為使機(jī)械手能以正確的姿態(tài)準(zhǔn)確地抓取物體,必須精確確定物體的軸向. 在幾何學(xué)中,物體的長(zhǎng)軸定義為通過(guò)物體形心點(diǎn)的一條直線, 物體關(guān)于該直線的二階矩為最小值. 設(shè)圖像中物體長(zhǎng)軸與圖像平面X 軸正方向夾角為θ, 規(guī)定| θ| ≤π/ 2 ,則物體關(guān)于該軸線的二階矩為

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　　很明顯,基于二階慣性矩的軸向確定方法是對(duì)整個(gè)物體區(qū)域進(jìn)行運(yùn)算, 且必須先確定像素點(diǎn)的隸屬區(qū)域,故運(yùn)算量較大. 圖2 (a) 是用該算法確定的工件軸向. 對(duì)于一些簡(jiǎn)單形狀的物體,可采用如下簡(jiǎn)單軸向估計(jì)算法:

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　　a. 確定物體的形心坐標(biāo);

　　b. 確定物體邊緣輪廓閉合曲線前半段中離物體形心最近的點(diǎn), 用最小二乘法估算該點(diǎn)的切線方向,設(shè)其與圖像平面X 軸正方向夾角為α1 ;

　　c. 用同樣方法確定下半段曲線中對(duì)應(yīng)的切線方向α2 ;

　　d. 物體軸向可粗略估計(jì)為θ= (α1 +α2) / 2.

　　圖2 ( b) 是采用簡(jiǎn)化算法得到的工件軸向圖. 該算法僅對(duì)物體邊緣輪廓點(diǎn)進(jìn)行處理,使運(yùn)算時(shí)間大為減少.

　　3 超聲深度檢測(cè)

　　由于CCD 攝像頭獲取的圖像不能反映工件的深度信息,因此對(duì)于二維圖形相同,僅高度略有差異的工件,只用視覺(jué)信息不能正確識(shí)別,本文采用超聲波測(cè)距傳感器則可彌補(bǔ)這一不足. 經(jīng)圖像處理得到工件的邊緣、形心等特征量后,引導(dǎo)機(jī)械手到達(dá)待測(cè)點(diǎn),對(duì)工件深度進(jìn)行測(cè)量,并融合視覺(jué)信號(hào)與超聲信號(hào),可得到較完整的工件信息.安裝在機(jī)器人末端執(zhí)行器上的超聲波傳感器由發(fā)射和接收探頭構(gòu)成,根據(jù)聲波反射的原理,檢測(cè)由待測(cè)點(diǎn)反射回的聲波信號(hào),經(jīng)處理后得到工件的深度信息. 為了提高檢測(cè)精度,在接收單元電路中,采用了可變閾值檢測(cè)、峰值檢測(cè)、溫度補(bǔ)償和相位補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù)[1 ] ,可獲得較高的檢測(cè)精度.對(duì)視場(chǎng)中兩個(gè)外形完全相同、高度相差0. 1 mm的柱形工件,采用本文提出的融合圖像和深度信息的方法,可準(zhǔn)確識(shí)別與抓取.

　　4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論

　　在上述方法研究的基礎(chǔ)上, 完成了在MOVEMASTER2EX機(jī)器人裝配作業(yè)平臺(tái)上進(jìn)行的物體識(shí)別與抓取實(shí)驗(yàn). 在自然光及一般照明條件下,對(duì)機(jī)器人裝配作業(yè)平臺(tái)上視場(chǎng)范圍內(nèi)任意放置的3～5 個(gè)不同形狀、大小的典型工件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和抓取,結(jié)果表明,識(shí)別時(shí)間小于5 s(包括識(shí)別、定位與抓取過(guò)程機(jī)械手的移動(dòng)時(shí)間) ,定位誤差小于±2 mm ,并具有較好的通用性和可移植性. 圖3 (a) ～ (d) 分別是待抓取工件識(shí)別過(guò)程的圖像.

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 采用本文提出的將機(jī)器人手- 眼視覺(jué)與超聲波測(cè)距相結(jié)合的檢測(cè)裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進(jìn)行工件識(shí)別與抓取的方法,可準(zhǔn)確對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別與定位,具有算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、實(shí)時(shí)性好、可靠性高等特點(diǎn),可為機(jī)器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類別及大小等信息,使機(jī)器人裝配作業(yè)能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境與工藝過(guò)程,對(duì)實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、柔性化、智能化有良好的應(yīng)用前景.

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　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 采用本文提出的將機(jī)器人手- 眼視覺(jué)與超聲波測(cè)距相結(jié)合的檢測(cè)裝置, 以及融合二維圖像信息與深度信息進(jìn)行工件識(shí)別與抓取的方法,可準(zhǔn)確對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別與定位,具有算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、實(shí)時(shí)性好、可靠性高等特點(diǎn),可為機(jī)器人與環(huán)境交互提供物體形狀、類別及大小等信息,使機(jī)器人裝配作業(yè)能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境與工藝過(guò)程,對(duì)實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、柔性化、智能化有良好的應(yīng)用前景.