摘 要： 針對工業機器人的弧焊、切割和涂膠等應用，介紹了視覺工業機器人作業路徑規劃系統。描述了攝像機坐標標定方法，采用圖像采集技術獲取環境信息，運用圖像處理技術對采集的信號進行處理，實現了機器人實時控制和離線編程。實踐證明，該系統重復精度高，能夠滿足弧焊、切割和涂膠的要求，能夠適應生產線的需要。
關鍵詞： 機器視覺；圖像處理；工業機器人；路徑規劃
機器人自問世以來，已經被廣泛地應用于各個工業領域，例如焊接、搬運、裝配和噴涂等[1]。不過這些應用大多基于示教再現和離線編程。示教再現過程機器人利用率低，示教再現的精度也不高。離線編程是采用CAD技術建立起機器人及其工作環境的幾何模型，通過算法在離線的情況下進行作業路徑規劃，對于復雜的作業路徑，CAD模型的建立存在一定的難度。而視覺機器人作業路徑規劃系統能夠及時采集機器人工作環境信息，實現對機器人的實時控制，提高了機器人工作效率。同時，該系統能夠自動生成機器人控制文件，不需要CAD技術的支持，增強了機器人系統的靈活性和適應性。
1 系統構成及工作原理
機器人作業路徑規劃系統是在Motoman UP6工業機器人系統上做二次開發的。 CCD攝像機采集到外部環境的圖像信息，系統通過采集卡實現對圖像的獲取，獲取圖像后，通過圖像的增強、濾波、邊緣檢測、細化等處理技術對圖像信息進行分析處理和重建。系統對這些處理后得到的數據進行實時計算，計算出圖像中作業對象的特征點的位置信息。對獲取的特征點信息，系統有兩種功能，一是通過Motocom32的庫函數與機器人通信，實現對機器人的實時控制，完成指定作業；另一功能是快速生成機器人控制文件，并可對文件編輯修改，當把這些文件導入機器人控制柜后，則可控制機器人完成指定作業。
2 系統軟硬件組成
整個系統由2個子系統組成，一個為工業機器人系統，另一個為機器視覺系統。2個子系統通過軟件平臺進行通信。具體構成如圖1所示。
2.1 工業機器人系統
工業機器人系統包括有Motoman UP6工業機器人本體、YASNAC- XRC- UP6機器人控制柜、示教編程器和相關的外部設備以及與計算機進行數據通信的軟件Motocom32。其中，機器人本體具有6個自由度，各個關節均為旋轉關節，各自由度由交流伺服電機驅動，其重復定位精度可達0.08 mm。
2.2 機器視覺系統
機器視覺系統主要設備有M0814-MP鏡頭、CV-A11攝像機、PC2-Vision圖像采集卡以及計算機等。
(1)CV-A11攝像機及鏡頭
選擇的攝像機是丹麥AVI公司生產的CV-A11攝像機。攝像機線掃描頻率為37.5 kHz，其CCD總像素為659 ×494，攝像機信噪比大于56 dB，工作電壓為12V± 10%，外形尺寸為29mm×44mm×66mm，鏡頭接口為 C-mount接口。鏡頭為日本computar公司的M0814-MP鏡頭，鏡頭焦距為f=8 mm，焦點手動控制, 成像適合設計的要求。
(2)圖像采集卡
圖像采集卡選用加拿大CORECO公司生產的PC2-Vision圖像采集卡。該圖像采集卡自帶8 MB存儲器用于圖像序列的存儲，通過高速PCI總線可實現直接采集圖像到VGA顯存或主機系統的內存，兼容RGB、RS-170/CCIR等視頻格式，可采集標準彩色復合視頻和RGB分量，能夠同時采集6個黑白攝像頭、2個RGB攝像頭或2個雙通道模擬攝像頭圖像；支持外部事件出發輸入，支持顯示分辨率2 048×2 048，具有3個8位40 MHz A/D轉換器。
3 系統的軟件實現
根據系統的功能要求，本文應用VC++6.0編制了系統實現的軟件程序，程序設計采用模塊化設計方式。系統在完成硬件檢測、系統初始化等工作后實現機器人路徑規劃，整個系統可分為攝像機標定、圖像獲取與圖像處理、機器人運行控制等功能模塊。軟件實現基本流程如圖2所示。
3.1 攝像機的標定
