基于视觉识别的按钮自主操作机械手探究

路斌 郝世伟 原瑜点 贾卫萍 弯子璇

【摘 要】针对机器人自主按钮的操作需求，设计了一种基于视觉识别的自由按钮自主操作机械手。结合功能需求对该机械手的机械结构和控制系统进行设计，通过几何法求解了机械手的运动学正反解，并规划了其运动轨迹。采用支持向量机对按钮样本进行训练和预测，并通过视觉对按钮进行定位。

【关键词】自主操作机械手；视觉识别；按钮按压；支持向量机；视觉定位

近年来，关于移动机器人在医院、酒店等进行巡逻或物品自动运输的研究引起关注。这类机器人往往需要通过电梯实现上下楼层巡逻或运输物品，于是，如何让机器人自动乘坐电梯成为必须面对的难题。目前机器人一般采用无线通讯的方式与电梯进行交流，从而可实现自动乘坐电梯。但是，采用无线通信方式来实现机器人自主乘坐电梯时，需要升级原有的电梯控制系统，这样不仅会增加电梯的成本，还会影响电梯的运行可靠性。尤其在多台电梯同时运行的情况下，其成本随着电梯数量的增加而增加。由此，在移动机器人上搭载智能机械手来实现电梯按钮的自动识别与操作非常必要。

本文设计了一种基于视觉识别的按钮自主操作机械手。该机械手能够安装在移动机器人或自主导引车上，允许机器人利用机械手所提供的应用程序编程接口对按钮进行自主按压操作，从而完成相对复杂的任务。

一、按钮自主操作机械手总体设计

（一）机械设计

机械手结构要求如下：（1）机械手工作范围能够覆盖正常高度的按钮；（2）机械手需质量轻，体积小，方便安装；（3）机械手有较高的位置精度；（4）手指按压按钮时有一定的缓冲和力度。

依据上述设计要求，包括一个移动升降关节、一个水平旋转关节以及两个竖直俯仰关节；关节减速器采用谐波齿轮减速器；主体采用3D打印，质量较轻，且能够包裹大多数元器件；手指后装有缓冲机构和触碰开关，允许一定程度的压缩。

（二）硬件设计

机械手采用单片机作为主控，并采用传感器与机器人控制器进行通讯；每个关节均采用伺服电机驱动，以保证机械手的运动精度；同时在每个旋转关节输出轴安装了SPS38系列的单圈绝对式编码器，以获得任意时刻机械手的姿态；并在机械手末端加装了激光测距传感器和电荷耦合器件定焦摄像头，用于获得目标按钮相对于机械手的位置，其中摄像头通过USB3.0与机器人控制器相连。综上，该机械手仅需要USB3.0与RS232串口便能够与机器人主控相连，极大地提高了机械手的可移植性。

（三）工作原理

机械手的软件系统分为两部分：（1）下位机部分，负责传感器数据的读取、机械手的姿态解算以及电机的运动控制；（2）上位机部分，负责视觉处理获取按钮位置，与下位机通讯以及提供API接口函数。

二、按钮位置的获取

（一）视觉识别算法

按鈕识别方法与识别过程如下：利用按钮上不同的简单图案、数字或字符，实现按钮的区分与位置获取，即将按钮识别转化为简单图案识别。在小样本情况下，二值化方向梯度直方图和支持向量机，在车牌识别中应用较广，考虑车牌识别与本机械手中的按钮图案识别较为相似，本机械手采用一种基于HOG特征和支持向量机在车牌识别中应用较广，考虑车牌识别与本机械手中的按钮图案识别较为相似，本机械手采用一种基于HOG特征和SVM分类器的按钮识别方法。

（二）图像预处理

由于机械手末端的CCD摄像头所拍摄到的图像为三通道RGB图像，其信息量庞大，不能直接进行图像处理，需要先进行适当的预处理。首先，将图像转为单通道的灰度图；接着，将灰度图进行二值化，以继续降低后续处理的复杂程度，考虑机械手工作空间内光照条件不一定均匀，采用局部自适应二值化的方法尽可能保留原始图像的特征；最后，利用递归方法判断每个白色像素点是否孤立，以去除离散噪声。

（三）图像分割

由于图像中的感兴趣区域只占图像中的一小部分，因此需要对图像进行分割。本机械手采用基于二值化图像的边缘轮廓提取分割法从原始图像中获得ROI。其具体过程为：从二值化图像中获取所有的轮廓点集；再利用图案的一些固有特性，例如长宽比、面积等实现对轮廓的筛选，通过筛选的点集矩形区域便是ROI。利用轮廓特征矩对获得的ROI进行旋转矫正，为进行下一步处理，还需将ROI进行归一化处理，即将ROI的大小统一缩放为20*20。

（四）HOG特征提取

HOG主要用于计算图像中ROI的局部梯度的统计信息，能够充分地描述ROI中的边缘轮廓特征。

（五）图像训练与预测

SVM是一种基于结构风险最小化原则的模式分类方法，较其他方法而言，SVM在解决样本少、非线性及高维数方面有巨大优势]。本机械手所采用的SVM分类器是OpenCV2.49中的聚类支持向量机。本机械手先对按钮图案样本库提取到的HOG特征进行训练得到相应模型，再利用该模型对从图像中分割得到的HOG特征进行预测，获得相应的按钮标签。

三、结束语

本文基于视觉识别的按钮自主操作机械手能够方便地安装在移动机器人上，成本低、质量轻，工作空间能够自动操作常见高度的按钮。该机械手样机的控制定位精度达到10mm；针对常见方形电梯按钮，机械手的按钮视觉识别成功率可达94%；并能够通过视觉定位算法使机械手准确地按压电梯按钮。实验证明，搭载该智能机械手的移动机器人或AGV小车能够在非定标环境中对电梯按钮进行自动操作，从而实现自动上下楼层的功能。虽然本文所设计的机械手存在结构尺寸较大、外观不够美观等不足，但对解决移动机器人或AGV小车自动乘坐电梯提供了一种新的思路与方法。在后续的研究工作中，可以考虑以电动推杆代替线性模组，以降低机械手的结构尺寸，同时通过改进Sobel算子来进一步提高按钮识别率。

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