Endüstriyel robot görsel konumlandırma teknolojisinin kısa bir analizi

Robot elektronik teknolojiyi, algılama teknolojisini ve akıllı kontrol teknolojisini entegre eder.İnsan komutunu kabul edebilir ve ayrıca yapay zeka teknolojisi tarafından formüle edilen ilkelere ve programlara uygun olarak bağımsız olarak hareket edebilir.Birçok alanda uygulanmıştır.

Günümüzde endüstriyel robotlar sadece sıkı bir şekilde tanımlanmış yapılandırılmış bir ortamda önceden belirlenmiş talimatları gerçekleştirebilir ve çevreyi algılama ve ona adapte olma yeteneğine sahip değildir.Bu da robotların kullanımını büyük ölçüde kısıtlıyorİş parçasının görsel konumlandırma yöntemi, özel görüntü işleme yazılımı ile birleştirilmiştir.endüstriyel robotun hareket yörüngesinin önceden öğretilmesine veya çevrimdışı programlanmasına gerek kalmadan robotun görsel kontrolünü kullanırEndüstriyel robotun görsel sisteminin güvenilir konumlandırılmasını sağlayabilir ve iş parçasının konumlandırma doğruluğunu ve işleme etkilerini iyileştirmede aktif bir rol oynayabilir.Çok fazla programlama süresini tasarruf edebilir ve üretim verimliliğini ve işleme kalitesini artırabilirÇin'de, bu yön esas olarak kaynak dikişlerinin robot izlemesinde kullanılır.

Robotun görsel konumlandırma sistemi (aşağıdaki resimde gösterildiği gibi) oluşur.Bir püskürtme aracı ve tek bir kamera eklemli robotun ucuna takılır, böylece iş parçası tamamen kameranın görüntüsünde görünebilirSistem kamera sistemi ve kontrol sistemini içerir:

1. (1) Kamera sistemi:

   Tek bir kameradan, bir bilgisayardan ve görsel görüntülerin ve makine görme algoritmalarının toplanmasından sorumlu bir toplama sisteminden (resim yakalama kartı dahil) oluşur;Bu sistem için dijital kamera kullanılması önerilir., ve çıkarma doğruluğu genel bir kameradan daha yüksek olacaktır.

2. (2) Kontrol sistemi:

   Robot ucunun gerçek konumunu kontrol etmek için kullanılan bir bilgisayar ve bir kontrol kutusu ile oluşur.

Çalışma alanı bir CCD kamerası tarafından fotoğraflanır ve bilgisayar, veri tanıma ve hesaplama için görüntü tanıma yöntemleri aracılığıyla izleme özelliklerini çıkarır.

Amerikan TEO markası dijital kamera TM-C6597E kullanılır, TM-C520HP görüntü edinme sistemi ile donatılmıştır.ve görüntü alma kartı video sinyalini hesaplamaya girmek ve hızlı bir şekilde işlemek içinİlk olarak, izlenen nesnenin yerel bir görüntüsünü seçin. Bu adım çevrimdışı öğrenme sürecine eşdeğerdir.Görüntüde bir koordinat sistemi oluşturmak ve sistemi izleme nesnesini bulmak için eğitmek. Öğrendikten sonra, görüntü kartı sürekli olarak görüntü toplar, izleme özelliklerini çıkarır, veri tanıma ve hesaplama yapar,Robotun her bir ekleminin verilen konum değerlerini ters kinematik yoluyla çözüyor, ve son olarak robotun konumunu ayarlamak için yüksek hassasiyetli uç aktüatörünü kontrol eder.

Bu şekilde görsel konumlandırma sistemi, veri tanıma ve hesaplama için alan tabanlı eşleşme ve şekil özelliği tanımalarını birleştirir.ve nesne özelliklerinin sınırlarını ve merkezlerini hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabilirRobot kontrol sistemi, ters kinematik çözümü ile robotun her bir eklem pozisyonunun açı hatasını elde eder.Ve son olarak bu hatayı ortadan kaldırmak için robotun duruşunu ayarlamak için yüksek hassasiyetli uç aktüatörünü kontrol eder.Bu, robot ucunun gerçek konumunun istenen konumdan uzak olduğu sorunu çözüyor ve geleneksel robotların konumlandırma doğruluğunu artırıyor.

Çalışma masasındaki iş parçası ile çalışma masasının arka planı arasındaki kontrast, büyük bir renk farkı oluşturur, yani iş parçası siyah olarak tanımlanır,ve siyah görüntünün merkez çizgisi çıkarılırAlım sistemi, bu bilgileri iş parçasını tanımlamak için önemli bir özellik olarak kullanır.

Genel görme sistemi bir iş parçasının görüntüsünü aldığında, çeşitli koşullar ve gürültü müdahalesi nedeniyle görme sisteminde doğrudan kullanılamaz.Gri ölçek düzeltmesi ve gürültü filtreleme gibi görüntü ön işleme, görüntü analizi ve tanıma yoluyla yapılmalıdır..