CN114174007B - 自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质 - Google Patents

自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114174007B
CN114174007B CN201980098648.8A CN201980098648A CN114174007B CN 114174007 B CN114174007 B CN 114174007B CN 201980098648 A CN201980098648 A CN 201980098648A CN 114174007 B CN114174007 B CN 114174007B
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
subsystem
workpiece
image
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201980098648.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114174007A (zh
Inventor
华韬
席宝时
吴剑强
李韬
傅玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Ltd China
Original Assignee
Siemens Ltd China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Ltd China filed Critical Siemens Ltd China
Publication of CN114174007A publication Critical patent/CN114174007A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114174007B publication Critical patent/CN114174007B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1694Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697Vision controlled systems
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1661Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by task planning, object-oriented languages
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23PMETAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; COMBINED OPERATIONS; UNIVERSAL MACHINE TOOLS
    • B23P19/00Machines for simply fitting together or separating metal parts or objects, or metal and non-metal parts, whether or not involving some deformation; Tools or devices therefor so far as not provided for in other classes
    • B23P19/04Machines for simply fitting together or separating metal parts or objects, or metal and non-metal parts, whether or not involving some deformation; Tools or devices therefor so far as not provided for in other classes for assembling or disassembling parts
    • B23P19/06Screw or nut setting or loosening machines
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/31From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31058Determination of assembly tooling, fixture
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/40Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40033Assembly, microassembly
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/40Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40072Exert a screwing motion
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/40Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40111For assembly
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/45Nc applications
    • G05B2219/45035Printed circuit boards, also holes to be drilled in a plate
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/45Nc applications
    • G05B2219/45091Screwing robot, tighten or loose bolt

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

一种基于视觉的自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质,其中,基于视觉的自主式机器人工装***包括:视觉子***(10),用于采集目标工件的图像;机器人子***(20),用于控制操作端执行相应的工装操作;控制子***(50),用于控制视觉子***(10)采集目标工件的图像,对目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息生成对应的机器人控制参数,根据机器人控制参数控制机器人子***(20)执行相应的工装操作。

Description

自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质
技术领域
本发明涉及工业领域,特别是一种基于视觉的自主式机器人工装***、基于视觉的自主式机器人工装控制***、基于视觉的自主式机器人工装控制方法及计算机可读存储介质。
背景技术
随着机器人相关技术的发展,机器人在装卸、焊接、冲压、喷涂、搬运等工业应用中得到了广泛的应用,机器人可以灵活地与不同的设备组合,以满足复杂的生产工艺要求,实现多机联动自动化生产线和数字化工厂布局,最大限度地节省人力,提高生产效率。
