CN109604468A - 一种基于机器视觉的工件冲压系统及其控制方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的工件冲压系统及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明揭示了一种基于机器视觉的工件冲压系统，工控机输出驱动信号至机器人，所述机器人的末端安装有用于吸取毛坯的电动吸盘，所述机器人工作范围内设有毛坯摆放位置、检测位置、冲压模具位置，所述检测位置安装有工业相机和涡流传感器，所述工业相机和涡流传感器输出所采集的信号至工控机。本发明基于机器视觉的工件冲压系统可有效快速准确进行圆孔识别，且该视觉定位算法在该系统平台上能够快速进行位姿纠偏，准确放置在冲压模具上，保证冲压位置准确。

Description

一种基于机器视觉的工件冲压系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及自动冲压领域。
背景技术
在机械制造行业中冲压设备一般被认为是粗劣的设备，对冲压生产线中备自动化、智能化应用的重视不足，致使我国冲压行业整体技术发展水平低下，严重影响企业生产效率的提高；而且冲压制造企业生产环境一般比较恶劣，安全事故率高，劳动力流失问题严重。
目前也有采用视觉系统进行定位冲压设备，如公开号为CN201210558242，专利名称为《基于视觉定位系统的冲压设备》的公开文献，该冲压设备能够利用视觉识别系统进行定位，但存在机器人末端吸盘进行毛坯件上料时，可能会同时吸附多片情况，此外在视觉识别时，通过测量拍摄图案位置相对于与定位的两个垂直边的距离，若任一距离测量不准确导致计算的相对偏差数据误差大造成定位失败。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是实现一种定位准确，工作高效、可靠的基于机器视觉的工件冲压系统。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于机器视觉的工件冲压系统，工控机输出驱动信号至机器人，所述机器人的末端安装有用于吸取毛坯的电动吸盘，所述机器人工作范围内设有毛坯摆放位置、检测位置、冲压模具位置，所述检测位置安装有工业相机和涡流传感器，所述工业相机和涡流传感器输出所采集的信号至工控机。
所述毛坯摆放位置设有毛坯支架，毛坯均水平堆叠在毛坯支架上，所述工业相机和涡流传感器均固定在检测位置，所述工业相机镜头朝上采集正上方的毛坯图像信息，所述涡流传感器的感应头朝上采集正上方的毛坯间距信息。
所述机器人工作范围内还设有多片吸附毛坯存放区域。
一种基于机器视觉的工件冲压系统的控制方法，包括以下步骤：
步骤1、机器人位移至毛坯摆放位置示教抓取毛坯件位姿，驱动电动吸盘吸取毛坯；
步骤2、机器人位移至检测位置涡流传感器的正上方；
步骤3、获取涡流传感器信号，若对毛坯件进行厚度检测，根据涡流传感器信号判断该毛坯件是否存在多片吸附的情况，若存在，则剔除当前毛坯并返回步骤1，若不存在则执行下一步；
步骤4、工业相机拍摄毛坯图像并输送至工控机；
步骤5、根据工业相机拍摄图像判断机器人吸附毛坯的位置是否偏差，若否则执行下一步，若是则修正后执行下一步；
步骤6、机器人位移至冲压模具位置，并驱动电动吸附释放毛坯。
所述步骤3中，剔除当前毛坯是机器人吸附当前毛坯位移至多片吸附毛坯存放区域上方，之后驱动电动吸盘释放当前吸附的毛坯。
所述步骤4中，机器人示教拍照位姿为毛坯为水平状态。
所述步骤5中，判断机器人吸附毛坯的位置是否偏差和修正的方法：
首先对毛坯外轮廓进行提取；
根据预设的特征点，计算各个特征点之间的距离；
根据已知的手眼矩阵将特征点像素坐标px3，px4变换到机器人基坐标系下pb1，pb2；
已知毛坯件坐标系下px1，px2以及基坐标系下pb1，pb2，计算毛坯件坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系BaseTStamp；
示教将毛坯件放置在模具上的位姿P3，位姿P3也是机器人末端到基坐标系的转换BaseTend；
