摘要：机器视觉已经越来越多地被用于工业自动化领域，将其引入到自主装配中，可以有效地提升其自动化水平。本文以视觉检测引导的瓦盖机器人自主装配技术为例，利用其在不同场合下的应用场景，提出了一种基于区域增长的新算法，并利用计算机辅助设计。根据摄像机的图像特征，以此为基础，对瓦盖机器人自主装配技术进行分析与设计，以证明该方法用于机器人组装是可行的。

关键词：视觉检测；机器人；自主装配；技术研发；应用

机器视觉就是使用相机把物体表面的三维空间信息转化为电脑可以辨识的数码讯号，再经由影像处理与电脑科技来模拟人眼对资讯的加工。当前，在电子电气、航空航天、医药等领域，机器视觉技术已经得到了很大的发展。在生产过程中，由于生产过程中的自动化水平越来越高，搬运、分类和码垛都被使用了机器人。随着在生产制造行业的广泛使用和要求，采用机械人替代人工完成高强度、高难度的工作已成为行业发展的一种必然。传统的工业机器人，通常是以示教型和离线程序的形式工作，需要事先设置好各种操作，如果工作环境发生了改变，就不能正常进行操作。所以本文在此基础上，提出了一种基于计算机视觉的机器人制造方法；并结合高精度大载荷工业机器人的实际应用，研究与之相关联的多尺度关联的影像分析方法，并通过Hough转换与链编码相结合的方法，完成基础与减速装置的无人化、自动化装配。

1.视觉引导定位技术概述

随着科技的快速发展，机器人的基于视觉的位置导航技术得到了快速的发展，并且在机器人的生产中得到了越来越多的运用，提高机器人的抓取和放置的精度。在传统的机器人抓取和放置过程中，因缺少精确的位置控制，在抓取和放置过程中经常会产生错误。而基于视觉的位置导航系统的使用，极大地提高了机器人抓取和放置的精度。

各种基于视觉导航和定位方法都是通过对特定作业环境的感知来实现对特定作业环境的实时感知和适应，以确保作业顺利进行。理想的定位方法是基于人眼的观测来把握目标的大概位置；在抓持时，会观测到手指与目标的相对位置，以此为参照，逐步调节手指的移动方向，实现对目标的精确控制。经过实践证明，这将极大地提高机械人的能量消耗。所以，在深入研究了基于视觉导向的定位方法后，认为该方法能够一次准确地表达出所处的目标所在的具体位置，然后再根据该信息来指导机器人做出正确的行为。与传统的基于图像的导航定位方法比较，该方法能有效地降低机器人的工作量，并在实际工程中得到广泛的运用，其关键在于其所采用的视觉系统可以精确地识别出目标的三维位置，从而达到精确操纵目标的目的。

2.工业机器人智能视觉引导识别技术的分类

对于具有视觉功能的机器人来说，摄像头就是它的“眼睛”，而多轴工业机械臂就是它的胳膊，因此它又被称为“手眼系统”。

2.1固定式手眼系统

在固定式手眼系统中，摄像机采用了一种固定的方法，该方法是将摄像机固定在工作区的某一固定点上，当其工作时，摄像机处于固定状态。该方法首先对机器人进行定位，然后根据机器人自身的特点对机器人进行定位，确定机器人的运动轨迹；在此基础上，机器人手臂通过控制机器人的运动轨迹，对机器人进行运动控制。

2.2移动式手眼系统

移动式手眼系统是一种固定在手臂上的摄像机，当机器人运动时，摄像机也会跟着运动。目前，在工业上使用较多的是六自由度的工业机械手，其动作分为旋转和活动两种形式。传统的工业机器人视觉系统使用的是将一个执行单元安装在机器臂的端部，该执行单元是通过凸缘相连的，不管是抓取、装配还是其它的动作夹具，它都是为了保证该执行装置的位姿，以及该装置与法兰相连时的位姿。因此，可移动式手眼系统中的摄像机通常被固定在驱动装置的法兰上，建立其坐标系，而控制装置获取的位姿信息则以执行装置法兰表面为基础。

目前，在工业应用中，大部分的视觉机器人都采用可移动的手部眼睛，这是因为固定的手部眼睛无法随着手臂的运动而移动。在目标与相机之间存在一定的距离时，为了减少相对误差，要求摄像机的定位精度要高。二是在机器人手臂接近物体时，机器人在操纵物体时，容易出现物体被遮挡的情况。

