图像与数据融合的抓取机构控制系统研究

霍达

摘 要：文章主要针对图像数据融合下的抓取结构控制系统进行研究，包括系统整体结构设计、控制过程分析和控制策略，希望能给相关人士提供有效参考。

关键词：图像和数据;抓取机构;控制系统

在智能制造产业持续转型升级的背景下，智能装配生产相关技术要求提高。大部分企业开始把视觉技术以及工业机器人等融入自动化生产当中，负责实施工件的搬运、分拣以及检测等工作，文章就此针对抓取控制系统进行深入研究，旨在能够实现自动定位检测，提升整体生产效率。

1    抓取机构系统整体结构设计

结合被抓物体实际特征，设计三轴直角的坐标机器人，并于直角坐标装置Z轴末端位置设置自适应机械手吸盘和工业相机，进一步做好物体的抓取实践与质量监控。自适应的机械手能够有效结合物体规模和形状大小，调整三侧的吸盘位置，顺利实现物体抓取。因为当下装配线具有较高的精确度，能够有效忽略旋转偏移。所以自适应机械手能够结合图像信息，对智能化抓取机器中3种平移距离进行同步控制。实现对不同型号物体的抓取操作。智能化分拣结构主要包含两部分，分别是自适应结构机械手和直角坐标机器人。直角坐标机器人能够有效带动整体控制结构以及智能化机械手，准确进行立体层面内3种不同方向的运动;结构机械手联系工业相机对当下所抓物体的分布位置、大小尺寸信息以及吸盘的偏移距离进行适当调整，从而顺利完成不同型号物体的抓取工作。比如，可以针对工业相机采集电视背板的不同尺寸型号，调节吸盘位置，从而实现准确抓取[1]。

2    抓取机构控制过程分析

机器视觉相关伺服控制系统主要是结合工业照相机来采集电视背板的图像信息，随后针对背板图像实施有效处理，将整理提取后的信息当成反馈信号，形成闭环的控制系统。电视背板相关运输操作主要是以传送带为载体进行的，因为背板型号种类丰富，存在较大差异，所以无法形成固定的传送带宽度与相应的抓取位置，从而无法实现自适应抓取目标，因此，可以通过红外线传感装置对传送带中的物体进行检测，看其是否被其他物体所遮挡，进一步监测传送带中的背板运输。在传送带中的电视背板，经过红外检测装置运输到指定位置并停止运行后，需要继续启动传送带，将背板直接输送到回收箱内。如果经过检测发现背板质量达标，则可以按照模板匹配，选择当下的电视背板型号后，提取模板参数相关机械抓取手的位移参数，并将其当成自适应机械手运行中的3种平移单位参数。此外，智能化抓取机器还可以联系图像进行系统处理，最终获得背板中心坐标以及工业相机图像光轴中心坐标差，随后将其转化为现实坐标，对其中的横轴和纵轴同步带运行位置进行统一调节，进一步促进工业相机转移，确保电视背板能够拍出拍摄图像的中心位置，即保证智能化抓取机器能够正好对应背板的抓取位置[2]。

3    控制策略研究

智能化抓取机器相关控制系统主要可以划分为两个部分：（1）智能化抓取机器运动控制。（2）智能化抓取机器直角坐标三轴运动控制。进一步联系实际抓取运行需求以及控制过程要求，此次智能化抓取机器的实验控制系统可以选择可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC），对机器人以及机械手进行同步控制。PLC控制设备能够自动接收相机设备发送过来的图像信息，随后结合先进的数据技术对图像进行集中处理，提取输出信号，最后把提取出来的信号输入控制系统以及各个伺服驱动装置内部，顺利实现物体的抓取放置。

智能化抓取机器抓取的控制模块主要由三轴伺服驱动、平移装置控制设备、PLC控制装置、图像模板识别以及工业相机图像采集等部分构成。针对工业相机所拍摄到的物体图像实施准确识别，并和标准模板设置模式进行分析比较，检测电视背板品质，确保电视背板当下型号信息能够有效传输至总控制设备当中。同时在物体模板图像内进行全面采集，提取被抓取物体的位置参数信息，并将其转移到智能化抓取机器的控制系统内，控制系统能够带动电机运行转动，促进机械手实现精准的自动化运行，把不同伺服装置中的编码器参数值当成信息反馈，从而形成一种闭环控制模式，提升机器人的整体运行精度。

以视觉为基础的控制，参考控制系统构成，可以细分为位置和图像为基础的视觉伺服。视觉伺服控制系统设计如下：把相机提取的物体图像坐标传输至智能化抓取机器控制系统内，进一步转变智能化抓取机器运行姿态。随后利用智能化抓取机器相关的绝对坐标系，将接收的2D坐標变成现实的3D坐标，从而促进智能化抓取机器实现自适应抓取，即将抓取位置信号以及图像处理信号传输至控制设备内，某些参数直接转化成直角坐标。该种方式无需针对智能化抓取机器进行精确数字建模，只要结合机器视觉系统便可以自动提取物体图像信息，随后联系要素所处位置获得控制参数。智能化抓取机器实施抓取的活动时，会通过电机控制装置，把PLC传播出来的数字信号转变为驱动器运行中的脉冲信号。

4    结语

随着时代的发展，智能化机器人在相关行业领域中的应用次数逐渐增加，应用范围也相继扩大，通过对抓取控制系统进行深入研究，能够有效提高智能机器人的运动准确率，提升抓取机器人的运行效能，降低图像处理误差，提升整体工作效率。

[参考文献]

[1]陈姚节，郭同欢.基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法[J].科学技术与工程，2019（30）：215-220.

[2]朱嘉琦，韩哈斯敖其尔.在轨组装机器人抓取机构设计与控制系统研究[J].机械传动，2019（2）：79-84.