一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法

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一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种磨削系统，特别涉及一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法。\n背景技术\n[0002] 在制造业中，磨削抛光是一道关键的工序，磨削的质量往往决定了产品的档次。传统的工件磨削主要有人工磨削、专用机床磨削和数控机床磨削这三种模式。然而，人工磨削工作量大、效率较低，而且工件加工的均一性较差；专用机床通用性不好，只适合批量生产；\n数控机床的加工成本较高。此外，抛光车间的大量粉尘对工人的健康造成了威胁。\n[0003] 工业机器人具有自动化程度高、灵活性好、操作空间小、能够长时间运行、可编程控制等众多优点，已渐渐被制造业重视和应用。利用机器人进行磨削既保证产品磨削的均一性，又提高生产效率，吸引了研究人员的关注。文献“粗糙表面的机器人磨削实验与分析”(倪小波，金德闻，张济川，中国机械工程，2004，15(22)：1986-1989)分析了磨削过程中的切向磨削力和横向磨削力的成因和区别；文献“基于SVM的机器人高精度磨削建模”(杨扬等，机器人，2010，32(2)：278-282)提出了一种基于支持向量机(SVM)回归的磨削过程建模方法，改进了机器人磨削过程中对磨削量的控制；文献“用于复杂空间曲面加工的机器人磨削系统”(洪云飞，李成群，负超，中国机械工程，2006，150-153)提出了一种可用于复杂空间曲面加工的机器人磨削系统。专利CN101738981A提出了一种基于机器学习的磨削方法，用以实现高精度的磨削操作。这些研究把关注点集中于磨削操作的精细控制，而在工件抓取操作上则是利用固定装置配合定位。\n[0004] 因此，如何构建一种利用视觉信息的工业机器人磨削系统，实时检测待磨削的工件，在线规划机械手爪从当前位置到下一个位置的轨迹点，将可以有效地提高磨削操作的灵活性和智能化程度。\n发明内容\n[0005] 为了提高工件磨削过程中，工件放置位置的灵活性、工件抓取的智能性，本发明的目的在于提供一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统及方法。该系统通过视频摄像头实时检测并定位工作台上的工件，在线规划机械手爪从当前位置到抓取点位置的轨迹点，实现工件抓取的智能化，提高了磨削操作的灵活性。该系统根据预先设定好的磨削操作步骤，在线规划磨削作业中机械手爪从当前位置到指定的工件磨削的位置姿态的轨迹点，并实时控制磨削机的转速和转向，完成工件的自动磨削。\n[0006] 为了实现所述目的，本发明提供了一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统，所述系统包括工业机器人、计算机、机械手爪、视频摄像头、磨削机，在工业机器人上安装有机械手爪，用来抓取工件；在工作台的正上方固定有视频摄像头，用于实时采集工作台上的工件图像；计算机中的图像处理单元通过视频信号线与视频摄像头连接；计算机识别和定位工件，控制机械手爪抓取工件，控制工件磨削操作中的工业机器人的运动和磨削机的运行的状态；计算机的数据端与工业机器人的控制柜的数据端连接，通过输出轨迹点控制工业机器人的运动；计算机的数据端与磨削机的数据端连接，控制磨削机的启动、停止和砂带的转速、转向。