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附录A 外文译文
使用机器视觉进行灵活的自动装配系统
Phansak Nerakaea, Pichitra Uangpairojb, Kontorn Chamniprasartb,
摘 要
灵活自动装配系统已经成为制造工艺高混合生产线的有用自动化系统。这项研究旨在设计灵活的自动拾取和放置装配系统的主要原型。我们将机器视觉系统与机器人系统集成在一起，进行选取和放置过程。产品类型包括主体部分和装配部分。主体部件通过传送带转移到机械系统。当主体部分维持在特定位置时，主体部分的图像会被捕获到。我们可以利用 LabVIEW NI 视觉软件和 NI 视觉构建器的图像处理以及图像校准方法获得用于控制选择性合规铰接式机械臂 （SCARA） 的主要部分的组装空间的形状和方向。SCARA 用于从存储站中挑选装配部件，并将它们放入主要部件的装配空间中。作为原型化的结果，我们从图像校准中评估了坐标转换因子，并用它来控制 SCARA 的运动。最终我们获得了可靠的灵活自动装配系统，能够正确检测和识别装配空间的形状和方向。SCARA 还可以选择正确的装配部件，并将它们完美地放入装配空间。
关键词： 柔性制造系统；机器视觉系统；选取和放置工艺；LabVIEW
- 引言
如今，客户希望推动对各种个别产品特点的需求，缩短制造业的交货时间。由于制造工艺具有高度的复杂性，自动化系统已应用于生产和总装。在高混合生产中，产品型号可能具有不同的尺寸、形状和方向，对自动装配过程的灵活性要求更高。当产品型号在常规装配过程中发生改变时，生产线需要停止，然后需要设置自动装配系统的新配置和命令。这种修道院装配过程可以增加生产预期时间，同时可以降低系统效率。因此，生产成本的增加是通过对劳动力成本、机器和设备成本的投资。为了改进传统的自动组件系统，在高混合装配过程中采用了灵活的自动系统。这种灵活的自动系统可以修改其工作模式，并自动响应新型号。在这种情况下，生产线不需要 停止显著提高装配工艺性能。
实现灵活自动系统的一种方法是将机器视觉系统与自动化系统集成在一起。计算机视觉技术已用于提供产品数据，协助生产系统的决策2。在使用数控机器的切割工具过程中，视觉传感器用于监控切割工具条件，包括工具磨损和表面纹理。在这种情况下，从视觉传感器获得的工具磨损状态信息用于估计磨损参数，这些参数被用作数控控制器3的反馈控制。还使用自动视觉系统使用参考比较方法检查印刷电路板上的缺陷。这种自动视觉检测系统被认为对缺陷检测和缺陷分类4有效。在自动装配过程中，机器视觉系统还可以检测产品型号的特点、尺寸、形状、方向和缺陷。此检查有助于自动装配系统区分模型并正确响应这些模型。视觉系统基本上基于图像分类。首先，使用相机拍摄对象图像。接下来，图像的搜索区域被指定为用于图像处理的环境。 在图像处理步骤中，通过比较捕获的图像与标准图像的重要特征来识别分类。图像分类器通常使用两个主要分类器：对象分类器和颜色分类器。对象分类器根据物体的形状识别对象，而颜色分类器根据对象的颜色5来区分对象。
同时，工业机器人也在自动组装过程中得到实施，以减少人为错误、准备时间和人工成本。机器人可以使用新的控制方法实现更好的性能。陈和刘已经非常成功地实施了强大的阻抗控制算法与选择性复合铰接机械臂（SCARA）执行打印电路板（PCB）组件6。
本研究论文侧重于选取和放置过程，这是一个组装过程的子过程，需要精确的配置和位置来组装 product 的部分。机器视觉系统和SCARA机器人的集成系统设计用于在单条生产线上组装各种形状、配置和方向的部件。
- 实验
在本实验中，模型组件由主要部件和装配部件组成。本文中提到了有三个装配模型，分别是正方形、三角形和圆形，可放置在不同位置的相应主要部件中。主要部件和装配部件分别以图1（a）和图1（b）表示 。主要部件沿着传送带移动，而组装部件则储存在储存站上。装配过程必须通过将正确的装配部分放在主要部分的正确位置来完成。为了完成这样的要求，我们需要集成视觉系统，以确定装配空间的几何形状和方向。
图1. （a） 主要部分.（b） 装配部件.
