基于视觉定位跟踪的工业机器人自Word格式文档下载.doc
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fortheDegreeofMaster
DESIGNANDRESEARCHOFINDUSTRYROBOTASSEMBLYSYSTEMBASEDONVISUALDETECTIONANDTRACKING
Candidate:
Advisor:
CollegeofMechanicalEngineering
ZhejiangUniversityofTechnology
April2015
浙江工业大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明:
所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。
除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。
对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
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年月日
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本学位论文属于
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2、不保密□。
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日期:
导师签名:
2
摘要
单向器是起动机的最重要的部件之一,星轮与弹簧滚柱的装配是单向器装配的关键环节,目前主要采用人工装配,装配效率低下,产品合格率较低,在现代化生产的大环境下这种生产方式已经不能满足企业的要求了。
工业机器人作为一种多学科相互结合的高科技产物,能够成为现代化生产和制造改造的载体,能够完成很多人们无法完成的高精密、高重复度的工作。
本文采用基于视觉技术的工业机器人对单向器星轮装配生产线进行改造,设计了星轮装配器,研究了星轮位姿检测和跟踪算法,并开发了面向装配生产线的上位机控制系统。
主要成果有:
(1)完成了弹簧滚柱自动装配系统的总体框架设计。
本文通过分析单向器装配这一问题的特点和难点,建立了单向器弹簧滚柱装配模型以及装配误差分析,得出了其径向和周向的的装配允许误差,理论上验证了利用工业机器人进行改造的可能性。
在这基础上进行了单向器弹簧滚柱装配器的机械结构,视觉检测跟踪模块以及运动控制模块的总体设计。
(2)针对单向器星轮的特点提出了针对性的视觉检测和跟踪算法。
首先分析选取了适合本文的张正友摄像机标定算法对相机进行标定,同时根据工业机器人的抓取特点采用三点法对传送带进行标定,在经过图像预处理的基础上对提出了利用Hough圆检测算法检测星轮位置,并根据星轮内侧齿形轮廓的特征完成了星轮齿顶像素点坐标的提取,从而求出星轮的周向转角,最后得到星轮的位姿。
依据摄像机和传送带的标定算法建立了星轮在传送带上运动的跟踪模型。
(3)开发了弹簧滚柱装配系统的上位机控制软件。
有良好的人机交互性。
采用MicrosoftVisualStudio2010为平台中的C#开发环境进行开发。
实现了上位机对系统的控制,操作简便,基于OpenCV开源视觉库,实现了单向器星轮位姿的检测算法。
并设计了相机跟踪序列的设计,解决了如何排除相机重复定位零件的问题,研究了机器人抓取策略。
关键词:
工业机器人,单向器,视觉定位,装配技术
I
ABSTRACT
Starterdriverisoneofthemostimportantpartofthemotorstarter.Thestartwheelandspring’assemblyisthekeyprocessofstarterdriver’sassembly.Now,itisusuallyassembledmanuallyandtheefficiencyisverylowandthequalifiedrateisunacceptable.Thisproductionmethodisnotappropriatefortheenvironmentof21centry’smodernization.Asacombinationofvariouscourse,industryrobotisabletodosomejobswhichneedhighaccuracyandrepeation.Thispaperreformstheassemblylineofstarterdriverwiththehelpoftheindustryrobottechnologybasedonthevisiontechnology.Itiscompletedthatthedesignationofthestarterdriverassemblerandthedevelopmentofthedetectionandtrackingalgorithm.Atlast,theassemblyline’scontrollingsoftwareisdeveloped.Themainachievementofthepaperisasfollowed.
(1)Thegeneralframeworkofthestarterdriverassemblyline’sdesignationiscompleted.Aftersettingupamodelofthestarterdrive’sassemblyandanalysisoftheassemblyerror,theradialandcircumferentialerrortoleranceisacquired.Thedesignationoftheassembler’smechanicalstructure,thedetectionandtrackingmoduleandthemotioncontrolpartareaccomplished.
(2)AccordingtothecharacteristicsofthestarterdriverproposedvisualdetectionandTrackingalgorithmaretargeted.AtfirstcalibratingthecamerausethecalibrationalgorithmofZhangcamerawhichischosenastheappropriate.Andaccordingtothecharacteristicsofindustryrobotsgripping,weusethethree-pointmethodtocalibratingtheconveyorbelt.UsingtheHoughalgorithmtodetectthepositionofthestarwheelaftertheimagepre-processing.Thecoordinateextractionofthetoothtoppixelofthestarwheeliscompletedaccordingtothecontourfeatureofthemedialprofileofthestarwheel.Thenthecircumferentialangleofthestarwheelisobtained.Thetrackingmodelofthestarwheel'
smotionontheconveyorbeltisestablishedbasedonthecalibrationalgorithmofcameraandconveyorbelt.
