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工业机器人抓取技术机器视觉运用研究

时间:2020-08-25 08:29来源:未知 作者:admin 点击:
摘要:针对当前工业发展现状来讲,提升生产效率,加强经营管理质量是确保工业发展地位的重要因素。本文以提升工业生产效率为目的,结合机器视觉智能定位技术展开探讨,分析了机器视觉技术的概念和应用意义,阐述了机器视觉在工业机器人中的应用技术,提出了
  
摘要:针对当前工业发展现状来讲,提升生产效率,加强经营管理质量是确保工业发展地位的重要因素。本文以提升工业生产效率为目的,结合机器视觉智能定位技术展开探讨,分析了机器视觉技术的概念和应用意义,阐述了机器视觉在工业机器人中的应用技术,提出了机器视觉应用在机器人定位抓取操作中的优化解决措施,仅供参考。
 
关键词:机器视觉;工业发展;机器人抓取定位;技术
 
当科学技术应用于工业发展领域中后,智能机械化生产设备已经成为当前支撑工业发展的主要工具。而智能工业机器人能够依据程序编码完成指定的任务,在当前现代化工业转型中具有极为重要的作用。因此,基于工业机器人抓取定位技术进行细节分析,建立在机器视觉的角度研发新型的技术,能够进一步提升工业机器人的运转效率,有效解决常见的运行问题,这些不仅是本文论述的重点,也是相关工业领域进行技术创新首先要考虑的问题。
 
1理论概述
 
1.1机器视觉
 
机器视觉本身是一种建立在智能设备上的新型操控技术[1]。其能够赋予工业机器人视觉功能。可以精准地判断距离和精度,从而优化生产质量,主要运行原理是建立在摄像机采集图像功能基础上而运行的,通过图像细节分析,将最终的结果反馈给智能操控系统,最终由系统控制机器人来执行相关的定位抓取操作。在当前的工业生产领域,机器视觉已经成为广泛使用的技术之一,其具备极大的灵活性。能够通过摄影技术采集到多种图像,且可以由中心控制器进行图像处理,能够实现基本的生产操作。机器视觉具备极高的精准性。在复杂的生产环境和生产工序中,工业机器人在机器视觉的操控下,能够抵抗住强大的生产压力,较传统人工生产的效率有所提升,也可以避免人工生产中出现的差错。应用了机器视觉的工业机器人能够在生产中合理地控制生产成本,降低传统人工费用。同时由于当前工业生产中智能网络和互联网技术发展的较为成熟,利用机器视觉进行工业机器人创新,并不会花费较高的成本,因此在提升生产效率的同时,也可以控制经营成本。
 
1.2工业机器人应用机器视觉技术的重要意义
 
在当前的工业生产线中,工业机器人主要负责进行工件组装等工序,因此定位抓取是最基本的职能。而机器视觉能够优化定位抓取的效率,因此将其应用在工业机器人的技术创新中具备极强的应用价值。首先,能够全面降低生产成本,工业机器人的使用提升了生产效率,减少了生产员工的数量,能够减少零件的损耗和生产能源消耗比例,因此可以降低人工费、原料成本等。其次,工业机器人在机器视觉技术的控制下能够全面提升生产效率,系统编码能够指导工业机器人按照既定的程序进行运作,这种运作不会产生疲劳感,生产的效率始终会保持一致,且可以通过改变编码来操控生产进程,因此,对于合理管控生产进度有极大地帮助。
 
2基于机器视觉技术的定位抓取运行流程
 
在机器视觉技术的引导下,工业机器人在实现定位抓取操作的前期,要按照技术的指引来完成相关的流程,详细流程如下:
 
2.1处理图像
 
处理图像功能是支撑工业机器人在机器视觉引导下执行定位抓取操作的基础,因此对于图片处理技术以及图片的质量有较高的要求。首先,要求图片具有极高的清晰度,其次,图片中能够体现的信息要具备完整性[2]。只有建立在这样的图片基础上,经过处理后生成的信息才可以为机器人执行定位抓取操作提供依据。常见的图片处理技术如图1所示。其中灰度处理主要是将具有色彩的图像进行黑白转化。能够将图像中最重要的信息显现出来,从而进一步减少计算机在处理过程中需要的计算量,提升处理效率。滤波处理技术主要是将图像中的噪点进行弱化,从而保留关键的细节,在这些细节中进行信息提取,能够更加直观地使机器人系统了解到当前生产所要执行的操作。而这些噪点的出现主要源于图片生成设备,即摄像机的自身性能,不同的摄像机性能和功能具有差异性,性能较差的摄像机将会为图像带来较多的噪点。此外,二值化处理技术是针对既定好的阈值进行图像处理。阈值的改变主要是针对图像中像素点的灰度值进行调整,将其设置为最低或者最高,使图像中的信息和细节能够保持统一的灰度值,降低图像的复杂程度,从而更好地定位重要信息。
 
2.2定位处理
 
定位处理主要是通过三维技术,将其与计算机的视觉控制系统联系起来,能够决定计算机在操作中的定位精准度和抓取精确性。这就要求在工业机器人的控制系统中增加双目立体视觉处理系统,系统中存在的三维坐标能够辅助机器人进行更加精准的定位。这种三维控制系统较传统的二维控制技术新增了高程系统,能够更加精准地定位空间中的相关零件,工业机器人可以通过机器视觉来判断三维系统中的重要坐标点,并将其作为执行抓取定位操作的依据。这种方式能够进一步提升抓取的精准性,另外可以通过人为更改的方式调整坐标系,实现对不同形状和规格的目标进行抓取操作。
 
