以學(xué)科競賽促進(jìn)工程能力培養(yǎng)
——以基于機器視覺的自動分揀搬運機器人設(shè)計為例

黃繼鵬，李楠，伊明

（東北師范大學(xué)物理學(xué)院，吉林長春,130024）

0 引言

學(xué)科競賽是培養(yǎng)學(xué)生實踐能力、創(chuàng)新能力和團(tuán)隊協(xié)作能力最為直接有效的方式。以學(xué)科競賽為依托，有助于實踐教學(xué)與人才培養(yǎng)模式的改革創(chuàng)新[1]，激發(fā)大學(xué)生的興趣和潛能，培養(yǎng)協(xié)作意識和創(chuàng)新精神。本文從組織學(xué)生參加中國工程機器人競賽搬運工程項目出發(fā)，設(shè)計了一個基于攝像頭的自動分揀搬運機器人[2]。該機器人運用單片機、攝像頭和舵機，實現(xiàn)了物料顏色識別、路徑檢測以及規(guī)劃，對目標(biāo)物體的抓取以及自動搬運等功能。該分揀搬運系統(tǒng)技術(shù)使得搬運機器人分揀運輸自動化和智能化程度得到進(jìn)一步提高，有助于改善一般物流倉儲工作中，人工輔助依賴性較高的現(xiàn)狀。

目前市面上的搬運機器人大多加裝了專用顏色傳感器、灰度傳感器等或購買使用OpenMv攝像頭進(jìn)行外部代碼的移植，此類傳感器和OpenMv不但增加了成本，而且在部分零件出現(xiàn)問題時，難以精準(zhǔn)定位故障以及及時更換零件，影響工作效率。本文設(shè)計的機器人系統(tǒng)使用低成本的攝像頭進(jìn)行識別，并在STM32中編寫了圖像處理相關(guān)代碼，節(jié)省了專用傳感器以及OpenMv的費用，并測試了不同的補光光強和設(shè)定的不同顏色的閾值對顏色識別準(zhǔn)確率的影響，經(jīng)測試系統(tǒng)能很好的完成顏色和路徑的識別。

1 系統(tǒng)的總體設(shè)計

智能分揀搬運機器人在軟件和硬件上均采用模塊化設(shè)計，主要由主控模塊、圖像采集模塊、電機驅(qū)動模塊、電源穩(wěn)壓模塊、機械臂模塊組成。

■1.1 主控制模塊

采用STM32F103作為主控芯片，由攝像頭采集圖像后傳給單片機進(jìn)行分析，然后控制電機的行走和機械臂的搬運，其中單片機和電機由穩(wěn)壓模塊供電。系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

圖2 野火OV7725攝像頭模塊電路圖

■1.2 視頻采集模塊

采用野火OV7725攝像頭模塊進(jìn)行視頻圖像的信息采集。該模塊主要由鏡頭、圖像傳感器、FIFO緩存組成。光線經(jīng)過鏡頭傳輸?shù)綌z像頭的圖像傳感器上，然后將采集到的光線信號緩存到攝像頭背面的FIFO緩存中，然后單片機再從中獲取拍攝到的圖像數(shù)據(jù)。其中單片機與攝像頭模塊的傳輸協(xié)議為SCCB協(xié)議，相當(dāng)于一個簡易的I2C協(xié)議。如圖2所示。

■1.3 穩(wěn)壓模塊

穩(wěn)壓模塊采用的是LM2596模塊，此模塊為降壓模塊，輸入電壓的范圍為直流3.2V至40V，輸出要比輸入低1.5V以上。電壓的輸入為兩節(jié)3.7V鋰電池供電，輸出調(diào)至5V，用于給舵機和單片機供電。

■1.4 機械臂模塊

使用兩個MG90S舵機構(gòu)成了一個二自由度的機械鉤子，負(fù)責(zé)鉤取堆疊在一起的所需物料。一個舵機控制鉤子的水平方向，另一個舵機控制鉤子的垂直方向。使用由一個舵機構(gòu)成的機械爪子控制爪子的開合，負(fù)責(zé)搬運單個物料。

2 軟件系統(tǒng)的設(shè)計

智能分揀搬運機器人軟件設(shè)計主要包含攝像頭采集，物體顏色識別，舵機的控制，黑線的尋跡與識別。

■2.1 舵機控制程序

舵機的控制是使用單片機產(chǎn)生PWM信號來控制舵機的轉(zhuǎn)動角度，通過控制PWM 波的占空比來調(diào)節(jié)電機轉(zhuǎn)速。通過控制兩個360°舵機的轉(zhuǎn)速來控制機器人左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)；通過控制兩個180°舵機控制機械鉤子的左右和上下；通過一個180°舵機控制機械爪子的張合。

■2.2 邊緣提取算法

邊緣提取算法主要是為了小車的尋跡，識別交叉路口等操作。圖像邊緣往往包含著一幅圖像的大部分信息，是圖像的基本特征之一。經(jīng)典的邊界提取算法是先對圖像進(jìn)行平滑濾波處理，來濾除圖像中的噪聲，然后進(jìn)行一階微分運算求得梯度最大值，最后根據(jù)效果選取合適的閾值來進(jìn)行邊緣提取。邊緣檢測流程圖如圖3所示。在進(jìn)行邊緣提取時，先將路徑進(jìn)行二值化處理，之后進(jìn)行邊緣的檢測。

圖3 邊緣檢測流程圖

■2.3 顏色識別算法

在圖像處理中，最常用的顏色空間是RGB模型，常用于顏色顯示和圖像處理，因為顏色識別更注重于色彩表示，因此要將RGB模型轉(zhuǎn)變?yōu)镠SV模型，這個模型中顏色的參數(shù)分別是：色調(diào)（H），飽和度（S），明度（V）。

