CN109048862A - 一种基于机器视觉的零部件分拣机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机械自动化控制领域,尤其涉及机器视觉自动识别控制的零部件分拣机器人,本发明提供的一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,包括零件分散***、机械手臂控制***和机器视觉图像采集***,三个***通过CAN总线连接计算机。零件分散***自动将细小零件分散开,便于机器视觉图像采集***采集零件方位信息,并将采集的信息传输给计算机进行图像识别处理,最后将处理的信号传输给机械手臂控制***,驱动机械手臂拾取调整零件方位,便于后一道工序操作。本***基于机器视觉技术,自动化程度高,大大提高工作效率,减少生产中的人工成本。
Description
技术领域
本发明涉及机械自动化控制领域,尤其涉及机器视觉自动识别控制的零部件分拣机器人。
背景技术
随着现代工业的发展,人们出于提高生产效率,稳定和提高产品质量,改善工人劳动条件,加快实现工业生产机械化和自动化的考虑,对机械自动化的需求越来越多。机器视觉是研究计算机模拟生物宏观视觉功能的科学和技术,即用摄像机和计算机等机器代替人眼对目标进行测量、跟踪和识别,并加以判断。主要应用于如工业检测、工业探伤、精密控制、自动生产流水线、邮政自动化、粮食优选、显微医学操作,以及各种危险场合工作的机器人等。
机器视觉图像技术、模式识别技术,以及计算机技术发展的新的产物,是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉***的应用,大大提高装备的智能化、自动化,提高装备的使用效率、可靠性等性能。随着新的技术、新的理论在机器视觉***中的应用,机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用,一方面可以带来新的产业增长点,向市场推广满足各种需求的机器视觉***产品,产生直接的经济效益;另一方面,通过机器视觉***的应用,更加有效地发挥自动化装备的效能,提升自动化生产水平,提高产品质量,带动整个产业的生产效率大幅提高。
发明内容
本发明提供一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,通过零件分散装置将零部件分散开,通过机器视觉判别零部件方向,驱动机械手臂调整零部件方向,实现将细小的零部件整齐排放,便于下一道工序操作,减少人工劳动,提高分拣效率。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现:一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,包括零件分散***、机械手臂控制***和机器视觉图像采集***,三个***通过CAN总线连接计算机。
零件分散***托盘,机架,导轨、凸轮和电机组成,托盘固定连接导轨,导轨仅沿机架上下运动,托盘下设凸轮,电机与机架固定连接,凸轮与电机输出轴固定连接。电机驱动凸轮带动托盘上下振动,导轨保证托盘振动方向仅上下振动。
机械手臂控制***由机械手臂、单片机、电磁控制器,吸盘和伺服电机组成,机械手臂内置有伺服电机,通过单片机控制伺服电机驱动机械手臂抬高、旋转,同时单片机控制电磁控制器的开关,电磁控制器连接吸盘,通过电磁控制器控制吸盘有无吸引力。
机器视觉图像采集***由摄像头,CMOS传感器,数字图像处理芯片(DSP)组成,CMOS传感器前设置摄像头,摄像头拍摄的图像经CMOS传感器转换为模拟电信号,经A/D转换后形成数字图像信号,数字图像信号经DSP芯片加工处理,通过CAN总线传输到计算机中。
计算机对图像进行对比判别,通过二值化运算进行产品图片信息处理,然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点,得出物体的周长、面积,进而计算6个不变矩和圆形度,将这7个数据作为特征量进行识别,对识别的结果进行方位情况判定,确定产品的方向、正反及中心坐标,然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂伺服控制***,再由机械手臂伺服控制***去控制机械手臂准确抓取在振动盘上的产品,并将不同方位的产品调整为一个方向。
有益技术效果:
基于机器视觉的零部件分拣机器人采用了机器视觉图像采集***,通过计算机图像识别,对零件的方位、正反进行自动识别,通过计算机传输信号给机械手臂控制***,驱动机械手臂调整零部件方向,实现将细小的零部件整齐排放,便于下一道工序操作,减少人工劳动,提高分拣效率。
附图说明
图1是本发明一种基于机器视觉的零部件分拣机器人的工作原理图;
图2是本发明一种基于机器视觉的零部件分拣机器人的机构示意图;
1.视觉采集*** 2.吸盘 3.电磁控制器 4.伺服电机 5.机械臂 6.单片机7.机架8.电机 9.凸轮 10.导轨 11.托盘
具体实施方式
如图1和图2所示,基于机器视觉的零部件分拣机器人,包括零件分散***、机械手臂控制***和机器视觉图像采集***,三个***通过CAN总线连接计算机。