然而,机器人需要编程来理解和严格地完成任务,以工件装配中的螺丝紧固应用为例,需要对紧固过程进行预先编程,包括螺丝紧固顺序、螺孔位置、螺丝模式以及扭矩等,之后机器人便可重复地遵循预先编程的过程进行螺丝紧固。当一个新的产品设计被引入时,需要重新对紧固过程进行编程。可见,针对需要频繁引入新产品的领域,如电子制造领域,每次都需要重新编程的过程阻碍了机器人的大规模使用。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例中一方面提出了一种基于视觉的自主式机器人工装***和基于视觉的自主式机器人工装控制***,另一方面提出了一种基于视觉的自主式机器人工装控制方法和计算机可读存储介质,以使得机器人工作平台能够在不需要重新编程的情况下自主完成工件装配。
本发明实施例中提出的基于视觉的自主式机器人工装控制***,包括:图像采集模块,用于控制一视觉子***采集布置在一工作台上的目标工件的图像;图像处理模块,用于对所述目标工件的图像进行图像识别,得到工装信息;机器人控制模块,用于控制一机器人子***执行相应的工装操作;工艺管理模块,用于通过调用所述图像采集模块控制一视觉子***采集目标工件的图像;通过调用所述图像处理模块对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数通过调用所述机器人控制模块控制所述机器人子***执行相应的工装操作。
在一个实施方式中,所述工装为螺丝装配;所述图像处理模块对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息;所述机器人控制模块控制一机器人子***将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;该***进一步包括:送丝控制模块,用于控制一螺丝送料子***将螺丝提供至对应的位置;和螺丝刀控制模块,用于控制一螺丝刀子***的驱动部件实现对所述螺丝刀的启停和相应扭矩的螺丝紧固控制;所述工艺管理模块通过调用所述图像采集模块控制一视觉子***采集目标工件的图像;通过调用所述图像处理模块对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,规划包括实际的螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数通过调用所述机器人控制模块、送丝控制模块和螺丝刀控制模块控制一机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝。
在一个实施方式中,进一步包括:用户界面,用于显示基于视觉的自主式机器人工装控制***运行时的工作状态。
在一个实施方式中,所述工艺管理模块进一步用于获取一工艺文件,所述工艺文件中包括工装所涉及的零件信息、工艺参数和零件模板,并将所述工艺文件存储在一工艺库中;所述图像处理模块将所述工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置与所述目标工件的零件位置的对应关系,得到工装信息。
在一个实施方式中,所述工艺库中进一步存储有预先确定的工件类型模板;所述工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息;所述图像处理模块进一步用于将所述工艺库中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件,之后执行将所提取的工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配的操作。
在一个实施方式中,所述工艺管理模块进一步用于获取一对应原始设计的生产文件,从所述生产文件中提取出包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的生产工艺信息,并将所述生产工艺信息导出到工艺文件中;或者所述工艺管理模块进一步用于接收用户输入的包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的工艺文件。
本发明实施例中提出的螺丝紧固***,包括:视觉子***,用于采集布置在一工作台上的目标工件的图像;机器人子***,用于控制操作端执行相应的工装操作;控制子***,用于控制所述视觉子***采集目标工件的图像,对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息生成对应的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***执行相应的工装操作。
在一个实施方式中,所述工装为螺丝装配;所述机器人子***用于将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;所述目标位置包括所述目标工件的各个螺孔所对应的位置;该***进一步包括:螺丝刀子***,其包括安装在所述机器人子***操作端的螺丝刀和用于驱动所述螺丝刀的驱动部件;所述驱动部件能够控制所述螺丝刀进行启停和相应扭矩的螺丝紧固;和螺丝送料子***,用于将螺丝提供至对应的位置;所述控制子***用于控制所述视觉子***采集目标工件的图像,对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,生成包括实际螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***、螺丝送料子***和螺丝刀子***进行协调工作。
在一个实施方式中,所述视觉子***包括:布置在所述工作台上方的摄像机和/或布置在所述机器人子***操作端侧的摄像机;且在所述视觉子***包括布置在所述机器人子***操作端侧的摄像机时,所述控制子***进一步用于控制所述机器人子***将所述布置在所述机器人子***操作端侧的摄像机移动至各个目标位置。
在一个实施方式中,所述控制子***为如上所述任一实施方式中的基于视觉的自主式机器人工装控制***。
本发明实施例中提出的螺丝紧固控制方法,包括:控制一视觉子***采集目标工件的图像;对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数;根据所述机器人控制参数控制一机器人子***执行相应的工装操作;其中,所述机器人子***用于控制操作端执行相应的工装操作。
在一个实施方式中,所述工装为螺丝装配;所述对目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数包括:对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,生成包括螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数;所述根据机器人控制参数控制所述机器人子***执行相应的工装操作包括:根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝;其中,所述机器人子***用于将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;所述目标位置包括所述目标工件的各个螺孔所对应的位置;所述螺丝刀子***包括安装在所述机器人子***操作端的螺丝刀和用于驱动所述螺丝刀的驱动部件;所述驱动部件能够控制所述螺丝刀进行启停和相应扭矩的螺丝紧固;所述螺丝送料子***用于将螺丝提供至对应的位置。
在一个实施方式中,进一步包括:获取一工艺文件,所述工艺文件中包括工装所涉及的零件信息、工艺参数和零件模板,并将所述工艺文件存储在一工艺库中;所述对所述目标工件的图像进行图像识别包括:将所述工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置与所述目标工件的零件位置的对应关系,得到工装信息。
在一个实施方式中,所述工艺库中进一步存储有预先确定的工件类型模板;所述工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息;所述将所述工艺文件中的螺孔模板依次与所述目标工件的图像进行螺孔匹配之前,进一步包括:将所述工艺库中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件。