2.3抓取操作
 
工业机器人通过基础的图像处理定位出需要执行操作的目标,接下来便要实现抓取动作。这是最简单也是最关键的一个环节,抓取的精准性也是评价图片处理质量以及定位质量的重要依据[3]。另外,当前的工业机器人通常利用自动抓取技术实现定位操作,这种方式减少了人工调试环节,机器人能够通过系统故障自检及时地向管理人员反映运行情况,从而减少了人工干预对于生产效率的影响,也能够进一步降低机器的磨损。同时,抓取动作与机器人的系统控制有紧密的联系。因此,基于上述二点的系统处理技术来讲,提升系统控制有效性对于提升机器人定位抓取能力也有着极大的促进作用。
 
3应用领域
 
建立在机器视觉基础上的工业机器人能够辅助企业的高效生产,其具备极强的应用优势,也具备较广的应用范围。当前,工业行业通常利用工业机器人来实现以下几种工序的生产应用。
 
3.1组装
 
建立在定位抓取功能的优势基础上,利用工业机器人来实现产品组装将具备极大的使用优势。工业机器人可以通过视觉系统来获取周围生产线上的零件目标,通过基础的摄像头进行环境图片拍摄,经过处理之后联动系统中的控制功能实现手臂操作。从而完成零件的组装,这种智能组装的方式极大程度上减少了传统人工组装的压力,也可以通过系统编码设置控制组装的速度。管理人员只需要将相关产品零件的数据以及参数记录在机器人的系统中,其便可以根据数据库中存在的相关信息自动辨别零件的相关参数,并且自动的完成组装工序;管理人员也可以通过调整零件的参数来实现零件变更,改变不同阶段的操作流程。另外,基于机器视觉技术基础上的机器人也可以有效识别动态中的零件,即可以应用在传送带生产线上。但是工业机器人的视觉功能在于辨别组装零件和组装工序,对于零件的自身质量却不具备审查功能,因此针对原材料的质量管控便需要加大力度。
 
3.2分拣
 
分拣操作主要依赖于工业机器人的识别及定位功能,即通过人工输入的图片以及零件完整度有关信息,机器人能够自动辨别生产线上的零件是否完整,并且可以根据不同零件的结构和型号进行分类,将具有缺陷的零件进行剔除。这一系列工序都要依靠定位抓取功能来实现,可以应用在产品包装、零件检测等环节[4],其具备高精度、高效率的优势,能够远超传统人工操作效果。
 
4工业机器人机器视觉技术应用优化措施
 
4.1构建技术型生产团队
 
加强专业人员落实生产实践指导,完善既有职工的技术培训制度和培训工作,加强高技术设备的引进和维护学习工作质量,能够为技术型生产团队的构建奠定基础。
 
4.2重视智能化生产
 
机器视觉技术的应用主要是工业生产向智能化转型的途径。因此,在当前竞争较为激烈的工业市场中,重视智能化生产转型是提升企业竞争实力和发展动力的关键因素。因此,要想进一步提升工业机器人的定位抓取质量,要着重分析企业的管理理念以及生产目标。企业的管理者要认识到智能化生产的优势,积极转变自身的生产模式,借助传统与现代化生产相结合的方式,定位最适合企业发展需求的模式,才能够为自动化生产的落实提供平台[5]。
 
4.3优化技术创新
 
智能技术的应用主要以机械设备作为实践工具,因此设备的质量管理便是提升机械化生产效率的关键。针对当前使用中的智能机器人,要及时地进行质量检修,落实基础的阶段性维修工作,从出厂、采购、储运等环节进行质检,从实践中定位运行缺陷,解决运行故障,并且不断地落实技术与设备之间的磨合创新,才能够确保机器视觉技术的不断优化。
 
5结束语
 
综上所述,当前智能化生产已经成为工业生产的主要发展趋势。因此,分析机器视觉在工业机器人中的应用,着重针对应用技术以及运行原理进行分析,并且针对其应用领域进行探究,能够进一步提升机器视觉技术在工业机器人中的应用价值。而分析常见的故障并制定优化措施,可以进一步提升工业生产自动化和智能化的效率,为我国工业生产领域的进步起到推波助澜的作用。
 
参考文献:
 
[1]李婷,柳宁.基于机器视觉的圆定位技术研究[J].计算机工程与应用,2020(9):153-156.
 
[2]潘武,张莉彦,徐俊成.基于机器视觉的工件的在线检测[J].组合机床与自动化加工技术,2020(7):75-78+81.
 
[3]薛丽霞,李涛,王佐成.一种自适应的Canny边缘检测算法[J].计算机应用研究,2019,27(9):3588-3590.
 
[4]陈天飞,马孜,李鹏,等.一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法[J].控制与决策,2019,27(2):243-246+251.
 
[5]夏昺宸,匡鑫.物料分拣机器人视觉定位系统研究[J].南方农机,2020,51(4):147.
 
作者:郑振峰 单位:陕西国防工业职业技术学院
(责任编辑:mac)
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