在系統進行坐標提取前，必須對攝像機進行標定，以建立攝像機與實際空間點的對應關系。在基于機器視覺的機器人路徑規劃系統中，存在著3個坐標系：機器人坐標系、平臺坐標系和圖像坐標系。其中圖像坐標系是以圖像左上角為原點，以像素為單位的直角坐標系，x、y軸分別表示該像素在數字圖像中的行數與列數。為了在視覺系統中建立統一的坐標，確定圖像上某輪廓點與實際圖形點的對應關系，就需要建立圖像坐標系與機器人坐標系、平臺坐標系與機器人坐標系兩者之間坐標轉換關系，最終將平臺坐標和圖像坐標統一在機器人坐標系下。圖像像素坐標系中的點到世界坐標系的變換可用矩陣表示為：
3.2 圖像采集
計算機調用圖像采集卡的動態鏈接庫函數VnImgCon.dll中相應的控制函數，來控制圖像采集卡對攝像機攝取的視頻信號進行數據采集，以BMP格式存儲在計算機內。通過調用采集卡自帶庫函數采集一幀圖像到內存，然后回顯到屏幕。在程序中調用了以下函數：
GetSrc：得到指向被用作連接圖像源對象的指針。
IfxCreateCaptureModule：創建一個圖像捕捉的對象。
GetCam：使攝像機對象指針為指定端口。
GetAttr：返回攝像機基本采集參數。
IfxWriteImgFile：保存圖像文件。
3.3 圖像處理
系統攝像機所采集的圖像為BMP格式的位圖文件，為了在圖像處理部分中能將注意力集中在圖像處理的算法實現上，而不被DIB的顯示與操作等底層處理所干擾，建立一個比較完整的DIB類庫，主要實現三大功能：位圖操作的基本函數，包括對像素點的操作、位圖相關的信息和位圖占據內存空間的信息。在進行圖像處理編程時，只需在文檔類的頭文件中加入CDib類的定義，通過該類提供的公有型(public)接口函數調用，即可實現與之相關的功能。在此類庫的基礎上，對圖像進行處理，包括圖像的平滑和去除噪聲等圖像預處理，選定灰度閾值對圖像進行二值化處理，對圖像進行細化，計算圖像中的特征量，實現空間定位。圖像處理的函數主要有以下幾個：
圖像二值化：
WindowTrans(lpDIBBits,::DIBWidth(lpDIB),::DIBHeight(lpDIB) ,m_bLow)
調用函數進行細化：
ThiningDIB(lpDIBBitsWIDTHBYTES(::DIBWidth(lpDIB)*8), ::DIBHeight(lpDIB))
求坐標:
PointDIB(lpDIBBits, ::DIBWidth(lpDIB), ::DIBHeight(lpDIB), point,dian,mm);
程序進一步對圖像進行處理，得到圖像的邊緣特征，處理后的圖像如圖3所示，最終求得圖形位置坐標。
3.4 機器人運行控制
獲取機器人坐標點后，計算機根據坐標點信息，進行運動決策，產生相應的機器人運動控制指令，并通過Motocom32軟件提供的庫函數對機器人進行遠程控制，實現對特征點的自動定位，控制機器人進行相應的操作，完成作業軌跡。機器人實時控制的流程圖如圖4所示。
視覺機器人作業路徑規劃系統把CCD獲取的作業路徑圖像信息轉化為機器人運動的控制指令，使機器人完成作業任務。為驗證這一“轉化”，以機器人的連續切割作業為例，將其付諸實施。具體實施方案如下：以平板玻璃臺面作為切割對象，以白板筆當作割槍，以機器人繪制曲線的過程來模擬實際切割作業過程。實驗結果如圖5所示。
由圖5可以看出，該方案重復精度高，誤差較小，能夠滿足生產的需求，同時也提高了系統自動化程度，節省了人力物力。
參考文獻
[1] 吳立德.計算機視覺[M].上海：上海復旦大學出版社，1993.
[2] 凌云光視數字圖像公司.CCD&CMOS圖像和機器視覺產品手冊.
[3] 章毓晉.圖像工程上冊：圖像處理和分析[M].北京:清華大學出版社，1999.
[4] 孫樹棟.工業機器人技術基礎[M]. 西安:西北工業大學出版社 ，2006.
[5] VERNON D. Machine vision in the electronics and PCB inspection industry - The current position and future directions. Department of Computer Science Maynooth College，Ireland. 2001.