在一个实施方式中,所述工艺文件为:从一对应原始设计的生产文件中提取出包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的生产工艺信息后生成的工艺文件;或者为用户输入的包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的工艺文件。
本发明实施例中提出的又一种螺丝紧固控制***,包括:至少一个存储器和至少一个处理器,其中:所述至少一个存储器用于存储计算机程序;所述至少一个处理器用于调用所述至少一个存储器中存储的计算机程序,执行如上所述任一实施方式中的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。
本发明实施例中提出的计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序;所述计算机程序能够被一处理器执行并实现如上所述任一实施方式中的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。
从上述方案中可以看出,由于本发明实施例中通过获取目标工件的图像,并对所述目标工件的图像进行图像识别,根据识别结果规划出实际的机器人控制参数,之后即可根据该机器人控制参数控制机器人或者以及相关设备进行协调工作,完成机器人工作平台的自主工件装配。
其中,通过利用一包括零件信息、工艺参数和零件模板的工艺文件对目标工件的图像进行基于模板的图像识别和零件定位,可提高图像识别和零件定位的准确性。
进一步地,通过预先设置工件类型模板首先对目标工件的图像进行工件类型的识别,可在存在多种工件类型的情况下,灵活实现对不同工件的自主工件装配。
此外,通过直接利用对应初始设计的生产文件如CAD文件等来导出工艺文件,可简化用户的工作量,并提高工艺文件中信息的准确性,避免人工输入时的误差。
附图说明
下面将通过参照附图详细描述本发明的优选实施例,使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点,附图中:
图1A为本发明实施例中一种基于视觉的自主式机器人工装***的示例性结构图。
图1B为本发明实施例中以工装为螺丝紧固的情况为例得到的基于视觉的自主式机器人工装***的示例性结构图。
图2A为本发明一个例子中目标工件的图像的简化示意图。
图2B为图2A中已经用螺丝固定的螺孔的图像。
图3为本发明一个例子中一个螺孔模板的示意图。
图4A和图4B为本发明一个例子中的PCB工件类型模板的示意图。
图5A为本发明实施例中图1A所示基于视觉的自主式机器人工装***中的控制子***的结构示意图。
图5B为本发明实施例中以工装为螺丝紧固的情况为例得到的控制子***的结构示意图。
图6为本发明实施例中的基于视觉的自主式机器人工装控制方法的示例性流程图。
图7为本发明实施例中又一种基于视觉的自主式机器人工装控制***的示例性结构图。
图8为本发明实施例中又一种基于视觉的自主式机器人工装控制***的示例性结构图。
其中,附图标记如下:
具体实施方式
为了描述上的简洁和直观,下文通过描述若干代表性的实施方式来对本发明的方案进行阐述。实施方式中大量的细节仅用于帮助理解本发明的方案。但是很明显,本发明的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本发明的方案,一些实施方式没有进行细致地描述,而是仅给出了框架。下文中,“包括”是指“包括但不限于”,“根据……”是指“至少根据……,但不限于仅根据……”。由于汉语的语言习惯,下文中没有特别指出一个成分的数量时,意味着该成分可以是一个也可以是多个,或可理解为至少一个。
本发明实施例中,为了使得机器人工作平台能够在不需要重新编程的情况下自主完成工件装配,考虑预先对目标工件进行图像识别,以获取相关工装信息,根据识别结果规划出实际的机器人控制参数,例如零件安装顺序和工艺参数等,之后即可根据该机器人控制参数控制机器人或者以及相关设备进行协调工作,完成机器人工作平台的自主工件装配。
为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施方式,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅仅用以阐述性说明本发明,并不用于限定本发明的保护范围。
图1A为本发明实施例中一种基于视觉的自主式机器人工装***(也可称为基于视觉的自主式机器人工作平台)的示例性结构图。如图1A所示,该***中可包括:视觉子***10、机器人子***20和控制子***50。
其中,视觉子***10用于采集布置在一工作台上的目标工件的图像。
机器人子***20用于控制操作端执行相应的工装操作。
控制子***50用于控制视觉子***10采集目标工件的图像,对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息生成对应的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***20或者以及相关设备执行相应的工装操作。
图1B为本发明实施例中以工装为螺丝紧固的情况为例得到的基于视觉的自主式机器人工装***的示例性结构图。如图1B所示,该***中可包括:视觉子***10、机器人子***20、螺丝刀子***30、螺丝送料子***40和控制子***50。
其中,视觉子***10用于采集布置在一工作台上的目标工件的图像。
具体实现时,视觉子***10可包括至少一个摄像机(或称摄像头)。所述至少一个摄像机可包括:固定在螺丝紧固控制台机架上的固定摄像机,和/或,安装在机器人臂(或称机械臂)上的移动摄像机,该移动摄像机可与机器人末端执行器一起移动。其中,固定在机架上的摄像机可安装在工件正上方,以工件为电子制造领域的印刷电路板(PCB)的情况为例,该摄像机的成像平面可与螺丝紧固工作平面平行。为了具有更宽的视野,该固定摄像机可放置在工作平面的机架最高处。安装在机器人臂上的摄像机因其离工作平面更近,视野更小,因此当需要对螺孔进行精确定位时,可使用该摄像机。在一个实施方式中,可同时使用固定摄像机和移动摄像机。
机器人子***20用于在控制子***50的控制下将安装在机器人子***20操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;所述目标位置包括所述目标工件的各个螺孔所对应的位置。如果螺丝送料子***40的螺丝是通过螺丝刀的螺丝嘴从螺丝进料器中吸取的话,则目标位置还可包括螺丝进料器中相应螺丝所在的位置。此外,如果在机器人手臂上安装有摄像机,则该机器人子***20还可以在控制子***50的控制下将所述摄像机移动到控制子***50要求的位置,以辅助实现精确的螺孔定位。
具体实现时,机器人子***20可采用4、5或6自由度的机器人手臂或SCARA机器人实现。
螺丝刀子***30可包括安装在机器人子***20操作端的螺丝刀和相应的驱动部件,如电机等。所述驱动部件能够在控制子***50的控制下控制所述螺丝刀进行启停、相应扭矩的螺丝紧固。
螺丝送料子***40用于将螺丝提供至对应的位置。
具体实现时,螺丝送料子***40可以是自动送料***,也可以是吸风或磁力送料***,如真空附件、磁性钻头等,具体采用何种送料方式可根据螺丝的具体类型和用户的需要灵活选择。螺丝可以通过供给软管供给。或者,螺丝刀的螺丝嘴也可以通过真空吸力或磁性钻头从螺丝进料器中取出螺丝。螺丝进料器确保螺丝在预设位置准确布置。例如,具体实现时,螺丝送料子***40可在控制子***50的控制下将所需的螺丝通过供给软管提供给螺丝刀子***30,由螺丝刀的螺丝嘴带至目标工件对应的螺孔处,或者螺丝送料子***40可将所需的各种螺丝布置在预设位置,由机器人子***20在控制子***50的控制下操作螺丝刀通过真空吸力或磁性钻头从螺丝进料器中取出螺丝。