本章分为硬件设计和软件设计两个部分。由相机、机器人和机器人末端效应器组成的硬件系统。我们还使用 SCARA 型号 IX-NNC6020-5L-T1-SP 接收处理信息。机器人的末端效应器，一个直径10毫米的真空吸头，用于在组件中保持组装部分。然后，SCARA 被编程为在挑选和放置过程中移动到所需的位置。
对于视觉模块，我们使用分辨率为 640 X 840 像素的 USB CCD 摄像机来捕获传送带上主要部分的图像。700 Lux 背光的 b 正确性使得创建 LabVIEW 的图像处理软件更加容易。该系统使用 LabVIEW NI 视觉软件和 NI 视觉构建器开发用于图像处理的计算机程序。该计划是为我减少部分的位置和方向而设计的。LabVIEW 还通过将组装部分的位置和组装空间的位置发送到 SCARA 来与机器人控制器进行通信。NI 视觉构建器程序引入 to 定义了需要搜索的主要部件的配置、颜色、亮度、搜索区域等部分的特征。这个视觉构建者帮助程序轻松工作。
2.1. 设备定位
SCARA被放置在基地的中心。安装在机器人尖端的摄像头。主要部件沿着轨道传送器移动。当主部分移动到指定位置时，系统按住主部分并拍摄图像，如 Fig 所示。2. 图像已发送到 LabVIEW NI 视觉软件，以确定放置位置的坐标。
图2.（a） 示意图布局.（b） 设备的真实定位.
2.2. 定位算法
从相机中捕获的主要部分的图像 被发送到 LabVIEW 程序，以定位组装部件需要正确放置的主要部件的位置和装配空间的方向。通过图3中显示的过程对捕获的图像进行了分析。
图3. Flow定位算法图表.
在拍摄图 4 中显示的主要部分的图像后，图像的分辨率大小为 640 X 480 像素，通过在图 5 中显示的 NI 视觉构建器指定搜索区域，可以找到主部分的组装空间边缘。接下来， 使用 NI 视觉构建器和 LabVIEW 检测到装配空间的边缘，从而实现程序的形状识别。之后，空间的中心点和方向以像素位置的术语定位，如图6所示。亲克通知了所捕获图像的 X 轴和 Y 轴的像素位置。
图4.捕获图像示例.
图5.搜索区域确定.
图6.（a）在捕获的图像中搜索组装空间区域：（b）装配空间中心的具体像素.
当我们从上一步的像素坐标，我们需要转换像素坐标到坐标毫米 使用转换因子0.138425毫米/像素的x方向和0.1351095毫米/像素的y方向。
然后，我们不得不将毫米的坐标转换为 IAI 协议 B 的一系列命令，这些命令以六角形数字的形式出现。命令 of IAI 协议 B 用于控制机器人在拾取和放置过程中的移动。
2.3. 图像校准
对于从捕获的图像中获得的组装空间方向的规范，我们发现指定的坐标诱导了SCARA的偏向运动和误向目的地，偏离了物体7、8的真实位置。当摄像机用于捕获主部分的图像时，它可能不在主对象的中心，也可能不垂直于主对象，从而导致图像失真和指定坐标的方向错误。因此，在指定机器人的组装空间方向之前，有必要校准捕获的图像
2.3.1. 校准对象
标准对象的大小等于真正的对象大小。在标准物体上创建了48个直径为10毫米的圆圈（6x8行）。圆的每个中心之间的距离是10毫米。如图7所示，指定了 cir cles 的数量和真实物理坐标。例如，第一圆、二号圆和十号圆的中心坐标分别为（5，10）毫米、（15，10）毫米和（15，20）毫米。
图7.具有特定导向性的标准对象.
