田鑫，施成章，朱學軍

　　（寧夏大學 機械工程學院，寧夏 銀川 750021）

　　摘要：機器人通過視覺對工件位置信息進行分析處理，完成相應搬運任務已成為機器人應用的主要發展方向。本文主要針對立體倉儲系統中基于視覺定位的物料搬運應用進行研究。系統中采用智能相機Vision Hawk對目標進行視覺定位，運用攝像機標定技術實現相機—機器人坐標系的標定，通過控制軟件Workvisual來完成機器人的運動控制和軌跡規劃，進而實現機器人對多種類型工件的識別、定位及搬運。

　　關鍵詞：視覺定位；搬運；攝像機標定；運動控制

0引言

　　近年來，視覺引導與定位技術已經成為工業機器人獲得環境信息的主要手段，它可以實現工業機器人在實際應用中的自主判斷能力，使機器人應用的靈活性和工作質量大大提高。隨著機器人技術的飛速發展，機器視覺系統這一新興技術也進入到日常的生產應用當中。機器人視覺廣泛應用于工業領域，主要集中在電子行業、半導體行業、航天、測量等行業，并取得了很多成就。目前視覺應用已經發展得相當成熟，許多工業生產線上都已經投入使用［1］。主要應用如破損檢測、條形碼讀取、位置檢測等。視覺還可分為單目視覺和雙目視覺，單目視覺就是對二維平面進行視覺檢測，這樣對于立體空間的檢測就受到限制；而雙目視覺則是對立體三維空間的檢測，因此應用范圍更加廣泛。本文中的應用主要是在平面內的檢測，因此單目視覺就能夠滿足需要［2］。

　　智能化立體倉儲系統的結構組成有立體存取倉庫、AGV小車、基于視覺搬運機械手等幾部分，這里主要對基于視覺的機械手搬運應用進行研究。采用視覺定位機器人對七巧板（模擬需要搬運的工件）進行拆分和組合，本文將對這一部分的應用做一些簡單的說明。

1結構組成

　　圖1可視化搬運系統組成如圖1所示，視覺搬運系統是由機器手臂、控制柜、智能相機、吸盤、拆分臺、運輸臺、組合臺幾部分組成。其中，機械手為KUKA機械手，攝像頭采用VisionHawk智能相機，兩者相互組合形成機器人可視化系統，用來完成工件的定位和搬運，保證在搬運過程中，機器人吸盤能夠準確吸取工件［34］。

2視覺定位原理

　　2.1視覺工作流程

　　KUKA機械手與Vision Hawk智能相機組成可視化搬運系統，其工作基本流程如下［5］：（1）系統開始運行，通過相機進行圖像采集；（2）利用應用軟件Visionscape對目標圖像進行對比分析和處理；（3）通過像素網格劃分對目標圖像的具體位置進行定位運算；（4）將所得圖像坐標利用Visionscape軟件進行轉換運算，即圖像坐標系到世界坐標系的轉換，實現對七巧板所在實際位置的坐標數據的輸出。

　　2.2攝像機標定方法

　　計算機視覺的基本任務之一是從攝像機獲取的圖像信息出發計算空間物體的幾何信息，并由此重建和識別物體。空間物體表面某點的幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數就是攝像機參數。在大多數條件下，這些參數必須通過實驗與計算才能得到，這個過程被稱為攝像機標定［6］。

　　通過攝像機標定，可以實現空間中各個坐標系之間的相互轉換，從而得到所采集目標圖像在實際空間中的坐標，實現視覺定位。下面將簡單對攝像機標定方法進行說明。

　　在視覺系統中，常用到的坐標系有相機坐標系Oc—XcYcZc；世界坐標系Ow—XwYwZw；圖像坐標系，包括圖像物理坐標系o—xy和圖像像素坐標系o—uv。坐標系之間存在相對應的關系，需要通過計算來實現坐標的轉換，從而實現靈活、準確地定位，進而實現對目標工件的吸取。

　　而通過攝像機標定技術可實現圖像、相機、世界坐標系的轉換［78］。其轉換計算關系如下：

　　世界坐標系中一點P（Xw，Yw，Zw），(u,v)是P點的成像點p的實際圖像像素坐標，單位是像素數(pixel)，f為焦距。P在圖像上的成像位置p的幾何關系如式(1)所示：