控制子***50用于控制所述视觉子***采集目标工件的图像,对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据该工装信息可生成包括实际螺孔信息和工艺参数(如扭矩)的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***、螺丝送料子***和螺丝刀子***进行协调工作。其中,螺孔信息可包括螺丝安装顺序、螺丝模式(也即螺丝类型)、螺孔位置(如每个螺孔的坐标位置)和螺孔尺寸(即对应相应的螺丝尺寸)等。
本发明实施例中,具体实现时,对所述目标工件的图像进行图像识别以获取工装信息的方法可以有很多。例如,可以采用模板匹配技术或深度学习技术等进行。下面以采用模板匹配技术进行图像识别的情况为例。控制子***50可首先获取一包括工装所涉及的零件信息(如上述螺丝紧固所涉及的螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)的工艺文件。该工艺文件可以从预先获取的一对应原始设计的生产文件中导出,例如,生产文件可以为CAD文件或CAM文件等,从所述生产文件中提取出包括零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)在内的生产工艺信息,并将所述生产工艺信息导出到工艺文件中;或者也可以是接收的用户手动输入的工艺文件。例如,在没有适合自动转换的生产文件时,可由用户自行输入一工艺文件。供机器人组装时与实际捕捉到的工件图像做匹配和关联,最终生成实际的控制程序和参数。之后,可将所述工艺文件中的零件模板(如螺孔模板)依次与所述目标工件的图像进行零件(如螺孔)匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置(如螺孔位置)与所述目标工件的零件位置(如螺孔位置)的对应关系,得到工装信息,并根据得到的工装信息生成包括实际的零件信息(如螺孔信息)和工艺参数在内的机器人控制参数。具体实现时,机器人控制参数可以有多种实现形式。例如,可以是生成一个记录有所述机器人控制参数的当前加工文件,之后根据该当前加工文件控制机器人子***20或者以及相关设备(如螺丝送料子***40和螺丝刀子***30)协同工作。又如,也可以是根据得到的工装信息确定实际的零件信息(如螺孔信息)与工艺文件中的零件信息(如螺孔信息)的差别信息(例如,某个或某些螺孔已经安装有螺丝,无需再行安装,则可跳过该螺丝的安装),以及建立工艺文件中的零件坐标(如螺孔坐标)与实际零件坐标(如螺孔坐标)之间的转换关系,并将所述差别信息以及所述转换关系记录下来,之后结合工艺文件中的零件信息(如螺孔信息)和工艺参数等信息,控制机器人子***20或者以及相关设备(如螺丝送料子***40和螺丝刀子***30)协同工作。
其中,将零件模板与所述目标工件的图像进行零件匹配时,可采用零件定位的归一化互相关(NCC)算法。这是一种基于灰色值的方法。这通常是通过减去平均值和除以标准差来完成的。零件模板t(x,y)与目标工件中的子图像f(x,y)的互相关可如下式(1)所示:
其中,各个符号的含义分别为:
n:零件模板图像的像素点个数;
f(x,y):目标工件图像中各像素点的灰度值;
t(x,y):零件模板图像中各像素点的灰度值;
μf:目标工件图像中各像素点灰度值的平均值;
μt:零件模板图像中各像素点灰度值的平均值;
σf:目标工件图像中各像素点灰度值的方差;
σt:零件模板图像中各像素点灰度值的方差。
一般来说,基于形状的模板匹配足以定位零件。但是,有时有些零件已经安装上,例如,螺丝紧固应用中,有些螺孔已经安装上螺丝,此时,通过该NCC算法进行处理时,可将已经已经安装上的零件例如已经用螺丝固定的螺孔排除。
例如,以工装为螺丝紧固的情况为例,图2A示出了本发明一个例子中目标工件的图像的简化示意图。因原始图像在分辨率比较低时其上的螺孔及螺丝等细节可能会不清楚,因此本文中为了使得特征更加明显,对其进行了特征突出的简化处理,得到了原始图像的简化图。对图2A所示目标工件的图像进行螺孔定位时,若利用图3所示的螺孔模板进行匹配的话,则可将图2A所示目标工件中如图2B所示的已经用螺丝固定的螺孔排除掉,相应地,机器人控制参数中便可以将该螺孔排除,实际安装时可跳过对该螺孔的螺丝紧固安装。
零件(如螺孔)定位后,可以将目标工件图像中的零件(如螺孔)与工艺文件中的零件(如螺孔)相匹配。例如,通过零件(如螺孔)识别步骤后,可以得到目标工件图像中模型的旋转和平移矢量。然后,将旋转矢量和平移矢量结合起来,建立模型帧和图像帧之间的单应变换T。模型框架内的零件(如螺孔)匹配可用T矩阵和图中的坐标计算,如下式(2)所示:
当存在多种目标工件时,对应的工艺文件也会有多种。此时,可将每个工艺文件存储在一工艺库中,且工艺文件中此时可进一步包括工件信息,该工具信息中可包括工件的类型、名称以及设计相关信息等;并且可预先在工艺库中存储对应不同目标工件的工件类型模板。
例如,针对不同类型的PCB工件,可利用PCB轮廓以及PCB板上的一些标记,如缺口、孔、十字标记或圆点标记等,制作成基于形状匹配的工件类型模板。如图5A和图5B分别示出了两个PCB类型模板的示意图。该PCB类型模板利用PCB工件的轮廓形状、轮廓上的缺口、PCB工件上的中心孔几个信息来制作PCB工件类型模板。
具体进行匹配时,为了提高匹配速度,可采用图像金字塔方法,例如图像金字塔级别设置为3或更高的值,从作为金字塔顶部的低分辨率小尺寸的图像开始搜索,如果在这个阶段搜索成功,则向金字塔的下一个层次的更高分辨率、更大尺寸的图像搜索,以此类推,直到达到金字塔的底部的原始图像大小。其中,模型的缩放可设置为各向异性,这意味着行缩放因子和列缩放因子可能不同。根据工件类型模板的图像创建的模型可包含一组X,Y坐标点:其在X和Y方向上的梯度其中i=1…n。其中,上标T表示工件类型模板,下标i代表各点序号。该模型可采用小比例步进和旋转角度步进设置,以避免错过图片中的任何匹配。在匹配过程中,工件类型模板的模型可与目标工件的图像在所有位置使用相似性度量进行比较。目标工件图像中各点的梯度是其中,下标u,v分别代表目标工件图像中的横坐标与纵坐标,上标S表示目标工件图像。相似性度量的思想是取工件类型模板图像梯度向量的所有归一化点积之和,搜索模型数据集中所有点的图像。这将在目标工件的图像中的每个点处生成分数。其中,相似性度量函数可如下式(3)所示:
如果工件类型模板的模型与目标工件的图像完全匹配,此函数将返回1分。分数对应于在目标工件的图像中可见的对象部分。如果目标工件的图像中没有工件类型模板中的对象,则匹配后得到的分数为0。
例如,将图2A中的PCB工件的图像与图4A和图4B所示的PCB工件类型模板进行匹配时,可得到其与图4A所示的工件类型模板相匹配,从而确定所述目标工件的工件类型,之后可根据所述工艺库中各工艺文件的工件信息查找对应所述工件类型的工艺文件,将所述工艺文件中的螺孔模板依次与目标工件图像进行螺孔匹配。
其中,根据所述机器人控制参数控制机器人子***20、螺丝送料子***40和螺丝刀子***30协同工作时,具体地,例如可根据机器人控制参数中的螺丝安装顺序、螺丝模式、螺孔位置、螺孔尺寸和工艺参数控制螺丝送料子***40将相应模式和相应尺寸的螺丝提供到相应位置,控制机器人子***20将螺丝刀移动至相应位置,并控制螺丝刀子***30进行启停和相应扭矩的螺丝紧固,并监控螺丝紧固过程的质量。
具体实现时,控制子***50可由通信开关和/或计算机(如PC机)和/或PLC(可编程逻辑控制器)和/或嵌入式计算设备和/或任何合适的计算设备组成。这些装置共同控制前述各子***,以确保螺丝紧固***正常工作。由于主***设备通过以太网或其他通信总线与控制设备相连,因此通信交换机用于扩展控制子***50中的通信端口数量。PLC一般用于***设备的数字I/O控制,保证整个***控制的可靠性和实时性。而主要的图像采集、图像处理和总体控制逻辑可均由工控机/PC机/嵌入式计算设备完成。中央计算单元应该足够强大,可以进行整个计算。
具体实现时,控制子***50可有多种实现方式,例如图5A示出了一个例子中控制子***50的结构示意图。如图5A所示,其可包括:图像采集模块503、图像处理模块504、机器人控制模块505和工艺管理模块508。在一些实施方式中,还可进一步包括一用户界面501。
