基于機器視覺的高速分揀系統(tǒng)

王晶晶

福州職業(yè)技術(shù)學院，福建 福州 350108

0 引言

經(jīng)濟發(fā)展水平的全面提升，為當前人們的生產(chǎn)與生活提供了更加豐富的動力，同時機電行業(yè)也成為推動社會前進的支柱性產(chǎn)業(yè)，這其中，以電子信息技術(shù)及智能技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的加工體系進一步提升了機電行業(yè)的發(fā)展質(zhì)量?；诖耍恼乱约夹g(shù)分析法和文獻研究法作為主要方式，結(jié)合機器視覺技術(shù)，闡述其在高速分揀系統(tǒng)中的具體應(yīng)用。這不僅是文章論述的核心內(nèi)容，也是進一步打造完善的機電發(fā)展體系的關(guān)鍵研究課題。

1 基礎(chǔ)理論

從研發(fā)角度看，機器視覺技術(shù)具有較強的可靠性、柔性及非接觸測量特點，在當前的工業(yè)自動化及虛擬現(xiàn)實技術(shù)研發(fā)方面具有極強的應(yīng)用價值。從具體類型看，機器視覺系統(tǒng)可分為基于PC的視覺系統(tǒng)和基于視覺傳感器的視覺系統(tǒng)?；赑C的視覺系統(tǒng)的核心構(gòu)件為PC，檢測速度有限?；谝曈X傳感器的機器視覺系統(tǒng)可以快速進行圖像處理，配備圖像處理器和數(shù)碼相機，I/O接口可以快速集成相關(guān)數(shù)據(jù)，同時可以提供專業(yè)的視覺開發(fā)軟件，進一步降低了開發(fā)難度，縮短了識別周期，提高了視覺識別的可靠性和速度。它已成為當前機電研發(fā)領(lǐng)域的主要技術(shù)體系[1]。

2 基于機器視覺的高速分揀系統(tǒng)分析

2.1 高速分揀系統(tǒng)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)及功能

在當前的多個領(lǐng)域，高速分揀系統(tǒng)已經(jīng)成為有效代替人工操作的主要技術(shù)成果，通常應(yīng)用在物品的檢測、分揀及分級方面，是流水線加工過程中十分常見的設(shè)備，不僅能夠降低人工成本，也可以有效提高工作效率。尤其是當前以機器視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)構(gòu)建的高精準運行機器人，配合運動控制體系，能夠有效實現(xiàn)全方位的自動化管理和操作。

以機器視覺技術(shù)為基礎(chǔ)的并聯(lián)式分揀系統(tǒng)的工作流程如圖1所示。其中，配備了工控機、并聯(lián)機器人、運動控制器、夾持器及機器視覺系統(tǒng)。從具體結(jié)構(gòu)上看，分裝系統(tǒng)采用上下機控制系統(tǒng)進行全方位控制。上位機主要利用工業(yè)攝像機了解裝配線運輸系統(tǒng)中相關(guān)物品的圖像，并利用機器視覺算法對運動過程中的物品進行自動跟蹤定位。下位機的運動控制器將直接聯(lián)動機器人的夾持器，在控制中心的指令下，能夠精準地進行位置識別，并且完成夾取和分揀等動作。

圖1 并聯(lián)式分揀系統(tǒng)的工作流程

2.2 高速分揀系統(tǒng)的視覺定位算法

視覺定位算法是直接提升高速分揀系統(tǒng)運行質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)體系。機器人在完成分揀作業(yè)時，首先工業(yè)相機會及時采集相關(guān)物品的圖像，然后輸送到機器視覺軟件中，軟件會自動對采集到的圖像進行分析和處理。在這個過程中，最主要的處理內(nèi)容是提取物品的具體邊緣特征，并且確定特征點，這是獲取物品位置及姿態(tài)的重要過程[2]。

后續(xù)會經(jīng)過一系列延遲，驅(qū)動器會直接聯(lián)動并聯(lián)機器人的末端夾持器，前往前期定位并且實時跟蹤的位置執(zhí)行夾取動作。接著，按照具體的工藝要求，將其放到相應(yīng)區(qū)域內(nèi)。在這個過程中，需要及時計算物品在延遲時間內(nèi)的距離移動情況。具體的傳送距離計算公式如下：

式中：S為具體傳送距離；v為傳送速度；Δt為延遲時間。

除此之外，在實際運動的過程中受到其他因素的影響，物品會存在偏移距離Δx、Δy，這就需要機器視覺系統(tǒng)的中心處理器在整體的工作面上構(gòu)建一個坐標系，獲取圖像的具體位置。具體的坐標值計算如下：

3 機器視覺軟件系統(tǒng)設(shè)計

3.1 基礎(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計

從具體技術(shù)原理角度來看，機器視覺系統(tǒng)在落實圖像采集作業(yè)的過程中踐行的方式主要有兩種。一是以圖像采集卡作為主體進行圖像采集，二是通過工業(yè)相機進行圖像采集，其中，后者的信號傳輸質(zhì)量較好，速度較快，同時方便進行二次開發(fā)及多項設(shè)備的有機調(diào)配。

