SCARA機(jī)器人和圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)

尤 波， 武江博， 李東潔， 李佳鈺， 孫明曉

（1.哈爾濱理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，哈爾濱 150080；2.黑龍江省復(fù)雜智能系統(tǒng)與集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150080）

0 引 言

隨著“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的發(fā)展，培養(yǎng)科學(xué)基礎(chǔ)厚、工程能力強(qiáng)、綜合素質(zhì)高的工程科技人才，對(duì)建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)和創(chuàng)新型國(guó)家具有重要意義［1］。

機(jī)器人和圖像處理技術(shù)是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，為推進(jìn)新工科建設(shè)，滿足人才培養(yǎng)的要求，提高自動(dòng)化專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量，結(jié)合學(xué)校特色，本文搭建了SCARA四軸機(jī)械臂教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。為專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)的實(shí)踐提供平臺(tái)支撐，針對(duì)圖像處理和機(jī)械臂控制等內(nèi)容進(jìn)行全面訓(xùn)練。通過(guò)該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)踐，提高學(xué)生的實(shí)踐能力和綜合應(yīng)用知識(shí)能力，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生的動(dòng)手操作能力，有利于培養(yǎng)學(xué)生的工程實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力［2-5］。

1 總體設(shè)計(jì)方案

1.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成

如圖1 所示，實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)主要由四部分組成，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)，SCARA四軸機(jī)器人，數(shù)字震動(dòng)送料器，待裝配的保險(xiǎn)片、保險(xiǎn)盒和工作臺(tái)。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)主要是通過(guò)設(shè)計(jì)高效的圖像檢測(cè)算法，完成實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的保險(xiǎn)片檢測(cè)；數(shù)字上料系統(tǒng)是自動(dòng)送料模塊，提高自動(dòng)化工作效率；可編程控制機(jī)械臂，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的保險(xiǎn)片插接任務(wù)。

圖1 插接機(jī)器人結(jié)構(gòu)圖

1.2 系統(tǒng)工作流程

如圖2 所示，首先震動(dòng)送料器通過(guò)送料通道，把保險(xiǎn)片傳送到夾取點(diǎn)，然后工業(yè)攝像頭采集保險(xiǎn)片圖像，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議傳送到電腦，使用VS2015 ＋Opencv3.0軟件環(huán)境，對(duì)采集的圖像進(jìn)行檢測(cè)，識(shí)別出保險(xiǎn)片類別，最后通過(guò)機(jī)器人編程軟件，根據(jù)保險(xiǎn)片類別和示教學(xué)習(xí)的坐標(biāo)位置信息，編程精準(zhǔn)控制機(jī)械臂，進(jìn)行保險(xiǎn)片夾取，并將保險(xiǎn)片插接到保險(xiǎn)盒的正確位置，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化插接任務(wù)。

圖2 系統(tǒng)工作流程圖

2 機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)控制

2.1 機(jī)械臂D-H表示法

機(jī)械臂代替人工已經(jīng)應(yīng)用在很多領(lǐng)域，并且不同功能的機(jī)器人結(jié)構(gòu)不同，本文介紹的SCARA 四軸教學(xué)機(jī)器人有3 個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)和1 個(gè)移動(dòng)關(guān)節(jié)（見(jiàn)圖3）。

使用D-H［6-7］法建模，各軸分別使用右手定則建立坐標(biāo)系。根據(jù)D-H 表示法，結(jié)合SCARA 四軸機(jī)器人的模型，得到實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的D-H參數(shù)如表1 所示。

表1 SCARA機(jī)器人模型的D-H參數(shù)

因?yàn)闄C(jī)器臂硬件結(jié)構(gòu)固定，各硬件參數(shù)和連接桿長(zhǎng)度參數(shù)都是已知，因此，求末端執(zhí)行器相對(duì)于參考坐標(biāo)系的位置和姿態(tài)，可根據(jù)D-H 參數(shù)表中的數(shù)據(jù)，將位姿矩陣相乘就得到末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程：

