基于工业机器人的物料分拣系统设计*

2024-01-09 05:08高志远晏芙蓉李耀贵李家学
机电工程技术 2023年12期
关键词:错误率物体工业

高志远,晏芙蓉,李耀贵,李家学,黎 川

(1.广东理工学院智能制造学院,广东肇庆 526100;2.武汉光谷职业学院智能制造学院,武汉 430077)

0 引言

随着工业机器人技术的不断发展,自动化技术和机器视觉技术已经在电子电器、航天、汽车零部件和制药等领域得到广泛应用[1-3]。在现代工业生产中,工件分拣是整个生产流程的重要环节,其速率直接影响整个生产线的生产效率和数量。在物料分拣方面,传统手动分拣方式不仅效率低下,而且存在巨大的安全隐患。即使有部分企业和工厂将工业机器人应用在生产流水线上,通过示教或离线编程的方法实现简单分拣,但是工业机器人的所有动作和工件的摆放位置都需要提前设定,且位置要求较高。一旦工业机器人和工件指定区域之间发生相对变化,就需要重新对机器人进行示教编程,否则会造成抓取错误甚至不能完成分拣任务。

然而,在非结构化环境下的多类别物料的识别和分拣任务中,大多还是采用人工方式完成,不仅增加了工业生产成本,还降低了生产效率[4]。随着制造业的发展,工业机器人在物料分拣方面的需求与日俱增。为了进一步提高工业机器人在物料分拣方面的精度和效率,本文将机器视觉引入物料分拣系统,解放传统的手动分拣,提高生产效率[5],达到即使在复杂环境下,也能实现工业机器人分拣的目的,有效降低工业机器人分拣的错误率,极大地提高物料分拣的效率和准确性,减少人力、物力的投入,间接降低工业生产环节的成本,使得工业机器人在物料分拣的自动化流水线中能够得到广泛应用。

1 系统工作原理和组成

工业机器人物料分拣系统是以工业机器人为基础,当不同形状、颜色、质量的物料被运输至分拣区域时,通过工业相机连续拍取图片,并将图片处理的信息实时传输至工业控制计算机内,得到目标物体在分拣系统中的具体坐标,从而实现对工业机器人的控制以完成物料分拣[6-8]。整个系统主要由工业机器人、工作平台、摄像机平台、照明光源、工业控制计算机和末端执行机构组成,可极大地提高物料分拣的效率和准确性,减少投入,降低生产成本,提高生产效益,减少劳动危险因素的存在,有利于现代工业生产的发展。此外,该系统还可以在保障生产安全的同时提高生产效率。

所提工业机器人系统构成如图1所示。该系统主要由4个基本部分组成,分别为执行机构、驱动系统、控制系统和检测系统[9-11]。

图1 工业机器人系统构成

该系统运行时,需要利用工业高清相机对分拣区域的目标物体拍照,并将获取的图像输送至计算机中进行图像分析处理、传递识别,之后通过转换图像、计算机、目标物体和世界坐标系,得到目标物体与工业机器人之间的坐标系关系,进而引导工业机器人进行精准分拣操作,并按照规定将目标物体放置在指定区域。

工业机器人分拣操作流程中涉及机器视觉中的相机标定、图像处理模式识别以及工业机器人控制[12-18]。其中,相机标定是指在分拣区域借助工业高清相机在指定区域拍照时,为了获得更加真实的图像数据,需要对相机的各个参数进行标定;图像处理是指对相机采集到的图像进行分析和预处理,减少后续处理的数据量;模式识别是指在图像获取和分析的基础上,应用科学方式对图像中的物料、工件进行识别和分类。

2 系统硬件设计

工业机器人分拣方案设计需要从整体框架结构出发,分别对框架硬件和软件部分进行分析与研究。硬件部分包含工业机器人、柔性夹爪,物料输入设备、传感器和人机交互界面等多个组成部分[19-21]。在硬件设计方面,工业机器人是物料分拣系统的核心部分,所使用的工业机器人的具体参数如表1所示。

