Eine kurze Analyse der visuellen Positionierungstechnologie für Industrieroboter

Der Roboter integriert elektronische Technologie, Sensortechnologie und intelligente Steuerungstechnologie. Es ist ein maschinelles Gerät, das automatisch Arbeitsaufgaben ausführen kann. Es kann menschliche Befehle entgegennehmen und auch unabhängig gemäß den Prinzipien und Programmen handeln, die von der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden. Es wurde in vielen Bereichen angewendet.

Derzeit können Industrieroboter nur vordefinierte Anweisungen in einer streng definierten strukturierten Umgebung ausführen und ihnen fehlt die Fähigkeit, die Umgebung wahrzunehmen und sich an sie anzupassen, was die Anwendung von Robotern stark einschränkt. Die visuelle Positionierungsmethode für Werkstücke, kombiniert mit spezieller Bildverarbeitungssoftware, nutzt die visuelle Steuerung des Roboters, ohne dass die Bewegungsbahn des Industrieroboters im Voraus eingelernt oder offline programmiert werden muss. Sie kann eine zuverlässige Positionierung des industriellen Robotersichtsystems erreichen und spielt eine aktive Rolle bei der Verbesserung der Werkstückpositionierungsgenauigkeit und des Verarbeitungseffekts. Sie kann viel Programmierzeit sparen und die Produktionseffizienz und Verarbeitungsqualität verbessern. In China wird dieser Aspekt hauptsächlich bei Schweißrobotern zur Verfolgung von Schweißnähten eingesetzt.

1. Zusammensetzung des visuellen Positionierungssystems

Das Roboter-Sichtpositionierungssystem besteht aus (wie in der folgenden Abbildung gezeigt). Ein Sprühwerkzeug und eine einzelne Kamera sind am Ende des Knickarmroboters installiert, so dass das Werkstück vollständig im Bild der Kamera erscheint. Das System umfasst ein Kamerasystem und ein Steuersystem:

1. Kamerasystem: Es besteht aus einer einzelnen Kamera, einem Computer und einem Erfassungssystem (einschließlich Bilderfassungskarte) und ist für die Erfassung von visuellen Bildern und maschinellen Sehalgorithmen zuständig; es wird empfohlen, für dieses System eine Digitalkamera zu verwenden, da die Extraktionsgenauigkeit höher ist als bei einer allgemeinen Kamera.
2. Steuersystem: Es besteht aus einem Computer und einer Steuerbox und wird zur Steuerung der tatsächlichen Position des Roboterendes verwendet;

Der Arbeitsbereich wird von einer CCD-Kamera fotografiert, und der Computer extrahiert Tracking-Merkmale durch Bilderkennungsmethoden zur Datenidentifizierung und -berechnung.

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Abbildung 1 Zusammensetzung des visuellen Positionierungssystems des Sprühroboters

2. Arbeitsprinzip des visuellen Positionierungssystems

Die digitale Kamera TM-C6597E der amerikanischen Marke TEO wird verwendet, ausgestattet mit einem Bilderfassungssystem TM-C520HP. Sie ist mit einer speziellen Kamera, einer symmetrischen Übertragungsleitung und einer Bilderfassungskarte ausgestattet, um das Videosignal in den Rechner einzuspeisen und schnell zu verarbeiten. Zuerst wird ein lokales Bild des verfolgten Objekts ausgewählt. Dieser Schritt ist gleichbedeutend mit dem Prozess des Offline-Lernens, bei dem ein Koordinatensystem im Bild erstellt und das System trainiert wird, das Verfolgungsobjekt zu finden. Nach dem Lernen sammelt die Bildkarte kontinuierlich Bilder, extrahiert Verfolgungsmerkmale, führt Datenidentifizierung und -berechnung durch, löst die gegebenen Positionswerte jedes Gelenks des Roboters durch inverse Kinematik und steuert schließlich den hochpräzisen Endaktuator, um die Position des Roboters anzupassen.

Auf diese Weise kombiniert das visuelle Positionierungssystem flächenbasierte Abgleichung und Formmerkmalerkennung für Datenidentifizierung und -berechnung und kann die Grenzen und Zentren von Objektmerkmalen schnell und genau identifizieren. Das Robotersteuerungssystem erhält den Winkel-Fehler jeder Gelenkposition des Roboters durch die Lösung der inversen Kinematik und steuert schließlich den hochpräzisen Endaktuator, um die Haltung des Roboters anzupassen und diesen Fehler zu eliminieren. Dies löst das Problem, dass die tatsächliche Position des Roboterendes weit von der gewünschten Position entfernt ist, und verbessert die Positionierungsgenauigkeit herkömmlicher Roboter.

3. Extraktion von Bildmerkmalen

Der Kontrast zwischen dem Werkstück auf der Werkbank und dem Hintergrund der Werkbank erzeugt einen großen Farbunterschied, d.h. das Werkstück wird als schwarz identifiziert und die Mittellinie des schwarzen Bildes wird extrahiert. Das Erfassungssystem verwendet diese Information als wichtiges Merkmal zur Identifizierung des Werkstücks.

Wenn ein allgemeines Vision-System ein Werkstückbild erfasst, kann es aufgrund verschiedener Bedingungen und Rauschstörungen nicht direkt im Vision-System verwendet werden. Bildvorverarbeitung wie Graustufenkorrektur und Rauschfilterung muss durch Bildanalyse und -erkennung durchgeführt werden.