吸盘到末端的转换关系在移动过程中固定不变，则：
endTjaw＝endTBase*BaseTStamp*StampTjaw；
其中ATB形式中，A为参考坐标系，ATB为B坐标系到A坐标系的转换关系；endTBase为BaseTend的逆矩阵，吸盘到冲压件之间无旋转和平移，即StampTjaw为单位矩阵；
采集一张毛坯件图片，计算此次毛坯件与基坐标系的转换关系Base2Stamp(1)，并根据这两次的偏差矩阵修正冲压件放入冲压模具的机器人位姿。
BaseTend(1)＝BaseTStamp(1)*StampTjaw*endTjaw.inverse()；
其中endTjaw.inverse()为endTjaw的逆矩阵。
对BaseTend(1)使用逆运动学求解即可得到机器人位姿，从而将毛坯件准确放置冲压模具上。
本发明基于机器视觉的工件冲压系统可有效快速准确进行圆孔识别，且该视觉定位算法在该系统平台上能够快速进行位姿纠偏，准确放置在冲压模具上，保证冲压位置准确。
附图说明
下面对本发明说明书中每幅附图表达的内容作简要说明：
图1为基于机器视觉的工件冲压系统框图；
图2为毛坯示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
本系统分为毛坯件上料、涡流传感器检测、视觉识别、视觉定位等5个环节；
(1)毛坯件上料
将毛坯件放置在规定的毛坯摆放位置，机器人示教抓取毛坯件位置和姿态(简称位姿)P1，机器人末端安装吸盘，通过小功率电磁吸盘吸附该毛坯件，机器人示教拍照位姿P2，拍照位姿需保证冲压件为水平，机器人吸附毛坯件到达P2处使毛坯件待检测区域在相机视野范围内，完成毛坯件上料。
(2)涡流传感器检测
在机器人取出毛坯件后，将抓取的毛坯件移动到检测位置对毛坯件进行厚度检测，根据涡流传感器信号判断该毛坯件是否存在多片吸附的情况，若存在，则剔除并重新采用工业相机拍摄重取，若不存在，则进入毛坯件上料环节。
(3)视觉识别
工业相机首先对毛坯件进行拍摄，将采集到的图像回传至工控机，然后对图像进行处理分析。首先使用OpenCV内findContours函数进行轮廓提取，随后使用拟圆算法minEnclosingcircle函数进行圆心提取，计算圆心之间的距离，找到最大距离的两个圆，记录圆心的像素坐标为px3，px4；
(4)视觉定位，以图2五孔毛坯为例：
1)建立毛坯件坐标系；设中间大圆圆心为坐标系原点，连接大圆圆心与小圆1圆心为y轴，大圆圆心与小圆2圆心为x轴；通过毛坯件的CAD模型可知小圆1圆心和小圆3圆心的坐标为px1，px2(或者小圆2与小圆4，只要是距离最大的两圆即可)；
2)根据已知的手眼矩阵将圆心的像素坐标px3，px4变换到机器人基坐标系下pb1，pb2；
3)已知毛坯件坐标系下px1，px2以及基坐标系下pb1，pb2，计算毛坯件坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系BaseTStamp；
4)示教将毛坯件放置在模具上的位姿P3，位姿P3也是机器人末端到基坐标系的转换BaseTend；
5)吸盘到末端的转换关系在移动过程中固定不变，则：
endTjaw＝endTBase*BaseTStamp*StampTjaw；
其中ATB形式中，A为参考坐标系，ATB为B坐标系到A坐标系的转换关系；endTBase为BaseTend的逆矩阵，吸盘到冲压件之间无旋转和平移，即StampTjaw为单位矩阵；
重新上料，采集一张毛坯件图片，计算此次毛坯件与基坐标系的转换关系Base2Stamp(1)，并根据这两次的偏差矩阵修正冲压件放入冲压模具的机器人位姿。
BaseTend(1)＝BaseTStamp(1)*StampTjaw*endTjaw.inverse()；
其中endTjaw.inverse()为endTjaw的逆矩阵。
对BaseTend(1)使用逆运动学求解即可得到机器人位姿，从而将毛坯件准确放置冲压模具上。
