Endüstriyel robot görsel konumlandırma teknolojisinin kısa bir analizi

Robot elektronik teknolojisini, algılama teknolojisini ve akıllı kontrol teknolojisini entegre ediyor. İş görevlerini otomatik olarak gerçekleştirebilen bir makine cihazıdır. İnsan komutasını kabul edebildiği gibi, yapay zeka teknolojisinin formüle ettiği ilke ve programlara uygun olarak bağımsız da hareket edebilmektedir. Birçok alanda uygulanmıştır.

Şu anda, endüstriyel robotlar yalnızca kesin olarak tanımlanmış yapılandırılmış bir ortamda önceden belirlenmiş talimatları yerine getirebilmektedir ve ortamı algılama ve ona uyum sağlama yeteneğinden yoksundur, bu da robotların uygulamasını büyük ölçüde sınırlamaktadır. Özel görüntü işleme yazılımıyla birleştirilmiş iş parçası görsel konumlandırma yöntemi, endüstriyel robotun hareket yörüngesini önceden öğretmeye veya çevrimdışı programlamaya gerek kalmadan robotun görsel kontrolünü kullanır. Endüstriyel robot görsel sisteminin güvenilir şekilde konumlandırılmasını sağlayabilir ve iş parçası konumlandırma doğruluğunun ve işleme etkisinin iyileştirilmesinde aktif bir rol oynayabilir. Programlama süresinden büyük ölçüde tasarruf sağlayabilir ve üretim verimliliğini ve işleme kalitesini artırabilir. Çin'de bu özellik esas olarak kaynak dikişlerinin kaynak robotları tarafından izlenmesinde kullanılır.

1. Görsel konumlandırma sisteminin bileşimi

Robot görsel konumlandırma sistemi aşağıdakilerden oluşur (aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi). Mafsallı robotun ucuna, iş parçasının tamamen kamera görüntüsünde görünebilmesi için bir püskürtme aleti ve tek bir kamera yerleştirilmiştir. Sistem kamera sistemi ve kontrol sistemini içerir:

1. Kamera sistemi: Görsel görüntülerin elde edilmesinden ve makine görme algoritmalarından sorumlu olan tek bir kamera, bilgisayar ve edinme sisteminden (görüntü toplama kartı dahil) oluşur; bu sistem için bir dijital kamera kullanılması tavsiye edilir ve çıkarma doğruluğu genel bir kameranınkinden daha yüksek olacaktır.
2. Kontrol sistemi: Bir bilgisayar ve bir kontrol kutusundan oluşur ve robotun ucunun gerçek konumunu kontrol etmek için kullanılır;

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

1578648768138220.jpg

Şekil 1 Püskürtme robotunun görsel konumlandırma sisteminin bileşimi

2. Görsel konumlandırma sisteminin çalışma prensibi

TM-C520HP görüntü alma sistemi ile donatılmış Amerikan TEO marka dijital kamera TM-C6597E kullanılmıştır. Video sinyalini hesap makinesine girmek ve hızlı bir şekilde işlemek için özel bir kamera, dengeli iletim hattı ve görüntü toplama kartı ile tasarlanmıştır. Öncelikle izlenen nesnenin yerel görüntüsünü seçin. Bu adım, çevrimdışı öğrenme, görüntüde bir koordinat sistemi kurma ve takip nesnesini bulması için sistemi eğitme sürecine eşdeğerdir. Görüntü kartı öğrendikten sonra sürekli olarak görüntüleri toplar, izleme özelliklerini çıkarır, veri tanımlama ve hesaplamayı gerçekleştirir, ters kinematik yoluyla robotun her bir ekleminin verilen konum değerlerini çözer ve son olarak robotun konumunu ayarlamak için yüksek hassasiyetli uç aktüatörü kontrol eder.

Bu şekilde görsel konumlandırma sistemi, veri tanıma ve hesaplama için alan bazlı eşleştirme ve şekil özelliği tanımayı birleştirir ve nesne özelliklerinin sınırlarını ve merkezlerini hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabilir. Robot kontrol sistemi, ters kinematik çözüm yoluyla robotun her bir eklem pozisyonunun açı hatasını elde eder ve son olarak bu hatayı ortadan kaldıracak şekilde robotun duruşunu ayarlamak için yüksek hassasiyetli uç aktüatörü kontrol eder. Bu, robot ucunun gerçek konumunun istenen konumdan uzak olması sorununu çözer ve geleneksel robotların konumlandırma doğruluğunu artırır.

3. Görüntü özelliği çıkarma

Tezgah üzerindeki iş parçası ile tezgahın arka planı arasındaki kontrast büyük bir renk farkı oluşturur, yani iş parçası siyah olarak tanımlanır ve siyah görüntünün merkez çizgisi çıkarılır. Toplama sistemi bu bilgiyi iş parçasını tanımlamak için önemli bir özellik olarak kullanır.

Genel görüş sistemi bir iş parçası görüntüsü aldığında, çeşitli koşullar ve gürültü girişimi nedeniyle doğrudan görüş sisteminde kullanılamaz. Gri tonlama düzeltme ve gürültü filtreleme gibi görüntü ön işlemesi, görüntü analizi ve tanıma yoluyla gerçekleştirilmelidir.