零件分散***由托盘11,机架7,导轨10、凸轮9和电机8组成,托盘11固定连接导轨10,导轨10仅沿机架7上下运动,托盘11下设凸轮9,电机8与机架7固定连接,凸轮9与电机8输出轴固定连接。电机8驱动凸轮9带动托盘11上下振动,导轨保证托盘振动方向仅上下振动。
零件被放入分散***的托盘后,打开电机带动凸轮9转动,凸轮9转动顶起托盘,托盘11在机架上往复沿上下方向振动,托盘11下固定连接导轨10,导轨10沿机架7的支架运动,保证托盘运动的振动仅为上下振动,避免托盘在左右、前后方向的晃动。
零件分散开后,机器视觉图像采集***1对托盘的零件方位图像进行采集,机器视觉图像采集***由摄像头,CMOS传感器,数字图像处理芯片(DSP)组成,图像传感器CMOS采用中星微电子有限公司的V-MT9V011,1/4英寸VGA格式,30万像素,分辨率640*480,CMOS传感器前设置摄像头,摄像头拍摄的图像经CMOS传感器转换为模拟电信号,经A/D转换后形成数字图像信号,数字图像信号经DSP芯片加工处理,数字图像处理芯片采用中星微公司ZC0301PLH,信号通过CAN总线传输到计算机中。
计算机对采集的图像信号进行图像识别处理,通过二值化运算进行产品图片信息处理,然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点,得出物体的周长、面积,进而计算6个不变矩和圆形度,将这7个数据作为特征量进行识别,对识别的结果进行方位情况判定,确定产品的方向、正反及中心坐标,然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂控制***。
机械手臂控制***由机械手臂5、单片机6、电磁控制器3,吸盘2和伺服电机4组成,机械手臂内置有伺服电机4,通过单片机6控制伺服电机驱动机械手臂5抬高、旋转。单片机接收计算机传输的零件方位信号,控制伺服电机4启动,驱动机械手臂5向定位零件运动,同时驱动电磁控制器3开,吸盘2带电产生吸力,对指定零件拾取,单片机6驱动伺服电机4带动吸盘旋转一定角度,至指定位置后,单片机6驱动电磁控制器3关闭,吸盘2断电,零件落入指定位置。单片机接收计算机图像信号后驱动机械手臂和吸盘吸取指定零件,并旋转至目标方位。
利用本发明的技术方案,或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下,设计出类似的技术方案,而达到上述技术效果的,均是落入本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,包括零件分散***、机械手臂控制***和机器视觉图像采集***,三个***通过CAN总线连接计算机。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,零件分散***托盘,机架,导轨、凸轮和电机组成,托盘固定连接导轨,导轨仅沿机架上下运动,托盘下设凸轮,电机与机架固定连接,凸轮与电机输出轴固定连接。电机驱动凸轮带动托盘上下振动,导轨保证托盘振动方向仅上下振动。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,机械手臂控制***由机械手臂、单片机、电磁控制器,吸盘和伺服电机组成,机械手臂内置有伺服电机,通过单片机控制伺服电机驱动机械手臂抬高、旋转,同时单片机控制电磁控制器的开关,电磁控制器连接吸盘,通过电磁控制器控制吸盘有无吸引力。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,机器视觉图像采集***由摄像头,CMOS传感器,数字图像处理芯片(DSP)组成,CMOS传感器前设置摄像头,摄像头拍摄的图像经CMOS传感器转换为模拟电信号,经A/D转换后形成数字图像信号,数字图像信号经DSP芯片加工处理,通过CAN总线传输到计算机中。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣机器人,计算机对图像进行对比判别,通过二值化运算进行产品图片信息处理,然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点,得出物体的周长、面积,进而计算6个不变矩和圆形度,将这7个数据作为特征量进行识别,对识别的结果进行方位情况判定,确定产品的方向、正反及中心坐标,然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂伺服控制***,再由机械手臂伺服控制***去控制机械手臂准确抓取在振动盘上的产品,并将不同方位的产品调整为一个方向。
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- 2018-09-03 CN CN201811019122.XA patent/CN109048862A/zh active Pending
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