Krótka analiza technologii wizualnego pozycjonowania robotów przemysłowych

Robot łączy technologię elektroniczną, technologię czujników i technologię inteligentnego sterowania.Może akceptować ludzkie polecenia i działać niezależnie zgodnie z zasadami i programami sformułowanymi przez technologię sztucznej inteligencji.Jest stosowany w wielu dziedzinach.

Obecnie roboty przemysłowe mogą wykonywać tylko z góry określone instrukcje w ściśle zdefiniowanym środowisku strukturalnym i nie mają zdolności do postrzegania i dostosowywania się do środowiska,który znacznie ogranicza zastosowanie robotówMetody wizualnego pozycjonowania obrabiarków w połączeniu ze specjalnym oprogramowaniem do przetwarzania obrazu,wykorzystuje kontrolę wizualną robota bez konieczności nauczania lub programowania offline trajektorii ruchu robotu przemysłowego z wyprzedzeniemMoże osiągnąć niezawodne pozycjonowanie systemu wizualnego robotu przemysłowego i odgrywać aktywną rolę w poprawie dokładności pozycjonowania obrabiarków i efektu przetwarzania.Może zaoszczędzić dużo czasu na programowanie i poprawić wydajność produkcji i jakość przetwarzaniaW Chinach ten aspekt jest głównie wykorzystywany do śledzenia szwów spawania przez roboty spawarkowe.

1. Skład systemu pozycjonowania wizualnego

System pozycjonowania wizualnego robota składa się z (jak pokazano na rysunku poniżej).Narzędzie do opryskiwania i jedna kamera są zainstalowane na końcu złączonego robota, tak aby element można całkowicie wyświetlić w obrazie aparatuSystem obejmuje system kamer i system sterowania:

1. System kamer: składa się z jednej kamery, komputera i systemu pozyskiwania (w tym karty pozyskiwania obrazu), odpowiedzialnego za pozyskiwanie obrazów wizualnych i algorytmów wizji maszynowej;zaleca się użycie aparatu cyfrowego do tego systemu, a dokładność ekstrakcji będzie wyższa niż w przypadku zwykłej kamery.
2. System sterowania: składa się z komputera i skrzynki sterowania i służy do sterowania rzeczywistą pozycją końca robota;

Obszar pracy jest fotografowany przez kamerę CCD, a komputer wyciąga cechy śledzenia za pomocą metod rozpoznawania obrazu do rozpoznawania i obliczania danych.

1578648768138220.jpg

Rysunek 1 Skład systemu pozycjonowania wizualnego robota opryskującego

2Zasada działania systemu pozycjonowania wizualnego

Wykorzystany jest aparat cyfrowy amerykańskiej marki TEO TM-C6597E, wyposażony w system pozyskiwania obrazu TM-C520HP.i karty pozyskiwania obrazu do wprowadzania sygnału wideo do kalkulatora i szybko go przetwarzaćPo pierwsze, wybierz lokalny obraz obiektu, który jest śledzony.ustanowienie systemu współrzędnych na obrazie i szkolenie systemu w celu znalezienia obiektu śledzącegoPo nauce karta obrazowa ciągle zbiera obrazy, wyciąga funkcje śledzenia, wykonuje identyfikację danych i obliczenia,rozwiązuje podane wartości pozycji każdego złącza robota poprzez kinematykę odwrotną, a wreszcie kontroluje precyzyjny układ napędowy końcowy, aby regulować pozycję robota.

W ten sposób system pozycjonowania wizualnego łączy w sobie dopasowanie oparte na obszarze i rozpoznawanie cech kształtu w celu rozpoznawania i obliczania danych,i może szybko i precyzyjnie zidentyfikować granice i ośrodki cech obiektuSystem sterowania robotem uzyskuje błąd kątowy każdej pozycji stawu robota poprzez rozwiązanie kinematyki odwrotnej,i wreszcie kontroluje wysokiej precyzji końcowy siłownik do dostosowania postawy robota w celu wyeliminowania tego błęduRozwiązuje to problem, że rzeczywista pozycja końca robota jest daleko od pożądanej pozycji i poprawia dokładność pozycjonowania tradycyjnych robotów.

3. Wyciąganie funkcji obrazu

Kontrast pomiędzy elementem na stole i tłem stanowią duże różnice w kolorze, tj. element jest oznaczony jako czarny,i linia środkowa czarnego obrazu jest wyodrębnionaSystem pozyskiwania wykorzystuje te informacje jako ważną cechę identyfikacji obrabiarków.

Gdy system widzenia ogólnego uzyskuje obraz obrazu przedmiotu, nie może być on używany bezpośrednio w systemie widzenia ze względu na różne warunki i zakłócenia hałasu.Wstępne przetwarzanie obrazu, takie jak korekta skali szarości i filtrowanie hałasu, musi być wykonywane poprzez analizę i rozpoznawanie obrazu..