Uma breve análise da tecnologia de posicionamento visual de robôs industriais

O robô integra tecnologia eletrônica, tecnologia de detecção e tecnologia de controle inteligente. É um dispositivo de máquina que pode executar tarefas de trabalho automaticamente. Pode aceitar o comando humano e também agir de forma independente, de acordo com os princípios e programas formulados pela tecnologia de inteligência artificial. Foi aplicado em muitos campos.

Atualmente, os robôs industriais só podem executar instruções predeterminadas em um ambiente estruturado estritamente definido e não têm a capacidade de perceber e se adaptar ao ambiente, o que limita bastante a aplicação dos robôs. O método de posicionamento visual da peça, combinado com software especial de processamento de imagem, utiliza o controle visual do robô sem a necessidade de ensinar ou programar offline a trajetória de movimento do robô industrial com antecedência. Ele pode alcançar um posicionamento confiável do sistema visual do robô industrial e desempenhar um papel ativo na melhoria da precisão do posicionamento da peça e do efeito de processamento. Pode economizar muito tempo de programação e melhorar a eficiência da produção e a qualidade do processamento. Na China, este aspecto é usado principalmente no rastreamento de costuras de soldagem por robôs de soldagem.

1. Composição do sistema de posicionamento visual

O sistema de posicionamento visual do robô é composto por (conforme mostrado na figura abaixo). Uma ferramenta de pulverização e uma única câmera são instaladas na extremidade do robô articulado para que a peça possa aparecer completamente na imagem da câmera. O sistema inclui sistema de câmera e sistema de controle:

1. Sistema de câmeras: É composto por uma única câmera, computador e sistema de aquisição (incluindo placa de aquisição de imagens), responsável pela aquisição de imagens visuais e algoritmos de visão de máquina; recomenda-se o uso de uma câmera digital para este sistema, e a precisão de extração será maior do que a de uma câmera geral.
2. Sistema de controle: Consiste em um computador e uma caixa de controle e serve para controlar a posição real da extremidade do robô;

A área de trabalho é fotografada por uma câmera CCD e o computador extrai recursos de rastreamento por meio de métodos de reconhecimento de imagem para reconhecimento e cálculo de dados.

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Figura 1 Composição do sistema de posicionamento visual do robô pulverizador

2. Princípio de funcionamento do sistema de posicionamento visual

É utilizada a câmera digital da marca americana TEO TM-C6597E, equipada com sistema de aquisição de imagens TM-C520HP. Ele foi projetado com uma câmera dedicada, linha de transmissão balanceada e placa de aquisição de imagem para inserir o sinal de vídeo na calculadora e processá-lo rapidamente. Primeiro, selecione uma imagem local do objeto que está sendo rastreado. Esta etapa equivale ao processo de aprendizagem offline, estabelecendo um sistema de coordenadas na imagem e treinando o sistema para encontrar o objeto rastreado. Após o aprendizado, o cartão de imagem coleta continuamente imagens, extrai recursos de rastreamento, realiza identificação e cálculo de dados, resolve os valores de posição dados de cada junta do robô por meio de cinemática inversa e, finalmente, controla o atuador final de alta precisão para ajustar a posição do robô.

Desta forma, o sistema de posicionamento visual combina correspondência baseada em área e reconhecimento de características de forma para reconhecimento e cálculo de dados, e pode identificar com rapidez e precisão os limites e centros das características do objeto. O sistema de controle do robô obtém o erro angular de cada posição articular do robô por meio de solução de cinemática inversa e, finalmente, controla o atuador final de alta precisão para ajustar a postura do robô e eliminar esse erro. Isto resolve o problema de que a posição real da extremidade do robô está longe da posição desejada e melhora a precisão de posicionamento dos robôs tradicionais.

3. Extração de recursos de imagem

O contraste entre a peça na bancada e o fundo da bancada forma uma grande diferença de cor, ou seja, a peça é identificada como preta e a linha central da imagem preta é extraída. O sistema de aquisição utiliza esta informação como um recurso importante para identificar a peça.

Quando um sistema de visão geral adquire uma imagem da peça, ele não pode ser usado diretamente no sistema de visão devido a diversas condições e interferência de ruído. O pré-processamento de imagens, como correção de escala de cinza e filtragem de ruído, deve ser realizado por meio de análise e reconhecimento de imagens.