基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人定位與抓取技術(shù)綜述

崔亞飛 秦龍 喬梁

摘要：針對生產(chǎn)線上工業(yè)機(jī)器人的柔性和知識水平不高的問題，在工業(yè)機(jī)器人的處理中引入了新的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，使用機(jī)器人技術(shù)獲取有關(guān)產(chǎn)品及其環(huán)境的信息，確定對象進(jìn)行操作并做出決定，可以促使工業(yè)機(jī)器人完成零件的抓取和放置以及其他操作。在此階段進(jìn)行的研究結(jié)果的回顧，涉及以下三個(gè)主要階段：在生產(chǎn)線上的工業(yè)機(jī)器人讀取系統(tǒng)中安裝攝像頭，協(xié)調(diào)對象的識別元素，由機(jī)器人確定對象的位置?？偨Y(jié)了與計(jì)算機(jī)的視覺定位有關(guān)的圖像預(yù)處理的相應(yīng)方法，此外，還討論了該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和未來發(fā)展的問題。研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)的視覺捕獲技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟，可以滿足工業(yè)應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性要求，研究的各個(gè)部分和改進(jìn)算法對工業(yè)發(fā)展及相關(guān)研究具有一定的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺;工業(yè)機(jī)器人;定位與抓取

中圖分類號：TH39

引言

計(jì)算機(jī)視覺是指使用攝像機(jī)選擇作為對象的對象的圖像并在計(jì)算機(jī)上處??理生成的圖像，以使生成的圖像滿足檢測硬件和相關(guān)應(yīng)用程序的需求。機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)利用機(jī)器視覺原理，通過圖像反饋，快速圖像處理，在盡可能短的時(shí)間內(nèi)對機(jī)器人進(jìn)行相應(yīng)的自適應(yīng)適配，從而形成了對機(jī)器人的封閉控制。當(dāng)前，在各種制造業(yè)信息化的帶動(dòng)下，我國正在進(jìn)入工業(yè)化的新階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可避免地導(dǎo)致生產(chǎn)力的革命，因此，目視識別目標(biāo)和目標(biāo)越來越受到重視。基于圖像作為信息源的技術(shù)捕獲。智能，高精度，穩(wěn)定的機(jī)器人捕捉系統(tǒng)的發(fā)展和普及，已經(jīng)成為我國工業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的前提。當(dāng)前階段的研究結(jié)果概述，該過程涉及將工業(yè)機(jī)器人夾持在生產(chǎn)線上的系統(tǒng)的三個(gè)主要階段。

1工業(yè)機(jī)器人抓取系統(tǒng)

機(jī)器人抓取系統(tǒng)根據(jù)其自身和環(huán)境的定義，首先在圖像坐標(biāo)系與被加工零件的坐標(biāo)系之間建立連接，然后使用視覺算法和相應(yīng)的知識對目標(biāo)進(jìn)行三維描述根據(jù)識別和定位的結(jié)果，即圖像處理，最后是三個(gè)過程，即機(jī)器人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了物體?；趫D像的機(jī)器人抓取技術(shù)的需求正在增長，尤其是在工業(yè)運(yùn)營中，例如蘇伊士運(yùn)河大學(xué)，其基于視覺馬鈴薯抓取器系統(tǒng)，這是由德國VMT公司開發(fā)的用于確定機(jī)器人位置和位置的機(jī)器人處理系統(tǒng)。目標(biāo)。因此，隨著勞動(dòng)強(qiáng)度的降低，準(zhǔn)確性會(huì)提高，尤其是對于危險(xiǎn)和復(fù)雜的體力勞動(dòng)而言。在本研究的框架內(nèi)，從系統(tǒng)中手動(dòng)采取了三個(gè)最重要的步驟，分別描述了機(jī)器人視覺系統(tǒng)的研究方法，并描述了國內(nèi)外捕捉技術(shù)的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，并進(jìn)行了分析。并總結(jié)了與計(jì)算機(jī)上的視覺定位有關(guān)的初步圖像處理的相應(yīng)方法。

