关于工业机器人分拣技术的实现
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摘 要：随着科学技术的不断发展，基于机器视觉的机器人分拣技术逐渐普及。系统融合了机械操控、PC机、CPU、视觉采集端口、图像服务器、传送带以及分拣控制软件等，当控制软件开始执行后，目标对象不断经过传送带送至系统分拣作业区，以视觉采集端口不断捕获目标图像，图像信息在图像服务器中进行对象比对、信息分类与目标锁定，随后数据信息反馈至系统软件，控制分拣机器人进行目标跟踪、抓取、搬运。经过研究分拣机器人的技术调试与系统实验，不难看出分拣系统的研发对几何工件分类有着重要意义。
关键词：机器人；机器视觉；分拣技术；分拣系统
中图分类号：TP242.2 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0096-01
分拣作业属于流水线上不可或缺的环节，而分拣效率往往又影响着生产系统的进展。基于机器视觉的机器人分拣系统有着高效率、低错误的优势，同时可以保障分拣质量与工作卫生。不同于固定式机械分拣作业，机器人分拣系统可以根据分拣几何工件来设置系统软件，
以此随时变换作业目标对象与分拣作业工序。机器人分拣技术融合机器人机械技术与机器视觉技术，目前，世界机器人分拣技术在机械、食品、工艺等生产流水线上逐渐普及，但是在中国分拣技术依然滞留在机械分拣阶段，根据市场流水线需求与科学技术基础，研究、开发出机器人分拣系统意义非凡。
1.1 硬件构成
（1）工业机器人本体。系统工业机器人本体即为工业机械手部件，负责跟踪、抓取、搬运几何工件，以三菱PV―4FL机器人为研究对象，经过机器人库进行数据编程，机器人本体可以根据分拣几何工件来设置系统软件，以此随时变换作业目标对象与分拣作业工序，提升系统稳定性能。
（2）机器视觉。分拣机器人以NI1742相机为视觉采集端口，以533MHz Power PC服务器进行系统供电。图像输送选择2KM以太网端口的Sony CCD传感器，以60M/S的输送速率，可以实时为系统反馈高分辨率图像。视觉助手选择Vision Assistant视觉监测软件，配置NI1742相机，集成出高级视觉图像算法编程，避免抓取错误。
（3）机械控制。分拣机械控制的系统控制来料传输带与分拣物料传输带，以系统工控机来协调传输带控制物料的传输，以步进电机与编码器检测装置来协助控制来料传输带。以雷赛公司推出的DMC2410机械控制系统为例，运动控制卡提供信号脉冲，来决定机械控制方向，置备驱动器、CPU、计算机、编码器、脉冲信号、机械追踪控制、起落装置、抓取装置等协调控制，以计算机服务器软件进行编程调用，促使物料科学分拣。
1.2 软件构成
（1）图像采集端口标定。图像采集端口标定即为求解目标在分拣作业区中的像素坐标变换，对目标位置锁定与精准目标对象追踪至关重要。根据采集端口所标定的数据信息，可以经由对象轨迹求解出目标坐标系位置。图像采集端口往往为智能相机，以小孔成像为目标对象实施标定算法，标定算法包括有直接线性法与张正友法，系统以标定数据来对目标进行精准定位，保障后续机器人准确跟踪、抓取、搬运。
（2）目标对象检测与识别。目标对象检测与识别即为对传输带几何物料进行判断。需要根据待分拣物料的特色，融合背景减法与系统二值化，选择线性判别函数法对分拣作业区物料进行分拣。
（3）目标对象追踪。目标对象追踪即为视觉跟踪，捕获目标初始位置，从而在服务器中生产目标运动轨迹。在机器人分拣系统中，视觉跟踪负责对目标进行识别、提取、检测，并且不断地传输目标位置数据，此处以GNN算法对对象目标进行位置捕捉，跟踪记录下目标实时位置。以滤波信号来估计目标下一刻出现位置，以便于机器手精准抓取目标。
2 工业机器人分拣技术流程
机器人分拣技术流程包括软件机构与硬件机构操控，首先待分拣物料经由传输带送至分拣作业区中，此时基于机器视觉的机器人分拣系统以采集图像端口对来源对象进行图像捕获，数据信号随之进入系统PC机中，图像经过系统科学的识别计算，根据目标对象外观特征进行图像比对。根据分拣流程机器视觉来看，可以详细为目标图像预处理、目标识别、位置追踪与机器分拣抓取。
（1）目标图像预处理，系统经由机器视觉前端对物料进行图像捕获，以Canny算子对图像进行二值化，即在分拣作业区中提取待采集目标图像。
（2）目标识别，根据分拣目标外观特征，对目标进行分块处理，同时以直线检测对目标进行几何工件边数检测，使数据信息服务器中与待分拣对象进行校对，以此提升系统识别速率，促进流水线路进度。
（3）位置追踪，目标对象被确定后，需要进入抓取区后再实施抓取动作，此时需要经由机器视觉对目标进行位置追踪，在服务器中处理处目标运动轨迹，以此保障后续抓取准确。
（4）机器分拣抓取，求解出待抓取目标的质心坐标点，以RS232传输目标数据信息至机器人控系统，在机器人控制柜中实施机械手的抓取操控。
3 技术调试与试验
研究机器人分拣技术机构，调试系统硬件、软件搭配，以此保障系统顺利分拣。以软件端口执行系统重复操控，以此保障分拣工作可以反复执行。经过对机器人分拣系统的不断试验，不难看出系统分拣高效，抓取错误率几乎为零。根据抓取对象特征，抓取物料中心部位与物料识别特征可以随着调整，但是往往取决于物料的物理中心；如果机器视觉识别中心与物料中心重叠，则抓取精准度可以控制在1mm以内；如果传输带上物料重叠传输，则机器视觉仅仅识别可视物料；如果物料超出机器视觉提取范围，则不会识别为抓取目耍除此以外，无论目标以何种放置输出，都可以准确识别出来。
4 结语
研究机器人分拣系统的设计与实验，可以有效促进流水线路上的生产进展。经过对系统软件机构、硬件机构的深入研讨，系统联机实验证明，机器人分拣技术既可以保障流水线生产安全、卫生安全，又可以有效的提高系统自动化水平与作业质量，不久，工业机器人分拣技术将在我国生产领域中逐渐普及。
参考文献：
[1]唐健.基于机器视觉的机器人分拣技术研究[D].南京林业大学，2011.
[2]郝明.机器视觉在机器人杂乱工件分拣中的应用[D].沈阳工业大学，2015.
[3]赵彬.基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究[D].沈阳工业大学，2013.