0 引言

　　分拣作业是大多数流水生产线上的一个重要环节。基于机器视觉的机器人分拣与人工分拣作业相比，不但高效、准确，而且在质量保障、卫生保障等方面有着人工作业无法替代的优势;与传统的机械分拣作业相比，基于机器视觉的机器人分拣则有着适应范围广、随时能变换作业对象和变换分拣工序的优势。机器人分拣技术是机器人技术和机器视觉技术的有机组合，日本以及欧美一些发达国家，在机械、食品、医药、化妆品等生产领域应用机器人分拣已经相当普及，而我国目前真正付诸实施的机器人分拣系统还几乎是空白。根据目前我国的市场需求状况和相关技术基础，研究、开发和应用机器人分拣技术有着十分重要的意义。

　　1 机器人分拣实验系统的构成和工作原理

　　本文以MOTOMAN—UP6机器人为基础，研究并构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统(图1)。该分拣实验系统可分为硬件和软件两大部分。硬件主要由机器人、Pc机、相机、图像采集卡和传送带等组成。其中相机和机器人分别通过传输线和RS232与PC机相连。系统的软件由自开发的分拣控制平台和MOTOCOM动态链接库组成。机器人分拣实验系统的工作原理和工作过程为：当目标对象源源不断地进入分拣作业区时，在计算机的控制下，通过相机连续自动地获取作业对象图像，然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹，最终控制机器人实现分拣动作，将目标对象分类拾取，放置到指定位置(图2)。

　　　2 机器人分拣实验系统的硬件

　　由工业机器人系统、相机及镜头、PC机及图像采集卡、传送带及分拣对象等组成的机器人分拣实验系统，其硬件部分的布置如图3所示。

　　图3机器人分拣实验系统的硬件组成

　　2.1 工业机器人系统

　　工业机器人系统包括MOTOMAN.UP6机器人本体、YASNAC.XRC-UP6机器人控制柜、示教编程器以及支持与PC机进行数据通信的软件MOTOCOM32。其中机器人本体为6轴垂直多关节型，各关节由交流伺服电机驱动，重复定位精度达±0.08mm。机器人的末端执行器为CEH-40电磁吸盘。

　　2.2 相机及镜头

　　本系统选择的相机是丹麦AVI公司生产的CVA11相机。相机线扫描频率为37.5 kHz，其CCD总像素为659*494，相机信噪比大于56dB。其工作电压为12V DC±10%，镜头接口为C-mount接口。镜头为日本COMPUTAR公司的M0814-MP镜头，镜头焦距为f=8mm，焦点手动控制，成像适合本系统的要求。

　　2.3 PC机及图像采集卡

　　本系统选择的Pc机为联想ThinkCenter(Intel P43.0GHz，2G内存，Windows XP操作系统)台式机。图像采集卡是加拿大CORECO公司生产的PC2.Vision图像采集卡。该图像采集卡自带8M存储器用于图像序列的存储，通过高速PCI总线可实现直接采集图像到VGA显存或主机系统的内存，兼容RGB，RS-170/CCIR等视频格式，可采集标准彩色复合视频和RGB分量，能够同时采集6个黑白摄像头，2个RGB摄像头或2个双通道模拟摄像头图像;支持外部事件出发输入，支持显示分辨率2048×2048，具有3个8位40MhzA/D转换器，可用软件平台是WindowsXP等。

　　2.4传送带及分拣对象

　　本系统选择的传送带为皮带输送机，其工作长度为1.5m，调速范围为：0~10m/s;分拣对象为螺母和垫圈。

　　3 软件流程及软件要解决的问题

　　机器人分拣实验系统的软件主要流程如图4所示，其工作流程可描述为：相机拍摄场景，将视频信号传输到图像采集卡的视频输入端口，图像采集卡将模拟视频信号逐帧转化为数字图像，然后由计算机程序根据这些图像计算目标的场景位置，接着由控制程序生成控制指令，通过RS232发送给机器人控制柜，机器人控制柜将控制指令解释为脉冲数并分别发送给6个交流伺服电机。其中的相机标定、目标检测与识别、动态目标跟踪是系统软件要解决的机器视觉技术问题，机器人的动作是系统软件要解决的运动控制问题。