\n[0007] 为了实现所述目的，本发明的第二方面是提供一种使用所述基于视觉信息的工业机器人磨削系统的工业机器人磨削方法，包括以下步骤：\n[0008] 步骤S1：根据抓取标定算法建立工业机器人坐标系与视频摄像头坐标系之间的转换关系；\n[0009] 步骤S2：设定工件的初始摆放姿态，采集处于初始摆放姿态中的工件在视频摄像头视场中不同位置的图像，利用传统的Haar特征提取算法提取工件的Haar特征，得到工件在视频摄像头视场中不同位置的Haar特征训练集；\n[0010] 步骤S3：把工件按照初始摆放姿态放在工作台上，视频摄像头从工作台正上方采集图像；\n[0011] 步骤S4：计算机的图像处理单元对输入的工件图像提取Haar特征，把提取的Haar特征与训练集的Haar特征做匹配，检测并定位工件；\n[0012] 步骤S5：计算机的抓取控制单元根据图像处理单元输出的工件的位置信息，在线规划机械手爪从当前位置到工件抓取点的运动轨迹点，控制工业机器人移动机械手爪抓取工件；\n[0013] 步骤S6：计算机的磨削操作控制单元根据预先设定的磨削步骤，设置第k步磨削中磨削机的砂带的转速和转向，1≤k≤N，N是工件需要磨削的侧面数目；\n[0014] 步骤S7：计算机的磨削操作控制单元根据预先设定的第k步磨削中工件的位置姿态，在线计算机械手爪从当前位置姿态到第k步磨削操作指定的位置姿态的运动轨迹点，控制机器人把工件移动到指定的位置，磨削机的砂带磨削工件的第k个侧面，1≤k≤N；\n[0015] 步骤S8：重复步骤S6和步骤S7，直到工件的所有需要磨削的侧面都已被磨削；\n[0016] 步骤S9：工业机器人把磨削好的工件放到指定的位置。\n[0017] 本发明的有益效果：工业机器人、计算机、机械手爪、视频摄像头和磨削机组成了基于视觉信息的工业机器人工件磨削系统。安装在工作台上方的视频摄像头，实时检测并定位工件，实现对工件抓取位置的选择，提高了工件放置的灵活性和工件抓取的智能化。工业机器人磨削系统实现了对工件的自动磨削，保证了工件磨削的均一性，提高了工件磨削的效率。本发明的优点有：\n[0018] A)视觉引导下，工业机器人识别工件，在计算机中计算出抓取位置，与传统的示教方式相比，提高了工业机器人抓取过程的灵活性。\n[0019] B)磨削机的串行信号线与计算机的数据端连接，计算机根据每一步磨削操作的需求，实时调节砂带的转速和转向，保证了磨削的质量。\n[0020] C)所述基于视觉信息的工业机器人磨削系统，在硬件架构上具有较强的可扩展性，如可以扩展组建多机器人协作磨削系统、或者组建基于多视角视觉的工业机器人磨削系统。\n附图说明\n[0021] 图1为本发明实施例的基于视觉信息的工业机器人磨削系统的构成图；\n[0022] 图2为本发明实施例的计算机内部各单元的结构示意图；\n[0023] 图3本发明实施例的基于视觉信息的工件抓取的工业机器人磨削方法的流程图。\n[0024] 图中主要部件说明：\n[0025] 工业机器人1 工业机器人本体11\n[0026] 工业机器人控制柜12 计算机2\n[0027] 图像处理单元21 工件抓取控制单元22\n[0028] 磨削操作控制单元23 数据通信单元24\n[0029] 串行通信单元25 机械手爪3\n[0030] 视频摄像头4 磨削机5\n[0031] 砂带51 工作台6\n[0032] 工件7 视频摄像头固定架8\n具体实施方式\n[0033] 下面结合附图对本发明的具体实施进行详细说明。\n[0034] 如图1所示，基于视觉信息的工业机器人磨削系统包括工业机器人1、计算机2、机械手爪3、视频摄像头4、磨削机5，所述计算机2包括图像处理单元21、工件抓取控制单元\n22、磨削操作控制单元23、数据通信单元24、串行通信单元25。