工業智慧相機在汽車車間引導機器人的應用

據悉，汽車產業是機器人密度最高的行業之一，汽車製造四大工藝，包括衝壓、塗裝、焊接、總裝都離不開機器人，有的產線通過機器人整合，自動化率甚至可高達100%。
在發動機生產工廠，汽車發動機的缸體搬運工作是由機器人來進行。在引導機器人進行缸體搬運時，採用的是由定製的工業智慧相機＋視覺軟體的方式。在生產過程中，遇到了棘手問題，主要是：相機拍照一次檢測不成功，需要多次拍照才有可能檢測成功，影響了工作效率。因此，決定進行技術改造，以實現機器人對缸體的高效精確抓取。
機器視覺
在改造時，這個問題一直困擾著技術人員。在應用現場，缸體是碼放在一層層的拖盤上，每隔一層缸體碼放的方向不同。由於缸體只有一個抓取位置，所以機器人在抓取時，會自動將爪具旋轉0 度、90 度、180 度或270 度，然後根據每層托盤上每個缸體的大概位置去拍照抓取，同時相機也會跟著爪具進行旋轉。這樣，得到的影像都是一個方向的，而相機卻跟著機器人改變了拍照方向，這直接影響了抓取的準確性。
因此，要成功實現技改，就要搬掉這個攔路虎，技術人員詳細分析了迫切需要解決的兩個技術難點。
第一：機器人座標系與影像座標系的對應關係（N 點校準）。
從理論上來說，如果機器人旋轉0 度、90 度、180 度或270 度時的旋轉中心是一致的，那麼，就可以只針對0 度時的座標對應關係做N 點Calibrate，其他三個角度時的座標系對應只是象限不一樣。
1）機器人座標系與影像座標系都是0 度時，兩個座標系是重合的。這時，在做完N 點Calibrate 後，機器人座標與影像座標可直接一一對應。
2）機器人座標分別旋轉90 度、180 度和270 度時，影像座標系雖然沒有改變，但是卻與機器人座標系的其他象限有了對應關係。
3）如果機器人的旋轉中心是一樣的，就可以得到一個擬合圓。
需要注意的是：機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，必須是以同一固定點為圓心進行旋轉，只有這樣四個方向（象限）的點才能對應起來，這時只要在一個方向做9 點標定即可。否則，如果機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，不是以同一點為圓心進行旋轉，那每個方向（象限）都要重新做9 點標定，因為每個方向的點是不能對應。
　　最終經過確認，機器人夾具在旋轉0 度、90 度、180 度和270 度時的旋轉中心很難保持一致，所以只校準一次並對應象限的方法就不能使用了。這樣，四個角度時都要分別做N 點Calibrate。
　　第二：拍照後，必須確定影像特徵的旋轉中心的偏移量，影像特徵旋轉中心與偏移量的和，必須與機器人夾具的旋轉中心保持一致，否則抓取時就會產生很大誤差。
為解決技術改造中遇到的這些難點，並選擇一個令人信任的技術解決方案，技改部門在綜合比較技術實力、產品價效比、售後服務能力和服務質量等多種考慮下，決定選擇機器視覺方案服務商——朗銳智科。
經過一系列的現場測試，採用朗銳智科(www.loongv.com)智慧相機後，成功解決了令人撓頭的技術難題。loongv提出了視覺行業最佳的定位演算法，即使在比較複雜的情況下也能提供非常準確的定位。而且還提供了非常豐富的通訊方式，便於整合到現有系統中。