3.视觉引导定位技术分析

3.1机器人装配中花键套花键的提取

花键套在机械臂的组装中具有非常关键的作用，在零件的组装加工中，花键的提取是一个非常关键的问题。传统的基于相同身体部位的像元特征提取方法是基于相同身体部位的像元特征进行聚类，从而完成区域划分。首先，将在已分割的图像上选择一组或多组像元，然后根据该区域的具体情况，建立一套基于图像分割的图像分割方法，对图像中一些特征点进行分割，并对图像中符合要求的图像进行标注。然后，根据新标志点的具体状况，确定与之相邻的各点对应的判定标准，根据判定结果标注出符合要求的各点。在进行了几次反复的运算之后，得到了一个基于视觉区域的地区。

3.2机器人装配中花键立体测量技术

花键轴的精确定位是其实现过程中的一个重要环节，但是，不同的机械臂在不同的机械臂上会有不同程度的不同，因此，花键的配合不好将会对机械臂的装配产生不利的影响，而且对机械臂的操作也有很大的阻碍。为此，必须对花键进行三维尺寸的测量，利用一种基于特征匹配的齿轮齿形检测方法，提出了一种新的齿轮齿形检测方法。在圆的中心位置，必须要有一个最大的象素距，即从圆周上各点到其中心的最大距离。反之，则需要从圆周上各点与中心点之间的最大象素量达到最小。在区域增长过程中，若要抽取更多的线段，必须按照“从圆周上各点至中心点之间的最大间距获得最少”的准则来求解，以确保检测的效率与精度。

3.3机器人装配中花键对准检测技术

通过上述的分析可知，若不能很好地对齐，将会影响机器人的抓取和放置精度，同时也会使机器人的工作更加平稳。为了保证机器人的平稳安装和工作的可靠性，必须对其进行严格的检验。一般来讲，键槽的衬套是有缝隙的，当光照被阻挡时，就会形成一个黑暗区域。实现这一目标的前提是准确识别出两类零件的装配误差，并通过对装配间隙的改变来确定装配误差与装配精度之间的内在联系。若有缝隙，则会对机械手的组装产生不同的影响。如果发现有缝隙，就必须检查其缝隙，根据缝隙特性的改变，再调节，逐步减小缝隙面积；然后逐步调整，直至消除了缝隙，实现了两个零件的定位，确保了两个零件的配合；通过优化装配结果来实现基于视觉导航的位置控制系统奠定基础，提高其在复杂环境下的抓取与布置精度。

4.基于视觉的工业机器人装配单元的设计

4.1设计布局图案布置

在进行工业机器人组装装置的设计时，必须利用光学探测技术，将相关部件的关键数据进行集成与记录，从而为以后的操作打下良好的基础。对野外影像进行高品质的获取，同时对智能摄像机机型也要做出科学的调节，遵守弹性工作原理，这样才能让后面的工作更顺畅。此外，对视觉系统的座标变换关系也要格外关注，尤其是对打包、拼接等部件的定位与操作，尽管目前已经完成了对工件的中心坐标及操作的辨识，但由视觉获取的工件的中心坐标与真实的坐标之间有一些偏差。因此，在实践过程中，必须对其进行科学的调节，通过对现场条件的多次试验，将由视觉系统对工件的中央坐标传递到机械臂上，从而减小这种错误的问题，持续提升运营效率。