式中：

s θi為sin θi；c θi為cos θi。

2.2 機(jī)械臂編程

SCARA四軸機(jī)器人使用的是RCX Studio 編程環(huán)境，采用類BASIC的編程語(yǔ)言（見(jiàn)表2）。

表2 移動(dòng)指令示例

根據(jù)D-H 表示方法得到參數(shù)表，結(jié)合編程手冊(cè)，通過(guò)控制每個(gè)轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)角度和移動(dòng)，就可以對(duì)機(jī)器人編程，實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)片的自動(dòng)插接。機(jī)器人路徑規(guī)劃是通過(guò)示教模式，在人為操作下規(guī)劃合理的軌跡，并且記錄運(yùn)動(dòng)中的關(guān)鍵點(diǎn)位坐標(biāo)如表3 所示，然后編程控制電機(jī)運(yùn)動(dòng)，完成自動(dòng)插接任務(wù)。

表3 4 個(gè)轉(zhuǎn)軸在關(guān)鍵點(diǎn)位下的坐標(biāo)

機(jī)械臂抓取程序主要分3 部分構(gòu)成：

（1）判定何時(shí)執(zhí)行抓取程序。攝像頭獲取圖像信息，圖像處理模塊檢測(cè)是否有保險(xiǎn)片，保險(xiǎn)片顏色是否合格，然后電腦發(fā)送信號(hào)控制機(jī)械臂移動(dòng)，開(kāi)始執(zhí)行抓取操作。

（2）抓取工件。機(jī)器臂在示教模式下，通過(guò)人為操作學(xué)習(xí)工件的坐標(biāo)信息，合理進(jìn)行路徑規(guī)劃，然后編程控制機(jī)械臂到達(dá)抓取點(diǎn)上方安全點(diǎn)位，控制夾爪夾取保險(xiǎn)片。

（3）插接工件。按照實(shí)際實(shí)驗(yàn)環(huán)境，規(guī)劃?rùn)C(jī)械臂運(yùn)動(dòng)路線，根據(jù)示教學(xué)習(xí)時(shí)記錄的坐標(biāo)信息，控制機(jī)械臂將保險(xiǎn)片按一定的順序插入保險(xiǎn)盒中。

保險(xiǎn)片具體插接流程如圖4 所示，根據(jù)示教模式記錄的關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，通過(guò)在程序中使用坐標(biāo)的編號(hào)指定坐標(biāo)值，控制機(jī)器人的機(jī)械臂進(jìn)行移動(dòng)，最后完成插接任務(wù)，結(jié)果如圖5（b）所示。

圖4 插接流程圖

圖5 汽車保險(xiǎn)盒

3 基于機(jī)器視覺(jué)的保險(xiǎn)片定位與識(shí)別

視覺(jué)檢測(cè)是機(jī)器人技術(shù)的重要部分［8］。通過(guò)設(shè)計(jì)高效的圖像檢測(cè)算法，完成實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的保險(xiǎn)片檢測(cè)，對(duì)確保保險(xiǎn)片插入正確的位置非常關(guān)鍵。

3.1 光源模塊

機(jī)器視覺(jué)模塊如圖6 所示。在圖像處理部分，光照環(huán)境至關(guān)重要，因此本文對(duì)光源模塊進(jìn)行了單獨(dú)的設(shè)計(jì)［9］。因?qū)嶒?yàn)平臺(tái)是金屬材料容易反光，為減少背景和環(huán)境光線對(duì)檢測(cè)的影響，使用遮光罩，同時(shí)調(diào)整光源的光照角度和亮度，減少光照給圖像帶來(lái)的額外噪聲。

圖6 機(jī)器視覺(jué)模塊

3.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理流程如圖7 所示。待測(cè)的保險(xiǎn)片顏色不同，其他特征基本相同［10］，為了準(zhǔn)確識(shí)別保險(xiǎn)片種類，首先要把待測(cè)保險(xiǎn)片從圖片中分離出來(lái)。

