基于Webots的工业机器人分拣仿真

舒胜　刘丽焕　赵宁波

摘 要：针对工业机器人分拣目标存在的问题，搭建一个基于Webots的工业机器人分拣系统平台，对目标进行颜色和形状的识别，由机器人完成分拣任务。结果表明，此方法可行。

关键词：Webots；工业机器人；分拣；图像识别

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.16.003

1 概述

视觉系统因摄取信息量多，非接触等特点，在工业生产中得到到了广泛的应用。Webots是一种优秀的机器人模拟软件，由瑞士联邦技术研究所开发，可实现建模、编程、仿真，并支持五种开发语言[1]。目前已经在全世界超过1028所大学及科研院所中使用，为全使用者节省了大量的开发时间。Webots开发环境界面由四个部分组成：场景树、3D仿真界面，程序代码界面和控制台编译界面。北京理工大学在Webots建立仿生六足机器人，通过仿真验证机构的合理性和运动灵活性[2]。

针对工业机器人分拣目标的问题，本文在Webots环境中，添加一个摄像机，搭建一个基于Webots的工业机器人分拣系统平台，并进行仿真。

2 分拣流程

如图1所示是分拣流程图。此分拣系统包括工业机器人、传送带、摄相机、工件放置槽等。

系统运行后，工件在传送带以恒定的速度从右向左移动，当运行至光电传感器位置时，触发上方的摄像机进行图像采集，并发送给机器人控制器，通过颜色和形状进行识别，形状的识别使用Hu不变矩，将圆形目标物体就放置在工件槽中，将方形的目标放置桌面上，由机器人完成分拣任务。

3 图像识别

3.1 颜色识别

图像识别分颜色识别和形状识别。颜色识别：逐行对图像进行扫描，获取图像每个像素点的颜色分量，将这些个分量都进行分别求和，设定一个阀值，当某一分量总值超过设定的阈值则判断是相对应的颜色。

3.2 形状识别

Hu不变矩主要能体现图像几何特征，具有平移、旋转和尺度不变性。利用图像的Hu不变矩描述图像特征，可以识别常规几个形状。

形状识别：如图2所示为Hu不变矩识别流程。通过摄像机采集图像，先选取合适阈值将图像二值化，然后计算图像的7个不变矩，再计算待识别图像与标准模板之间的欧式距离，当欧式距离低于设定阈值，则认为待识别目标与模板是同一类形状，反之，当欧式距离高于设定阈值，则认为待识别目标与模板不是相同的形状。

4 仿真环境搭建

Webots具有以下特点：（1）提供完整的传感器与制动器资料库，可模拟多种机器人；（2）使用与内建编辑器，可建构机器人模型；（3）采用资料库，加入实际参数可精确模拟机器人物理行为；（4）其他功能可将仿真设计的控制程序移植到实际机器人上。在Webots控制器的Makefile文件件中加入Opencv2.4.2的库路径，用Opencv代码进行图像处理。

在实验前需要摄像机进行建模，其步骤为在超级用户中增加一个摄像机节点，在摄像机的子节点中增加一个形状节点，在形状节点里添加外观和几何形状。调整好摄像机的视角，窗口大小设置为128×128。软件中使用摄像机的步骤是：（1）指定摄像机的名称；（2）根据设别标号获取到摄像机；（3）使能摄像机；（4）获取最后捕捉的图片；（5）启动运行，指定摄像机的显示位置。

5 仿真实验

实验采用iprHD6M90二指机器人，模板是半径为0.035m，圆细分数为50的圆形工件，两个待识别的目标物体，一个是与模板同大小细分数为12的圆形，和一个矩形。圆形与模板间的欧式距离为4.573e-0.05，矩形与模板的欧式距离为0.0268907。如图3所示是分拣效果图。（a）图是识别出来与模板相同的圆形工件，通过机器手将目标搬运到放置槽上。（b）图识别出来的目标形状不和模板相同，就不将其搬运到放置槽里。实验证明，此方法可行。

6 结束语

本文阐述了Webots特点，分析工件分拣主要流程及Hu矩形状识别算法，在Webots仿真软件环境下融入摄像机，编写程序进行运动控制。仿真结果表明：此方法设计合理可行，为实现工业领域工件自动分拣奠定了基础。

参考文献：

[1]赵小川等.基于Webots仿真软件的仿生六足机器人机构设计与步态规划[J].仿真系统学报，2009，21（11）：3241-3246.