[發(fā)明專利]一種用于軸孔裝配的機器人視覺引導(dǎo)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410632342.5
• 申請日: 2014-11-11
• 公開（公告）號: CN105563481B
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋吉來;曲道奎;劉曉帆;錢益舟;韓志平;孫秉斌
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽新松機器人自動化股份有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J19/02
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

本發(fā)明提供了一種用于軸孔裝配的機器人視覺引導(dǎo)方法，利用工業(yè)相機對孔系工件進行拍照，獲取孔系工件的圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)傳到上位機；上位機對圖像數(shù)據(jù)進行圖像處理和分析，得出孔系工件在圖像上的各軸孔的中心位置及半徑的圖像數(shù)據(jù)；將各軸孔的圖像坐標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器人坐標系的坐標數(shù)據(jù)；將機器人坐標數(shù)據(jù)發(fā)送給機器人控制器，從而完成視覺引導(dǎo)工作。該方法提高了工業(yè)機器人智能裝配的準確性、穩(wěn)定性，提高了其自動化程度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器人控制領(lǐng)域，具體涉及一種用于軸孔裝配的機器人視覺引導(dǎo)方法。

背景技術(shù)

在現(xiàn)代制造業(yè)中，工業(yè)機器人被廣泛的應(yīng)用于各種生產(chǎn)需求，如焊接、噴涂、碼垛、裝配等。它不僅能將工人從繁雜的勞動任務(wù)中解放出來，而且同時也提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)線的自動化水平，大大地提高了工作效率。特別地，在零件裝配生產(chǎn)任務(wù)中，多軸孔裝配任務(wù)是常見的任務(wù)類型之一。在此情況下，多對軸孔同時存在裝配關(guān)系，工業(yè)機器人被要求自動準確定位，同時滿足正確的裝配對應(yīng)關(guān)系。更重要地，需要避免兩工件發(fā)生碰撞從而導(dǎo)致缺陷。因此可知，多軸孔裝配任務(wù)的自動化水平要求很高。

鑒于以上需求，人們提出了利用機器視覺進行智能裝配的視覺引導(dǎo)技術(shù)方法。機器視覺是利用電子相機產(chǎn)生的圖像信息，為機器增加視覺功能的技術(shù)。它具有信息量豐富、非接觸測量和處理手段多樣等優(yōu)點，被大量地用于在機器人自動化領(lǐng)域，人們針對利用機器視覺系統(tǒng)指導(dǎo)裝配過程已經(jīng)開展了一定的工作。如，於明亮等提出的被動裝配研究方案，陳興洲等提出的定位檢測算法等。目前，機器視覺在智能裝配領(lǐng)域應(yīng)用較少，且方法手段還較為初級，針對智能裝配，特別是多軸孔裝配的自動化，高精度要求還難以滿足。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種軸孔裝配的機器人視覺引導(dǎo)方法，以滿足現(xiàn)有技術(shù)中高精度，低成本的需求。

為達到上述目的，本發(fā)明提供如下的技術(shù)方案：

利用工業(yè)相機對孔系工件進行拍照，獲取孔系工件的圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)傳到上位機；

上位機對所述圖像數(shù)據(jù)進行圖像處理和分析，得出孔系工件在圖像上的各軸孔的的中心位置及半徑的圖像數(shù)據(jù)；

將上述各軸孔的圖像坐標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器人坐標系的坐標數(shù)據(jù)；

將機器人坐標數(shù)據(jù)發(fā)送給機器人控制器，從而完成視覺引導(dǎo)工作。

優(yōu)選的，上位機對所述圖像數(shù)據(jù)進行圖像處理和分析，得出孔系工件在圖像上的各軸孔的的中心位置及半徑的圖像數(shù)據(jù)，具體步驟為：

對圖像數(shù)據(jù)進行平滑預(yù)處理，去除噪聲；

在預(yù)處理的圖像的基礎(chǔ)上，對圖像進行邊緣提取；

在邊緣提取的基礎(chǔ)上，提取圖像中各軸孔所對應(yīng)圓的中心位置和半徑；

對檢測到得圓做出進一步篩選，得出最佳的圓檢測結(jié)果。

優(yōu)選的，在預(yù)處理的圖像的基礎(chǔ)上，對圖像進行邊緣提取的步驟具體為：

分別在圖像的X方向和Y方向進行Sobel微分計算，得到兩幅邊緣提取圖像；

對兩幅邊緣提取圖像，逐點計算像素點平方和，得到一幅新的平方和圖像；

計算所述平方和圖像的均值；

將所述均值的倍數(shù)作為閾值，對平方和圖像進行二值化，得到邊緣提取的最終結(jié)果。

優(yōu)選的，在邊緣提取的基礎(chǔ)上，提取圖像中各軸孔所對應(yīng)圓的中心位置和半徑，具體為：

將邊緣提取的二值化圖像空間的非零像素點變換到參數(shù)累加空間，取得參數(shù)累加空間的最大值；

根據(jù)一定比率和累加空間的最大累加值得到在參數(shù)累加空間提取圓的閾值；