CN105451461A - 基于scara机器人的pcb板定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及高精度装配和测量领域,提供一种基于SCARA机器人的PCB板定位方法,该方法包括:安装摄像机;移动SCARA机器人的手臂;采集图像,计算出中介标靶坐标系在摄像机坐标系中的位姿矩阵、法兰盘坐标系在机器人基准坐标系中的位姿矩阵;计算摄像机坐标系到法兰盘中心坐标系的手眼变换矩阵;计算三个MARK点在机器人基准坐标系的坐标并通过该坐标进行PCB板定位。本发明提出的技术方案无需任何辅助装置即可实现PCB板的高精度定位,可广泛应用于机器人装配、视觉测量与定位以及视觉伺服。

Description

基于SCARA机器人的PCB板定位方法
技术领域
本发明属于高精度装配和测量领域,特别涉及一种基于SCARA机器人的PCB板定位方法。
背景技术
目前,在机器人众多应用领域之中,高精度电子装配与定位测量领域是其最为重要的应用领域之一。由于机器人自身存在的重复定位误差,以及待装配元件(如PCB板)的机械定位误差,使得传统机器人的示教与再现模式已无法满足高精度装配的要求。
发明内容
【要解决的技术问题】
本发明的目的是提供一种基于SCARA机器人的PCB板定位方法,以确定PCB板在机器人坐标系中的三维坐标,实现PCB板的高精度定位。
【技术方案】
本发明是通过以下技术方案实现的。
本发明涉及一种基于SCARA机器人的PCB板定位方法,该方法包括步骤:
A、将摄像机固定安装在SCARA机器人的Y轴手臂上,使SCARA机器人工作在脉冲运动模式并保证SCARA机器人手臂移动时摄像机坐标系与法兰盘中心坐标系的相对位置不变,在摄像机CCD的正下方固定设置中介标靶;
B、采用摄像机标定技术对摄像机的内部参数进行标定,得到摄像机内部参数矩阵 M = f Δ x 0 u 0 0 f Δ y v 0 0 0 1 , 其中Δx、Δy为像元尺寸,(u0,v0)为主点坐标,f为焦距;
C、多次移动SCARA机器人的手臂,每次移动时保证中介标靶位于摄像机的视野范围之内,每次移动后采集中介标靶图像、通过摄像机标定技术计算出中介标靶坐标系在摄像机坐标系中的位姿矩阵Pi、通过SCARA机器人控制其读取法兰盘中心坐标系在机器人基准坐标系中的位姿矩阵Qi,其中i表示第i次移动,如果移动次数达到预设的移动次数阈值则执行步骤D;
D、对于步骤C中的每次移动,求解下式得到摄像机坐标系到法兰盘中心坐标系的齐次变换矩阵Xi:AiXi=XiBi,采用减小误差的数据处理算法对所有的齐次变换矩阵进行处理得到手眼变换矩阵X,其中Ai表示机器人手臂第i次移动时摄像机的相对运动矩阵,Bi表示机器人手臂第i次移动时法兰盘的相对运动矩阵,Ai=Pi-1Pi -1,Bi=Qi-1Qi -1
E、将SCARA机器人的Y轴手臂移回到起始位置,将PCB板放置在摄像机CCD的正下方,使所选择的PCB板的MARK点在摄像机视野的正上方,提取MARK点的中心点的像素坐标(u0,v0),根据下式计算得到MARK点在摄像机坐标系中的坐标(xc,yc,zc):
z c u 0 v 0 1 = [ M , 0 T ] x c y c z c 1 ;
F、根据下式计算MARK点在机器人基准坐标系的坐标:
x r y r z r 1 = Q 1 X x c y c z c 1 ;
G、判断已计算出在机器人基准坐标系的坐标的MARK点的个数是否已达到预设个数,如果没有达到则重新选择一个MARK点并返回步骤C,反之则根据已计算的MARK点在机器人基准坐标系的坐标对PCB板进行定位,所述MARK点的预设个数至少为3个。
作为一种优选的实施方式,所述步骤C中SCARA机器人的手臂的移动方式为平移和/或旋转。
