多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计

多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计

摘要

机器人视觉应用已在各领域有着越来越重要的作用，已然成为一种发展趋势。而多规格板件则是最常用和常见的基本工件，若靠人力分拣各种板件则费时费力，并且存在这效率不高，人工疲劳，易产生误差等缺点。所以需要设计一种可以自动分拣多规格板件的工作站，以便于提高效率，减少人工，并可以在恶劣环境中工作。

本文对三种规格板件进行工作站视觉系统识别，首先提出了对多规格板件分拣机器人工作站和视觉系统的功能分析，并确定了工作站的总体方案和视觉系统的总体方案。确定完方案之后对视觉系统所需硬件：工业相机、工业相机镜头、工业相机光源以及传感器的选型，下一步是用halcon以及C#语言对视觉软件程序的编写，包括实现对图像的处理以及显示，相机的标定还有深度学习等功能。为了让视觉系统和工作站机器人形成一个整体系统，需要通过PLC来让视觉系统和工作站进行通讯，确定通讯方式为串口通信，并且完成通讯的程序编写。最后是对300块板件进行工作站视觉系统的识别测试，经过测试识别率达到95%以上，符合设计需求。

该工作站视觉系统对wcgxy.5-1安装板A、wcgxy.5-2安装版B、wcgxy.5-2安装板C三种板件进行了视觉识别，相比于人工分拣，大大提高了效率，并且识别精度高，速度快具有十分实用的价值。

关键词：机器视觉；板件分类；图像处理

1绪论 1

1.1研究目的及意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.3主要研究内容 3

2多规格版分拣工作站的视觉系统方案设计 4

2.1多规格版分拣工作站功能分析 4

2.2多规格版分拣工作站总方案 4

2.3视觉系统方案 5

3视觉系统的硬件选型 6

3.1视觉系统硬件方案 6

3.2工业相机选型 6

3.3工业相机镜头选型 8

3.4工业相机光源选型 10

3.5传感器的选型 13

3.6小结 13

4视觉系统的软件设计 15

4.1软件设计方案 15

4.2相机标定 15

4.3图像采集 19

4.4图像预处理 19

4.5特征匹配和图像识别 20

4.6识别结果显示 20

4.7深度学习 21

4.8小结 23

5视觉系统的通讯设置 24

5.1通讯协议选定 24

5.2相机与PLC的通讯 24

6系统测试 26

6.1测试对象与样本 26

6.2测试过程 26

6.3测试结果 38

7结语 39

参考文献 40

致谢 41

附录 42

1绪论

1.1研究目的及意义

近些年来随着科技水平的不断提高，我们正处于新型工业化的浪潮之中，而机器人工程作为新工业化最主要的趋势，机器人产业的需求也不断地扩大。在现代化技术不断地提高中，机器人技术也随之日益增长，由人组成地劳动力已逐步被自动化设备以及机器人所取代，因此机器人在各行各业扮演着越来越重要的角色，已然成为了未来发展的重要趋势。而机器人视觉系统作为构成机器人整体最主要的系统之一，其实用性和重要性不言而喻。近些年来依靠电子科技和信息技术的发展，视觉系统也证再高速发展[8]。在不少领域比如食品领域，已有高速机器人分拣系统视觉技术的研究，这些系统的研发提高了我国食品生产效率，保障了食品安全，降低了劳动强度[1]。

机器人可以运用到机械零件分拣的过程中，可以利用机器人智能化的特点来代替人工操作[4]。多规格板件是最常见和最常用的加过零件或装配零件，现如今对于多规格板件的分拣大多数还是处于人工分拣的阶段，单纯依靠人工分拣不仅仅导致了工作效率低的问题更关键的是依靠人工分拣，难免会因疲劳，工人分神等各种原因导致工作精度不高，较易产生失误的问题。而且，现在的自动化技术少有自主识别的功能。因此我针对这一现象，展开多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计课题的研究，依靠机器人视觉来识别多规格板件，并用机器人工作站来进行多规格板件的分拣工作。机器人视觉系统对不同形状的板件一一识别，并通过机器人通讯将识别结果反馈给机器人，最后机器人通过末端操作器将已识别的板件进行分拣工作，把不同规格的板件放入相应的采集框中。通过多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计来达成使用机器人工作站代替人工分拣多规格板件，并且提高分拣多规格板件的准确性和高效率的目的，进一步提高生产能力。可以参照杨红军等人提出的利用机器视觉和气动机器人的自动化分拣解决方案,并从软件和硬件两方面进行了详细的设计[7]。

