工業機器人視覺三維成像技術

        2020-07-20 13:10:00來源: 瀏覽量:
        核心摘要:國家智能制造高速發展,在很多應用場景下,需要為工業機器人安裝一雙眼睛,即機器人視覺成像感知系統,使機器人具備識別、分析、處理等更高級的功能,可以正確對目標場景的狀態進行判斷與分析,做到靈活地自行解決發生的問題
        圖六  立體視覺三維成像示意圖
         
        立體視覺可分為被動和主動兩種形式。被動視覺成像只依賴相機接收到的由目標場景產生的光輻射信息,該輻射信息通過2D圖像像素灰度值進行度量。被動視覺常用于特定條件下的3D成像場合,如室內、目標場景光輻射動態范圍不大和無遮擋;場景表面非光滑,且紋理清晰,容易通過立體匹配尋找匹配點;或者像大多數工業零部件,幾何規則明顯,控制點比較容易確定等。
         
        主動立體視覺是利用光調制(如編碼結構光、激光調制等)照射目標場景,對目標場景表面的點進行編碼標記,然后對獲取的場景圖像進行解碼,以便可靠地求得圖像之間的匹配點,再通過三角法求解場景的3D結構。主動立體視覺的優點是抗干擾性能強、對環境要求不高(如通過帶通濾波消除環境光干擾),3D測量精度、重復性和可靠性高;缺點是對于結構復雜的場景容易產生遮擋問題。
         
        基于結構光測量技術和3D物體識別技術開發的機器人3D視覺引導系統,可對較大測量深度范圍內散亂堆放的零件進行全自由的定位和拾取。相比傳統的2D視覺定位方式只能對固定深度零件進行識別且只能獲取零件的部分自由度的位置信息,具有更高的應用柔性和更大的檢測范圍??蔀闄C床上下料、零件分揀、碼垛堆疊等工業問題提供有效的自動化解決方案。
         
        機器視覺3D引導系統框架
        機器視覺3D引導系統框架
         
        3D重建和識別技術
        通過自主開發的3D掃描儀可獲準確并且快速地獲取場景的點云圖像,通過3D識別算法,可實現在對點云圖中的多種目標物體進行識別和位姿估計。
         
        3D重建和識別技術
         
         
        3D重建和識別效率
        3D重建和識別效率
         
        多種材質識別效果測試 
        得益于健壯的重建算法和識別算法,可對不同材質的零件進行穩定的重建和識別,即便是反光比較嚴重的鋁材料及黑色零件都能獲得較好的重建和識別效果,可適用于廣泛的工業場景。
         
        多種材質識別效果測試
         
         
        機器人路徑規劃
        并不是獲得零件的位姿信息后就能馬上進行零件的拾取,這僅僅只是第一步,要成功拾取零件還需要完成以下幾件事:
         
        機器人路徑規劃
         
         
        自主開發的機器人軌跡規劃算法,可輕松完成上述工作,保證機器人拾取零件過程穩定可靠。

        快速切換拾取對象
        只需要四個簡單的操作即可實現拾取對象的快速切換,無需進行復雜的工裝、產線的調整。
        快速切換拾取對象
         
         
         
        性能比較
         
        1、類似于飛行時間相機、光場相機這類的相機,可以歸類為單相機3D成像范圍,它們體積小,實時性好,適合隨動成像眼在手系統執行3D測量、定位和實時引導。但是,飛行時間相機、光場相機短期內還難以用來構建普通的隨動成像眼在手系統,主要原因如下:
         
        ①飛行時間相機空間分辨率和3D精度低,不適合高精度測量、定位與引導。
        ②對于光場相機,目前商業化的工業級產品只有為數不多的幾家,如德國Raytrix,雖然性能較好,空間分率和精度適中,但價格貴,使用成本太高。
        隨動成像眼在手系統機器人3D視覺成像優選方案
         
        圖七  隨動成像眼在手系統機器人3D視覺成像優選方案
         
        2、結構光投影3D系統,精度和成本適中,有相當好的應用市場前景。它由若干個相機-投影儀組成的,如果把投影儀當作一個逆向的相機,可以認為該系統是一個雙目或多目3D三角測量系統。
         
        3、被動立體視覺3D成像,目前在工業領域也得到較好應用,但應用場合有限。因為單目立體視覺實現有難度,雙目和多目立體視覺要求目標物體紋理或幾何特征清晰。
         
        4、結構光投影3D、雙目立體視覺3D都存在下列缺點:體積較大,容易產生遮擋。針對這個問題雖然可以增加投影儀或相機覆蓋被遮擋的區域,但會增加成像系統的體積,減少在Eye-in-Hand系統中應用的靈活性。
         
        總結
         
        雖然光學3D視覺成像測量方法種類繁多,但能夠安裝在工業機器人上,組成一種合適的隨動成像眼在手系統,對位置變動的目標執行3D成像測量、引導機器人手臂準確定位和實施精準操作的方法有限。因為從工業應用的角度來說,我們更關心的是3D視覺傳感器的精度、速度、體積與重量。鑒于機器人末端能夠承受的端載荷有限,允許傳感器占用的空間有限,傳感器在滿足成像精度的條件下,重量越輕體積越小也就越實用。所以,對于隨動成像眼在手系統,最佳3D成像方法是采用被動單目(單相機)3D成像方法,這樣不僅體積小、重量輕,也解決了雙目和多目多視圖遮擋難題。
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