机器人视觉在数控加工中心的应用研究

杨鹏飞

摘要：机器人是智能化发展的产物，具有出色的物体识别功能，智能化机器人在工作过程中，会通过对目标物体位置以及基本类型的感知，实现自动化追踪与抓取等功能，其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息，机器人视觉主要是通过形状特征的辨认，判断目标图像，并从庞大的自然图像库中以抽象的形式表现出来。本文主要探讨了机器人视觉，在数控加工中心的应用，希望能够为数控机床群的协同加工奠定有力基础，实现对目标物体的有效识别，并具备定位追踪功能，实现自动化特征提取，并按照形状指导解决数控工件加工过程中的关键问题。

Abstract： Robots are the product of intelligent development and have excellent object recognition functions. In the process of working， intelligent robots will realize automatic tracking and grasping functions through the perception of target object positions and basic types， among which the highest level Visual features are the shape information of objects. Robot vision mainly uses the recognition of the shape features to determine the target image and express it in an abstract form from the huge natural image library. This article mainly discusses the application of robot vision in CNC machining centers， hoping to lay a strong foundation for the collaborative processing of CNC machine tools， realize effective recognition of target objects， and have the function of positioning and tracking， realize automatic feature extraction， and guide according to shape Solve the key problems in the machining of CNC workpieces.

關键词：机器人视觉;数控加工中心;应用研究

Key words： robot vision;CNC machining center;application research

中图分类号：TP391.41                                    文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2022）01-0220-03

0  引言

机器人视觉属于计算机视觉的主要组成部分，目前在我国数控加工中心得到了广泛应用，为了实现进一步创新，需要加强有关物体形状的分析，但当前机器人视觉受到噪声和形状模型等客观因素的影响，在应用过程中遇到了许多问题。机器人视觉技术是自动化测量和工业检测的新型技术，整个使用流程可以通过远程自动化控制，不与工人发生肢体接触，能够有效提高加工效率，适合危险作业环境的产品检验工作，通过机器人视觉完成对产品三维尺寸的扫描，并判断产品的基本属性。目前视觉机器人在数控加工中心得到了有效应用，机器人视觉技术能够根据生产过程进行有效调整，配合大规模的流水线机械生产，有效避免了人工操作失误，提高生产质量。

1  机器人视觉

机器人视觉主要指的是，机器人在运行过程中，所具有的视觉感知功能系统，是整个机器人程序的重要组成部分，机器人视觉的有效应用，能够自动通过传感器获取周围的二维图像，生成动态化运行环境，并自动将图像传输到视觉处理器中，对周围的物质形态进行全面分析。将得到的数据内容转换为计算机符号，从而达到机器人物体识别功能作用，并有效判断物体所处的位置，机器人视觉从某种角度来看，可以称为机器视觉，其设计原理与计算机视觉具有异曲同工之妙，因此，需要先对计算机视觉进行全面研究，了解视觉感知系统的应用原理。在进行机器人视觉分析的过程中，可以通过分层信息表示法，对视觉处理的功能模块进行详细研究，计算机器视觉与机器人视觉相比，更加侧重运行过程中的专用视觉系统研究，通常只针对特定的景物进行识别。机器人视觉的主要功能有图像获取、自动识别、视觉处理、符号输出等，机器人视觉的功能性可以分为视觉检验功能和视觉引导功能，在我国制造业、机械加工业、医学服务等多个领域进行了广泛应用。工业领域的机器人视觉系统，大多被用在产品检测过程中，以此来保证产品质量，全面提高生产效率，实现自动化产品数据采集，机器人视觉系统能够自动检测生产线上，加工完成的产品质量，并将得到的检测结果以信号通信的方式输入到上位机。利用光源和摄像机进行图像获取，借助机器人自带的软件和硬件系统进行图像识别，与数控中心建立连接，实现产品数据输出，工作人员通过机器人视觉，能够实现对整个检测流程的全面控制，并安装系统报警装置，结合传输到计算机的数据内容进行产品质量检测。一旦发现不合格产品，需要进行报警示意，将其从生产线移除，机器人视觉的是CAQ系统产品质量信息的主要来源，能够与CIMS其它系统产生协同合作关系。