2.3.2. 图像校准方法
之后，我们将标准对象导入机器，以检查每个圆的中心坐标，该坐标被规定为xm， ym 。然后将机器坐标x m、y m与真正的物理坐标xr、y r进行比较。x 方向（x）和 y 方向（y）中的位置错误分别来自eq. （1） 和 Eq. （2） 中表示的 xm 、ym和xr 、yr 之间的比较。
因此，我们可以像 Eq. （3） 中一样表达总错误。
3. 结果和讨论
3.1. 校准结果
从校准结果可以看出，X方向（x）中41个圆圈的最大误差为10.59%，y方向（y）的最大误差为7.41%，而从Eq.（3）计算的总误差为41号圆数的10.621%。 同时，总错误的十个下降排名在表 1 中说明。表 1.总错误的十个降序排名。
从表1，图像边界区域的错误增加，因为图像失真诱导透视图像，而不是正交图像8。
此校准数据为捕获的图像的坐标转换提供了参数。c反转系数为 x 方向为 0.138425 mm/像素，y 方向为 0.1351095 mm/像素因此，机器坐标 xm，y m 可以调整，接近真正的物理坐标xr， yr.在我们使用这些参数 rs 校准程序后，我们获得了经过调整的坐标（x、y），用于识别主部分的组装位置并控制机器人运动。图8 以不同方向显示每种型号的坐标调整。与图像校准前和图像校准后相比，组装空间中心坐标的年龄差异也出现在图9中。y 方向坐标的百分比差异 （0.26 – 1.40%）与 x 方向坐标的百分比差异（0.008 - 0.141%）相比，这一比例明显偏高。同时，在中心和主要部分的左侧 y 方向的坐标的百分比差异高于右侧的坐标差异。结果表明，对于位于主要部件中心和主要部件左侧的所有类型的装配空间，特别是 y-direc tion 中的坐标，需要进行大幅调整。这些结果与表 1 中的校准结果相对应，即在标准对象的左侧区域发现了最大误差。
图8.图像校准前和图像校准后组装空间中心的坐标比较：（a） 圆形模型：（b） 矩形模型：（c） 三角模型。
图9.与图像校准前和图像校准后相比，屁股空间中心坐标的百分比差异：（a） 圆形模型：（b） 矩形模型：（c） 三角模型
3.2. 操作结果
使用 LabVIEW，我们获得了友好的用户界面程序， 帮助用户跟踪组装过程的状态。程序显示捕获的图像、组装空间、调整后的坐标（x、y）、装配空间的方向以及图 10 和图 11 中显示的 IAI 协议 B 的命令。
通过图像 处理器，系统可以正确识别和区分装配空间的形状和方向。机器人可以拾取与装配空间对应的正确组装部分。在我们使用转换因子校准程序后 ，我们发现机器人可以移动到正确的组装位置。图12显示，机器人可以正确地将装配件放入主体部分（100%），从而提高此装配过程的效率。
这种自动作为系统需要改进系统的灵活性。现在，该系统可以完美地应用于黑色部件，这些黑色部件便于图像处理器检测装配空间、形状和装配空间的方向。但是，this 系统可能与可能向摄像机反射生动光线的发光部件不兼容。在这种情况下，它可能会导致图像处理器的一些错误，以检测组装空间的形状和正确方向。这种进一步的改进是团队未来的工作。
图10.LabVIEW 的用户界面，用于灵活的自动装配系统
图11.捕获的图像格式（左）和坐标X，Y在组装空间的中心（右）
图12.将装配部件放入主要部件的装配空间的样本
4. 结论
本文提出了柔性自动装配系统与机器视觉系统相结合的主要专业型。对于机器视觉系统的图像处理，透视捕获图像是指定放置总成 bly 部分的正确目标位置的主要问题。我们需要进行图像校准，以获得用于机器人拾取和放置过程的组装空间的正确坐标。对于位于主要部件中心和主要部件左侧的所有类型的装配空间，特别是 y 方向的坐标，需要进行大调整。我们终于获得了可靠的灵活自动装配系统，能够正确检测和识别装配空间的形状和方向，在SCARA的完美选择和放置过程中实现。该原型预计将被开发用于复杂的产品模型，复杂的生产线，这将是我们未来的具有挑战性的工作。
机器视觉系统在工业上的应用回顾
V. 南迪尼1*， R. 迪帕克·维沙尔2 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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