高志成 文晨锐 杨歆豪 倪俊芳

摘  要：空调压缩机的制造装配作为空调工业生产中最普遍和基本的部分，一直以来因其人力成本高，自动化程度低而又必不可少的特点饱受诟病。为了实现本环节的自动化、智能化生产，文章介绍了一种依靠摄像头视觉定位，从而实现机械手精确移动压缩机的控制方法。该方法可以有效的推进压缩机装配全自动化，提高压缩机装配的效率和抓取准确性。

关键词：机器视觉;坐标转化;工业自动化

中图分类号：TP391.41      文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2019）28-0043-03

Abstract： As the most common and basic part of air conditioning production industry， the manufacture and assembly of air conditioning compressor has been criticized because of its high labor cost and low degree of automation. In order to realize the automatic and intelligent production of this link， this paper introduces a control method to realize the precise movement of the compressor by relying on the visual positioning of the camera. This method can effectively promote the full automation of compressor assembly and improve the efficiency and accuracy of compressor assembly.

Keywords： machine vision; coordinate transformation; industrial automation

引言

随着国家工业现代化的进步，当今的工业生产领域越来越注重生产过程自动化[1]。发达国家机电一体化行业的多年积累，空调装配已经得到了迅速的发展，特别是近年来计算机的高度集成化，大大加快了该技术发展。我国机电一体化制造企业中自动化装备少、水准低，仍处于技术发展阶段，不仅在数量上同世界先进国家，如德国、日本，有较大差距，而且在产品种类、质量、设备应用上，同世界先进水准也存在阶段性差距。为推进国家工业现代化，提高工业生产自动化水平，本文提出了一种新的压缩机装配方法。压缩机装配作为空调工业生产中最常见，最基础的工序，因为每个压缩机位置多变，注油孔位置也不固定，传统方法通常为人力手工搬运，自动化程度不高，人力成本居高不下。为了进一步提升空调产线的自动化水平，降低生产成本，压缩机装配自动化问题迫切需要得到解决。

本文介绍了一种动态获取压缩机位置再施加控制信号的方法：以摄像头采集视觉图像，通过图像处理理论（滤波，变换）得出压缩机的实时世界坐标位置[2]，可以得到比较精确的机械手控制信号和路径规划，从而大幅度提升工作效率和工作质量。传統的固定位置抓取方法在压缩机搬运过程中，压缩机和机械手的位置会有相对偏移，出错率较高;用机器视觉捕捉孔的位置，可以高精度、快速地定位到目标位置并确定对应的下级控制信号，配合RGV物流小车，大幅度提高工作效率。

目前主流的图像处理方法有图像变换，图像增强和复原，图像编码与压缩[3]等，本文的图像处理方法主要为图像灰度化处理，形态学滤波，提取特征元素，得到定位。

1 定位系统硬件设计

整个系统分为两个主要部分，即摄像头定位系统和机械手搬运压缩机系统。协同工作，由摄像头定位系统先确定压缩机位置，得出控制信号传输到机械手运动，机械手操作移动压缩机，再反馈位置给摄像头。系统如图1所示。

定位系统硬件由用于图像采集的摄像头，用于坐标变换和外部通信的MCU组成，采用eye-to-hand结构[4]（即眼在手外）实现，整个系统具有结构精简，适应性强，集成度较高的特点，可适用于多种场合。由于压缩机构造普通，在光源照射下，压缩机和其他地方颜色差异显著，所以选择市场上常见的OV7725摄像头芯片已经够用。黑白灰度图像已经可以稳定区分出压缩机和其他部分，同时与彩色图像相比减少了运算量，还能较方便地滤除噪点的干扰，所以选用灰度图像进行处理。在摄像头安装方面，用于图像采集的摄像头安装尽量保证镜头的光轴与压缩机平面保持垂直，以减小畸变。整个硬件系统安装在工件流水线正上方，流水线下方用光源补光，保证压缩机清晰可见，整个过程中，保持定位系统摄像头和地面位置固定。整个压缩机机械安装如图2所示。

2 定位系统软件设计

整个摄像头定位系统工作分为图像采集，图像处理，位置标定，压缩机坐标输入输出几个部分，其定位流程如图3所示。

定位系统软件设计过程中，考虑到实际工作现场的光线不够均匀，摄像头采集得到的图像会包含较多噪点，所以对摄像头采集的原始图像做初步处理很有必要。具体处理方法如下：工件下方补光，摄像头采集到原始图像，依靠内置MCU对原始图像进行灰度处理，增强图像的高灰度级，仅保留黑色压缩机轮廓和白色其他部分。然后用基本形态学滤波的腐蚀、膨胀滤波方法[5]滤去图像的噪点，得到基本无噪点干扰信号的图像。流程图如图4所示。