在工业机器人1上安装有机械手爪3，用来抓取工件；在工作台的正上方固定有视频摄像头4，用于实时采集工作台上的工件图像；计算机2中的图像处理单元21通过视频信号线与视频摄像头4连接；计算机\n2识别和定位工件，控制机械手爪3抓取工件，控制工件磨削操作中的工业机器人1的运动和磨削机5的运行的状态；计算机2的数据端与工业机器人1的控制柜12的数据端连接，通过输出轨迹点控制工业机器人1的运动；计算机2的数据端与磨削机5的数据端连接，控制磨削机5的启动、停止和砂带的转速、转向。\n[0035] 工业机器人1包括工业机器人本体11和工业机器人控制柜12。工业机器人1为固高六轴工业机器人或是其他型号的六轴工业机器人。视频摄像头4为DS-2CZ252P摄像头或是其它型号的摄像头。磨削机5为双头砂带磨削机或是其他型号的砂带磨削机。\n[0036] 磨削机5自带变频器，具有网络控制功能，通过RS485串行总线，将磨削机的变频器与计算机2的串行通信单元25连接。根据变频器频率调整的串行命令控制字，计算机2根据所需转速和转向，向串行通信单元25发送对应的控制字，从而实在砂带转速和转向的调整。变频器为三菱通用变频器FR-E700，或者其他型号的通用变频器\n[0037] 如图2示出为本发明实施例的计算机2内部各单元的结构示意图，其中：计算机2包括图像处理单元21、工件抓取控制单元22、磨削操作控制单元23、数据通信单元24和串行通信单元25，其中：图像处理单元21与视频摄像头4相连接，对视频摄像头4输入的图像进行图像处理、检测工件、定位工件的抓取位置；工件抓取控制单元22与图像处理单元21相连，根据图像处理单元21输出的工件抓取位置，规划从当前位置到底工件抓取位置的轨迹点；磨削操作控制单元23中存储预先设定的工件需要磨削N个侧面的N个步骤对应的工件位置和姿态、砂带51的转速和转向，规划从机械手爪3当前位置到第k步磨削的位置的轨迹点，1≤k≤N，设定第k步磨削的砂带的转速和转向；数据通信单元24的一端分别与工件抓取控制单元22和磨削操作控制单元23相连，接收工件抓取控制单元22和磨削操作控制单元23输出的机械手爪3的运动轨迹点；数据通信单元24的另一端与工业机器人1连接，向工业机器人1输出机械手爪3的运动轨迹点，通过工业机器人1控制机械手爪3的运动；串行通信单元25的一端与磨削操作控制单元23连接，接收磨削操作控制单元23输出的磨削机控制指令；串行通信单元25的另一端与磨削机5连接，把磨削操作控制单元23输出的磨削机5的控制指令转换为串行信号，控制磨削机5的启动停止和砂带51的转速转向。\n[0038] 如图3示出为本发明实施例一种基于视觉信息的工业机器人磨削系统的工业机器人磨削方法的流程图，该磨削方法包括以下的步骤：\n[0039] 步骤S1：根据抓取标定算法建立视频摄像头坐标系与工业机器人坐标系之间的转换关系；在对工件7进行抓取磨削操作之前，根据工作台6的位置和视频摄像头4的视野范围，设定工业机器人1的适于抓取的初始摆放位置。\n[0040] 步骤S2：设定工件7的初始摆放姿态，采集处于初始摆放姿态中的工件7在视频摄像头4视场中不同位置的图像，利用传统的Haar特征提取算法提取工件7的Haar特征，得到工件7在视频摄像头4视场中不同位置的Haar特征训练集；所述工件的初始摆放姿态是方便机械手爪抓取的姿态。