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4.1 工业机器人的视觉4.1.1 视觉系统的硬件组成 视觉系统可以分为图像输入(获取)、图像处理、图像输出等几个部分(如图4.1所示)。实际系统可以根据需要选择其中的若干部件。 图 4.1 视觉系统的硬件组成 1. 视觉传感器 视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。大多数机器人视觉都不必通过胶卷等媒介物,而是直接把景物摄入。过去经常使用光导摄像等电视摄像机作为机器人的视觉传感器,近年来开发了CCD(电荷耦合器件)和MOS(金属氧化物半导体)器件等组成的固体视觉传感器。固体传感器又可以分为一维线性传感器和二维线性传感器,目前二维线性传感器已经能做到4000个像素以上。由于固体视觉传感器具有体积小、重量轻等优点,因此应用日趋广泛。 由视觉传感器得到的电信号,经过A/D转换成数字信号,称为数字图像。一般地,一个画面可以分成256×256像素、512×512像素或1024×1024像素,像素的灰度可以用4位或8位二进制数来表示。一般情况下,这么大的信息量对机器人系统来说是足够的。要求比较高的场合,还可以通过彩色摄像系统或在黑白摄像管前面加上红、绿、蓝等滤光器得到颜色信息和较好的反差。 如果能在传感器的信息中加入景物各点与摄像管之间的距离信息,显然是很有用的。每个像素都含有距离信息的图像,称之为距离图像。目前,有人正在研究获得距离信息的各种办法,但至今还没有一种简单实用的装置。 2. 摄像机和光源控制 机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号,因此取景部分应当能根据具体情况自动调节光圈的焦点,以便得到一张容易处理的图像,为此应能调节以下几个参量: ① 焦点能自动对准要看的物体; ② 根据光线强弱自动调节光圈; ③ 自动转动摄像机,使被摄物体位于视野中央; ④ 根据目标物体的颜色选择滤光器。 此外,还应当调节光源的方向和强度,使目标物体能够看得更清楚。 3. 计算机 由视觉传感器得到的图像信息要由计算机存储和处理,根据各种目的输出处理后的结果。20世纪80年代以前,由于微计算机的内存量小,内存的价格高,因此往往另加一个图像存储器来储存图像数据。现在,除了某些大规模视觉系统之外,一般都使用微计算机或小型机。除了通过显示器显示图形之外,还可以用打印机或绘图仪输出图像,且使用转换精度为8位A/D转换器就可以了。但由于数据量大,要求转换速度快,目前已在使用100 MB 以上的8位A/D转换芯片。 4. 图像处理机 一般计算机都是串行运算的,要处理二维图像很费时间。在要求较高的场合,可以设置一种专用的图像处理机,以便缩短计算时间。图像处理只是对图像数据做了一些简单、重复的预处理,数据进入计算机后,还要进行各种运算。 4.1.2 机器人视觉的应用 1. 弧焊过程中焊枪对焊缝的自动对中 图4.2所示为具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构。图像传感器直接安装在机器人末端操作器。焊接过程中,图像传感器对焊缝进行扫描检测,获得焊前区焊缝的截面参数曲线,计算机根据该截面参数计算出末端操作器相对焊缝中心线的偏移量Δ,然后发出位移修正指令,调整末端操作器直到偏移量Δ=0为止。瑞典ASEA公司研制的Opotocator 弧焊用视觉系统,安装在距工件175 mm高度,视野宽度32 mm,分辨率0.06 mm; 安装在IRL6/2弧焊机器人上能达到对中精度为0.40 mm。这种传感器还可测量出钢 板厚度,能自动调节弧焊电流,从而保证焊接质量,并使厚度为0.80 mm的薄钢板焊接成为可能。弧焊机器人装上视觉系统后给编程带来了方便,编程时只需严格按图样进行即可。 在焊接过程中产生的焊缝变形、装卡及传动系统的误差均可由视觉系统自动检测并加以补偿。 图4.3所示为用视觉技术实现机器人弧焊工作焊缝的自动跟踪原理图。 图 4.2 具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构 图 4.3 用视觉技术实现机器人弧焊工作焊缝的自动跟踪原理图 2. 装配作业中的应用 图4.4所示为一个吸尘器自动装配实验系统,由2台关节机器人和7台图像传感器组成。组装的吸尘器部件包括底盘、气泵和过滤器等,都自由堆放在右侧备料区,该区上方装设三台图像传感器(α、β、γ),用以分辨物料的种类和方位。机器人的前部为装配区,这里有4台图像传感器A、B、C和D,用来对装配过程进行监控。使用这套系统装配一台吸尘器只需2分钟。 图 4.4 吸尘器自动装配实验系统 3. 机器人非接触式检测 在机器人腕部配置视觉传感器,可用于对异形零件进行非接触式测量,如图4.5所示。这种测量方法除了能完成常规的空间几何形状、形体相对位置的检测外,如果配上超声、激光、x射线探测装置,还可进行零件内部的缺
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