2  视觉传感器在数控工业机器人视觉的应用

2.1 视觉传感器的工作原理

视觉传感器是机器人视觉的核心装置，因此，数控中心想要合理应用机器人视觉实现产品检测，就需要提高对视觉传感器工作原理的重视，视觉传感器是被广泛应用到生产装置上的一种电子图像技术，是图像抓取不可或缺的重要工艺。在工作过程中通过计算机，将图像直接传送到信息处理系统，并结合图像的像素分布情况，以及颜色亮度等基本信息，运用数字化处理技术，完成物体尺寸、形状等基本要素的判别，并根据最终的图像分析结果，实现对生产设备的全程操控。视觉传感器主要分为图像获取模块、图像处理模块、图像显示模块，具有强大的像素计算能力，能够进行一整幅图像的光线动态捕捉，保证图像的清晰度，提高系统数据的分辨率，并通过像素数量的方式表现出来，视觉传感器能够在一定程度下无视距离，自动化生成清晰的目标图像，实现图像动态捕捉后，视觉传感器会将得到的图像与储存的基本图像进行对比，了解物体的主要形态。

2.2 视觉传感器的应用优势

视觉传感器凭借着成本较低、实用性较强的应用优势，目前已经成为我国工业机器人视觉设计的核心装置，传统的机器人设计工艺流程，需要投入大量的技术人员，采购多样化的光电传感器，完成数据对比和设备分析。视觉传感器在工业设备应用过程中，能够实现对产品的自动检验，对产品数据的自动化测量，对分捡流程的合理优化，在机器人视觉程序设计的过程中，需要采用智能性较高的视觉工具，对视觉系统进行更新，通过In-sight Explorer软件的使用，进行不同类型函数参数的计算。技术人员将In-Sight系统与PLC系统之间建立联系，实现机械手网络与PC设备的完美结合，应用自动化识别原理，分辨物品形状的差异性，测量反射光源的面积大小，生成具有不同灰度值的图像像素，提高物品识别的准确率。

3  机器人视觉传感系统与数控机床的组合应用

新型科技的不断发展，让机械制造业迎来了全新的发展机遇，在机械生产过程中，通常采用一台机器人控制一台数控机床的分配方式，但近年来，随着人工成本的不断增加，机器人功能形式也产生了多样化的发展变化，机器人能够全面提高工作效率，保证生产安全，但要以机器人良好控制系统的建立为前提。在不同的生产环境下，要求机器人形成自主判断能力，适应多变的工作需求，视觉传感技术具有充足的信息量，能够优化机器人的感知能力，视觉技术在机器人设计过程中的有效应用，能够让机器人精准的识别零件所處的加工位置，实现自动化抓取。避免因为工装失误造成碰撞误差，简化工作流程提高加工效率，视觉传感技术经过长时间的发展与创新，已经获得良好的应用成果，但仍然存在着许多问题需要解决，因此，需要通过机器人视觉传感系统建立，实现对工件的自动化识别定位，保证抓取的准确性。

3.1 现场布局

程序设计的过程中，需要将机器人视觉传感系统与数控机床装置进行组合应用，与传统的设计要求不同，具有视觉的机器人能够控制六台机床，改变传统一台机床一机器人的工作要求，机器人能够自动化完成上下料的作业流程，将机器人安装在程序设计轨道上，做出上下料的运行动作。在机器人的末端设计夹具，能够通过灵活调整，完成不同规格零件地抓取工艺，保证抓取工作的稳定性，并能够进行自动化调节，更好地完成设备更换、维修，摄像头需要选择工业摄像机，控制好摄像机的曝光时间，提高分辨率到清晰标准。

3.2 视觉传感系统的设计原理

机器人视觉就是通过系统设计，让机器人拥有类似人类的视觉分辨能力，能够自动化完成物体功能的识别，主要是通过相机拍照，进行物体图像的收集，通过机器人自身的数据化分析软件，进行物体识别，从而使其具有物体分辨的能力。在自动化系统设计的过程中，视觉传感系统是完成自动化发展要求的基础和前提，具备视觉能力的机器人，能够扩大机器的控制数量，在数控加工过程中的有效应用，代替工作人员进行自动化线上生产。