\n[0041] 步骤S3：把工件按照初始摆放姿态放在工作台上，视频摄像头4从工作台正上方采集包含有工件的背景图像；\n[0042] 步骤S4：计算机2的图像处理单元21对输入的工件图像提取Haar特征，把提取的Haar特征与训练集的Haar特征做匹配，检测并定位工件；\n[0043] 步骤S5：计算机2的抓取控制单元22根据图像处理单元21输出的工件的位置信息，在线规划机械手爪3从当前位置到工件抓取点的运动轨迹点，控制工业机器人1移动机械手爪3抓取工件；\n[0044] 步骤S6：计算机2的磨削操作控制单元23根据预先设定的磨削步骤，设置第k步磨削中磨削机5的砂带51的转速和转向，1≤k≤N，N是工件需要磨削的侧面数目；预先设定是在图像处理单元21检测工件之前就设定工7件需要磨削的N个侧面的次序、磨削每个侧面时工件7所处的位置和姿态、砂带51的转速和转向。\n[0045] 步骤S7：计算机2的磨削操作控制单元23根据预先设定的第k步磨削中工件的位置姿态，在线计算机械手爪3从当前位置姿态到第k步磨削操作指定的位置姿态的运动轨迹点，控制机器人1把工件移动到指定的位置，磨削机5的砂带51磨削工件的第k个侧面，1≤k≤N；\n[0046] 步骤S8：重复步骤S6和步骤S7，直到工件的所有需要磨削的侧面都已被磨削；\n[0047] 步骤S9：工业机器人1把磨削好的工件放到指定的位置。\n[0048] 抓取标定算法确定工业机器人坐标系与视频摄像头坐标系的转换关系的步骤如下(需要一个规则的圆柱体)：\n[0049] 步骤b1：将圆柱体竖立放置在一个固定高度的工作台6上，移动圆柱体到不同的位置，视频摄像头4采集不同位置的圆柱体图像，在计算机2中利用椭圆提取算法提取不同位置的圆柱体顶面的轮廓，并计算不同位置的圆柱体顶面中心在视频摄像头4坐标系下的坐标Cn，n≥1为圆柱体移动不同的位置的次数；\n[0050] 步骤b2：操作工业机器人1运动，使工业机器人1的机械手爪3移动到圆柱体上方，并使每个位置的圆柱体顶面的中心线和机械手爪3的中心线基本重合，机械手爪3前端与圆柱体顶面刚好接触，计算机2从工业机器人1数据端读取并记录不同位置圆柱体时工业机器人1的位姿Pn；\n[0051] 步骤b3：根据圆柱体顶面中心在视频摄像头2的坐标系下的坐标C1、C2、C3、C4和Cn对应的工业机器人1的第一位姿P1、第二位姿P2、第三位姿P3、第四位姿P4和第n位姿Pn，设定坐标与位姿是二次曲面的对应关系，利用二次曲面拟合方法拟合出视频摄像头\n4的坐标系与工业机器人1坐标系之间的变换关系。\n[0052] 工件抓取位置选择算法的计算步骤如下(以水龙头为实施例，抓取位置为水龙头的进水端的圆孔)：\n[0053] 步骤c1：水龙头抓取位置选择算法的灰度图转换模块在计算机2内将视频摄像头\n4的数据端输入的含有背景的水龙头图像转换为含有背景的水龙头灰度图；\n[0054] 步骤c2：水龙头抓取位置选择算法的canny边缘提取模块对含有背景的水龙头灰度图进行边缘提取；\n[0055] 步骤c3：水龙头抓取位置选择算法的椭圆检测算法对Canny算子提取的边缘进行拟合，获取图像中的所有椭圆。\n[0056] 步骤c4：水龙头抓取位置选择算法的Haar特征提取算法提前椭圆的haar特征；\n[0057] 步骤c5：将得到的各个椭圆的Haar特征与训练集中的Haar特征匹配，判断椭圆是否为水龙头的进水端的圆孔。\n[0058] 步骤c6：根据匹配得到的椭圆信息，计算椭圆的中心，该中心就是水龙头的抓取位置。\n[0059] 在线计算机械手爪从当前位置到下一个位置的运动轨迹点的步骤如下：\n[0060] 步骤d1：根据工业机器人的关节坐标系和笛卡尔坐标系的转换关系，把当前位置点和下一个位置点转换到工业机器人的关节坐标系中；\n[0061] 步骤d2：在关节坐标系中，根据“过路径点的三次多项式插值算法”，计算机械手爪的运动轨迹点。\n[0062] 以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的权利要求书的保护范围之内。