其中,图像采集模块503用于控制一视觉子***采集布置在一工作台上的目标工件的图像。
图像处理模块504用于对所述目标工件的图像进行图像识别,得到工装信息。
机器人控制模块505用于控制一机器人子***执行相应的工装操作。
工艺管理模块508用于通过调用所述图像采集模块503控制一视觉子***采集目标工件的图像;通过调用所述图像处理模块504对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数通过调用所述机器人控制模块505控制所述机器人子***执行相应的工装操作。
用户界面501用于显示基于视觉的自主式机器人工装控制***运行时的工作状态。
针对不同的工装应用,控制子***50可有不同的具体实现结构。例如,仍以工装为螺丝紧固的情况为例,则控制子***50可如图5B所示,包括:用户界面501、工艺库502、图像采集模块503、图像处理模块504、机器人控制模块505、送丝控制模块506、螺丝刀控制模块507和工艺管理模块508。
其中,用户界面501用于显示螺丝紧固***运行时的工作状态。当***运行中出现***错误时,用户可以通过用户界面进行干预和调整螺钉紧固过程。用户界面501还用于提供在工艺库502中输入和编辑工件和工艺信息的界面。
图像采集模块503用于控制视觉子***10的摄像机采集布置在一工作台上的目标工件的图像,并获取所述摄像机采集的目标工件的实时图像。本发明实施例中,视觉子***10所包括的摄像机数量和类型可以是可配置的。
图像处理模块504用于对图像采集模块503获取的目标工件的实时图像进行进一步处理,包括图像识别和螺孔定位。例如,可利用这些实时图像和存储在工艺库502中的数据,识别工件信息并定位工件上的所有螺孔。具体地,可根据目标工件的实时图像以及预先存储在工艺库30中的工件类型模板确定所述目标工件的工件类型,根据所述工艺库30中各工艺文件的工件信息查找对应所述工件类型的工艺文件,将所述工艺文件中的螺孔模板依次与所述目标工件的图像进行螺孔匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的螺孔位置与所述目标工件的螺孔位置的对应关系。
机器人控制模块505用于根据预先设定的协调和姿态控制机器人运动,并对机器人状态进行监控。例如,控制机器人子***20将安装在机器人子***20操作端的螺丝刀移动至各个目标位置。具体地,可根据机器人控制参数中的螺丝安装顺序、和螺孔位置等控制机器人子***20将螺丝刀移动至相应位置。此外,机器人控制模块505也可根据***中使用的实际机器人进行配置。
送丝控制模块506支持与不同送丝方式对应的多功能设备,如自动送丝***或吸风/磁力螺丝刀。送丝控制模块506确保在最终拧入螺钉之前,可以将螺钉正确送入螺丝刀的尖端。例如,对于自动送丝***,可根据机器人控制参数中的螺丝安装顺序和螺丝模式等控制螺丝送料子***40将相应模式和相应尺寸的螺丝提供到相应位置,如可通过软管提供到螺丝刀的位置。对于吸风/磁力螺丝刀的送丝方式,可提供至预先设定的位置,由螺丝刀从中吸取对应的螺丝。
螺丝刀控制模块507用于控制螺丝刀子***30的驱动部件,使所述驱动部件控制所述螺丝刀的启动、停止和扭矩,并监控螺丝紧固操作是否平稳。
工艺管理模块508用于用于通过调用图像采集模块503控制视觉子***10采集目标工件的图像;通过调用图像处理模块504对图像采集模块503获取的目标工件的实时图像进行进一步处理,包括图像识别和螺孔定位,并规划包括实际的螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数。工艺管理模块508还用于通过调用机器人控制模块505、送丝控制模块506和螺丝刀控制模块507控制机器人子***20、螺丝送料子***40和螺丝刀子***30协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝。
在其他实施方式中,工艺管理模块508可进一步用于获取一工艺文件,所述工艺文件中包括零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板),并将所述工艺文件存储在工艺库502中。例如,工艺管理模块508可首先获取一对应原始设计的生产文件,从所述生产文件中提取出包括:零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)在内的生产工艺信息,并将所述生产工艺信息导出到工艺文件中;或者工艺管理模块508首先接收用户提供的包括零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)在内的工艺文件。在一个实施方式中,用户可通过用户界面501输入所述工艺文件。相应地,图像处理模块504在进行图像识别时,可将所述工艺文件中的零件模板(如螺孔模板)依次与所述目标工件的图像进行零件匹配(如螺孔匹配),在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置(如螺孔位置)与所述目标工件的零件位置(如螺孔位置)的对应关系。
在另一个实施方式中,工艺库502中可进一步存储有预先确定的工件类型模板,且工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息。相应地,图像处理模块504首先将所述工艺库中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库502中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件,之后将所提取的工艺文件中的零件模板(如螺孔模板)依次与所述目标工件的图像进行零件匹配(如螺孔匹配)。
以上对本发明实施例中的基于视觉的自主式机器人工装***进行了详细描述,下面再对本发明实施例中的基于视觉的自主式机器人工装方法进行详细描述。本发明实施例中的基于视觉的自主式机器人工装方法能够在本发明实施例中的螺丝紧固***上实现。对于本发明方法实施例中未披露的细节可参见本发明***实施例中的相应描述,此处不再一一赘述。
图6为本发明实施例中的基于视觉的自主式机器人工装控制方法的示例性流程图。
如图6所示,该方法可包括如下步骤:
S62、控制一视觉子***采集目标工件的图像。
S64、对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数。
本步骤中,对于工装为螺丝紧固的情况,可对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,生成包括螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数。
S66、根据所述机器人控制参数控制一机器人子***执行相应的工装操作。
本步骤中,对于工装为螺丝紧固的情况,可根据所述机器人控制参数控制一机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝。
其中,所述机器人子***用于控制操作端执行相应的工装操作。对于工装为螺丝紧固的情况,所述机器人子***用于将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;所述目标位置包括所述目标工件的各个螺孔所对应的位置;所述螺丝刀子***包括安装在所述机器人子***操作端的螺丝刀和用于驱动所述螺丝刀的驱动部件;所述驱动部件能够控制所述螺丝刀进行启停和相应扭矩的螺丝紧固;所述螺丝送料子***用于将螺丝提供至对应的位置。
在一个实施方式中,该方法可进一步包括:获取一工艺文件,所述工艺文件中包括零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板),并将所述工艺文件存储在一工艺库中。相应地,步骤S64中所述对所述目标工件的图像进行图像识别可包括:将所述工艺文件中的零件模板(如螺孔模板)依次与所述目标工件的图像进行零件匹配(如螺孔匹配),在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置(如螺孔位置)与所述目标工件的零件位置(如螺孔位置)的对应关系,并生成包括零件信息(如螺孔信息)和工艺参数的机器人控制参数。