表1 分拣机器人主要性能参数

除工业机器人外,完成物料分拣的整个环节还需要工业相机、光源、末端执行机构等,具体介绍如下。

(1)工业相机

整个分拣系统通过采集目标物体的图像,进而分辨是否进行分拣和入库。在整个工业流水线上,通过固定摄像机位不断拍摄分拣区域的目标物体的外观形状,经过图像处理、分割、识别等过程完成目标物体的采集与识别,并判断是否由机器人来抓取。

(2)分拣区域的光源

分拣系统过程中,分拣区域的光源会直接影响到工业相机采集目标物体的精度。好的光源可以提高整个图像处理的分辨率,降低分拣的难度。分拣系统采用按圆周排列的LED 灯,它能够为被测物体提供大面积平衡照明的环形光源,其优点是可以直接安装在镜头并实现大面积照明,能够较好地反射被测物体表面的纹理。

(3)末端执行机构

末端执行机构一般采用柔性的夹爪,在一定误差范围内,机器人都可以成功识别并抓取目标物体。其作用是将目标物体加紧并保持,当工业机器人移动到指定位置后便可松开,回到初始状态。系统硬件整体架构如图2所示。

图2 系统硬件整体架构

3 系统软件设计

在软件方面,需要在Robot Studio 平台搭建模块化Rapid 语言程序,并使用工业机器人的示教器进行点位、输入输出和通信等具体数据的调试[22]。还需要考虑目标物体的图像处理、识别以及柔性末端夹爪,最后结合工业机器人的具体需要、控制精度、工作节拍等方面进行设计,并通过MATLAB等相关软件模拟验证,实现精细调节。

为确保分拣系统正常运行,在分拣机器人和系统上电后,会对系统的连接状态、工业机器人复位和夹爪复位等方面进行初始化检查。在确保自检无故障后,机器人将从起始位置开始运动,到达分拣区域后启动机器视觉模块来识别目标物体,成功识别目标物体后,柔性夹爪夹起目标物体,然后随着分拣机器人将目标物体移动至分类区,到达分类区域后夹爪松开,回到起始位置。直到目标物体全部分拣完成后,该循环才会停止。软件主函数模块的控制流程框图如图3 所示。工业机器人物料分拣系统的I/O表如表2所示。

表2 物料分拣系统I/O表

图3 主函数模块的控制流程框图

4 系统测试验证与结果分析

为验证工业机器人物料分拣系统的功能,以100 个苹果为分拣目标,在运输带上将苹果按大小进行分拣,并与人工分拣进行对比,结果如表3 所示。由表可知,分拣系统的总错误率为10%,人工分拣的总错误率为46.7%;分拣系统所消耗的时间为4 min,人工分拣所消耗的时间为8 min。结果表明:采用基于工业机器人的物料分拣系统能够大大提高分拣效率,其分拣错误率远远低于人工分拣错误率,验证了该分拣系统的有效性和可靠性。为进一步提高工业机器人物料分拣系统的分拣效率和精度,还可以从机器人的运动速度和图像识别方面进行调试,以降低分拣错误率和减少分拣时间。

表3 分拣系统与人工分拣的数据比较

5 结束语

近年来,随着制造业的进步和发展,工业机器人在物料分拣发挥着越来越重要的作用,减轻了劳动强度的同时也提高了企业的生产效率,在物流、制造等领域得到广泛应用。一方面,工业机器人物料分拣技术的应用范围得到了不断的拓展,除了传统产业,如汽车制造、机械加工等,现在国内外的厂家也已将工业机器人应用到食品加工、医疗器械等领域。同时,工业机器人系统通过各种各样的协作机制,还可以将不同机械设备进行智能化的连接,使得工厂的多个环节能够更加协同工作,从而提高生产效率。另一方面,随着工业机器人物料分拣技术在精度和速度方面的不断提升,机器人智能化程度越来越高,为工业自动化生产提供了全新的思路。

综上所述,工业机器人物料分拣系统的发展已经到了一个全新的阶段,它的出现有效地解决了生产效率低下,成本过高等问题,得到广泛关注。它不仅能够完成各种复杂分拣任务,还能大幅度地减少企业在人力、物力方面的投入,降低生产成本,提高生产效益,提高物料分拣的效率和准确性。

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