基于机器视觉的机器人流水线分拣系统的设计研究.pdf

针对生产线上的形状各异的不同工件，本文提出了一种基于机器视觉的机器人流水线分拣系统的设计方案，旨在通过机器视觉识别与定位生产线上的工件，并利用高速精确的分拣技术完成分拣任务。文章详细阐述了系统设计的各个方面，包括视觉控制系统和运动控制系统的具体设计，以及硬件选型和软件开发的分析。 在视觉控制系统的设计中，工件通过传送带进入系统视野，工业相机负责采集图像，并对图像进行处理以识别工件信息和位置。处理后的数据存储于数据库，为机器人的运动控制提供依据。运动控制系统根据这些数据调整动作，计算轨迹，由机械臂完成取物动作。 在硬件设计方面，文中介绍了工业相机、镜头和光源的选择。工业相机需要具备高分辨率、快速传输速度和稳定传输方法。文中选择了具有GigE接口的黑白工业相机，该接口最长可实现100m的传输距离。镜头的选择对图像采集和识别精度影响重大，文中通过公式计算镜头焦距，说明了镜头到工件距离与焦距的关系。至于光源，文中指出LED灯光是最佳选择，因为它能提供均匀稳定的照明效果，且经济实惠。 运动控制系统的设计涉及三个伺服电机的协调运动，控制模式包括位置、速度和扭矩控制。位置控制依据指令和输入脉冲，速度控制依据模拟速度命令或伺服内部命令，扭矩控制则依据模拟电压输出的转矩指令。文章指出，工业机器人的动态模型重建未统一，扭矩控制模式在实际应用中存在难度。因此，选择了速度控制模式，该系统是半闭环控制系统，精度高于传统开环控制系统。文中还提到，并行Delta机器人需要实时浮点运算和逻辑估算，所以选择了高性能工业控制计算机，并与运动控制卡结合构建控制系统平台。 控制系统硬件选型包括运动控制卡，它与PC配合，分别负责不同复杂度的运算和控制任务。PC处理浮点运算、轨迹规划、路径规划等复杂任务，而高速运动控制卡则负责差分补偿、速度控制和位置控制等实时性要求高的任务。文章中提到的传统运动控制卡有NI公司开发的产品和台湾台达集团-中达电通的PCI-DMC-B01运动控制卡。PC与运动控制卡的结合，确保了系统控制的及时性和稳定性。 本文的设计研究为机器人流水线分拣系统提供了一套完整的基于机器视觉的设计方案，不仅涵盖了理论研究，还有硬件选型和软件开发的实际应用，为类似系统的设计与开发提供了参考。在实现系统自动化的同时，也展示了机器视觉和机器人控制技术在实际生产中的强大应用潜力。