在有一个实施方式中,所述工艺库中可进一步存储有预先确定的工件类型模板;所述工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息;相应地,步骤S64中所述将所述工艺文件中的零件模板(如螺孔模板)依次与所述目标工件的图像进行零件匹配(如螺孔匹配)之前,可进一步包括:将所述工艺库中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件。
其中,所述工艺文件可以为:从一对应原始设计的生产文件中提取出包括:零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)在内的生产工艺信息后生成的工艺文件;或者为用户输入的包括零件信息(如螺孔信息)、工艺参数和零件模板(如螺孔模板)在内的工艺文件。
图7为本发明一个例子中以工装为螺丝紧固的情况为例得到的基于视觉的自主式机器人工装方法的示例性流程图。如图7所示,该方法可包括如下步骤:
S71、对图1B所示螺丝紧固***进行初始化。
S72、将目标工件布置在工作台上,即上料。
S73、控制一视觉子***采集目标工件的图像。
S74、利用工件类型模板对所述目标工件的图像进行工件类型识别。工件类型模板可以预先存储到一工艺库中。则本步骤S74中可从所述工艺库中提取出各工件类型模板与所述目标工件的图像进行匹配。
S75、利用对应的工艺文件对所述目标工件的图像进行螺孔定位。工艺文件可以预先从一生成文件中导出,并存储到所述工艺库中。则本步骤S74中可根据步骤S74中确定的目标工件的类型从所述工艺库中提取出对应的工艺文件,依次将其各安装位置的螺孔模板与所述目标工件的图像进行匹配。
S76、根据图像识别和螺孔定位的结果,生成包括螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数。
S77、根据所述机器人控制参数,针对当前螺孔,控制一机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝。
S78、判断是否所有螺孔均已进行螺丝紧固,如果是,则执行步骤S79;如果否,则返回执行步骤S77。
S79、将目标工件从所述工作台上卸下来,即下料。
S80、判断是否所有工件紧固任务均已完成,如果是,则结束;否则,返回执行步骤S72。
图8为本发明实施例中又一种基于视觉的自主式机器人工装控制***的示例性结构图。如图8所示,该***可包括:至少一个存储器81和至少一个处理器82。此外,还可以包括一些其它组件,例如显示器、通信端口等。这些组件通过总线83进行通信。
其中:至少一个存储器81用于存储计算机程序。在一个实施方式中,该计算机程序可以理解为包括图5A和图5B所示的基于视觉的自主式机器人工装控制***的各个模块。此外,至少一个存储器81还可存储操作***等。操作***包括但不限于:Android操作***、Symbian操作***、Windows操作***、Linux操作***等等。
至少一个处理器82用于调用至少一个存储器81中存储的计算机程序,执行本发明实施例中所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。处理器82可以为CPU,处理单元/模块,ASIC,逻辑模块或可编程门阵列等。其可通过所述通信端口进行数据的接收和发送。
需要说明的是,上述各流程和各结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的,可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的,可以根据需要进行调整。各模块的划分仅仅是为了便于描述采用的功能上的划分,实际实现时,一个模块可以分由多个模块实现,多个模块的功能也可以由同一个模块实现,这些模块可以位于同一个设备中,也可以位于不同的设备中。
可以理解,上述各实施方式中的硬件模块可以以机械方式或电子方式实现。例如,一个硬件模块可以包括专门设计的永久性电路或逻辑器件(如专用处理器,如FPGA或ASIC)用于完成特定的操作。硬件模块也可以包括由软件临时配置的可编程逻辑器件或电路(如包括通用处理器或其它可编程处理器)用于执行特定操作。至于具体采用机械方式,或是采用专用的永久性电路,或是采用临时配置的电路(如由软件进行配置)来实现硬件模块,可以根据成本和时间上的考虑来决定。
另外,本发明实施例中还提供一种能够在服务器或服务器集群或云平台上执行的计算机软件,所述计算机软件能够被一处理器执行并实现本发明实施例中所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。
此外,本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序能够被一处理器执行并实现本发明实施例中所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。具体地,可以提供配有存储介质的***或者装置,在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施方式的功能的软件程序代码,且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。此外,还可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作。还可以将从存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中,随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作,从而实现上述实施方式中任一实施方式的功能。用于提供程序代码的存储介质实施方式包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地,可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
从上述方案中可以看出,由于本发明实施例中通过获取目标工件的图像,并对所述目标工件的图像进行图像识别,根据识别结果规划出实际的机器人控制参数,之后即可根据该机器人控制参数控制机器人或者以及相关设备进行协调工作,完成机器人工作平台的自主工件装配。
其中,通过利用一包括零件信息、工艺参数和零件模板的工艺文件对目标工件的图像进行基于模板的图像识别和零件定位,可提高图像识别和零件定位的准确性。
进一步地,通过预先设置工件类型模板首先对目标工件的图像进行工件类型的识别,可在存在多种工件类型的情况下,灵活实现对不同工件的自主工件装配。
此外,通过直接利用对应初始设计的生产文件如CAD文件等来导出工艺文件,可简化用户的工作量,并提高工艺文件中信息的准确性,避免人工输入时的误差。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,包括:
图像采集模块(503),用于控制一视觉子***采集布置在一工作台上的目标工件的图像;
图像处理模块(504),用于对所述目标工件的图像进行图像识别,得到工装信息;
机器人控制模块(505),用于控制一机器人子***执行相应的工装操作;
工艺管理模块(508),用于通过调用所述图像采集模块(503)控制一视觉子***采集目标工件的图像;通过调用所述图像处理模块(504)对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数通过调用所述机器人控制模块(505)控制所述机器人子***执行相应的工装操作;当针对多种类型的目标工件,控制所述机器人子***执行相应的不同工装操作;
所述工艺管理模块(508)进一步用于获取一工艺文件,所述工艺文件中包括工装所涉及的零件信息、工艺参数和零件模板,并将所述工艺文件存储在一工艺库(502)中;