作为另一种优选的实施方式,所述步骤D采用对所有的齐次变换矩阵求平均的方法得到手眼变换矩阵X。
作为另一种优选的实施方式,所述步骤E采用图像分割技术提取MARK点的中心点的像素坐标。
【有益效果】
本发明提出的技术方案具有以下有益效果:
本发明通过在PCB板上至少选择三个MARK点,并分别求解各个MARK点在装配元器件在机器人基准坐标系的坐标,基于三点确定一个平面的原理即可完成PCB的准确定位,因此本发明无需任何辅助装置即可实现PCB板的高精度定位,可广泛应用于机器人装配、视觉测量与定位以及视觉伺服。
附图说明
图1为本发明的实施例一提供的基于SCARA机器人的PCB板定位方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明的具体实施方式进行清楚、完整的描述。
图1为本发明实施例一提供的基于SCARA机器人的PCB板定位方法的流程图。如图1所示,
步骤S1:安装摄像机。
步骤S1中,将摄像机固定安装在SCARA机器人的Y轴手臂上,使SCARA机器人工作在脉冲运动模式并保证SCARA机器人手臂移动时摄像机坐标系与法兰盘中心坐标系的相对位置不变,在摄像机CCD的正下方固定设置中介标靶。
步骤S2:对摄像机的内部参数进行标定得到摄像机内部参数矩阵。
步骤S2中,采用摄像机标定技术对摄像机的内部参数进行标定,得到摄像机内部参数矩阵 M = f Δ x 0 u 0 0 f Δ y v 0 0 0 1 , 其中Δx、Δy为像元尺寸,(u0,v0)为主点坐标,f为焦距;
步骤S3:移动SCARA机器人的手臂。
步骤S3中,移动SCARA机器人的手臂,每次移动时保证中介标靶位于摄像机的视野范围之内。SCARA机器人的手臂的移动方式为平移和/或旋转。
步骤S4:采集图像,计算出中介标靶坐标系在摄像机坐标系中的位姿矩阵。
步骤S4中,采集中介标靶图像、通过摄像机标定技术计算出中介标靶坐标系在摄像机坐标系中的位姿矩阵Pi,其中i表示第i次移动。
步骤S5:计算出法兰盘中心坐标系在机器人基准坐标系中的位姿矩阵。
步骤S5中,通过SCARA机器人控制其读取法兰盘中心坐标系在机器人基准坐标系中的位姿矩阵Qi,其中i表示第i次移动。
步骤S6:判断移动次数是否达到预设的移动次数阈值,如果达到则执行步骤S7,反之则返回步骤S3。
步骤S6中,移动次数阈值可以根据需求进行设置,移动次数阈值越大,即移动次数越多,后续数据处理后得到的数据的精度越高。
步骤S7:计算摄像机坐标系到法兰盘中心坐标系的手眼变换矩阵。
步骤S7中,对于步骤S3中的每次移动,求解下列齐次方程组可得到摄像机坐标系到法兰盘中心坐标系的齐次变换矩阵Xi:AiXi=XiBi,该齐次方程组为机器人手眼标定数学模型,采用对所有的齐次变换矩阵进行求平均的处理方法得到手眼变换矩阵X,其中Ai表示机器人手臂第i次移动时摄像机的相对运动矩阵,Bi表示机器人手臂第i次移动时法兰盘的相对运动矩阵,Ai=Pi-1Pi -1,Bi=Qi-1Qi -1,本步骤中的i≥2。
步骤S8:将机器人手臂移回到起始位置,拍摄PCB板。
将SCARA机器人的Y轴手臂移回到起始位置,将PCB板放置在摄像机CCD的正下方,第一次执行步骤S8时需要选择PCB板的一个MARK点,使选择的PCB板的MARK点在摄像机视野的正上方,采用图像分割技术提取该MARK点的中心点的像素坐标(u0,v0),由于MARK点可以是一个圆或者矩形区域或者其他具有一定面积的区域,MARK点的中心点是指这些区域的质心。
步骤S9:计算MARK点在摄像机坐标系中的坐标
步骤S9中,根据摄像机针孔成像原理,综合摄像机内部参数矩阵M以及位姿矩阵P1即可得出MARK点在摄像机坐标系中的坐标(xc,yc,zc):
z c u 0 v 0 1 = [ M , 0 T ] x c y c z c 1 .
