Краткий анализ технологии визуального позиционирования промышленных роботов

Робот объединяет в себе электронные технологии, сенсорные технологии и технологию интеллектуального управления.Он может принимать команды человека и может действовать самостоятельно в соответствии с принципами и программами, сформулированными технологией искусственного интеллекта.Он применяется во многих областях.

В настоящее время промышленные роботы могут выполнять только заранее определенные инструкции в строго определенной структурированной среде и не имеют способности воспринимать и адаптироваться к окружающей среде.что сильно ограничивает применение роботов. метод визуального позиционирования заготовки в сочетании со специальным программным обеспечением обработки изображений,использует визуальное управление роботом без необходимости обучения или программирования автономного движения промышленного робота заранееОн может обеспечить надежное позиционирование системы визуального зрения промышленного робота и играть активную роль в улучшении точности позиционирования и эффекта обработки заготовки.Это может сэкономить много времени на программирование и повысить эффективность производства и качество обработкиВ Китае этот аспект в основном используется при отслеживании швов сварки с помощью сварочных роботов.

1. Состав системы визуального позиционирования

Система визуального позиционирования робота состоит из (как показано на рисунке ниже).На конце суставного робота установлены распылительный инструмент и одна камера, чтобы рабочая часть могла полностью отображаться на изображении камерыСистема включает в себя систему камеры и систему управления:

1. Система камеры: состоит из одной камеры, компьютера и системы захвата (включая карту захвата изображений), отвечающей за захват визуальных изображений и алгоритмов машинного зрения;Для этой системы рекомендуется использовать цифровую камеру., и точность извлечения будет выше, чем у обычной камеры.
2. Система управления: состоит из компьютера и контрольной коробки и используется для управления фактическим положением конца робота;

Рабочая область фотографируется с помощью камеры CCD, а компьютер извлекает функции отслеживания с помощью методов распознавания изображений для распознавания и расчета данных.

1578648768138220.jpg

Рисунок 1 Состав системы визуального позиционирования робота-распылителя

2Принцип работы системы визуального позиционирования

Используется цифровая камера американского бренда TEO TM-C6597E, оснащенная системой получения изображения TM-C520HP. Она сконструирована с специальной камерой, сбалансированной линией передачи,и карты получения изображений для ввода видеосигнала в калькулятор и быстро обработать его. Во-первых, выберите локальное изображение объекта отслеживания. Этот шаг эквивалентен процессу обучения в автономном режиме,установление системы координат на изображении и обучение системы поиску объекта отслеживанияПосле обучения, карта изображения непрерывно собирает изображения, извлекает функции отслеживания, выполняет идентификацию данных и вычисления,решает данные значения положения каждого соединения робота с помощью обратной кинематики, и, наконец, управляет высокоточным конечным приводом для регулирования положения робота.

Таким образом, система визуального позиционирования сочетает в себе соответствие на основе области и распознавание форм для распознавания и расчета данных,и может быстро и точно определить границы и центры объектовСистема управления роботом получает угловую ошибку каждого положения сустава робота с помощью инверсного кинематического решения.и, наконец, управляет высокоточным концом привода для регулирования положения робота, чтобы устранить эту ошибкуЭто решает проблему, что фактическое положение конца робота далеко от желаемого положения, и улучшает точность позиционирования традиционных роботов.

3. Экстракция изображения

Контраст между рабочей частью на рабочем столе и фоном рабочего стола образует большую разницу в цвете, то есть рабочая часть идентифицируется как черная,и центральная линия черного изображения извлекаетсяСистема сбора информации использует эту информацию как важную характеристику для идентификации заготовки.

Когда система общего зрения получает изображение заготовки, она не может использоваться непосредственно в системе зрения из-за различных условий и помех шума.Предварительная обработка изображения, такая как коррекция серости и фильтрация шума, должна выполняться с помощью анализа и распознавания изображения..