基于機器視覺的delta機器人分揀系統(tǒng)算法資料

1、第38卷第1期2016年1月機器人ROBOTVol.38No.1Jan.2016DOI：10.13973ki.robot.2016.0049基于機器視覺的Delta機器人分揀系統(tǒng)算法倪鶴鵬12，劉亞男12，張承瑞12，王云飛12，夏飛虎12，邱正師12（1.山東大學(xué)機械工程學(xué)院，山東濟南250061；2.山東大學(xué)高效潔凈機械制造教育部重點實驗室，山東濟南250061）摘要：針對分揀過程中視覺系統(tǒng)對工件的重復(fù)拍攝問題，提出一種基于時間與工

2、件位置的圖像去重復(fù)算法，以實時分揀系統(tǒng)的系統(tǒng)運行時刻作為各單元的時間基準(zhǔn)，將預(yù)測的工件到達某一固定參考位置的時刻與工件當(dāng)前位置組合成一組能唯一識別工件的坐標(biāo)，經(jīng)周期性比較，判斷并去掉重復(fù)圖像信息同時為提高分揀效率，提出一種基于牛頓－拉夫森迭代的動態(tài)抓取算法，建立了機器人跟蹤工件的數(shù)學(xué)模型，并通過牛頓－拉夫森方法求解該非線性數(shù)學(xué)模型最后用MATLAB對動態(tài)抓取算法進行了驗證樣機實驗中最快分揀速度達110次／min，誤抓率小于2‰，漏抓率為

3、0，證明了算法能夠滿足實時性要求，同時具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性關(guān)鍵詞：工業(yè)分揀；Delta機器人；圖像去重復(fù)；動態(tài)抓取中圖分類號：TP242文獻標(biāo)識碼：A文章編號：10020446(2016)01004907StingSystemAlgithmsBasedonMachineVisionfDeltaRobotNIHepeng12，LIUYa’nan12，ZHANGChengrui12，WANGYunfei12，XIAFeihu12，QIU

4、Zhengshi12(1.SchoolofMechanicalEngineeringShongUniversityJinan250061China2.KeyLabatyofHighEfficiencyCleanMechanicalManufacturingShongUniversityJinan250061China)Abstract:Toovercometherepeatshootingtowkpiecesbyvisionsystem

5、instingprocessanimagededuplicationalgithmbasedontimewkpieces’positionsisproposed.Therunningtimeoftherealtimestingsystemisusedasbasisofeachstingmodulethepredictedtimethatwkpiecesarriveatafixedreferencepositioniscombinedwi

6、thitscurrentlocationintoasetofcodinatestouniquelyidentifyapart.Sotheduplicateimageinfmationcanbefoundremovedbycomparingthosecodinatesperiodically.AtthesametimeindertoimprovestingefficiencyadynamicpickingalgithmbasedonNew

7、tonRaphsonmethodisproposed.ThenonlinearmathematicalmodelisestablishedfwkpiecetrackingwhichissolvedbyNewtonRaphsoniteration.FinallytheproposeddynamicpickingalgithmisverifiedbyMATLAB.Inprototypetestthemaximumstingspeedcanr

8、each110timesperminutemistakengrabrateislowerthan2‰missinggrabrateis0whichprovesthatthealgithmscanmeettherealtimetheaccuracythestabilityrequirements.Keywds:industrialstingDeltarobotimagededuplicationdynamicpicking1引言（Intr

9、oduction）Delta并聯(lián)機器人[1]是應(yīng)用最為成功的并聯(lián)機構(gòu)之一[2]，其驅(qū)動機構(gòu)可以放置在機架上，從動臂可以做成輕桿，因此末端可以獲得很高的速度和加速度，特別適合小型物料的高速分揀操作[3]機器視覺技術(shù)是指用攝像機和計算機來模擬人的視覺功能，廣泛應(yīng)用在電子電器、航天、汽車和制藥等領(lǐng)域[4]傳統(tǒng)的機器人分揀流水線中，機器人的運動控制一般采用示教或離線編程的方法，無法適應(yīng)多變的工作環(huán)境將機器視覺技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)分揀系統(tǒng)，能夠顯著提高

10、生產(chǎn)效率，增強機器人的環(huán)境適應(yīng)能力，因此基于視覺的Delta并聯(lián)機械手分揀系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景圖像的去重復(fù)處理以及抓取模式的選擇是分揀系統(tǒng)正常工作的前提在圖像去重復(fù)算法方面，張策[5]提出了通過傳送帶上安裝的編碼器定距離地觸發(fā)相機拍照，以這一確定的位移變化作為判別依據(jù)對相鄰兩幀圖像中的工件進行對比此算法容易理解，但相機采用編碼器觸發(fā)方式，硬件成本高，同時計算量大，程序?qū)崿F(xiàn)較為復(fù)雜在抓取模式方面，相比動態(tài)跟蹤抓取，定點等待抓取方式不能充