步骤S10:计算MARK点在机器人基准坐标系的坐标
步骤S10中,根据位姿矩阵Q1以及手眼标定变换矩阵X即可得到MARK点在机器人基准坐标系统的坐标(xr,yr,zr):
x r y r z r 1 = Q 1 X x c y c z c 1 ;
步骤S11:判断是否已求出三个MARK点在机器人基准坐标系的坐标,如果是则执行步骤S12,反之则重新选择PCB板的一个MARK点并返回步骤S8。
步骤S12:对PCB板进行定位。
基于三点确定一个平面的原理,根据已计算的MARK点在机器人基准坐标系的坐标对PCB板进行定位。
从以上实施例可以看出,本发明实施例通过在PCB板上选择三个MARK点,并分别求解各个MARK点在装配元器件在机器人基准坐标系的坐标,基于三点确定一个平面的原理即可完成PCB的准确定位,因此本发明无需任何辅助装置即可实现PCB板的高精度定位,可广泛应用于机器人装配、视觉测量与定位以及视觉伺服。
需要说明,上述描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例,也不是对本发明的限制。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在不付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于SCARA机器人的PCB板定位方法,其特征在于包括步骤:
A、将摄像机固定安装在SCARA机器人的Y轴手臂上,使SCARA机器人工作在脉冲运动模式并保证SCARA机器人手臂移动时摄像机坐标系与法兰盘中心坐标系的相对位置不变,在摄像机CCD的正下方固定设置中介标靶;
B、采用摄像机标定技术对摄像机的内部参数进行标定,得到摄像机内部参数矩阵 M = f Δ x 0 u 0 0 f Δ y v 0 0 0 1 , 其中△x、△y为像元尺寸,(u0,v0)为主点坐标,f为焦距;
C、多次移动SCARA机器人的手臂,每次移动时保证中介标靶位于摄像机的视野范围之内,每次移动后采集中介标靶图像、通过摄像机标定技术计算出中介标靶坐标系在摄像机坐标系中的位姿矩阵Pi、通过SCARA机器人控制其读取法兰盘中心坐标系在机器人基准坐标系中的位姿矩阵Qi,其中i表示第i次移动,如果移动次数达到预设的移动次数阈值则执行步骤D;
D、对于步骤C中的每次移动,求解下式得到摄像机坐标系到法兰盘中心坐标系的齐次变换矩阵Xi:AiXi=XiBi,采用减小误差的数据处理算法对所有的齐次变换矩阵进行处理得到手眼变换矩阵X,其中Ai表示机器人手臂第i次移动时摄像机的相对运动矩阵,Bi表示机器人手臂第i次移动时法兰盘的相对运动矩阵,Ai=Pi-1Pi -1,Bi=Qi-1Qi -1
E、将SCARA机器人的Y轴手臂移回到起始位置,将PCB板放置在摄像机CCD的正下方,使PCB板的一个MARK点在摄像机视野的正上方,提取MARK点的中心点的像素坐标(u0,v0),根据下式计算得到MARK点在摄像机坐标系中的坐标(xc,yc,zc):
z c u 0 v 0 1 = [ M , 0 T ] x c y c z c 1 ;
F、根据下式计算MARK点在机器人基准坐标系的坐标:
x r y r z r 1 = Q 1 X x c y c z c 1 ;
G、判断已计算出在机器人基准坐标系的坐标的MARK点的个数是否已达到预设个数,如果没有达到则返回步骤C,反之则根据已计算的MARK点在机器人基准坐标系的坐标对PCB板进行定位,所述MARK点的预设个数至少为3个。
2.根据权利要求1所述的基于SCARA机器人的PCB板定位方法,其特征在于所述步骤C中SCARA机器人的手臂的移动方式为平移和/或旋转。
3.根据权利要求1所述的基于SCARA机器人的PCB板定位方法,其特征在于所述步骤D采用对所有的齐次变换矩阵求平均的方法得到手眼变换矩阵X。
4.根据权利要求1所述的基于SCARA机器人的PCB板定位方法,其特征在于所述步骤E采用图像分割技术提取MARK点的中心点的像素坐标。
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