3.3 目标定位功能的实现

目标定位功能的实现，首先需要找出图像坐标系，判断其与机器人之间旋转矩阵的位置关系，通过摄像头进行目标图像信息的采集，将图像信息传送到视觉传感器，进行目标物体的位置计算，在实际工作开展的过程中，机器人需要抓取不同型号的工件进行生产。在自动化控制的过程中，需要结合设定的工件标准，找出目标对象所处的位置，沿着不同的方向运动，控制好偏移距离，选择适合的旋转角度，进行图像坐标和世界坐标之间的关系确定。如图1所示：将OXY定义为视件的基本坐标，O1UV作为图像的精准坐标。观察图例可以得出，图像坐标与视觉工件的基本坐标处于同一方向，因此，需要建立目标工件相对位置计算公式，对图像坐标系中所处的精准位置进行计算，全面提高定位功能的有效性，在实际应用过程中，机器人末端的夹具移动到特定位置后，会直接触发摄像头的相机拍照功能，并通过摄像机进行图像信号传递，运用视觉处理系统进行图像软件分析，从而实现目标定位功能。

4  面向数控机床群上下料机器人视觉系统

国内数控技术的创新与完善，需要改变传统数控机床部件功能单一性的发展情况，要求自动化加工过程中，进行换刀装置的自动化实现，通过机械手完成上料工作，传统的机器人只能服务一台数控机床，一旦在加工过程中出现零件和工艺变化时，会自动转化为离线编程的工作形式。无法根据工作环境的变化进行自动调整，需要工作人员的实际操作，进行系统修正，维修的过程十分繁琐，这表明了，当前我国数控设备的自动化水平不足，想要完全使数控机床脱离人工控制，就需要对机器人的工作模式和运行系统进行创新，解决我国制造业小批量、多品种生产时，普遍存在的加工问题，面向数控机床群的智能化操作，需要赋予机器人视觉系统，实现机器人的自主移动，完成不同工件的加工要求。

4.1 上下料机器人的视觉系统

上下料机器人视觉系统的建立，能够满足自动化识别和工件定位的功能要求，是面对数控机床群，实现上下料自动操作工序的核心技术，上下料机器人在实际工作开展的过程中，通过视觉系统能够自动化形成，加工工件的数字图像。采用机器人的自动计算功能进行图像识别，并根据参照物确定工件所处的位置，与自身的信息化图例进行对比，了解工件的主要尺寸，调整上下料的位置，在进行上下料机器人视觉设计的过程中，首先需要制定出合理的方案，解决当前施工过程中，目标与背景相分离的问题，只有做好工件卡盘对象的识别，才能够保证施工流程的稳定性。

4.2 视觉系统的实验平台

上下料机器人视觉系统实验平台的建立，首先需要配备优秀的摄像头功能，能够通过光源的调整进行图像采集，并将得到的图像信息传送到云台，并带有机械手臂负责工件抓取，上下料机器人视觉在数控机床群工作中的有效应用，在昏暗的工作车间内会受到环境光线的影响。导致图像采集工作存在缺陷，因此，需要进行光源型号的选择，以及实际应用设置，结合设备所处的现场条件，对光源进行合理规划，调整物体与摄像头之间的相对位置，对视觉系统实验平台的工作流程进行研究，摄像头通常采用黑白工业相机，将工件特征按照灰色和高亮色进行划分，在灰度模式下计算灰度图像的像素点，图像采集过程如图2所示。

4.2.1 光源要求及型号选择

为了保证视觉系统运行的稳定性，需要对图像形成过程中，所采用的照明光源提出更高的要求，一些初步进行粗加工的工件，会在成像的过程中形成较高的反光度，一旦视觉系统中的光源使用不合理，就在最终形成的图像上呈现出大面积的光斑，不利于图像的整体检测，甚至会产生一定的检测误差。在光源设置的过程中，需要结合设备所处的运行环境，根据视觉系统的功能作用，进行光源参数的调整，对光源色温、亮度以及照明方式进行确定，工作人员在光源调整时，需要完成提前布置的检测任务，通过合理的照明设计，对检测目标的形状、颜色等特征进行区分。通过图像的预处理工艺，提高图像的对比度，增强图像清晰度，合理的光源设置能够满足不同环境下，成像亮度的需求，当目标物体出现位置变化时，不会影响到整体成像效果，目前市场上存在着许多人造光源，机器人视觉系统主要采用高频荧光灯和LED灯。