　　图4软件主要流程

　　3.1 相机标定

　　相机标定是求解目标的像素坐标到场景坐标变换的过程心，对分拣系统在定位目标时具有重要作用。根据相机标定的结果，可以由目标在图像中的位置计算出目标在机器人坐标系中的位置，相机标定的作用可由图5来表述。本系统以小孔成像模型作为相机标定算法的模型。采用了直接线性法和张正友法作为相机标定方法。在Matlab上实现了直接线性法与张正友法标定后，用实验对标定结果进行了确认。该标定结果使得分拣系统可以较精确的定位场景中的目标，为后续的目标跟踪及机器人抓取提供了基础。

　　图5相机标定的作用

　　3.2 目标检测与识别

　　目标检测与识别是确定图像中哪些部分是目标，以及是哪种目标的问题。解决这两个问题的方法很多，甚至有些方法可以同时解决两个问题。本系统采取了几种方法进行试验后，在深入研究了基于运动目标检测的基础上。选择并实现了基于背景减法与基于二值化的目标检测。并根据统计模式识别相关理论，选择了线性判别函数法进行目标识别。

　　3.3 动态目标跟踪

　　视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪并获得目标的运动轨迹，从而进一步处理与分析实现对目标行为的理解，以及完成更高一级的任务。在本分拣实验系统中，我们设计的目标将源源不断地进入相机的视野，系统则对每个目标进行识别、检测并记录结果。在实现该视觉跟踪过程中，本系统采用了GNN算法对目标进行跟踪。通常跟踪的目的是对目标状态的记录，并不估计目标将来时刻的状态。但作为动态分拣实验，本系统采用kalman滤波的估计功能来估计目标将来位置，为机器人抓取动态目标提供信息。

　　4 机器人运动控制

　　在解决了目标图像坐标系到机器人坐标系的转换、对象目标检测和识别，以及采用kalman滤波估计目标将来时刻的位置后，控制机器人的作业轨迹运动，实现搬运动态的对象目标则是本实验系统的最终目标。本系统利用MOTOCOM32控制UP6机器人，完成了搬运动态对象目标。以下简要介绍与机器人运动控制程序开发相关的几个问题。

　　4.1 MOTOCOM32的应用方式

　　MOTOCOM32是日本安川电机公司为MOTO.MAN系列机器人提供的软件开发工具包，该工具包包含了数据文件传送、机器人控制、I/O信号读写等功能，可供用户根据需要开发自己的应用程序。Windows程序调用MOTOcOM32库函数实现程序对机器人控制的原理是：首先，Windows程序调用MOTOCOM库函数;然后，库函数通过串口或以太网向控制器发送指令;最后，机器人控制器执行指令(如控制机器人各关节运动、文件存取等)。MOTOCOM32本质上是一个动态链接库(DLL)。在VC中使用MOTOCOM32的方法与使用其它DLL相同。在“项目设置”对话框的“对像/库模块”输入框内加入“MOTOCOM32.1ib”后，将“MOTOCOM32.h”与“MOTOCOM32.dll”拷贝到工程目录内即可。其过程与在其它编译器中使用动态链接库的方法相似。

　　4.2 建立PC机与控制器之间的通信

　　在调用其他库函数之前，需要先在Pc机与机器人控制器之间建立通信。XRC控制器与PC机连接有RS232串口和以太网两种方式"J。这里以RS232连接方式为例说明建立通信的方法。首先，调用BscOpen函数获取一个通信句柄，其原型如下：short BscOpen(char*path，short mode);其中path指程序的工作目录，mode指通信方式(RS232取l，以太网取16)。该函数返回值为通信句柄。其次是设置通信参数，对于RS232连接方式，需要设置其端口号、波特率、数据位数、校验位等参数;对于以太网连接方式，则需要设置IP等参数。取得通信句柄并设好通信参数后，调用BscConnect函数即完成了通信的建立。