研究多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计课题具有十分重要的实际意义，通过用机器人视觉来对多规格板件进行形状识别，再配合机器人进行分拣装箱，这大大解放了由人力为主的生产力，并且能够实现在恶劣的环境中进行分拣工作，加强了生产力对环境的适应性，也大大加强了分拣工作的精确性还有提高了分拣工作的效率。在一定的基础上可以大规模的进行分拣，大大提升了生产力。在一定程度上也可以降低经济成本，提高市场竞争力，使用机器人视觉识别与分拣可以规范产品位置和产品分类，从而提高生产效率和降低后续的劳动强度。机器人视觉分拣对实现工业自动化也具有十分重要的意义，促进了现代工业化进程。

1.2国内外研究现状

从全球市场角度来看，物联网的飞速发展，边缘算法的逐步完善，机器视觉行业已经走向成熟，越来越多地在工业领域得到发展[15]。这些年以来，视觉市场的专利虽然在除中国以外的国家中逐渐降低，但是欧美的视觉技术还是名列前茅，特别是以美国，欧洲和日本等发达城市为主，这些国家的机器人视觉技术和市场还是占据绝大部分。在现在这几年，视觉领域相关的技术已经初步完善，包括像传感器和处理器技术，图像处理技术以及光学成像等技术的快速发展以及和机器人视觉技术的融合，机器视觉在我们的生活中以及变得越来越常见，我们在机器视觉领域也运用得越来越广泛和熟练，可以说机器视觉在生产过程中扮演着重要得角色。包括在最主要的工业生产领域，到服务行业比如物流搬运，酒店人脸识别以及超市入口测量体温等方面，再到金融领域，交通中的机器视觉，甚至是国家安防领域，机器视觉发挥着越来越稳定，有效，重要的作用，机器视觉现如今正在促进制造业，服务业在内的许多行业进行快速地转型。在世界范围内的“工业4.0”和自动化生产需求的趋势下，机器视觉因具备着精度高，效率高以及稳定性好的众多优点，机器视觉正成为我国研究的重点领域和应用方向。光学镜头是作为机器视觉最重要以及必需的组成部分之一，根据数据统计，伴随着这些年以来机器视觉的市场在全世界范围内规模的扩张，关于应用在工业机器人视觉以及自动化领域的光学镜头正在稳步发展中，光学镜头在2017年的市场规模已经达到了14亿美元，并且根据相关预测，光学镜头的市场规模将会增长到28亿美元，并且复合增长率将会达到12%。虽然我国的机器视觉行业起步落后于欧洲，美国，日本等发达国家，并且我国机器视觉起初还是依靠国外品牌的代理，而且集中程度也不高。但是在现在这几年，我国已经陆续出现很多的经销商，并且已经开始自己研发机器视觉相关的产品，虽然我国已经开始追赶国外机器视觉领域的脚步，但是在机器视觉领域的行业分布还有销售渠道和方式，以及具有高度成熟化的自动化产品等这些方面还是有着不小的距离。我国现m如今的自动化设备产品的成熟度还不是很高，而且所包含的技术还不成熟，技术含量不高，最重要的一点，我国的机器视觉的市场还远远达不到饱和的状态。所以我国的机器视觉还存在着较大的潜力。我们可以将机器视觉的企业分为层开发厂商，二次开发厂商和产品代理商。其中在我国的机器视觉企业中，机器视觉的系统二次开发厂商和国外机器数额企业的产品代理商这两种企业占据了大部分。根据统计，国外的机器视觉企业品牌在我国已达到100多家，而在我国负责代理销售这些品牌的企业已达到200多家，并且负责专业的系统集成商也已经超过了50家。但是，在我国负责真正机器视觉的底层厂商数量少之又少，可以说是凤毛麟角，所以说我国本土关于生产机器视觉系统的元器件的厂商以及设计机器视觉系统厂商严重缺失。为了迅速拓展机器视觉领域的市场以及增强我国企业在这个领域的积极性，国家发布了许多优惠政策，据统计自2016年以来我国的年专利申请量已经超过了1000项，所以说在技术研发的层面，我国的专利申请量已经远远高于国外的数量，但是国外在这些专利的操作上以及如何去将这些专利应用在各个其他方面的领域上，这个方面上我国还是没赶上国外的质量。但是换过来说，我国在本土品牌的创建上正在飞速发展，现如今本土品牌的数量正在逐步逼近外资品牌的数量，不足的是，我国本土品牌的质量和在国际上的影响力方面，相比于国外知名品牌还存在着不小的差距，所以说我国的本土品牌或者民族品牌想要成为世界知名品牌，所要经历的道路还比较长，我们需要加速这一进程。现如今我国需要降低人工成本和提高生产的效率，我国这一方面的需求及其庞大，况且我国正在由劳动密集型向技术密集型进行转型，所以我国在机器视觉领域存在着巨大的潜力，将成为在世界范围内机器视觉发展技术最活跃的地区之一。我国的珠三角和长江三角洲一带地区，是全球知名的电子和半导体技术的转移地，因此具备成为机器视觉发展地的良好条件，这两个地区中的机器视觉发展也是突飞猛进。同时这两个地区吸引着世界各地优秀的机器视觉系统和技术，不断引进这些优秀企业和技术，我国的机器视觉企业和技术将在各个优秀企业的良性竞争中不断得到滋补，不断茁壮成长，出于我国政府的支持，各大高校和研究院也不断在机器视觉中投入研究，我国机器视觉的前景十分光明，伴随着机器视觉在各个领域的应用，机器视觉将会在不同的领域造福社会和人们。

