Een korte analyse van de visuele positioneringstechnologie van industriële robots

De 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 volgens 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 de bewegingstraject van de industriële robot van tevoren hoeft te worden onderwezen of offline geprogrammeerd. Het kan betrouwbare positionering van het visuele systeem van de industriële robot bereiken en speelt een actieve rol bij het verbeteren van de positioneringsnauwkeurigheid van werkstukken en het verwerkingseffect. Het kan veel programmeertijd besparen en de productie-efficiëntie en verwerkingskwaliteit verbeteren. In China wordt dit aspect voornamelijk gebruikt voor het volgen van lasnaden door lasrobots.

1. Samenstelling van het visuele positioneringssysteem

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 articulatierobot geïnstalleerd, zodat het werkstuk volledig in het camerabeeld verschijnt. Het systeem omvat een camerasysteem en een besturingssysteem:

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 extractienauwkeurigheid zal hoger zijn dan die van een algemene camera.
2. Besturingssysteem: Het bestaat uit een computer en een besturingskast en wordt gebruikt om de werkelijke positie van het uiteinde van de robot te regelen;

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

1578648768138220.jpg

Figuur 1 Samenstelling van het visuele positioneringssysteem van de spuitrobot

2. Werkingsprincipe van het visuele positioneringssysteem

De digitale camera van het Amerikaanse merk TEO, model TM-C6597E, is 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 gegevensidentificatie en -berekening uit, lost de gegeven positiewaarden van elk gewricht van de robot op via inverse kinematica, en bestuurt uiteindelijk de hoogwaardige eindactuator 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 een inverse kinematica-oplossing, en bestuurt uiteindelijk de hoogwaardige eindactuator 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.

3. Beeldkenmerkextractie

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.