圖7 圖像預(yù)處理流程圖

先采集沒(méi)有保險(xiǎn)片的工作臺(tái)照片作為背景，然后將待測(cè)的有保險(xiǎn)片的照片與背景照片從GRB 色彩空間變換到HSV色彩空間，見(jiàn)圖8（b），分離出S（色度）通道，將待測(cè)的照片與背景的照片做差，通過(guò)設(shè)置合理閾值去除干擾信息，最后進(jìn)行二值化處理得到如圖8（d）的圖像。

圖8 原始圖像和預(yù)處理后圖像

3.3 保險(xiǎn)片檢測(cè)

經(jīng)過(guò)預(yù)處理［11］得到保險(xiǎn)片的二值化圖像，然后使用邊緣檢測(cè)算法，通過(guò)檢測(cè)保險(xiǎn)片的邊緣信息來(lái)提取保險(xiǎn)片的位置信息。

在對(duì)比分析了Canny 等［12-14］幾種不同邊緣檢測(cè)算法的結(jié)果后，發(fā)現(xiàn)Canny 邊緣檢測(cè)算法能夠有效提取出待測(cè)圖片中的實(shí)際邊緣，錯(cuò)誤識(shí)別圖片邊緣信息的概率和丟失真實(shí)邊緣信息的概率更小。

最后使用Canny 算子進(jìn)行邊緣提取，流程見(jiàn)圖9（c），得到保險(xiǎn)片的輪廓信息見(jiàn)圖9（a），然后再根據(jù)輪廓信息找出定位保險(xiǎn)片的外接矩形，見(jiàn)圖9（b），這樣就可以得到保險(xiǎn)片的像素坐標(biāo)。

圖9 Canny算法流程和處理結(jié)果

3.4 保險(xiǎn)片識(shí)別

經(jīng)過(guò)處理后，已經(jīng)準(zhǔn)確將保險(xiǎn)片分割出來(lái)，并找到最外層輪廓信息，基于此設(shè)計(jì)直方圖模板匹配算法進(jìn)行保險(xiǎn)片識(shí)別，見(jiàn)圖10。

圖10 模板匹配原理

直方圖模板匹配算法主要分為兩步，①制作標(biāo)準(zhǔn)的直方圖模板數(shù)據(jù)庫(kù)；②標(biāo)準(zhǔn)直方圖模板與待測(cè)圖片的直方圖結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算相似度，進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別［15-16］。使用Opencv的直方圖比較函數(shù)，計(jì)算待測(cè)保險(xiǎn)片與模板的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)保險(xiǎn)片的識(shí)別與分類。

為提高標(biāo)準(zhǔn)模板可靠性，對(duì)不同保險(xiǎn)片在相同環(huán)境下進(jìn)行多次采樣，計(jì)算保險(xiǎn)片直方圖均值，把計(jì)算結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)信息存儲(chǔ)。最后計(jì)算待測(cè)保險(xiǎn)片直方圖與直方圖模板庫(kù)數(shù)據(jù)的相似度，通過(guò)設(shè)置合理閾值來(lái)判斷出不同保險(xiǎn)片的類別。

4 結(jié) 語(yǔ)

SCARA四軸機(jī)器人實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)是推進(jìn)“新工科”建設(shè)，為未來(lái)提供智力和人才支撐的重要教學(xué)平臺(tái)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，該平臺(tái)有較高的運(yùn)行速度和準(zhǔn)確率，可以滿足教學(xué)實(shí)驗(yàn)，并且該平臺(tái)支持二次開(kāi)發(fā)，可以滿足學(xué)生對(duì)不同方法的探索，有利于培養(yǎng)學(xué)生綜合知識(shí)的應(yīng)用能力，提高發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。SCARA機(jī)器人實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)，通過(guò)讓同學(xué)們學(xué)習(xí)控制機(jī)械臂，設(shè)計(jì)圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)汽車保險(xiǎn)片的智能插接，使學(xué)生能夠通過(guò)實(shí)驗(yàn)更好的理解圖像處理和機(jī)械臂的控制，激發(fā)學(xué)生對(duì)機(jī)器人學(xué)習(xí)的興趣，有利于培養(yǎng)學(xué)生的工程實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，滿足國(guó)家應(yīng)對(duì)新科技變革人才培養(yǎng)的要求。