在实现该方法的过程中，首先要明确3D对象的点坐标与其2D坐标的关系，然后在其投影平面内进行摄像，然后根据图像的大小来决定相应的象素的坐标，其包括摄像机坐标系、影像坐标系等，需要对相应的资料进行匹配，从而对现有的设计方案进行持续的改进。在摄像机的图像中，若发生了部分位置变形，就会产生镜像变形、切线变形等现象，同时还会产生一个非线性的迭加问题；因此，在实践中，要根据不同的问题进行具体的分析，对总体的技术模型进行优化，从而为以后的应用提出了明确的指导意见。比如首先要依据畸变的种类做出科学的调节，要恢复畸变的影像，就需要采用相应的方程进行校正；最后修改的算法和这样的修改参数，使目前的设计方案的模板变得更完美，更细小，更精细。在进行模板匹配时，首先要在较大的图片中寻找一个对象，然后将其与模板的大小进行对比，从而把握好合适的方位和图像等；这样就可以在地图上寻找到与之相应的坐标，并根据坐标进行调整，从而将模板的范围扩展到更广的区域。在实际的设计过程中，为了改善模板匹配的方法，首先要做一个大致的匹配，将模板的间隔数据与原始图像的1/4进行匹配，因为随着数据的减少，匹配的速度也在加快，所以在实践中，必须要将两者之间的平均最大误差计算出来。在一定的范围内，通过对不同的角度进行对比，从而使整个算法得到最大程度的提高。就比如，在第一个查找的地方是一个偶数隔行的间隔，第二个查找的是精确的定位，这样就可以克服以前的不精确性。

在零件识别算法的研究中，需要先对一幅图像进行校准，然后将其与预先设置好的尺寸进行对比，然后才能获得零件的形状、定位偏差等；通过对摄像机的视角序列的学习，将其分割成不同的零件，逐步改善总体的设计结果。在编制该系统时，需要理解有问题的零件的脚本文件，各种零件的相应地址要与设计需求相吻合，每一个零件占据三套地址，首先决定X、Y两个坐标；然后再对这些误差进行修正，这样就可以全方位的提升整个设计的效果。在人为调控上，需要对具体量化的识别与映射对象的对象进行统一，识别出训练范围与搜寻范围等。

在计算相似性时，当关联系数太大时，取的时间越长，整个计算的工作量就越大，这样就会造成一些疏漏；因此，在实践中，对于这些参数的选取，一定要慎重。在目标的搜寻角内，目标的转动角度是有一定概率发生改变的，所以要依据最大角偏离量来决定位置的时刻，这样才能实现快速定位。对于几何对称的物体，首先要考虑到物体的转动角度，然后结合搜寻的范围，进行相应的定位；结合X轴与Y轴的坐标改变，以及依据执行影像中的对象所处的范围，尽量缩小摄影与搜寻范围，以避免更大的干涉问题。

4.2自动流水线的设计

在自动化生产线的设计上，需要按照与工业机器人相匹配的组装生产线来实现相应的装卸和组装工作，包括人工控制、生产线起停等一系列的动作，以及按照前、后两个方向的移动，以及返回起点的动作。相应的组装管道被控制。为了获得较好的控制结果，可在任何一个点上设定组装站。在实际实现的时候，还必须要设置一个中间的减速盒，将其降低到原来的1/10，并根据实际的生产状况许可来决定电动机和减速的类型，从而对现有的设计进行持续改进。在组装生产线的位置调节中，需要手工对机器人进行操作，当机器人移动到组装管道的上面以后，就可以启动激光笔，让激光笔在坐标系统中按照X的方向继续移动；对现有的组装生产线进行合适的调节，使得组装生产线可以跟随着激光笔移动，二者必须同步。在管线定位时，要求人工作业，以确保管线的运作，若作业线位于管线之上，则需要先将激光笔往外侧移动，然后再对整个生产线进行调节，这样可以让生产线的一端与激光笔的运行方向重合，逐步提升整个设计的质量。

4.3控制程序的设计

在控制程序的设计上，应着重于PLC的控制系统，结合工作需要，对现有的设计方法进行改进，通过正下方作为工件运动的总正，工件生产线的向前旋转，按下了生产线的停止键，然后对生产线的运转进行了科学的调整，这样就可以保证整个生产线具有很好的通畅度。此外，还应建立与视频监控系统之间的通信信道，实现数据的共享与传输。将工业机器人的图像数据传递给通信信道，并在发送过程中依据PLC的地址号码进行科学核对，判断发送地点；在数据传输至监控中心后，对现有的组装生产线进行了优化。

结语

总而言之，在进行机器人组装时，必须把视觉导向与定位的组装需求结合起来，这样可以最大限度地利用其自身的优点，进一步改进机械手的抓取位置精度。可以说，由于高科技的导向与视觉引导，带动了机器人学的蓬勃发展，有力地促进了机器人学的发展。同时，在实际组装过程中，对机器人的视觉导向定位方法也有较高的需求，特别是对花键套、花键轴、花键轴的配合关系和相合度等进行了深入研究。

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