基于視覺(jué)與超聲技術(shù)機器人自動(dòng)識別抓取系統
3 超聲深度檢測
由于CCD 攝像頭獲取的圖像不能反映工件的深度信息,因此對于二維圖形相同,僅高度略有差異的工件,只用視覺(jué)信息不能正確識別,本文采用超聲波測距傳感器則可彌補這一不足. 經(jīng)圖像處理得到工件的邊緣、形心等特征量后,引導機械手到達待測點(diǎn),對工件深度進(jìn)行測量,并融合視覺(jué)信號與超聲信號,可得到較完整的工件信息.安裝在機器人末端執行器上的超聲波傳感器由發(fā)射和接收探頭構成,根據聲波反射的原理,檢測由待測點(diǎn)反射回的聲波信號,經(jīng)處理后得到工件的深度信息. 為了提高檢測精度,在接收單元電路中,采用了可變閾值檢測、峰值檢測、溫度補償和相位補償等技術(shù)[1 ] ,可獲得較高的檢測精度.對視場(chǎng)中兩個(gè)外形完全相同、高度相差0. 1 mm的柱形工件,采用本文提出的融合圖像和深度信息的方法,可準確識別與抓取.
4 實(shí)驗結果及結論
在上述方法研究的基礎上, 完成了在MOVEMASTER2EX機器人裝配作業(yè)平臺上進(jìn)行的物體識別與抓取實(shí)驗. 在自然光及一般照明條件下,對機器人裝配作業(yè)平臺上視場(chǎng)范圍內任意放置的3~5 個(gè)不同形狀、大小的典型工件進(jìn)行自動(dòng)識別和抓取,結果表明,識別時(shí)間小于5 s(包括識別、定位與抓取過(guò)程機械手的移動(dòng)時(shí)間) ,定位誤差小于±2 mm ,并具有較好的通用性和可移植性. 圖3 (a) ~ (d) 分別是待抓取工件識別過(guò)程的圖像.
實(shí)驗結果表明, 采用本文提出的將機器人手- 眼視覺(jué)與超聲波測距相結合的檢測裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進(jìn)行工件識別與抓取的方法,可準確對物體進(jìn)行識別與定位,具有算法簡(jiǎn)單、計算量小、實(shí)時(shí)性好、可靠性高等特點(diǎn),可為機器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類(lèi)別及大小等信息,使機器人裝配作業(yè)能適應各種復雜的環(huán)境與工藝過(guò)程,對實(shí)現工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、柔性化、智能化有良好的應用前景.
實(shí)驗結果表明, 采用本文提出的將機器人手- 眼視覺(jué)與超聲波測距相結合的檢測裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進(jìn)行工件識別與抓取的方法,可準確對物體進(jìn)行識別與定位,具有算法簡(jiǎn)單、計算量小、實(shí)時(shí)性好、可靠性高等特點(diǎn),可為機器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類(lèi)別及大小等信息,使機器人裝配作業(yè)能適應各種復雜的環(huán)境與工藝過(guò)程,對實(shí)現工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、柔性化、智能化有良好的應用前景.
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