基于机器视觉的机器人智能制造实践应用研究

基于机器视觉的机器人智能制造实践应用研究

望君儒

重庆交通职业学院 重庆江津 402247

摘要：工业机器人在我国工业生产中的应用，不仅提高了生产效率，而且在提升质量和降低成本方面也发挥了重要的作用。智能制造是我国制造业发展的主要方向，传统的机器人只能用于搬运和装卸等简单的操作，在智能制造的背景下，具有感知能力和协同能力的工业机器人广泛应用于工业生产中，可以从事一些装配、分拣等较为复杂的作业。视觉引导技术的应用亦可通俗的理解为机器人的眼睛，可通过增加传感器的方式来采集机器人工作环境的图像信息，然后将这些图像信息经过智能视觉技术进行一定的处理，分析出机器人操作所需要的数据信息，然后向机器人发出指令以引导机器人动作，可有效提升机器人操作的灵活性和精准性。智能视觉引导技术在工业机器人中的应用，极大的拓宽了机器人的工作范围，并且能够适应更具难度的工业生产。

关键词：机器视觉；机器人智能；制造实践

引言

随着智能制造在自动化领域的不断深入，机器视觉和机器人得到广泛的应用。为适应新时代的发展，培养符合新工科要求的高素质综合型的人才，在高校本科教学中，需要增大机器视觉和机器人技术方面的教学实践内容。开设课程设计等实践教学环节，对学生深刻掌握理论知识起到事半功倍的作用。

1四门两盖车身装配工艺和技术介绍

在MRA1装焊车间206项目Z3线，用于将左右前门、左右后门、机盖、翼子板、后备厢装配到白车身主体上，除少量工位需要人工补充工件物料外，基本上实现98%的自动化率。其主要工艺流程是：识别白车身车型→安装后备箱→安装左右后门→安装左右前门→安装翼子板→安装机盖。其中安装工件流程为：白车身进入工位1→BESTFIT检测尺寸数据（间隙、平顺度、距离和轮廓）→BESTFIT计算出偏移值传输给KUKA机器人→机器人抓取工件到车身→机器人携带BOSCH拧紧工具到达拧紧位置→拧紧工艺→BSETFIT检测安装工件后的尺寸数据→机器人回到HOME位→白车身进入下一工位。

2机器人视觉成像系统的结构形式

机器人视觉系统的主要功能是模拟人脑中人的视觉形象，智能判断决策功能。机器人系统利用图像检测技术获取、检测、处理和理解图像信息，测量、检测、识别和定位目标，并控制自己的控制系统。视觉测量(造型、大小、座标、方向等)。页:1。)重点是视觉成像系统的精度、特征图像的分辨率和灵敏度的缺陷检测，以及特征感知的精度和位置(目标的绝对位置或目标和运动终点的相对位置)的识别(如QR码、文本、目标颜色)。图像系统测量(称为机器人视觉伺服控制)可以直观地间接捕获机器人在基本坐标系和场景目标上的位置。机器人视觉伺服控制可分为三种策略:图像(2D)、位置(3D)和位置-图像(2.5D)。但是，无论采用何种控制策略，它都是基于机器人三维视觉系统的测量、检测和识别功能以及视觉定位。工业应用中最具代表性的机器人视觉系统是机器人视觉系统。视成像单元的安装方式而定，机器人系统可分为两类:固定成像单元的眼睛系统和跟随成像单元的眼睛系统。如今，机械视觉的发展较为成熟，许多企业在智能发展时代将自己的优势应用于工业生产，现代工厂主张传统手工业生产的自由化和制造方法的进一步自动化和机械化。越来越多的工业在工业生产信息方面取得了决定性进展，工业信息生产的基本技术，即三维视觉机器人技术，继续取得进展。三维视觉机器人技术正在逐步发展，现阶段相对成熟，并广泛应用于各种领域。但是，由于当地机器人技术起步较晚，而且与国外的差距持续存在，技术问题得到了更多的重视。

3 工业机器人智能视觉引导技术的应用

工业机器人的智能视觉引导技术广泛应用于工业生产，如物流行业的分销和排序、制造业的捕获、处理、轮换、放置以及自动化生产线上的质量控制操作。物流行业的迅速发展直接导致货运量大幅度增加，从而提高了工作效率。使用工业机器人分配和分类货物可以大大提高工作效率，减少人工操作中的错误。工业机器人的智能视觉制导技术能够应对复杂的物流操作情景，快速识别不同形状和位置的货物，并提高操作效率。工业机器人使用照相机对货物所在区域进行拍照，然后将图像信息传送到计算机系统，通过系统分析确定货物的数量、位置、形状和类型，然后将信息传送给机器人，机器人用机械手臂输入目标货物，然后将信息传送到现场在自动化制造生产线上，自动机可以使用智能视觉引导技术精确地捕获、处理、旋转和放置生产线上的部件，如果部件的工作位置存在差异，自动机将及时适应环境的变化。工业机器人还可以通过特征检测、游戏测量、缺陷判断、计数、运动轨迹跟踪等，有效地提高自动化生产的生产率和质量。在自动生产线目标零件上。

4参数设置标准化

经过大量测量数据分析，得出以下参数经验值设置会在保证测量精度的前提下最大限度提高节拍：传感器延迟（sensordelay），这个参数是防止机器人刚到位置就进行测量，此时机器人的抖动对检测结果有影响，设置参数过大会影响节拍，过小机器人抖动仍有影响，经验值为500ms。循环次数（Num.ofCycles），此设置是当一次检测不合格之后重新进行的次数，重复次数超过设定次数并且都是不合格的时候会调用历史数值。因此若循环值设置过大会导致在不合格的时候多次重复测量，从而影响节拍，经验值为3。超过三次，检查原因或者取平均值。Training质量（Quality）越好，机器人越能在最快时间从Training位到达测量位，所以一般将Training质量做到接近极限值1最好。补偿值（offset），如果车身数据有批量波动，在临时生产情况下，需要根据工装参数设置某一方向补偿值，用来适应本批次车身。拍摄次数（samples）会对节拍有影响，因为最终结果是计算平均值，因此拍摄次数越多，采样数据越准确，越接近车身真实数值，但是会导致节拍时间增加，一般经验值取10。检测时长（controltimeout）用于设置测点检测时。

5 机器视觉在工业控制领域的应用

视觉技术的最大优点是它不能直接接触观测到的物体，也不会对观测者或观测到的物体产生不利影响。它很安全，不能代替其他感情一般来说，肉眼看不到的机械视觉是完全可行的，也就是说，它可以扩展到肉眼。此外，机器甚至可以在人类无法适应的环境中运行，并且可以长时间工作而不感到疲劳，因此即使在许多困难的环境中也可以长时间使用。然而，目前，机械视觉继续识别和处理平面图像，但立体图像相对有限。

结束语

本文设计的基于机器视觉的机器人智能排序实验平台可以提供光学、机械、电子、计算机控制等领域的经验。，结合多学科知识，对具有机器视觉和机器人控制技术深入知识的学生具有十分重要的教学效果，形成了新产业背景下的复合人才，也可用于机器人机器伺服科学研究，具有较大的。

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