文|探墓秘史

编辑|探墓秘史

基于机器视觉系统的机器人柔性应用的理论基础

机器视觉系统概述

机器视觉系统是通过机器视觉产品（如相机、结构光设备）将被摄取的目标物体转换成图像信息，通过图像处理工具，将每个像素点的特征信息转换成数据信息。

以黑白相机为例，每个像素点的黑白程度可转换成0～255的数字来表示，这样，就可以对图像进行数字化处理和分析，通过计算机的各种算法来分析和抽取目标特征，实现对目标物体测量、识别和检测等功能。

机器视觉系统的出现，大大提高了生产的柔性和自动化程度。

机器视觉系统的标定

机器人视觉系统分析的对象是相机拍摄的图像，图像是由等大小的像素块组成，图像的分辨率越高，单位面积上的像素块数量越多，用来分析的数据就越多，分析结果的精确度就越高。

图像中两点间的距离就是两点间像素点的数量，要想将两点间像素点的数量转换成实际长度，就需要对机器视觉系统进行标定。

因此，标定其实就是坐标系转换的过程，将以像素为基本元素的像素坐标系转换成实际物体所在的世界坐标系下。

通常可以使用矩阵来表示坐标系的某一位置，坐标系的转换也可以用矩阵变换的方式来表达，因此，机器视觉系统的标定就可以表示成一个矩阵变换方程，在相机成像系统中，不仅包含像素坐标系和世界坐标系，还包括图像坐标系和相机坐标系。

机器人的坐标系

机器人的坐标系主要有关节坐标系、基坐标系、大地坐标系、工具坐标系和用户坐标系等。

关节坐标系也称为轴坐标系，其坐标元素为机器人各个电机轴编码器的值，可以直观反映各个轴的当前位置但不能直观体现机器人的当前形态。

因为机器人的原点位置即为各个轴编码器为0的位置，所以机器人原点位置为关节坐标系的原点位置。

大地坐标系是最常见的坐标系，它是以大地为平面参考的一种笛卡尔坐标系，不会随机器人整体的位置改变而改变，遵守右手准则。

基坐标系是一种笛卡尔坐标系，它以机器人基座的中心点为原点。该坐标系遵守右手准则，也是机器人最基本的坐标系。

在机器人正置安装时，它与大地坐标系是重合的，当机器人倒置或其他方式安装时，基坐标系将根据右手准则产生变化。

工具坐标系是用来确定工具中心点位置的坐标系，它通常是以工具中心点为原点、以工具法向接近工件的方向为Z轴正向的一种笛卡尔直角坐标系。

工具坐标系是机器人执行各种工作的必需坐标系，工具的位置和姿态都与工具坐标系有关，建立工具坐标系，才能使工具的具体位置信息在空间中得以确定。

一般工具安装法兰面及其中心点是工具安装的定位基准。

通常将工具安装法兰中心点定为原点，将法兰面向外侧法线方向定为Z轴正向，将向上抬起的方向定为X轴正向，并基于右手准则确定Y轴正向建立的笛卡尔直角坐标系作为机器人的默认工具坐标系。

用户坐标系是一种以用户实际作业需求出发，根据现场实际位置情况，在机器人工作空间内任意设定的笛卡尔直角坐标系，通常机器人的操作目标会固定放置在工装上，也就是说操作目标与工装的相对位置是不变的。

如果以工装面建立一个用户坐标系，那么操作目标的位置坐标值在不同用户坐标系是不变的。因此在工装移动时，只需重新建立用户坐标系，就可以对工装上的所有目标进行相关作业操作。

机器视觉系统配合机器人进行定位作业的理论基础

对于空间中的一个位置，都可以使用世界坐标系将其表示出来。通过上述内容可知，这个位置可以与一个固定的机器视觉系统关联起来，同时也可以与一个机器人关联起来。

如果将机器人与机器视觉系统结合起来，只要用建立矩阵转换方程的方法，就可以将机器人、机器视觉系统和实际空间的某一位置关联起来，再设计相关矩阵计算的算法程序，就可以实现机器人结合机器视觉系统补偿定位进行作业。

基于机器视觉系统的机器人柔性应用项目的实现

项目概述

生产线大部分工作站采用全自动工作方式，产品在各个工作站的转运方式由机器人搬运实现，生产线的主要工艺由物料AGV自动搬运，零部件自动上料，自动上料拧紧，自动焊接，自动三防漆喷涂及检测，自动耐压测试等。

相关工艺工作站全部为全自动工作站，为了适应产品柔性，工作站基本都采用机器人加视觉系统修正的方式作业。

项目实现典型工作站详述

文章选取电容板自动拾取工作站作为典型站进行介绍，该工作站的工艺流程：作业开始→AGV上料→电容板准备好→机器人拍照→建立坐标系→机器人吸取放置完成。

视觉定位拾取实现方法

视觉定位拾取方法的总体思路为机器视觉系统安装在机器人上，建立起机器人与视觉系统相关联的坐标系，建立一个拾取工装的工具坐标系，移动机器人将视觉系统图像的坐标中心点与工件的一个标记点重合。

因为图像坐标为（0，0），因此以机器人坐标点P1=（X，Y，Z）作为原点，再平移至另外一个标记点并使视觉系统图像的中心点与之重合，以机器人坐标点P2=（X1，Y1，Z）为X轴的正向建立一个用户坐标系。

这样，工件的拾取点就是这个用户坐标系上的一个固定的点，当工件发生偏移时，根据偏移量建立新的用户坐标系，达到视觉定位补偿拾取的目的。

机器视觉系统应用实现方案

本项目采用海康Vision Master平台，首先采用N点标定法对视觉系统标定。

这种标定方法的原理是在平面中设定N个点（N≥3），得到这N个点在图像平面坐标系和机器人平面坐标系（忽略Z轴）的坐标，并通过这些点的坐标计算出2个坐标系的单应性矩阵。

图像上所有的坐标都可以通过计算出的单应性矩阵转换成机器人的坐标，在VisionMaster平台下首先添加图像源，图像源选取标定板图片，然后插入标定板标定工具，输入标定板参数，正常标定板有圆形或者方形，这里选用圆形标定板，点击“执行”标定出图像对应的物理坐标，具体如图1所示。

然后进行N点标定，插入N点标定工具，因为是9点标定，所以平移次数填9，图像点选择标定板标定工具的标定点，如图2所示。

移动机器人使图像原点跟每个标定点圆心重合，并记录机器人坐标，点击铅笔图标输入记录的9个坐标，点击“执行”，如图3所示，标定工作完成。

标定后，视觉系统就可以识别工件标记点，得出坐标值。

机器人相关应用程序设计

机器人程序主要实现拍照、建立坐标和抓取等3种功能，拍照采用TCP/IP协议进行通信，程序结构为C/S，海康相机作为服务器，机器人作为客户端，具体见表1、表2。

结束语

综上所述，基于机器视觉系统的机器人柔性应用的实现，不仅大大降低企业的人力投入，而且将产线的智能制造水平提高到新高度，对企业的产业升级，提质降本有着很大助力作用。