摘要：建立了乙個主動機器視覺定位系統,用於工業機械人對零件工位的精確定位。採用基於區域的匹配和形狀特徵識別相結合的影象處理方法,該方法經過閾值和形狀判據,識別出物體特徵。經實驗驗證,該方法能夠快速準確地得到物體的邊界和質心,進行資料識別和計算,再結合機械人運動學原理控制機械人實時運動以消除此誤差,滿足工業機械人自定位的要求。
1. 引言
目前工業機械人僅能在嚴格定義的結構化環境中執行預定指令動作，缺乏對環境的感知與應變能力，這極大地限制了機械人的應用。利用機械人的視覺控制，不需要預先對工業機械人的運動軌跡進行示教或離線程式設計，可節約大量的程式設計時間，提高生產效率和加工質量。
hagger 等人提出通過基於機械人末端與目標物體之間的誤差進行視覺反饋的方法；mezouar 等人提出通過影象空間的路徑規劃和基於影象的控制方法 。國內這方面主要應用於焊接機械人對焊縫的跟蹤。
本文利用基於位置的視覺伺服思想，以六自由度垂直關節型噴塗機械人為載體，提出一種基於機器視覺的工業機械人自定位控制方法，解決了機械人末端實際位置與期望位置相距較遠的問題，改善了噴塗機械人的定位精度。
2. 視覺定位系統的組成
機械人視覺定位系統構成如圖 1 所示，在關節型機械人末端安裝噴塗工具、單個攝像機，使工件能完全出現在攝像機的影象中。系統包括攝像機系統和控制系統：
（1）攝像機系統：由單個攝像機和計算機（包括影象採集卡）組成，負責視覺影象的採集和機器視覺演算法；
（2）控制系統：由計算機和控制箱組成，用來控制機械人末端的實際位置；經 ccd 攝像機對工作區進行拍攝，計算機通過本文使用的影象識別方法，提取跟蹤特徵，進行資料識別和計算，通過逆運動學求解得到機械人各關節位置誤差值，最後控制高精度的末端執行機構，調整機械人的位姿。
圖1 噴塗機械人視覺定位系統組成
3. 視覺定位系統工作原理
3.1 視覺定位系統的工作原理
圖 2 視覺定位系統軟體流程圖
3.2 基於區域的匹配
本文採用的就是基於區域的相關匹配方法。它是把一幅影象中的某一點的灰度領域作為模板，在另一幅影象中搜尋具有相同（或相似）灰度值分布的對應點領域，從而實現兩幅影象的匹配。在基於區域相關的演算法中，要匹配的元素是固定尺寸的影象視窗，相似準則是兩幅影象中視窗間的相關性度量。當搜尋區域中的元素使相似性準則最大化時，則認為元素是匹配的。
定義p (i, j) p 是模板影象中一點，取以p (i, j) p 為中心的某一鄰域作為相關視窗k ，大小為(2w +1)，假設k 在原始圖中，水平方向平移δu ，垂直方向平移δu 後，k 所覆蓋下的那塊搜尋區域叫做子圖s k ，若k 和s k 相同，則它們的差為零，否則不為零。由此定義k 和s k 的相關函式為：
當d(k, s k )達到最小，k 與s k 達到最佳匹配。
3.3 影象的特徵提取
工作台上的工件與工作台背景在顏色方面具有很大的差別，即工件呈現為黑色，將這一資訊作為識別工件的重要特徵。
工件的邊緣處灰度有急劇的變化，可以以此判斷出工件的邊界點。採用掃瞄線的方法，掃瞄方向上灰度劇變的畫素點就是邊界點。最後，通過最小二乘法把找到的邊界點擬合出圓周，並計算出圓心位置。
3.4 實驗與分析
實驗目的是通過機器視覺，快速識別出工件的特徵（這裡是圓孔的圓心）。
（1）首先在原始影象（圖3）選取被跟蹤工件的區域性影象作為模板影象template(圖4)。
（2）以區域性影象template 為模板，在原始影象中進行基於區域的匹配，並以template 的左
下角為原點，建立座標系。然後定義乙個搜尋區域roi(region of interest)，根據要提取的特徵選擇區域的形狀，這裡選擇環形區域。搜尋區域必須包含全部目標特徵。在roi 中提取工件的特徵，如圖3 所示。
圖 3 圓心識別
該步驟相當於離線學習的過程。每次使用前只需要學習一次即可。通過離線學習，系統得到roi 與工件的相對位置關係，以便實時識別中工件出現偏移、翻轉等，roi 都可以準確出現在合適位置。
（3）離線學習後，視覺系統經過區域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識別的特徵（這裡是圓孔的圓點），如圖4 所示。
圖4 實時識別
（3）離線學習後，視覺系統經過區域匹配、閥值分割和邊緣提取等步驟找到需要識別的特徵（這裡是圓孔的圓點），如圖4 所示。
3.5 結果分析如下：
（1）識別率分析：第一步通過離線學習，訓練提取形狀特徵。第二步使用離線學習得到的座標關係，實時跟蹤工件，得到需要跟蹤的形狀特徵資訊。只要離線學習恰當，目標特徵就準確識別並且得到相關資訊。
（2）實時處理結果分析：影象採集卡的採集速度是25 幀/s，每幅圖採集時間為40ms。攝像頭採集一幅影象需要20ms，該影象處理的速度為10ms/幅。通過程式優化，在採集的同時進行影象處理，而且影象處理的速度比採集的時間要短，就避免了影象的失真和抖動。在物體運動不超過極限速度時，能夠較準確地找到圓心的位置。
4. 空間座標的獲取
由一幅影象得到的資訊是二維資訊，程式中使用的座標是以畫素為單位的，機械人在空間運動需要將影象的資訊換算成三維空間座標。其計算過程如下：
（1）以工件上圓孔的圓心為機械人定位基準，a(x ,y, z)圓心的世界座標。當圓心與視覺影象的中心重合時，機械人定位完成。
（2）標定攝像機，得到投影矩陣ce m ，即影象中兩個畫素間的距離與世界座標系的轉換關係。
（3）攝像機拍攝影象後，經過特徵識別得到圓心在影象中座標a(x, y)，計算出與影象中心的偏移量δx、δy。
（4）以a(x ,y, z)為基準，按照下式計算機械人末端的世界座標b(x ',y ', z')：其中，mc是攝像機與機械人末端的座標轉換引數。
注意，本文使用單目視覺，所以這裡假設 z 座標不變；如果使用雙目視覺，就可以通過立體視覺計算出z』。
5. 誤差分析與補償
本專案的噴塗機械人是六自由度的旋轉關節操作臂，與unimation puma560相似，關節4、5、6 的軸線相互垂直，且相交與一點。應用參考文獻3 的方法計算如下：
（1）通過機器視覺可以得到機械人末端的空間位置座標b(x ',y ', z')。
（2）確定機械人的連桿參數列，如下表：
（3）運用dh 法計算各關節的轉角θi ：
6. 結論
本文描述了基於機器視覺的工業機械人定位系統，該系統將基於區域的匹配和形狀特徵識別結合，進行資料識別和計算，能夠快速準確地識別出物體特徵的邊界與質心，機械人控制系統通過逆運動學求解得到機械人各關節位置的轉角誤差，最後控制高精度的末端執行機構，調整機械人的位姿以消除此誤差。從而解決了機械人末端實際位置與期望位置相距較遠的問題，改善了噴塗機械人的定位精度。該方法計算量小，定位準確，具有工程實用性。本系統是使用 c#在visual studio 2003 環境中編寫。
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