此时的图像呈现出压缩机处为黑色圆形，其他部分为白色的特征，处理完的图像如图5所示，此时图像特征明显，可以用来定位压缩机。最后运用霍夫变换[6]或者质心法[7]可以求得黑色圆形区域（压缩机）的圆心坐标（u，v），至此，图像处理结束。

由于上面图像处理得到的圆形压缩机圆心坐标是像素坐标，不能直接用于机械手的控制，需要先对整个系统进行相机标定。由于摄像头安装和工件不是完全垂直，摄像头透镜工艺和成像原理问题，整个相机系统存在一定的畸变。这种畸变主要分为径向畸变和切向畸变，考虑用张正友标定方法[8]对上述坐标进行标定，计算出相机的内参、外参和畸变参数。因为相机位置保持不变，所以得到的相机参数矩阵也不变，可以经坐标变换得到最终压缩机的位置信息。综上，通过相机标定，坐标变换即可建立像素坐标（u，v），图像坐标（x，y），摄像头坐标（Xc，Yc，Zc）和世界坐标（Xw，Yw，Zw）之间的联系，具体关系如下：

合并公式（1）（2）（3），得到像素坐标转化为世界坐标的方程：

整个流程如图6所示。

图像处理得到的压缩机圆心像素坐标经相机标定，坐标变换后，得到与之成一一对应关系的世界坐标，世界坐标可以作为下级控制器的输入信号。通过与摄像头相连的MCU与机械手系统通信，将摄像头得出的压缩机圆心坐标（Xw，Yw，Zw）输送给下级执行机构（机械手）作为输入信号，机械手自身闭环系统控制机械手移动到指定坐标点处，拾取压缩机。

综上所述，整个系统的工作流程为：预先设定智能化RGV物流小车工件传输频率，设定摄像头采集图像频率与压缩机运输频率相匹配，每次压缩机传送到机械手位置后，通过摄像头定位系统提取图像，处理，找到压缩机具体位置，位置信息通讯传输到机械手系统，控制机械手装配压缩机，摄像头负责监督机械手是否正常抓取，然后进入下一步工序。

3 实验验证

以此方法进行实验仿真，将物体放在摄像头视角的不同位置，计算定位系统得到的压缩机世界坐标位置，和实际压缩机位置做位置误差比较，误差[9]计算方法为：

经计算，整个实验平均误差为0.205mm，由此得出结论，这种定位系统可以较为准确地定位出压缩机的位置，位置误差稳定在0.5mm之内，波动在工业要求允许范围内。

4 结论

本文用摄像头定位系统配合压缩机搬运系统协同工作，实时确定压缩机位置，解决长期以来传统机械作业定位粗糙的缺点，提高了整个压缩机装配系统的工作稳定性，精度和速度，较大幅度提升了本环节的自动化水平。经实际生产验证，这种定位系统可以准确快速地定位出压缩机的位置，与传统人力相比，工作效率提升近45%，比单独压缩机搬运系统的精度提高60%，耗费时间基本持平。本系统有望实现在空调生产装配领域，将人工作业升级为全自动快速作业，大幅度提高工序间的效率，并填补国内在空调精密组装和性能检验作业的自动化方面的空白。

参考文献：

[1]本刊编辑部.我国工业机器人现状与发展[J].机器人技术与应用，2013（02）：1-3.

[2]曾鹏.基于单目视觉的工件定位与机器人抓取技术研究[D].大连理工大学，2017.

[3]徐里萍.计算机图像处理技术的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2019（12）：11-12.

[4]孙琦，罗志增.Eye-to-Hand机器人系统的平面工件识别研究[J].杭州电子科技大学学报，2010，30（01）：46-49.

[5]郭景峰，申光宪，郑绳楦，等.数学形态学在数字滤波中的应用研究[J].机械工程学报，2002（10）：144-147.

[6]张会章，张利霞，郭雷.用霍夫变换来提取目标边界[J].计算机应用，2003（S1）：117-119.

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[8]刘艳，李腾飞.对张正友相機标定法的改进研究[J].光学技术，2014，40（06）：565-570.

[9]谢松乐，谌永祥，游秋香.铆接机自动送料装置视觉定位系统设计[J].机械设计与制造，2018（11）：131-134.