高频荧光灯具有良好的扩散性，适合大面积范围内的照射，但响应速度较慢，呈现出的亮度不理想，使用寿命较短需要定期的维护和更新，目前在机器人视觉系统中对应用十分广泛。LED光源具有多个发光管，全面提高亮度，能够满足不同形状的光源照明需求，使用寿命较长响应速度较快，并且能够自动选择波长，由此可见，LED光源具有明显的使用优势，不仅能够随意进行形状设计，并且安装面积较小，控制简单使用寿命长，能够自动化完成亮度调节。在十秒内或者更短的时间，就能够根据环境特点完成亮度调节，同时LED光源具有较好的散热性，使用过程更加稳定和便捷，在完成光源材料选择后，需要调整好工件、射程和光源所处的相对位置，分析物体的材料属性，制定出不同的检测方案。通过平面照明检测方案，进行精密部件的产品检测，将LED作为平面光源，通过漫射板的应用进行物体照明，通过环形照明方案进行表面颗粒或产品破损检测。

4.2.2 照明方案的选择

条型照明方案被广泛应用到形状相同的平面电路板检测过程中;同轴照明方案被广泛应用到玻璃、水晶等透明材质的表面检测过程中，判断是否存在划痕;线型照明方案广泛应用到字符、划痕的检测过程中，将LED作为平面光源，通过漫射板的应用进行具有高对比度的工件特征检测;角型低角度照明方案被广泛应用到表面具有光泽、曲面物体的检测过程中，充分发挥出同轴照明低角度照射的检测作用，满足复合型照明需求，对照射物体进行全方位检测，并且测试过程不会产生光影，保证测试的精准度;直射型照明方案被广泛应用到带颜色产品的检測，将光纤卤素灯作为主要光源进行均匀照射，保证检测的透明度。通过实验探究，对比分析以上照明方案，结合数控中心的加工需求，LED光源选择更具优势，调整产品的摆放位置，运用LED环形光源实现场景照明。

4.2.3 视觉成像系统选型

机器人视觉系统主要采用工业相机作为摄像头，是获取工件图像的核心设备，工业相机所具有的图像传感器类型主要分为，基于CCD电荷耦合器的传感器与基于CMOS互补金属氧化物半导体传感器。CCD以平面成像的方式，将多种设备组合到一起，具有较高的灵活性，延时时间较短，能够保证图像的精准性等。CMOS传感器的产生较晚，具有较高的集成性，不同光电传感元件与电路的距离较近，在使用过程中会出现频繁的光、电、磁干扰，产生的噪声会严重影响到图像的质量。近年来，通过CMOS传感器消噪技术工艺的有效应用，具备高密度的CMOS传感器受到了广泛关注，能够拓展动态运行范围，具有明显的使用优势，为电流、电压的信号读取提供便利。

相同像素下CCD传感器与CMOS传感器的对比分析，CCD的成像更加通透，具有良好的明锐度，能够最大限度的进行色彩还原，保证曝光的精准性。CMOS传感器则通透性一般，色彩还原能力较弱，曝光控制不稳定，CCD传感器的检测质量要远高于CMOS传感器，在动态物体图像获取时更为精准。因此，CCD传感器的摄像机能够更好地适应，环境恶劣的生产车间。

5  总结

机器人视觉技术的发展，为集成制造与协同作业奠定了有利基础，机器人视觉技术的创新研究，能够助力机械加工产业结构的层次化发展，与我国的工业制造需求相符。机器人视觉在数控加工中心的应用，需要充分了解视觉传感器的工作原理，发挥出视觉传感器的应用优势，将视觉传感系统与数控机床进行组合应用，实现目标定位功能，在数控机床群上下料工作开展的过程中，运用机器人视觉系统，创建视觉系统实验平台，做好光源型号、照明方案、视觉成像系统的选择。

参考文献：

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