11、分利用機器人的工作空間，分揀效率難以提高張文昌[6]提出了根據(jù)工件在傳送帶基金項目：高檔數(shù)控機床專項資助項目（2014ZX04002021003）通信作者：張承瑞，13969076910@收稿／錄用／修回：20150616201509182015110949第38卷第1期倪鶴鵬，等：基于機器視覺的Delta機器人分揀系統(tǒng)算法51下一幀拍照時的系統(tǒng)時刻為t′，滿足關(guān)系t′=t1f(3)則此時計算A到達H的時刻為t′a=t′l1?x′av(

12、4)其中x′a=xavf(5)聯(lián)立式(2)～(5)可得ta=t′a(6)即對于同一物體，其到達前方固定參考位置的系統(tǒng)時刻是確定不變的，因此若忽略視覺采集誤差和圖像處理誤差，時間維坐標(biāo)可以完全區(qū)分x坐標(biāo)不同的工件，如A與C，但對具有相同x坐標(biāo)的工件無效，如A與B，需要其他的坐標(biāo)加以確定傳送帶沿x軸方向運動，若忽略視覺采集和圖像處理誤差，同一工件在不同幀圖像中的y軸坐標(biāo)是不變的，故選取y軸坐標(biāo)作為另一維坐標(biāo)至此，(taya)可以作為一組區(qū)分

13、圖像中各工件的坐標(biāo)，獲得每一幀圖像后，通過比較該坐標(biāo)，即|ta?t′a|ε1(7)|ya?y′a|ε2(8)就可以找出重復(fù)的工件信息并舍去由于圖像采集、圖像處理算法以及坐標(biāo)系位置測量等都存在誤差，因此在進行坐標(biāo)比較時，容差ε1與ε2的設(shè)定應(yīng)綜合考慮以上誤差，不能設(shè)為0，以免出現(xiàn)誤抓現(xiàn)象經(jīng)采集并去掉重復(fù)之后的工件信息將會按照先后順序進行存儲，后續(xù)機器人單元進行順序抓取3基于牛頓－拉夫森迭代的動態(tài)抓取算法（Dynamicpickingalg

14、ithmbasedonNewtonRaphsoniteration）3.1問題背景機器人單元的抓取區(qū)域為l2N的矩形，全部位于Delta機器人的工作空間內(nèi)，如圖2所示工件經(jīng)過視覺采集區(qū)域之后，隨傳送帶逐漸運動至機器人抓取區(qū)域為提高可抓取工件的密度，充分利用機器人的工作空間，采用機器人動態(tài)追蹤工件并抓取的工作模式3.2機器人加減速控制算法Delta機器人高速運動時末端加速度大，容易發(fā)生沖擊、振動和超調(diào)，小臂細長桿容易震顫，嚴重影響機器人的

15、精度和壽命，因此必須使用專門的柔性加減速控制方法目前常見的直線加減速、直線加拋物線加減速、指數(shù)型加減速等方法在初始和結(jié)束階段的加速度突變不連續(xù)[9]，都不滿足高速Delta機器人的控制要求七段式S曲線加速度連續(xù)，加加速度有上界，在高速數(shù)控系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛[10]，但加加速度在切換時有突變，并且對于段數(shù)的確定及時間的計算較為復(fù)雜，因此選用加減速更為柔順、計算更為簡單的修正梯形加減速算法[11]，其加速度可描述如下：a=???????????

16、????????????????????????amaxsin(4πTt)0?t?18Tamax18Tt?38Tamaxcos[4πT(t?38T)]38Tt?58T?amax58Tt?78T?amaxcos[4πT(t?78T)]78Tt?T(9)該方式加速度曲線變化柔順，對加速度求導(dǎo)可知其加加速度無突變等式(9)兩側(cè)對時間連續(xù)2次積分并代入邊界條件可得位移表達式：S=?????????????????????????????????

17、???????????????????????????????????????????????????????(T4π)2amaxsin(4πT)14πamaxTt0?t?18T12amaxt2(14π?18)amaxTt(1128?116π2)amaxT218Tt?38T?(T4π)2amaxcos[4πT(t?38T)](14π14)amaxTt?116amaxT238Tt?58T?12amaxt2(14π78)amaxTt(116