El robot integra tecnología electrónica, tecnología de detección y tecnología de control inteligente. Es un dispositivo de máquina que puede realizar tareas de trabajo automáticamente. Puede aceptar órdenes humanas y también puede actuar de forma independiente de acuerdo con los principios y programas formulados por la tecnología de inteligencia artificial. Se ha aplicado en muchos campos.
En la actualidad, los robots industriales sólo pueden realizar instrucciones predeterminadas en un entorno estructurado estrictamente definido y carecen de la capacidad de percibir y adaptarse al entorno, lo que limita en gran medida la aplicación de los robots. El método de posicionamiento visual de la pieza de trabajo, combinado con un software especial de procesamiento de imágenes, utiliza el control visual del robot sin la necesidad de enseñar o programar fuera de línea de antemano la trayectoria de movimiento del robot industrial. Puede lograr un posicionamiento confiable del sistema visual del robot industrial y desempeñar un papel activo en la mejora de la precisión del posicionamiento de la pieza de trabajo y el efecto de procesamiento. Puede ahorrar mucho tiempo de programación y mejorar la eficiencia de la producción y la calidad del procesamiento. En China, este aspecto se utiliza principalmente en el seguimiento de cordones de soldadura mediante robots de soldadura.
1. Composición del sistema de posicionamiento visual.
El sistema de posicionamiento visual del robot se compone de (como se muestra en la siguiente figura). En el extremo del robot articulado se instalan una herramienta de pulverización y una única cámara para que la pieza de trabajo pueda aparecer completamente en la imagen de la cámara. El sistema incluye sistema de cámara y sistema de control:
- Sistema de cámara: Consta de una sola cámara, computadora y sistema de adquisición (incluida tarjeta de adquisición de imágenes), responsable de la adquisición de imágenes visuales y algoritmos de visión artificial; Se recomienda utilizar una cámara digital para este sistema, y la precisión de extracción será mayor que la de una cámara general.
- Sistema de control: Consta de una computadora y una caja de control y se utiliza para controlar la posición real del extremo del robot;
El área de trabajo es fotografiada por una cámara CCD y la computadora extrae características de seguimiento mediante métodos de reconocimiento de imágenes para el reconocimiento y cálculo de datos.
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Figura 1 Composición del sistema de posicionamiento visual del robot pulverizador.
2. Principio de funcionamiento del sistema de posicionamiento visual.
Se utiliza la cámara digital marca americana TEO TM-C6597E, equipada con un sistema de adquisición de imágenes TM-C520HP. Está diseñado con una cámara dedicada, una línea de transmisión balanceada y una tarjeta de adquisición de imágenes para ingresar la señal de video en la calculadora y procesarla rápidamente. Primero, seleccione una imagen local del objeto que se está rastreando. Este paso es equivalente al proceso de aprendizaje fuera de línea, estableciendo un sistema de coordenadas en la imagen y entrenando al sistema para encontrar el objeto de seguimiento. Después del aprendizaje, la tarjeta de imagen recopila imágenes continuamente, extrae características de seguimiento, realiza identificación y cálculo de datos, resuelve los valores de posición dados de cada articulación del robot mediante cinemática inversa y, finalmente, controla el actuador final de alta precisión para ajustar la posición del robot.
De esta manera, el sistema de posicionamiento visual combina la coincidencia basada en áreas y el reconocimiento de características de forma para el reconocimiento y cálculo de datos, y puede identificar de manera rápida y precisa los límites y centros de las características de los objetos. El sistema de control del robot obtiene el error de ángulo de cada posición de la articulación del robot a través de una solución cinemática inversa y, finalmente, controla el actuador final de alta precisión para ajustar la postura del robot y eliminar este error. Esto resuelve el problema de que la posición real del extremo del robot está lejos de la posición deseada y mejora la precisión de posicionamiento de los robots tradicionales.
3. Extracción de características de imagen
El contraste entre la pieza de trabajo en el banco de trabajo y el fondo del banco de trabajo forma una gran diferencia de color, es decir, la pieza de trabajo se identifica como negra y se extrae la línea central de la imagen negra. El sistema de adquisición utiliza esta información como una característica importante para identificar la pieza de trabajo.
Cuando un sistema de visión general adquiere una imagen de la pieza de trabajo, no se puede utilizar directamente en el sistema de visión debido a diversas condiciones e interferencias de ruido. El preprocesamiento de imágenes, como la corrección de escala de grises y el filtrado de ruido, debe realizarse mediante análisis y reconocimiento de imágenes.
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