以工業(yè)相機作為核心的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，能夠配合機器視覺系統(tǒng)快速地確定采集物品的特征點及轉(zhuǎn)角，并且將其處理成實時性的圖像。例如，當前應(yīng)用較為廣泛的Genie系列的工業(yè)相機便能夠?qū)崿F(xiàn)以太網(wǎng)通信協(xié)議的開發(fā)，通過黑白成像的方式有效應(yīng)對當前各種類型的分揀系統(tǒng)及分揀機器人。

另外，機器視覺軟件具有全自主開發(fā)的特點，可以實現(xiàn)二次開發(fā)，但是由于自主開發(fā)過程周期較長，因此當前普遍使用二次開發(fā)的軟件。例如，當前應(yīng)用較為普遍的Sherlock機器視覺軟件系統(tǒng)能夠有效配備Windows開發(fā)環(huán)境，專業(yè)用于視覺處理，另外配備了其他一些強大的相關(guān)功能和圖形化用戶界面[3]。

3.2 軟件體系的開發(fā)

以機器視覺為基礎(chǔ)的高速分揀系統(tǒng)依賴于具體的軟件體系，因此在軟件開發(fā)的過程中，為了進一步打造高質(zhì)量的并聯(lián)機器人分揀體系，可以從VC自主開發(fā)程序的角度進行人機交互界面、數(shù)據(jù)輸入輸出、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化儲存等功能的開發(fā)[4]。同時，將Sherlock軟件自主融入其中，以有效實現(xiàn)圖像選擇、圖像增強、邊緣提取及測量分析等功能。例如，在某生產(chǎn)線上需要提取一件“心形”的物品，具體的系統(tǒng)設(shè)置及開發(fā)步驟如下。

（1）建立工程項目，并且在工程項目中增加DLL文件，確保VC工程和Sherlock能夠順利連接。具體的編碼程序：#import “C: \SherlockBin IpeEngCtrl. dll”。

（2）設(shè)計工程對話框，主要負責將后續(xù)實際運行過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息錄入后臺控制系統(tǒng)中，這也是提取具體的物件形狀的重要過程。在工程對話框中添加IpeDspCtrl控件，并添加變量m_Display。IpeDspCtrl控件為Sherlock開發(fā)的VB、VC二次開發(fā)工具，界面較為簡潔，操作方便，主要應(yīng)用在VB、VC編程環(huán)境中，接收Sherlock采集的圖像。

（3）為了確保機器視覺軟件及高速分揀系統(tǒng)能夠結(jié)合實際的工業(yè)需求進行實時運行及智能跟蹤，還需要在后臺建立和Sherlock相連接的類項目。

（4）在工程對話框中連接Sherlock采集到的圖像。

（5）整體系統(tǒng)會將采集到的圖像進行智能分析，了解圖像的具體特征，并通過視覺算法分析轉(zhuǎn)角和相關(guān)數(shù)據(jù)，將分析出來的結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)之后進行傳輸。相關(guān)數(shù)據(jù)主要由中心控制系統(tǒng)接收，儲存到數(shù)據(jù)庫中，并且結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的前期分類及對比，進行該物體的自動分級、定位、追蹤。

（6）機器視覺系統(tǒng)初步完成運行，退出后臺程序，由智能操控技術(shù)操縱分揀手臂進行拾取。

3.3 圖像處理算法

此次拾取的物品為“心形”物品，其外觀形狀較為規(guī)整，因此可以直接通過圖像采集及邊緣提取的方式分析其具體特征，然后提煉所有物品的相同性特征。由于該物品與原型的差異較大，因此不能單純提取中心點，需要提取特征點及轉(zhuǎn)角。該物體的特征提取圖像如圖2所示。在提取基礎(chǔ)特征之后，由Sherlock進行圖像增強，確定邊緣曲線，然后通過機器視覺軟件確定中心點A、拐點B、旋轉(zhuǎn)角θ。這樣能夠有效定位每一個物體的位置及姿態(tài)，確保假體準確無誤。

圖2 特征提取圖像

4 結(jié)束語

綜上所述，將機器視覺技術(shù)融入當前的智能分揀系統(tǒng)中，不僅能夠快速定位流水線上的具體工件位置及相關(guān)狀態(tài)，還可以有效提升分揀的速度，打造高速分揀系統(tǒng)，配合智能機器人及機械手臂有效完成高質(zhì)量的分揀作業(yè)。文章在Sherlock軟件的基礎(chǔ)上進行二次開發(fā)，研發(fā)了基于機器視覺的智能分揀系統(tǒng)，能夠有效提升工業(yè)生產(chǎn)有效性，在控制成本的過程中也能夠增強技術(shù)體系研發(fā)質(zhì)量。