(3)ThePCcontrolsoftwareofthestarterdriverassemblylineisdevelopedwithgoodhuman-computerinteraction.ThesoftwareisdevelopedbyC#computerlanguageontheMicrosoftVisualStudio10platform.Sopeoplecancontroltheassemblysystemjustonthecomputermucheasier.ThesoftwareimplementthedetectionandtrackingofstarwheelbytheOpenCVvisionlibrary.Moreover,thetrackingsequenceofcameraisdesignedtosolvetherepeatpositioningofthestarwheelandthestrategytheindustryrobotcatchingisresearched.
Keywords:
industryrobot,staterdriver,visualdetection,assembly
目录
摘要 I
ABSTRACT II
第1章绪论 1
1.1国内外工业机器人装配的研究现状 1
1.2视觉辅助装配技术的研究现状 3
1.2.1视觉定位跟踪技术的研究现状 4
1.2.2基于视觉技术的工业机器人装配技术 6
1.3课题研究的背景及意义 7
1.4本文的主要研究内容 8
第2章弹簧滚柱自动装配系统的总体设计 10
2.1装配零件和装配的技术要求分析 10
2.2装配系统总体设计方案 15
2.2.1装配器结构设计 15
2.2.2视觉检测模块设计 17
2.2.3机器人辅助上料模块设计 18
2.2.4运动控制模块设计 19
2.3本章小结 22
第3章单向器星轮视觉定位检测系统研究 23
3.1视觉定位工作流程分析 23
3.2检测系统的标定 24
3.2.1摄像机标定 24
3.2.2机器人手眼标定 30
3.2.3传送带标定 33
3.3特征提取及星轮位姿计算 36
3.3.1图像预处理 36
3.3.2星轮圆心位置检测 42
3.3.3星轮姿态提取 44
3.4目标跟踪算法 47
3.5本章小结 49
第4章 装配控制系统软件的开发 51
4.1软件总体设计 51
4.1.1软件功能模块图 51
4.1.2软件开发和运行环境 52
4.2软件基本功能的实现 52
4.3基于OpenCV的视觉检测功能的开发 58
4.3.1摄像机标定算法 59
4.3.2图像检测代码实现 61
4.4传送带标定功能 62
4.5目标跟踪序列软件的设计 63
第5章面向单向器星轮装配的实验与分析 66
5.1实验平台的搭建 66
5.2视觉检测跟踪定位系统的标定 70
5.2.1摄像机标定 70
5.2.2传送带标定 71
5.3系统精度分析 73
5.3.1视觉检测精度分析 73
5.3.2装配效率分析 74
5.4本章小结 76
第6章总结与展望 77
6.1总结 77
6.2展望 78
参考文献 79
致谢 83
攻读学位期间参加的科研项目和成果 84
V
第1章绪论
1.1国内外工业机器人装配的研究现状
工业机器人是当代先进科学技术理论的代表,是多学科和领域技术结合的产物。
工业机器人已经大面积应用于机械制造、汽车生产、电子设备等大规模生产企业中[1]。
学术界对工业机器人的广义定义为:
工业机器人是一种能自动控制、可编程、多功能,可以代替人完成特定任务的自动化机电装置[2]。
相比于其他传统装配设备,工业机器人作为一种执行机构能够完成很多动作更为复杂,自由度需求更多的的动作,能够适应多品、大批量的柔性化生产[3]。
国内外许多科学家、学者都对工业机器人在自动化装配中的应用进行了深入的研究[4]。
中国的机器人研究起步较晚,但发展较快,已在行业中取得了一些成果,在很多大城市中依托资源优势对工业机器人进行研究和开发,我国在“七五”期间已经开发出了试教和在线成套技术,用于焊接,喷涂,搬运等领域[5]。
90年代国产机器人从已经渗透到了汽车制造业和其他关乎国计民生的行业[6]。
浙大的王一军[7],在机器人精度补偿,法线检测与找正及系统控制等关键技术等领域进行了深入的研究,在某主机厂小翼部件上进行应用,达到制孔精度H8,孔位精度<