　　4.3 机器人运动控制中的问题和对策

　　机器人运动控制函数数量较多，常用的函数有：BscIsRobotPos、BsclsLoc、BscMovl、BscPMovl、BscSelect—Job、BscStartJob、BscJobWait等。本系统在程序开发过程中发现，运动控制函数向控制器发送完指令后就立即返回，而不等到机器人运动完成，也就是说该函数是非阻塞的。尽管非阻塞的函数在有些情况下非常有用。但是，由此也导致了一些问题，下面分两种情况讨论：①连续指令都是运动指令(BscMovl、BscMovj)。通过实验发现在这种情况下，只要设定的机器人运动速度足够快，就不会产生问题。例如：对于BscMovl，如果速度低于5mm/s就会出错。所以在这种情况下，解决方案是尽量保持较快的运动速度。②连续指令中包含运动指令与非运动指令(如执行控制器内JOB的Bsc—StartJob函数)。在这种情况下，即使运动速度很快，程序也会报错。例如：对于指令序列：BscMovl，BscStartJob，BscMovl。程序将在执行最后一个BscMovl时报错。即使在BscStartJob之后加入BscWaitJob，也不能解决问题。本系统的解决方法是：调用BscStartJob后检查其返回值，如果执行成功则继续下一步(BscMovl)，否则重新执行BscStartJob。

　　5 机器人分拣作业实验

　　经过对软、硬件的多次调试和修正，本实验系统顺利地完成了“识别——抓取——搬运”实验(图6)、“单目标跟踪——抓取——搬运”实验和“多目标跟踪——抓取——搬运”实验(图7)。这些实验均取得了预期和满意的结果。“识别——抓取——搬运”实验的过程为：在机器人正前方的桌面上随意放置螺母和垫圈各8个，螺母和垫圈的厚度相差20mm，分拣作业要求将其分别放置在两个位置。启动机器人分拣控制平台后，机器人末端执行器立刻运动至距目标最近的某目标对象上方5mm处——电磁吸盘通电并吸附分拣对象——机器人末端执行器立刻运动至某指定位置——电磁吸盘断电并放下分拣对象——机器人末端执行器立刻运动至下一个对象上方5ram处并重复上述过程。桌面上目标对象分拣完毕后机器人回位，当桌面上再次出现目标时，机器人则重复上述过程。“多目标跟踪——抓取——搬运”实验的过程为：在机器人前方布置一皮带输送机，分拣作业要求皮带输送机的方向可随意布置、速度可在范围内任选，并将其进入分拣区的分拣对象放置到指定位置。启动机器人分拣控制平台后，开启皮带输送机并在起始端随意、连续地放置垫圈。机器人末端执行器立刻运动至第一个进入分拣区的某目标对象上方5mm处——电磁吸盘通电并吸附分拣对象——机器人末端执行器立刻运动至某指定位置——电磁吸盘断电并放下分拣对象——机器人末端执行器立刻运动至第二个进入分拣区的对象上方5mm处并重复上述过程。皮带输送机上目标对象分拣完毕后机器人回位，当皮带输送机上再次出现目标时，机器人则重复上述过程。

　　图6“识别——抓取——搬运”实验

　　图7“多目标跟踪——抓取——搬运”实验

　　6 结束语

　　机器人分拣实验系统的构建和实验，为进一步的研究和开发积累了经验，为机器人分拣系统在生产领域付诸实施提供了有益的参考和借鉴。成功的联机实验证明了构建本系统的研究思路是正确的，同时也显示了相关理论对实际应用的指导意义。由于机器人的高效安全作业替代了繁重的体力劳动，提高了自动化水平和作业质量，机器人分拣将会越来越广泛地应用于各个生产领域。