2026-08-31
ロボットは、電子技術、センシング技術、インテリジェント制御技術を統合したものです。これは、自動的に作業タスクを実行できる機械装置です。人間のコマンドを受け入れることができ、人工知能技術によって策定された原則とプログラムに従って自律的に行動することもできます。多くの分野で応用されています。
現在、産業用ロボットは、厳密に定義された構造化された環境で事前にプログラムされた命令のみを実行でき、環境を認識して適応する能力が欠けているため、ロボットの応用が大きく制限されています。ワークピースの視覚的測位方法は、特殊な画像処理ソフトウェアと組み合わせて、ロボットの視覚制御を使用し、事前に産業用ロボットの移動軌跡を教示したりオフラインでプログラムしたりする必要がありません。産業用ロボットの視覚システムの信頼性の高い測位を実現し、ワークピースの測位精度と加工効果の向上に積極的な役割を果たします。これにより、多くのプログラミング時間を節約し、生産効率と加工品質を向上させることができます。中国では、この側面は主に溶接ロボットによる溶接シームの追跡に使用されています。
ロボットの視覚測位システムは、（以下の図に示すように）構成されています。関節型ロボットの端にスプレーツールと単一のカメラが取り付けられており、ワークピースがカメラの画像に完全に表示されるようになっています。システムには、カメラシステムと制御システムが含まれます。
作業エリアはCCDカメラで撮影され、コンピューターは画像認識方法を通じて追跡特徴を抽出し、データ認識と計算を行います。
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図1 スプレーロボットの視覚測位システムの構成
アメリカのTEOブランドのデジタルカメラTM-C6597Eを使用し、TM-C520HP画像取得システムを搭載しています。専用カメラ、バランス伝送ライン、画像取得カードを備えており、ビデオ信号を計算機に入力して高速に処理します。まず、追跡対象のオブジェクトのローカル画像を選択します。このステップは、オフライン学習のプロセスに相当し、画像内に座標系を確立し、システムをトレーニングして追跡オブジェクトを見つけます。学習後、画像カードは継続的に画像を収集し、追跡特徴を抽出し、データ識別と計算を実行し、逆運動学を通じてロボットの各関節の指定された位置値を解決し、最終的に高精度エンドアクチュエータを制御してロボットの位置を調整します。
このように、視覚測位システムは、領域ベースのマッチングと形状特徴認識を組み合わせてデータ認識と計算を行い、オブジェクト特徴の境界と中心を迅速かつ正確に識別できます。ロボット制御システムは、逆運動学ソリューションを通じてロボットの各関節位置の角度誤差を取得し、最終的に高精度エンドアクチュエータを制御してロボットの姿勢を調整し、この誤差を排除します。これにより、ロボットの端の実際の位置が望ましい位置から大きくずれている問題を解決し、従来のロボットの測位精度を向上させます。
ワークベンチ上のワークピースとワークベンチの背景とのコントラストは、色の大きな違いを形成します。つまり、ワークピースは黒として識別され、黒い画像の中心線が抽出されます。取得システムは、この情報をワークピースを識別するための重要な特徴として使用します。
一般的なビジョンシステムがワークピース画像を取得する場合、さまざまな条件やノイズ干渉により、ビジョンシステムで直接使用することはできません。画像分析と認識を通じて、グレースケール補正やノイズフィルタリングなどの画像前処理を実行する必要があります。