此外，相比背景技术中的公开文件，本发明通过测量拍摄图案位置相对于与定位的两个垂直边的距离，与预先设置的标准数据对比，计算出相对偏差的数据；本发明首先示教一个准确的放件位置，当进行试生产上料时，对毛坯件进行拍照，通过图片信息采集生成一个偏差矩阵，对放件位置进行修正。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于机器视觉的工件冲压系统，工控机输出驱动信号至机器人，所述机器人的末端安装有用于吸取毛坯的电动吸盘，所述机器人工作范围内设有毛坯摆放位置、检测位置、冲压模具位置，其特征在于：所述检测位置安装有工业相机和涡流传感器，所述工业相机和涡流传感器输出所采集的信号至工控机。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工件冲压系统，其特征在于：所述毛坯摆放位置设有毛坯支架，毛坯均水平堆叠在毛坯支架上，所述工业相机和涡流传感器均固定在检测位置，所述工业相机镜头朝上采集正上方的毛坯图像信息，所述涡流传感器的感应头朝上采集正上方的毛坯间距信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的工件冲压系统，其特征在于：所述机器人工作范围内还设有多片吸附毛坯存放区域。
4.一种如权利要求1、2或3所述基于机器视觉的工件冲压系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、机器人位移至毛坯摆放位置示教抓取毛坯件位姿，驱动电动吸盘吸取毛坯；
步骤2、机器人位移至检测位置涡流传感器的正上方；
步骤3、获取涡流传感器信号，若对毛坯件进行厚度检测，根据涡流传感器信号判断该毛坯件是否存在多片吸附的情况，若存在，则剔除当前毛坯并返回步骤1，若不存在则执行下一步；
步骤4、工业相机拍摄毛坯图像并输送至工控机；
步骤5、根据工业相机拍摄图像判断机器人吸附毛坯的位置是否偏差，若否则执行下一步，若是则修正后执行下一步；
步骤6、机器人位移至冲压模具位置，并驱动电动吸附释放毛坯。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于：所述步骤3中，剔除当前毛坯是机器人吸附当前毛坯位移至多片吸附毛坯存放区域上方，之后驱动电动吸盘释放当前吸附的毛坯。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于：所述步骤4中，机器人示教拍照位姿为毛坯为水平状态。
7.根据权利要求4、5或6所述的控制方法，其特征在于：所述步骤5中，判断机器人吸附毛坯的位置是否偏差和修正的方法：
首先对毛坯外轮廓进行提取；
根据预设的特征点，计算各个特征点之间的距离；
根据已知的手眼矩阵将特征点像素坐标px3，px4变换到机器人基坐标系下pb1，pb2；
已知毛坯件坐标系下px1，px2以及基坐标系下pb1，pb2，计算毛坯件坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系BaseTStamp；
示教将毛坯件放置在模具上的位姿P3，位姿P3也是机器人末端到基坐标系的转换BaseTend；
吸盘到末端的转换关系在移动过程中固定不变，则：
endTjaw＝endTBase*BaseTStamp*StampTjaw；
其中ATB形式中，A为参考坐标系，ATB为B坐标系到A坐标系的转换关系；endTBase为BaseTend的逆矩阵，吸盘到冲压件之间无旋转和平移，即StampTjaw为单位矩阵；
采集一张毛坯件图片，计算此次毛坯件与基坐标系的转换关系Base2Stamp(1)，并根据这两次的偏差矩阵修正冲压件放入冲压模具的机器人位姿；
BaseTend(1)＝BaseTStamp(1)*StampTjaw*endTjaw.inverse()；
其中endTjaw.inverse()为endTjaw的逆矩阵。
对BaseTend(1)使用逆运动学求解即可得到机器人位姿，从而将毛坯件准确放置冲压模具上。
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