RGB到HSV的轉(zhuǎn)變的算法：

如圖4所示，攝像頭采集到圖像后讓其在外界LCD顯示屏上顯示出來，單片機可以直接從FIFO中讀取RGB模型后提取出來并轉(zhuǎn)換為HSV模型，然后根據(jù)設(shè)定各個顏色的HSV的閾值，判斷物料的顏色。

圖4 單片機處理后對小物塊顏色的識別

■2.4 路徑識別算法

在機器人的路徑識別中，需要根據(jù)采集圖像的邊緣檢測結(jié)果，路徑識別算法需要判斷行走是否在一條直線上，避免機器人驅(qū)動系統(tǒng)左右兩輪轉(zhuǎn)動有細(xì)微區(qū)別或者路況不平整的情況；判斷機器人在行走到交叉路口的時候的路徑選擇；判斷機器人是否走到目標(biāo)位置。

首先將提取之后的圖像在顯示屏上以80×60的分辨率顯示出來，并在顯示屏上建立坐標(biāo)，之后單片機做邊緣檢測，并將顯示出的圖像按縱軸均分六等份，采用采樣的方式分析路徑，以提高單片機的處理效率。

調(diào)節(jié)機器人的巡線程序，使其能沿路徑行走。通過判斷中間黑線是否走偏，若黑線偏左，則需調(diào)節(jié)兩輪的轉(zhuǎn)速，使其向左移動一些延時之后再判斷，向右偏同理。在巡線的基礎(chǔ)上，設(shè)計了讓機器人識別交叉路口的程序，攝像頭在采集到機器人行進(jìn)到交叉路口時，會有黑線的干擾，因此讓攝像頭識別交叉口兩端的黑線，若檢測到兩端黑線達(dá)到了顯示屏劃定的坐標(biāo)位置，即為行進(jìn)到了交叉路口。在此基礎(chǔ)上又設(shè)計了目標(biāo)位置的檢測，目標(biāo)位置存在有些許標(biāo)識或黑線，當(dāng)攝像頭檢測到目標(biāo)位置的標(biāo)識或黑線達(dá)到了顯示屏上劃定的坐標(biāo)位置，證明機器人達(dá)到了目標(biāo)位置。流程圖如圖5所示。

圖5 路徑識別算法流程圖

3 實驗測試

根據(jù)上述設(shè)計，完成自動分揀搬運機器人實物搭建，如圖6所示。

圖6 智能分揀搬運機器人實物圖

在競賽實驗過程中，發(fā)現(xiàn)顏色識別準(zhǔn)確度影響搬運的成功率，而不同的顏色的HSV的閾值設(shè)定的不同會影響顏色識別的準(zhǔn)確率，此外周圍環(huán)境的亮度也會影響識別的準(zhǔn)確率，因此在識別顏色的時候會加入LED光源照明。因此要找到最合適的閾值設(shè)定，本次測試地點選在夜間無自然光的實驗室內(nèi)，經(jīng)過100次的不同光照強度下的顏色識別的檢測成功率，測試不同的閾值設(shè)置對實驗結(jié)果的影響，選出最合適的閾值。經(jīng)測試，以90Lux光強為基準(zhǔn)，逐步降低光照強度，帶有LED光源照明達(dá)到80Lux以上的機器人，且以90Lux光照下設(shè)置的各個顏色的HSV的閾值為標(biāo)準(zhǔn)，此時紅色對應(yīng)閾值設(shè)置為((h_hsv<=15&&h_hsv>=0)||(h_hsv<=360&&h_hsv>=330))，藍(lán)色對應(yīng)的閾值設(shè)置為((h_hsv<=230&&h_hsv>=200))&&(v_hsv<0.38)， 綠 色 對應(yīng)的閾值設(shè)置為((h_hsv<=200&&h_hsv>=125))&&(v_hsv>0.2&&v_hsv<0.7)，白色對應(yīng)的閾值設(shè)置為((h_hsv<=240&&h_hsv>=175))&&(v_hsv>0.3)，其余閾值均視為黑色時，對顏色識別準(zhǔn)確率最高。當(dāng)光照強度變?nèi)鯐r，紅色和黑色的識別成功率影響較小，白色、藍(lán)色和綠色的識別受到的影響最大。如圖7所示。

圖7 閾值和光源對顏色識別準(zhǔn)確率的影響

經(jīng)過學(xué)生團(tuán)隊多次測試，攝像頭成功實時地采集到圖像并在LCD顯示屏上顯示出來，機器人也能精準(zhǔn)的尋跡和搬運，物料的顏色識別準(zhǔn)確率較高，實驗表明，智能分揀機器人總體表現(xiàn)穩(wěn)定，系統(tǒng)的可靠性高。

4 總結(jié)

經(jīng)過學(xué)生的團(tuán)隊協(xié)作，在基于機器視覺的智能分揀搬運機器人中，設(shè)計實現(xiàn)了尋跡系統(tǒng)可自動尋導(dǎo)，顏色識別系統(tǒng)可以分類物料類別，經(jīng)實戰(zhàn)，榮獲了2019年中國工程機器人大賽暨國際公開賽攝像頭搬運工程一等獎。通過學(xué)科競賽，以賽促學(xué)的方式激勵更多學(xué)生主動參與到工程訓(xùn)練項目，增強了學(xué)生的創(chuàng)新能力和解決實際問題的能力，提升了團(tuán)隊協(xié)作的素養(yǎng)，達(dá)到了促進(jìn)工程能力培養(yǎng)的目的。