包光旋,黄家才,李 耀,王思睿,盛云龙,吕思男

(南京工程学院工业中心、创新创业学院, 江苏 南京 211167)

近年来,随着国家对机器人产业的大力扶持,国内一些高校以及科研院所、企业等也对机器人视觉领域进行了相关的研究,如利用机器人搬运、分拣物品等.传统的分拣方式采用示教或离线编程的方式对机器人的动作和目标的摆放位置预先严格设定,一旦机器人的工作环境有所改变,就会导致抓取错误.机器人视觉技术利用摄像机来模拟人类的视觉功能,对客观事物进行测量和判断,是一种非接触式的测量方式,可实现无接触检测、无接触识别定位等功能[1].利用机器人视觉技术来引导机器人完成分拣工作,可帮助企业高效地完成生产任务,因此开发和研究基于视觉技术的工业分拣机器人系统有着十分重要的意义.

1 Delta机器人分拣系统的组成及工作流程

Delta机器人分拣系统总体架构如图1所示.系统工作过程为：杂乱无章、形态各异的工件在传送带1上运动至视觉检测区；系统根据相机所采集的图像进行处理,提取图像特征并与事先建立的工件模板匹配,获取工件位置坐标,发送至上位机；上位机根据坐标关系,获取工件在系统中的坐标,根据该坐标逆解出机器人各个轴转动角度以实现精准抓取后将工件下放到传送带2上.

图1 Delta机器人分拣系统总体架构图

分拣系统平台硬件主要包括Delta并联机器人、CANopen主站卡、工业相机、镜头、光源……