1.3主要研究内容

本文是研究多规格板件分拣机器人工作站视觉系统设计，为了实现对三种规格的板件进行快速识别，并通过通讯系统链接工作站中的工业机器人，完成对三种规格板件的分拣，课题主要研究内容如下。

（1）完成多规格板件分拣机器人工作站视觉系统方案设计；

（2）完成机器人视觉的硬件（工业相机，工业相机镜头，光源，传感器）的选型和软件系统编程设计；

（3）完成相机通讯系统设置设计；

（4）完成视觉与工作站工业机器人通讯设置设计；

（5）进行工作站测试。

结语

本项目是完成三种规格板件分拣机器人工作站中的关键部分—视觉系统的设计，视觉系统是工作站能够对wcgxy.5-1安装板A、wcgxy.5-2安装板B、wcgxy.5-2安装板C这三种板件进行高效的识别和分拣的基本保障和重要环节。下面对本方案进行总结。

第一，我们针对于关于视觉分拣三种板件这个方案的研究到底有没有很好的实际意义以及能否运用到生活中去，还有我们此次对于视觉分拣三种板件的目的进行了明确的阐述。那么我们为了进一步地了解我们这一课题的意义，我们借助于现如今强大的网络信息，查阅了国内和国外对于机器视觉的研究成果和目前已经达到的技术，还有对于机器视觉在国内和国外的市场这一层面来查阅相关数据，结合国内和国外如今的发展现状并且进行了相关的对比，我们还描述了一下我们所要研究的内容以及大体上的设计方案。

第二，我们对研究的三种规格板件分拣工作站的功能进行了分析，确定了三种规格板件分拣工作站的总方案和流程，也对该工作站的视觉系统方案进行了确定以及总体流程的规划。

第三，我们确定了视觉系统的硬件方案，通过了解和学习视觉系统相关知识，再与本方案中视觉系统的所需硬件要求相结合，完成了对工业相机、工业相机镜头、工业相机光源以及传感器的选型。

第四，我们对视觉系统进行了软件设计，确定了软件设计的总体方案，包括相机的标定，通过halcon软件对图像进行采集，将采集的图像进行预处理，特征识别和图像识别和图像识别，对识别的结果进行显示，最后进行深度学习，确保识别三种板件的成功率。

第五，在完成软件设计后，需要用PLC来建立电脑、机器人、视觉系统之间的通信，在这里我们确定了通讯的总体方案，通过示教器的程序编辑来实现信号的传输和通讯。

第六，我们对该视觉系统的整体进行了测试，我们准备wcgxy.5-1安装板A、wcgxy.5-2安装板B、wcgxy.5-2安装板C各10块，共计30块板件进行测试，通过测试我们发现该视觉系统识别三种板件的成功率均达到90%，该视觉系统的可靠性和稳定性已达到方案预期标准。

参考文献

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[4]高健,刘青川,范蕊,樊新乾,殷忠敏.基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计研究[J].南方农机,2021,52(03):18-19.

[5]崔卓贤,张清,王恩培,刘月皓.种子分拣机器人图像处理研究[J].河北农机,2020(12):19-20.

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