2026-08-31
Robot tích hợp công nghệ điện tử, công nghệ cảm biến và công nghệ điều khiển thông minh. Nó là một thiết bị máy có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ công việc. Nó có thể chấp nhận mệnh lệnh của con người và cũng có thể hoạt động độc lập theo các nguyên tắc và chương trình do công nghệ trí tuệ nhân tạo xây dựng. Nó đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.
Hiện tại, robot công nghiệp chỉ có thể thực hiện các hướng dẫn được xác định trước trong môi trường có cấu trúc được xác định chặt chẽ và thiếu khả năng nhận thức và thích ứng với môi trường, điều này hạn chế rất nhiều việc ứng dụng robot. Phương pháp định vị trực quan phôi, kết hợp với phần mềm xử lý hình ảnh đặc biệt, sử dụng khả năng điều khiển trực quan của robot mà không cần phải hướng dẫn hay lập trình offline trước quỹ đạo chuyển động của robot công nghiệp. Nó có thể đạt được vị trí đáng tin cậy của hệ thống thị giác robot công nghiệp và đóng vai trò tích cực trong việc cải thiện độ chính xác định vị phôi và hiệu quả xử lý. Nó có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian lập trình và nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng xử lý. Ở Trung Quốc, khía cạnh này chủ yếu được sử dụng trong việc theo dõi đường hàn bằng robot hàn.
Hệ thống định vị trực quan của robot bao gồm (như thể hiện trong hình bên dưới). Một công cụ phun và một camera duy nhất được lắp đặt ở cuối robot có khớp nối để phôi có thể xuất hiện hoàn toàn trong hình ảnh của camera. Hệ thống bao gồm hệ thống camera và hệ thống điều khiển:
Khu vực làm việc được chụp ảnh bằng camera CCD và máy tính trích xuất các đặc điểm theo dõi thông qua các phương pháp nhận dạng hình ảnh để nhận dạng và tính toán dữ liệu.
1578648768138220.jpg
Hình 1 Cấu tạo hệ thống định vị trực quan của robot phun thuốc
Máy ảnh kỹ thuật số thương hiệu TEO của Mỹ TM-C6597E được sử dụng, được trang bị hệ thống thu nhận hình ảnh TM-C520HP. Nó được thiết kế với một camera chuyên dụng, đường truyền cân bằng và thẻ thu nhận hình ảnh để nhập tín hiệu video vào máy tính và xử lý nhanh chóng. Đầu tiên, chọn hình ảnh cục bộ của đối tượng đang được theo dõi. Bước này tương đương với quá trình học offline, thiết lập hệ tọa độ trong ảnh và huấn luyện hệ thống tìm kiếm đối tượng theo dõi. Sau khi học, thẻ hình ảnh liên tục thu thập hình ảnh, trích xuất các tính năng theo dõi, thực hiện nhận dạng và tính toán dữ liệu, giải các giá trị vị trí nhất định của từng khớp của robot thông qua động học nghịch đảo và cuối cùng điều khiển bộ truyền động đầu cuối có độ chính xác cao để điều chỉnh vị trí của robot.
Bằng cách này, hệ thống định vị trực quan kết hợp nhận dạng đặc điểm hình dạng và khớp dựa trên khu vực để nhận dạng và tính toán dữ liệu, đồng thời có thể xác định nhanh chóng và chính xác ranh giới và tâm của các đặc điểm đối tượng. Hệ thống điều khiển robot thu được lỗi góc của từng vị trí khớp của robot thông qua giải pháp động học nghịch đảo và cuối cùng điều khiển bộ truyền động đầu cuối có độ chính xác cao để điều chỉnh tư thế của robot nhằm loại bỏ lỗi này. Điều này giải quyết vấn đề vị trí thực tế của đầu robot cách xa vị trí mong muốn và cải thiện độ chính xác định vị của robot truyền thống.
Độ tương phản giữa phôi trên bàn làm việc và nền của bàn làm việc tạo thành sự khác biệt lớn về màu sắc, tức là phôi được xác định là màu đen và đường trung tâm của hình ảnh màu đen được trích xuất. Hệ thống thu thập sử dụng thông tin này như một tính năng quan trọng để xác định phôi.
Khi hệ thống thị giác chung thu được hình ảnh phôi, nó không thể được sử dụng trực tiếp trong hệ thống thị giác do các điều kiện khác nhau và nhiễu. Việc xử lý trước hình ảnh như hiệu chỉnh thang độ xám và lọc nhiễu phải được thực hiện thông qua phân tích và nhận dạng hình ảnh.
