringssysteem van de robot is samengesteld uit (zoals weergegeven in de onderstaande figuur). Een spuitgereedschap en een enkele camera zijn aan het uiteinde van de robot met gewrichten gemonteerd, zodat het werkstuk volledig in het beeld van de camera verschijnt. Het systeem omvat een camerasysteem en een besturingssysteem:

1. (1) Camerasysteem:

   Het bestaat uit een enkele camera, een computer en een acquisitiesysteem (inclusief een beeldacquisitiekaart), verantwoordelijk voor de acquisitie van visuele beelden en machine vision-algoritmen; het wordt aanbevolen om een digitale camera voor dit systeem te gebruiken, en de extractie nauwkeurigheid zal hoger zijn dan die van een algemene camera.

2. (2) Besturingssysteem:

   samengesteld uit een computer en een besturingskast, gebruikt om de werkelijke positie van het robotuiteinde te regelen;

Het werkgebied wordt gefotografeerd door een CCD-camera, en de computer extraheert trackingkenmerken via beeldherkenningsmethoden voor gegevensherkenning en -berekening.

De Amerikaanse TEO merk digitale camera TM-C6597E wordt gebruikt, uitgerust met een TM-C520HP beeldacquisitiesysteem. Het is ontworpen met een speciale camera, gebalanceerde transmissielijn en beeldacquisitiekaart om het videosignaal naar de rekenmachine te sturen en snel te verwerken. Selecteer eerst een lokaal beeld van het object dat wordt gevolgd. Deze stap is gelijk aan het proces van offline leren, het opzetten van een coördinatensysteem in het beeld en het trainen van het systeem om het trackingobject te vinden. Na het leren verzamelt de beeldkaart continu beelden, extraheert trackingkenmerken, voert gegevensherkenning en -berekening uit, lost de gegeven positiewaarden van elk gewricht van de robot op via inverse kinematica, en stuurt uiteindelijk de hoog-nauwkeurige eindactuator aan om de positie van de robot aan te passen.

Op deze manier combineert het visuele positioneringssysteem gebiedsgebaseerde matching en vormkenmerkherkenning voor gegevensherkenning en -berekening, en kan het snel en nauwkeurig de grenzen en centra van objectkenmerken identificeren. Het robotbesturingssysteem verkrijgt de hoekfout van elke gewrichtspositie van de robot via inverse kinematica-oplossing, en stuurt uiteindelijk de hoog-nauwkeurige eindactuator aan om de houding van de robot aan te passen om deze fout te elimineren. Dit lost het probleem op dat de werkelijke positie van het robotuiteinde ver verwijderd is van de gewenste positie, en verbetert de positioneringsnauwkeurigheid van traditionele robots.

Het contrast tussen het werkstuk op de werkbank en de achtergrond van de werkbank vormt een groot kleurverschil, dat wil zeggen, het werkstuk wordt geïdentificeerd als zwart, en de middellijn van het zwarte beeld wordt geëxtraheerd. Het acquisitiesysteem gebruikt deze informatie als een belangrijk kenmerk voor het identificeren van het werkstuk.

Wanneer een algemeen visionsysteem een werkstukbeeld verkrijgt, kan het vanwege verschillende omstandigheden en ruisinterferentie niet direct in het visionsysteem worden gebruikt. Beeldvoorverwerking zoals grijswaarden correctie en ruisfiltering moet worden uitgevoerd via beeldanalyse en -herkenning.