　　其中， (Xc，Yc，Zc)是P點在攝像機坐標系中的坐標。(xu，yu)是p點的物理圖像坐標，單位為mm。

　　圖像坐標中圖像像素坐標與圖像物理坐標之間的關系如式(2)所示：

　　其中，sx，sy為圖像平面單位距離上的像素數(pixels/mm)，(u0，v0)為攝像機與圖像平面的交點，稱為主點坐標。由式(1)、（2）可得：

　　其中，fu=fsx，fv=fsy，fu稱為圖像u軸的尺度因子，fv稱為圖像v軸的尺度因子。

　　令p為規一化的理想圖像坐標，即相當于假設攝像機焦距等于1，其中x=Xc/Zc，y=Yc/Zc，則有：

　　則圖像點的像素坐標m與規一化坐標p之間的關系以齊次坐標表示為：

　　其中，K包含5個內參數，它反映的是攝像機內部的成像參數，所以稱為內參數矩陣。

　　可以得到世界坐標系與攝像機坐標系的轉換關系為：

　　其中，R和T分別為從世界坐標系到攝像機坐標系的旋轉和平移變換。由式(5)、(6)可得空間點的實際坐標與像素坐標之間的關系為：

　　其中M為3×4矩陣，稱為透視變換矩陣，M1只與攝像機內部結構有關，稱為攝像機內部參數；M2只與攝像機對于世界坐標系的方位有關，稱為攝像機外部參數。X為空間點在世界坐標系下的齊次坐標。

　　以上換算過程是通過Visionscape軟件設置完成的，通過進行相應的設置，實現采集圖像與目標圖像的分析對比及坐標的轉換，并將運算坐標結果傳送至機械手，從而實現對工件的準確定位、吸取和搬運［9］。

3搬運工作流程

　　AGV將出庫的托盤運送至拆分臺后，根據上位機發出的拆分指令，機械手將托盤上的七巧板拆分并依次放置在輸送臺的傳送帶上，這里每放置一個，放置位傳感器接收信號，步進電機就向前運動一段固定的距離，直到七巧板全部拆分完成，停止動作待命。而后根據上位機發送的組合指令，將傳送帶上的七巧板按照上位機事先預設的圖形在組合臺上進行擺放，這里從輸送臺上取走工件，每取走一個，提取位傳感器接收信號，步進電機就向前運動一段固定的距離，直到七個工件全部提取完成，停下等待指令。

　　在執行操作前需要通過上位機對其搬運效果圖形進行選擇設定，設定完成后運行圖2預設圖形，視覺搬運系統將會按照上位機發出的預設圖形進行拆分組合，其預設圖形如圖2所示。

　　使用KUKA機械手完成吸取和搬運，通過WorkVisual控制軟件編程實現搬運的運動控制和軌跡規劃，其基本流程如下圖3所示。

　　最終實現的搬運效果如圖4所示，這里只是預設7種圖案中的一種搬運效果。前者為搬運操作前的狀態，后者為搬運完成后的狀態。

4結論

　　如今越來越多基于視覺應用的機器人進入到生產工作中，而其中基于視覺的搬運機器人是視覺應用的主要研究方向之一。本文研究的是一種基于單目相機的視覺搬運系統，利用坐標系標定方法實現圖像和空間坐標系之間的相互轉換，快速準確地得到目標的坐標數據，實現在空間中對工件的視覺識別定位及搬運。系統可以應用于高重復性的生產工作中，降低人工及工裝成本，使得自動化生產更具柔性以及智能化。目前這種基于視覺的搬運系統已在實際工業現場中得到應用。

參考文獻

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　　［2］ 劉子豪,樊留群. 工件的視覺定位及機器人控制的應用研究［J］. 機電產品開發與創新, 2014,27（6）：46,9.

　　［3］ 李金義,楊成,王京.基于視覺定位的機器人搬運系統［J］. 制造業自動化, 2011,33(2):4142.

　　［4］ 劉振宇,李中生,馮柏潤,等.機器視覺在工業生產線上的應用實現［J］.微型機與應用,2013,32(17):2730.

　　［5］ 潘武.基于機器視覺的工件的識別和定位［D］. 北京：北京化工大學, 2012.

　　［6］ 夏群峰,彭勇剛.基于視覺的機器人抓取系統應用研究綜述［J］.機電工程, 2014,31(6):697701.

　　［7］ 舒娜.攝像機標定方法的研究［D］. 南京：南京理工大學, 2014.

　　［8］ 賈丹.攝像機現場標定算法研究［D］. 哈爾濱：哈爾濱工程大學, 2007.

　　［9］ 朱海波.基于視覺引導的工業機器人工件搬運技術研究［D］. 沈陽：沈陽工業大學, 2013.