±
0.5mm,法向精度<
0.5°
,制孔效率提高了大约六倍,验证了工业机器人在航空业作为装配平台的可行性。
高文斌[8]针对装配精度的问题,选用装配变换矩阵描述随机给定的模块化机械臂组成模块之间的装配关系,并依据装配消息自动生成指数积形式的运动模型。
得到末端定位误差与关节误差的线性化模型,继而提出的基于最小二乘法的运动学系数标定模板及其生成方法将装配机器人的定位精度提升了将近4倍。
夏妍春[9]在对一般弹性轴的变型以及几何、运动和动力约束条件进行分析的基础上,以轴孔装配操作作为为例,对弹性轴插入孔中的装配策略进行了分析验证,得出了一种有效的装配实施策略。
魏媛媛[10]将模糊PID控制算法运用到机器人装配工作中,省去了装配作业中非必须的模型参数。
模糊算法通过建立专家知识经验库,对非线性和实时、运行复杂的系统具有很好的实时性,实验验证了该方法对于轴孔装配的有效性,但是对与非轴孔装配的实用性还需进一步论证。
机器人装配和机器人焊接,搬运,喷涂等应用有明显的区别,它是一种约束类操作,许多学者专家因此对装配的规划和控制的规划和操作策略进行了研究。
LozanoPerez,Mason和Taylor提出的反向规划法,从装配目标出发,逆向推导出装配的操作步骤,同时考虑操作的随机性,从而顺其自然的得到了装配操作序列[11]。
航空制造业中因其对精度、洁净度、生产效率和可靠性的要求,对于自动化装配的需求非常高,周炜[12]针对目前航空工业工业机器人绝对定位精度不高的现状进行深入研究,在推导出机器人的定位误差模型后,提出一种基于误差相似度权重的机器人精度抵消方法,并全面考虑外界温度对机器人定位误差的影响,阐述了基于粒子群进化的神经网络精度补偿算法,在机器人空载情况下,分别在大范围和小范围方位内运用误差相似权重计量补偿方法进行了定位误差精度验证,在装上末端执行器和调节环境温度变化后,运用了基于粒子群优化的神经网络精度补偿方法进行了实际制孔实验,这两个实验验证了其提出理论的正确性,对于提高工业机器人装配的绝对定位精度,推动航空工业的机器人自动化水平做出了重要的贡献。
目前,在工业水平较发达的国家,工业机器人已经广泛应用于制造业、机械加工、装配行业、电子行业、橡胶及塑料产业、食品工业、物流行业等诸多领域[13]。
作为先进制造业中一种重要装备和生产工具,工业机器人渐渐成为衡量一个国家生产制造水平和科学技术水平的重要标志[14]。
在发达国家中,工业机器人技术水平日益提高,并相继形成了一批具有影响力的、著名的工业机器人公司,如瑞典的ABB,日本的FANUC、YASKAWA、MOTOMAN,德国的KUKA等,这些科技含量极高的公司已经成为他们所在国家的支柱企业[15],并在全球范围内处于领跑地位。
图1-1工业机器人在汽车制造生产线上的应用
ABB公司的工程师们和美国俄亥俄州的CasewesternReserve大学的研究人员们共同研究开发了一个全新的力量/位置混合平台[16],该技术能使ABB机器人既有“感觉”又坚强有力,其有效负载达到了200kg,该平台能够用于装配汽车动力总成的不同零件。
德国Karlsruhe大学过程控制和机器人研究中心自80年代末开始着手机器人系统研发,90年代开始重点对压电驱动方式的微小机器人进行深入研究。
并成功开发出了MINIMAN(MiniaturizedRobotforMicroManipulation)机器人,并开展了基于微机器人的微小器件半自动化装配系统的建立和研究工作,为微装配工业机器人做出重要贡献[17][18]。
2008年,波音787的移动后缘装配中采用了机器人集成装配技术,集成了钻孔、检测、紧固功能,不需将组件卸下去毛刺、清洗、密封,这种新型的用于787机器人系统具有实现多种不同装配的柔性单元,在一个月内生产14组、每组多达20000个紧固件的移动后缘,每月实现多达28万个具有严格标准的钻孔、锪孔、定位、埋头紧固件的任务,大大提高了装配效率[19]。
1.2视觉辅助装配技术的研究现状
提高装配生产线的柔性有很多方法,如增加力传感器、光电传感器、视觉传感器等等[20]。
其中最具研究价值和灵活性最高的要数视觉传感器了,机器视觉作为一门学科兴起于70年代中期,起源于MIT的人工智能(AI)实验室,到80年代微处理器的诞生带动机器视觉到另一个高度[21]。
近年来得到了较大的发展,应用范围也越来越广泛,已经深入到了国防、交通、安防、检测领域中[22]。
典型的视觉处理方案为在零件上方固定一个相机,采集零件信息,通过图像采集卡,将采集到的信息传输到图像处理系统中进行图像处理,以实现零件的定位、识别等功能,之后将有用的信息传输给机器人控制器,让机器人做出相应的抓取装配作业,图1-2为一条staubli三机器人视觉包装线。
图1-2装配生产线
目前,目标视觉定位与跟踪的主要研究内容集中在了系统的实时性、准确性、鲁棒性以及智能性等领域,这也是视觉定位跟踪的难点[23],这是由于以下几个原因造成的:
1)目标从三维到二维转化过程中出现物体信息的丢失、畸变等情况;
2)目标在运动过程中发生的旋转、变形、平移、缩放等变化造成信息的突变;
3)目标所在场景受到光照、振动、遮挡的影响而造成目标定位和跟踪的不稳定性[24]。
1.2.1视觉定位跟踪技术的研究现状
定位和跟踪的目标特征选择直接影响后续定位跟踪的效果,因此这方面引起了许多学者的关注[25],总结国内外的研究现状可分为以下四个领域:
(1)使用物体的二维特征如轮廓、颜色[26]等信息进行建模;
(2)从不同角度拍摄的多幅二维图像,通过三维立体重构技术进行建模[27];
(3)针对目标可能发生的形变、旋转等情况进行建模,然后按照一定规则建立模型库;
(4)动态模型法[28],该方法根据上一帧的目标模型与当前帧目标模型进行对比从而动态更新,此方法对长时间的光照条件不稳定的场景跟踪比较有效[29]。
视觉技术在工业机器人装配中的应用,其中一个重要的部分就是工件的识别,定位和跟踪,魏宝和陈玉成[30]以定位锁紧端子自动装配机为例着重介绍了机器视觉辅助装配系统的结构、原理、部件选型步骤及工程应用方法。
合肥工业大学利用视觉导航开发了汽车的自主行驶功能[31],以两轮驱动智能车辆为研究对象,提出了自适应标定方法,能够有效地降低标识线图像畸变对参数获取的影响,为智能车辆路径导航的规划提供了准确的图像信息。
孟超英和白菲等[32]采用机器视觉技术对柑橘的质量分级进行了改造,大大的提高了生产率和准确率。
在机器视觉得到广泛运用的同时,标定作为视觉中的关键技术也得到了进一步的研究。
华中科技大学的尹生文[33]基于开放的视觉函数库OpenCV,为了提高现有的标定精度,全面的将摄像机镜头的径向畸变和切向畸变考虑进去,提出了基于OpenCV的相机参数标定算法,该算法基于C语言而开发,具有较高的可移植性。
毛剑飞和诸静[34]提出一种基于平面模板的摄像机自标定新算法。
该算法首先创新的求解出正六边形的外接圆圆心的坐标投影,在圆心的精确提取基础上,提出一种全新的、基于欧氏空间一般原理的自标定算法。
另外,夏天[35]等提出一种快速得到摄像机中心的方法,然后获得其它的相机参数通过求解一个合理的秩序,保证校准参数的精度。
中国农业大学李伟教授带领他的团队研制出了中国第一台黄瓜采摘机器人,该机器人能够自适应和感知外界环境,通过摄像头捕获图像信息,获得黄瓜的位置信息,并通过黄瓜的颜色和形状,智能感知黄瓜的成熟度和三维信息,提高了机器人终端的智能化水平,它还能在未知环境中进行自主路径规划,搜索对象,最终实现黄瓜的采摘,该机器人打破了国外技术的封锁,是机器视觉技术在农业机械领域的一个典型应用。
目前视觉技术在市场上的应用日趋成熟,如北京文安科技有限公司采用高清智能摄像头对道路监控,对路况进行全天候的监控,对经过的车辆牌照进行监控,汽车牌照在白天的识别率大于96%,夜晚大于90%,识别延迟时间在100ms以内。
美国在机器人视觉技术的发展道路上走在了前列,其中Adept公司是其中的佼佼者,它开发的第一代机器人中就加入了视觉系统,经过这几十年的发展沉淀,毫无疑问无论在美国还是在全球都处于数一数二的领先地位[36]。
日本是国际上在机器人领域投入最大、技术最先进的国家之一。
2011年福岛核电站泄漏期间,机器人派上了大用场,利用摄像头等智能装备它在现场夜以继日的进行救援工作[37]。
1.2.2基于视觉技术的工业机器人装配技术
1954年美国学者GeorgeC.Devol研发了第一套机器人实验设备[38]
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- 关 键 词:
- 基于 视觉 定位 跟踪 工业 机器人