所述图像处理模块(504)将所述工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置与所述目标工件的零件位置的对应关系,得到工装信息。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,所述工装为螺丝装配;
所述图像处理模块(504)对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息;
所述机器人控制模块(505)控制一机器人子***将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;
该***进一步包括:
送丝控制模块(506),用于控制一螺丝送料子***将螺丝提供至对应的位置;和
螺丝刀控制模块(507),用于控制一螺丝刀子***的驱动部件实现对所述螺丝刀的启停和相应扭矩的螺丝紧固控制;
所述工艺管理模块(508)通过调用所述图像采集模块(503)控制一视觉子***采集目标工件的图像;通过调用所述图像处理模块(504)对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,规划包括实际的螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数,根据所述机器人控制参数通过调用所述机器人控制模块(505)、送丝控制模块(506)和螺丝刀控制模块(507)控制一机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝。
3.根据权利要求1或2所述的基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,进一步包括:用户界面(501),用于显示基于视觉的自主式机器人工装控制***运行时的工作状态。
4.根据权利要求1所述的基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,所述工艺库(502)中进一步存储有预先确定的工件类型模板;所述工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息;
所述图像处理模块(504)进一步用于将所述工艺库(502)中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库(502)中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件,之后执行将所提取的工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配的操作。
5.根据权利要求4所述的基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,所述工艺管理模块(508)进一步用于获取一对应原始设计的生产文件,从所述生产文件中提取出包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的生产工艺信息,并将所述生产工艺信息导出到工艺文件中;或者所述工艺管理模块(508)进一步用于接收用户输入的包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的工艺文件。
6.基于视觉的自主式机器人工装控制方法,其特征在于,包括:
控制一视觉子***采集目标工件的图像(S62);
对所述目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数;
根据所述机器人控制参数控制一机器人子***执行相应的工装操作;当针对多种类型的目标工件,控制所述机器人子***执行相应的不同工装操作;
其中,所述机器人子***用于控制操作端执行相应的工装操作;
所述方法进一步包括:获取一工艺文件,所述工艺文件中包括工装所涉及的零件信息、工艺参数和零件模板,并将所述工艺文件存储在一工艺库中;
所述对所述目标工件的图像进行图像识别包括:将所述工艺文件中的零件模板依次与所述目标工件的图像进行零件匹配,在匹配度达到设定要求后,建立工艺文件中的零件位置与所述目标工件的零件位置的对应关系,得到工装信息。
7.根据权利要求6所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法,其特征在于,所述工装为螺丝装配;
所述对目标工件的图像进行图像识别,根据得到的工装信息规划对应的机器人控制参数包括:对所述目标工件的图像进行图像识别,得到包括螺孔定位信息在内的工装信息,根据所述工装信息,生成包括螺孔信息和工艺参数的机器人控制参数(S64);
所述根据机器人控制参数控制所述机器人子***执行相应的工装操作包括:根据所述机器人控制参数控制所述机器人子***、一螺丝送料子***和一螺丝刀子***协同工作,以指定的螺孔坐标和螺丝紧固工艺参数紧固螺丝(S66);
其中,所述机器人子***用于将安装在机器人子***操作端的螺丝刀移动至各个目标位置;所述目标位置包括所述目标工件的各个螺孔所对应的位置;所述螺丝刀子***包括安装在所述机器人子***操作端的螺丝刀和用于驱动所述螺丝刀的驱动部件;所述驱动部件能够控制所述螺丝刀进行启停和相应扭矩的螺丝紧固;所述螺丝送料子***用于将螺丝提供至对应的位置。
8.根据权利要求7所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法,其特征在于,所述工艺库中进一步存储有预先确定的工件类型模板;所述工艺文件中进一步包括:包括工件类型在内的工件信息;
所述将所述工艺文件中的螺孔模板依次与所述目标工件的图像进行螺孔匹配之前,进一步包括:将所述工艺库中的工件类型模板与所述目标工件的图像进行图像识别和匹配,根据匹配结果确定出所述目标工件的类型;根据所述目标工件的类型,从所述工艺库中提取工件信息中的工件类型与所述目标工件的类型相对应的工艺文件。
9.根据权利要求7所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法,其特征在于,所述工艺文件为:从一对应原始设计的生产文件中提取出包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的生产工艺信息后生成的工艺文件;或者为用户输入的包括零件信息、工艺参数和零件模板在内的工艺文件。
10.基于视觉的自主式机器人工装控制***,其特征在于,包括:至少一个存储器(71)和至少一个处理器(72),其中:
所述至少一个存储器(71)用于存储计算机程序;
所述至少一个处理器(72)用于调用所述至少一个存储器(71)中存储的计算机程序,执行如权利要求6至9中任一项所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。
11.计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序;其特征在于,所述计算机程序能够被一处理器执行并实现如权利要求6至9中任一项所述的基于视觉的自主式机器人工装控制方法。
CN201980098648.8A 2019-09-11 2019-09-11 自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质 Active CN114174007B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2019/105438 WO2021046767A1 (zh) 2019-09-11 2019-09-11 自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114174007A CN114174007A (zh) 2022-03-11
CN114174007B true CN114174007B (zh) 2024-07-09

Family

ID=74866861

