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提升工业相机定位能力 机器人抓取发动机缸体更精确

发布日期:2016-03-11 10:50:40  浏览次数:     字体大小:放大字体  缩小字体

现今汽车发动机缸体搬运作业时,容易因工业相机辨识度不足,而影响机器人抓取缸体的准确度。因此,汽车制造商与机器视觉解决方案供应商通力合作,强化工业相机视觉与定位演算法效能,以获取更精准的缸体座标,让机器人抓取作业更有效率。

    现今汽车发动机缸体搬运作业时,容易因工业相机辨识度不足,而影响机器人抓取缸体的准确度。因此,汽车制造商与机器视觉解决方案供应商通力合作,强化工业相机视觉与定位演算法效能,以获取更精准的缸体座标,让机器人抓取作业更有效率。

  北京现代汽车有限公司(以下简称北京现代)拥有三座整车生产工厂、三座发动机生产工厂和一座承担自主研发的技术中心,并拥有近三百台机器人,分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装和涂装等各种关键工位中。

  在发动机生产工厂,汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行,在引导机器人进行缸体搬运时,采用的是由韩方定制的工业相机加视觉软体的方式,在生产过程中,遇到棘手问题,主要是相机拍照一次检测不成功,须多次拍照才有可能检测成功,影响了工作效率。因此,北京现代决定进行技术改造,以实现机器人对缸体的高效精确抓取。

  在改造时,此问题一直困扰着北京现代的技术人员。在应用现场,缸体是叠放在一层层的拖盘上,每隔一层缸体叠放的方向不同(图1)。由于缸体只有一个抓取位置(图2),所以机器人在抓取时,会自动将爪具旋转0度、90度、180度或270度,然后根据每层托盘上各个缸体的大概位置去拍照抓取,同时相机也会跟着爪具进行旋转,因此得到的图像都是一个方向的,而相机却跟着机器人改变拍照方向,这直接影响抓取的准确性。

  图1缸体摆放方向不同

  图2缸体抓取位置

 改善拍照方向提升抓取准确性

  因此要成功实现技改,便必须改善此问题,北京现代的技术人员详细分析了需要解决的两个技术难点。

  第一个技术难点是机器人座标系与图像座标系的对应关系(N点校准)。从理论上来说,如果机器人旋转0度、90度、180度或270度时的旋转中心是一致的,那么便可以只针对0度时的座标对应关系做N点校准,其他三个角度时的座标系对应只是象限不一样。

  1.机器人座标系与图像座标系都是0度时,两个座标系是重合的。这时在做完N点校准后,机器人座标与图像座标可直接一一对应。

  2.机器人座标分别旋转90度、180度和270度时,图像座标系虽未改变,但却与机器人座标系的其他象限有了对应关系。

  3.如果机器人的旋转中心是一样的,便可得到一个拟合圆。

  须注意的是机器人在抓取位置旋转四个方向拍照时,必须是以同一固定点为圆心进行旋转,只有这样四个方向(象限)的点才能对应起来,此时只要在一个方向做九点标定即可。否则,如果机器人在抓取位置旋转四个方向拍照时,不是以同一点为圆心进行旋转,那每个方向(象限)都要重新做九点标定,因为每个方向的点无法对应。

  最终经过确认,机器人夹具在旋转0度、90度、180度和270度时的旋转中心难以保持一致,所以只校准一次并对应象限的方法便无法使用,因此四个角度时都要分别做N点校准。

  第二个技术难点是拍照后,必须确定图像特征的旋转中心偏移量,图像特征旋转中心与偏移量的和,必须与机器人夹具的旋转中心保持一致,否则抓取时便会产生极大误差。

  为解决技术改造中遇到的这些难点,并选择一个令人信任的技术解决方案,北京现代的技改部门在综合比较技术实力、产品性价比、售后服务能力和服务品质等多种考虑下,决定选择拥有机器视觉专业的康耐视公司。

  虽然康耐视In-Sight产品支援多种工业通讯协定,但是在本次应用中与机器人只是采用较简单的RS-232串列埠通讯方式(图3)。

  图3RS-232串列埠通讯方式示意图

在现场,机器人有两个位置比较重要,一个是拍照位置,另一个是抓取位置,这两个位置都有固定座标,对关键的图像定位问题,康耐视的产品有其创新的解决方案。

  1.得到基准模型图像。机器人由拍照位置走到抓取位置,然后把缸体移到夹具正好能正确抓到的位置,此位置便是抓取的基准位置。固定好缸体后,机器人从抓取位置回到照相位置,然后进行拍照,得到的图像可作为基准模型图像。

  2.得到两张抓取位置旋转某个角度的图像。得到基准模型图像后,机器人由拍照位置再走到抓取位置,抓住缸体逆时针或顺时针旋转某个角度(例如CCW-10度或CW-10度),然后松开缸体,再回到拍照位置进行拍照,得到第二张图像。同样再按此步骤操作得到第三张图像。

  3.得到这三张图像后,便能在这三张图像上用康耐视的PatMax工具查找同一特征点,根据得到的三个点即可拟合出一个圆,此圆的圆心座标就是机器人夹具的旋转中心,具体如图4所示。

  图4透过圆心座标来寻找机器人夹具的旋转中心。

  In-Sight相机与机器人实现无缝配合,具体工作过程如下。

  第一步,工件分层叠放在旁边,每次只将一层工件放到拍照与抓取位置。

  第二步,机器人在拍照前会事先知道这一层如何摆放。每个工件的拍照位置都是在机器人程式中事先设置好的。

  例如抓取工件(0度)时,机器人毋须旋转,直接到拍照位置进行拍照后抓取。在抓取工件(180度)时,机器人会自动旋转180度,然后再到拍照位置进行拍照后抓取。同理,下一层的工件是以90度和270度进行摆放的。

  第三步,机器人到达拍照位置后,首先向相机发送START1,让相机进行拍照检测。如果定位成功,相机给机器人返回OK,机器人在收到OK后,再向相机发送SHIFT8。相机再把定位座标和角度返回给机器人。若定位失败,相机给机器人返回NG。机器人会自动微调当前位置,然后再次发送START1,让相机重新拍照,直到检测成功。相机拍照后,会把工件的当前座标与当初训练的基准抓取位置座标相减,然后把座标差值和角度传送给机器人,机器人以当初训练的基准抓取位置座标为基础进行调整,然后再去抓取工件。

  北京现代表示PatMax工具提出视觉行业最佳的定位演算法,即使在复杂情况下也能提供准确定位,更提供丰富的通讯方式,便于整合到现有系统中。

  经过改造后,北京现代成功解决了棘手的技术难题。机器人工作流畅,且抓取都很准确,几乎没有定位不到的情况。在调试过程中,PatMax工具的优越性得到淋漓尽致的体现。

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