2相機(jī)標(biāo)定

攝像機(jī)劃分方法包括線性和非線性分類，類別分類和標(biāo)記算法等許多類別，以及基于劃分需求的最廣泛接受的分類，可以分為傳統(tǒng)攝像機(jī)劃分方法和攝像機(jī)自身規(guī)定。一些相機(jī)的傳統(tǒng)校準(zhǔn)如下：基于透視變換矩陣方法和前向線性變換的線性校準(zhǔn)，但不考慮失真因素，僅適用于精度較低的理想線性情況。 Tsai提出的推挽方法是解決非線性失真的一種典型方法，其中大部分指示參數(shù)由公式直接求解，其余參數(shù)由迭代方法求解，因此，大多數(shù)都不是迭代的，但僅部分重復(fù)，因此計(jì)算速度更高。早期，Manins等人提出了一種更簡化的兩平面技術(shù)來直接使用線性參數(shù)確定方法，但是需要太多的參數(shù)來解決位置問題且效率較低。張正運(yùn)口3提出了一種用平面圖案代替立體標(biāo)記塊的方法，通過分解一個(gè)矩陣獲得內(nèi)部和外部參數(shù)，應(yīng)用更加廣泛。

3目標(biāo)識別

邊緣趨于平滑目標(biāo)圖像輪廓邊緣的像素變化，而像素變化的梯度在從垂直到邊緣切點(diǎn)的方向上更高。邊緣提取算法主要包括經(jīng)典算法，高級算法和基于特定工具的算法。傳統(tǒng)的運(yùn)算符在檢測邊緣時(shí)通常會(huì)導(dǎo)致人為噪聲，并且這些算法往往具有較差的抗噪性，因此它們不適合提取復(fù)雜背景的邊緣。 Canny邊緣首先確定一階導(dǎo)數(shù)的x和y方向的邊緣，然后在四個(gè)方向上求導(dǎo)的組合，局部最大值確定候選點(diǎn)的邊緣，然后通過閾值化方法獲得最佳的身體邊緣驗(yàn)證，得到的邊緣更平滑，定位精度更高。

4目標(biāo)定位與抓取

為了定位單個(gè)攝像機(jī)，有許多方法可以使用時(shí)間序列圖像來分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，例如重合和非8I光流。諸如傅立葉描述的方法用于通過計(jì)算突發(fā)圖像的統(tǒng)計(jì)特征來確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。單眼視覺的定位分為單幅圖像和多幅圖像的定位，這主要基于點(diǎn)，筆直和彎曲特征的定位，需要在使用幾何通信解決照相機(jī)和象形圖的位置位置的世界坐標(biāo)系中位置參數(shù)中的某些環(huán)境和已知的人工圖標(biāo);在幾幀中，使用攝像機(jī)在不同的時(shí)刻拍攝相同的圖像，以根據(jù)點(diǎn)的像差完成對象的定位，并著重于元素的重合。對于立體雙目視覺系統(tǒng)，可以使用基于相機(jī)左右兩側(cè)投影矩陣的透視模型基于線性校準(zhǔn)的線性校準(zhǔn)對其進(jìn)行預(yù)先指定，并且坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換將允許獲取目標(biāo)世界的坐標(biāo)，即為了使機(jī)器人準(zhǔn)確地捕獲目標(biāo)，有必要獲得目標(biāo)在三維空間中的精確位置。搜索相對于攝像機(jī)位置確定且適合操作的平面，以及將物體的對象放置在該平面中，在該平面上，校準(zhǔn)原理可讓您獲取其空間位置。 Tsnnerb等人使用“構(gòu)型特征”并從形態(tài)學(xué)處理中提取特征以找到中心y形口–通過設(shè)置點(diǎn)來測量目標(biāo)的位置。文獻(xiàn)描述了一種基于區(qū)域性和邊緣性原理的中心定位方法，對于作為形狀規(guī)則對象的對象，在其兩位數(shù)圖像中，目標(biāo)的中心與其質(zhì)心重合，并且其質(zhì)心-以它的中心。重心選擇方法有多種類型，例如恒定矩方法，極值方法和零矩方法。

5 結(jié)論

近年來，隨著理論算法的發(fā)展以及圖像設(shè)備的分辨率和處理速度的提高，為計(jì)算機(jī)視覺在機(jī)器人技術(shù)和工業(yè)領(lǐng)域的廣泛使用奠定了基礎(chǔ)。 這項(xiàng)研究系統(tǒng)地描述了機(jī)器人用于抓具各部分的方法及其開發(fā)進(jìn)度，并簡要評估了一些主要方法的優(yōu)缺點(diǎn)。

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基金項(xiàng)目：永州職業(yè)技術(shù)學(xué)院青年專項(xiàng)（YZ20QN01）;湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目（20C1868）

作者簡介：崔亞飛（1992-），男，籍貫：湖南永州，學(xué)歷：碩士，研究方向：機(jī)器視覺、工業(yè)機(jī)器人。

永州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 永州 425100