[发明专利]一种基于图像特征识别的工业机器人自动化轮毂打磨系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于图像特征识别的工业机器人自动化轮毂打磨系统，包括工作台和待加工工件，工业镜头、工业相机、人工光源、图像采集卡、工业级计算机、控制柜和工业机器人和打磨装置；本发明还公开了一种基于图像特征识别的工业机器人自动化轮毂打磨方法。本发明通过图像特征识别实现对机器人的精确控制，相比人工打磨，加工精度和生产效率有很大提高，且操作简单，可大幅减轻工人的工作强度；本发明使工业机器人具有对目标物体进行传感、抽象、判断的能力，可编程可移植性强，可根据产品特征对加工过程进行相应调整。

技术领域

本发明涉及一种基于图像特征识别的工业机器人自动化轮毂打磨系统及方法。

背景技术

工业机器人图像识别自动打磨系统的基本原理是在工业机器人工作站的基础上，增设外围机器视觉系统和轮毂加工定位工作台，通过计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类的视觉功能，在工业机器人的操作功能上完成自动打磨拓展的实现。其目标是使工业机器人具有对目标物体进行传感、抽象、判断的能力，从而完成对目标特征的识别并能够自动地完成加工作业任务。

汽车轮毂行业是伴随着汽车产业的飞速成长而逐渐发展壮大起来的。针对汽车轮毂识别系统的研究最初是为了解决自动化生产线上多品种混流生产的问题，主要是由国外的专家学者及企业相关研究人员进行的。1992年，Behrouz N等人研制出了一种高实时性低成本的汽车轮毂识别系统，该系统通过对采集的轮毂图像进行特征提取进而完成轮毂的自动分类识别，最大识别速率达每分钟30个，具有很强的实际应用性。之后，GE公司研制出针对飞机轮毂的WheelScan5轮毂自动检测系统，主要用于检测识别轮毂的各种缺陷。2005年，Cognex公司推出了WIS-8000轮毂识别系统，通过有效的图像去噪算法大大提高了轮毂识别的准确性，在工业上得到了广泛的应用。

虽然国内外对轮毂识别系统的研制有很多，但在实际应用中都有各自的缺点。对于国外成熟的轮毂识别系统和产品，虽然具有较高的精度及可靠性，但是由于其售价较高、使用操作复杂、技术支持缺乏以及更新速度不够及时等原因，导致其在国内并没有得到广泛地应用。而国内所研究的轮毂识别系统和产品都还处于实验阶段，没有相对应成熟可靠的识别产品，实际中基本没有大规模的应用。此外，以上的轮毂识别系统大多是针对轮毂的型号进行识别而后进行流水线的分流操作或机床上料加工操作，鲜有针对轮毂的外形和轮廓进行自动化识别加工的研究。

工业机器人轨迹规划的研究始于20世纪70年代，经过三四十年的发展，已经形成了一套科学、实用的理论体系，产生了丰富的轨迹规划方法。轨迹规划技术是工业机器人基础核心技术之一，无论是哪种工作，最终都只能依靠机器人末端严格按照预定轨迹运动完成作业，因此轨迹规划的结果直接影响着机器人的工作效能和效率。工业机器人的轨迹规划主要是用来研究机器人末端执行器从初始姿态到目标姿态的运动过程中每个机器人关节的位移、速度和加速度随时间的变化历程。随着应用需求的不断提高以及研究领域的逐渐深入，国内外学者在机器人轨迹规划领域提出了许多新的规划算法，并在实践应用中取得了不错的应用效果。

1997年，Bazaz和Tondu等人提出了用三次多项式曲线来连接空间中的关节点的轨迹规划算法。由于这种的算法在各个轨迹段之间的加速度不具有连续性，Bazaz等人在随后的研究中又提出了在中间点上确保加速度为零的新算法，保证了加速度的连续性。1998年，

Saramago等人通过约束机器人的运动时间、消耗能量和物理结构范围，建立了机器人的最优轨迹规划的模型，完成了机器人的最优轨迹规划。在此基础上，Saramago等人又提出了一种考虑运动障碍物的机器人最优轨迹规划方法，并成功在斯坦福机械手上进行了实验。2004年，Chettibi等人研究了最小成本轨迹规划问题，通过逐步二次规划法完成了机器人的轨迹规划。2013年，Rymansaib等人通过时延三阶指数函数来产生近似的梯形速度分布的最优时间轨迹，并通过工业机器人的实际操作验证了算法的可行性。