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980098648.8A Active CN114174007B (zh) 2019-09-11 2019-09-11 自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP4005745A4 (zh)
CN (1) CN114174007B (zh)
WO (1) WO2021046767A1 (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113703382B (zh) * 2021-07-13 2023-05-16 特科能(株洲)科技有限公司 前室预抽真空多用气氛渗氮炉工件识别***
CN114227706A (zh) * 2021-12-15 2022-03-25 熵智科技(深圳)有限公司 基于3d视觉的切坡口方法、装置、设备、***及介质
CN114799849B (zh) * 2022-06-27 2022-09-02 深圳市中弘凯科技有限公司 一种基于机器视觉的螺丝机作业操作参数采集分析***
CN116713514B (zh) * 2023-07-28 2023-11-03 嘉钢精密工业(盐城)有限公司 基于机器视觉的铸造件加工孔精准定位***及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108312144A (zh) * 2017-12-25 2018-07-24 北京航天测控技术有限公司 基于机器视觉的机器人自动锁付控制***及方法
CN109940394A (zh) * 2019-03-28 2019-06-28 上海永太汽车零部件有限公司 一种圆形薄板螺母加工***

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003225837A (ja) * 2002-01-31 2003-08-12 Nitto Seiko Co Ltd 自動ねじ締め装置
DE10351669B4 (de) * 2003-11-05 2012-09-13 Kuka Laboratories Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Steuern eines Handhabungsgeräts relativ zu einem Objekt
CN102909548B (zh) * 2012-10-13 2015-12-16 桂林电子科技大学 一种自动锁螺丝方法及装置
JP6459227B2 (ja) * 2014-06-02 2019-01-30 セイコーエプソン株式会社 ロボットシステム
JP6427972B2 (ja) * 2014-06-12 2018-11-28 セイコーエプソン株式会社 ロボット、ロボットシステム及び制御装置
CN104259839A (zh) * 2014-09-03 2015-01-07 四川长虹电器股份有限公司 基于视觉识别的自动螺钉机及其安装螺钉的方法
JP6506245B2 (ja) * 2016-12-26 2019-04-24 ファナック株式会社 組付動作を学習する機械学習装置および部品組付システム
CN107825125B (zh) * 2017-11-30 2023-06-23 中国地质大学(武汉) 一种基于视觉伺服的螺孔定位及锁卸螺丝装置
CN108074264A (zh) * 2017-11-30 2018-05-25 深圳市智能机器人研究院 一种分级多目视觉定位方法、***及装置
CN108110309B (zh) * 2018-02-05 2023-10-20 深圳市比克电池有限公司 一种动力电池***自动拧紧装配工作站及其工作方法
CN207753112U (zh) * 2018-02-05 2018-08-21 深圳市比克电池有限公司 一种动力电池***自动拧紧装配工作站

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108312144A (zh) * 2017-12-25 2018-07-24 北京航天测控技术有限公司 基于机器视觉的机器人自动锁付控制***及方法
CN109940394A (zh) * 2019-03-28 2019-06-28 上海永太汽车零部件有限公司 一种圆形薄板螺母加工***

Also Published As

Publication number Publication date
EP4005745A4 (en) 2023-04-19
WO2021046767A1 (zh) 2021-03-18
CN114174007A (zh) 2022-03-11
EP4005745A1 (en) 2022-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114174007B (zh) 自主式机器人工装***、控制***、控制方法及存储介质
EP2843556B1 (en) Simulator, simulation method, and simulation program
Nerakae et al. Using machine vision for flexible automatic assembly system
CN113379849B (zh) 基于深度相机的机器人自主识别智能抓取方法及***
Šuligoj et al. Object tracking with a multiagent robot system and a stereo vision camera
Martinez et al. Automated bin picking system for randomly located industrial parts
CN111604942A (zh) 物体检测装置、控制装置以及物体检测用计算机程序
CN114355953B (zh) 一种基于机器视觉的多轴伺服***的高精度控制方法及***
CN112621765B (zh) 一种基于机械手的设备自动组装控制方法及装置
CN104915947A (zh) 图像处理装置、***、图像处理方法及图像处理程序
CN113319859B (zh) 一种机器人示教方法、***、装置及电子设备
US11222417B2 (en) Data structure for creating image-processing data and method for creating image-processing data
CN112828892A (zh) 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109732601B (zh) 一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法和装置
CN115035203A (zh) 钢包热修方法、***、设备及介质
CN114193440B (zh) 基于3d视觉的机器人自动抓取***及方法
CN110232710B (zh) 基于三维相机的物品定位方法、***及设备
JP2010184300A (ja) 姿勢変更システムおよび姿勢変更方法
CN111571596B (zh) 利用视觉修正冶金接插装配作业机器人误差的方法及***
CN116749233A (zh) 基于视觉伺服的机械臂抓取***及方法
JP7112528B2 (ja) 作業座標作成装置
JP2015003348A (ja) ロボット制御システム、制御装置、ロボット、ロボット制御システムの制御方法及びロボットの制御方法
JP7482364B2 (ja) ロボット搭載移動装置及びシステム
CN116419827A (zh) 机器人控制装置以及机器人***
CN115674184A (zh) 基于机器人视觉的目标定位方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant