建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位。

采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征。经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求。

目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。

Hagger 等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法；Mezouar 等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法 。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。

本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。

视觉定位系统的组成

机器人视觉定位系统构成，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：

（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；

（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。

工作台上的工件与工作台背景在颜色方面具有很大的差别，即工件呈现为黑色，将这一信息作为识别工件的重要特征。

工件的边缘处灰度有急剧的变化，可以以此判断出工件的边界点。采用扫描线的方法，扫描方向上灰度剧变的像素点就是边界点。最后，通过最小二乘法把找到的边界点拟合出圆周，并计算出圆心位置。

（1）识别率分析：第一步通过离线学习，训练提取形状特征。第二步使用离线学习得到的坐标关系，实时跟踪工件，得到需要跟踪的形状特征信息。只要离线学习恰当，目标特征就准确识别并且得到相关信息。

（2）实时处理结果分析：图像采集卡的采集速度是25 帧/s，每幅图采集时间为40ms。摄像头采集一幅图像需要20ms，该图像处理的速度为10ms/幅。通过程序优化，在采集的同时进行图像处理，而且图像处理的速度比采集的时间要短，就避免了图像的失真和抖动。在物体运动不超过极限速度时，能够较准确地找到圆心的位置。

空间坐标的获取

由一幅图像得到的信息是二维信息，程序中使用的坐标是以像素为单位的，机器人在空间运动需要将图像的信息换算成三维空间坐标。其计算过程如下：

（1）以工件上圆孔的圆心为机器人定位基准，A(X ,Y, Z)圆心的世界坐标。当圆心与视觉图像的中心重合时，机器人定位完成。

（2）标定摄像机，得到投影矩阵ce M ，即图像中两个像素间的距离与世界坐标系的转换关系。

（3）摄像机拍摄图像后，经过特征识别得到圆心在图像中坐标a(x, y)，计算出与图像中心的偏移量Δx、Δy。

（4）以A(X ,Y, Z)为基准，按照下式计算机器人末端的世界坐标B(X ',Y ', Z')：其中，Mc是摄像机与机器人末端的坐标转换参数。

基于机器视觉的工业机器人定位系统，该系统将基于区域的匹配和形状特征识别结合，进行数据识别和计算，能够快速准确地识别出物体特征的边界与质心，机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿以消除此误差。从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。该方法计算量小，定位准确，具有工程实用性。