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  機械臂視覺的上位機實現(xiàn)

發(fā)布日期：2022/2/23 15:48:57      瀏覽量：

      工業(yè)六軸機器人，協(xié)作機器人，包括并聯(lián)機器人乃至AGV，其實都是又聾又瞎。如果把機械臂比作人的胳膊，手比作末端執(zhí)行器（如焊槍，手抓）等等，往往需要眼睛才能干活。視覺的信息是非常豐富的，這個眼睛就是工業(yè)相機。機器人視覺是個研究熱點，各種方向?qū)映霾桓F。這里我僅僅列出我接觸過的，做過的，且在工業(yè)界成功的方向：

 （1）視覺跟蹤：典型代表是焊縫跟蹤，視覺以線激光3D傳感器為主，引導(dǎo)機器人末端對準(zhǔn)焊縫。

 （2）定位/糾偏: 這個在3C行業(yè)做的最多，相機以2D相機為主，拍照測量目標(biāo)位置或者得到其偏差，機器人改變末端位置使其精準(zhǔn)定位。

   (3)  視覺伺服：這個相對難一些，2D/3D都有，也可以算在視覺跟蹤范疇中，專指目標(biāo)物運動，視覺獲取目標(biāo)物特征，控制機器人使其動態(tài)跟蹤誤差最?。淮蠹铱梢运阉衙肺骱鸵曈X守門員對抗，就是視覺伺服典型代表。

 （4）輪廓掃描/圖像重建：這也是一個精彩紛呈的方向，典型代表就是CT和各種三坐標(biāo)測量儀，CT雖然大部分不用機械臂，但仍可以歸為此類問題，記錄機械末端實時位置-相機拍照所得圖片，經(jīng)過相應(yīng)的數(shù)學(xué)運算，將人體內(nèi)部器官三維重建（CT），激光掃描輪廓，重建3D模型（三坐標(biāo)測量儀/汽車車身掃描）。

     如果做這個機器人視覺方向的項目，有幾個共性問題需要提出來，并將其總結(jié)歸納一般方法，做好標(biāo)準(zhǔn)作法，當(dāng)然以下問題在項目中可能用不到，但作為技術(shù)儲備是非常必要的，我僅是拋磚引玉，期望引起大家特別是項目設(shè)計階段的思考.

  a.相機和機器人安裝問題：這里可以區(qū)分為 eye in hand 和eye to hand的問題，如下圖（引用halcon）所示

     這兩種方法都有其典型應(yīng)用，Eye to hand要簡單一些，需要注意的問題如下：

1）相機電源線和通信線是否足夠長，不要被機械臂扯到,或被夾到線；

2）待測物如果發(fā)生變動了，是否會出現(xiàn)相機離焦問題，最好能夠?qū)崿F(xiàn)自動對焦功能；

3）eye in hand用于跟蹤的時候，如果機械末端軌跡如果是曲線，如何處理？不同的項目，難以共性總結(jié)，但項目設(shè)計階段，必須考慮。

4）打光的問題，如果2D相機，必須克服外界光線對相機的干擾。打光的關(guān)鍵就是從目標(biāo)物出發(fā)，思考光源如何打。

5）在三維重建過程中，很重要的事情就是圖像不要產(chǎn)生拖影，不產(chǎn)生拖影最有效的辦法就是等機械臂或者運動軸停止了再同步觸發(fā)拍照。但這樣效率不高。還有一個辦法就是等待運動軸勻速了，再異步獲取圖像，注意涉及到加減速部分幀舍棄。

     以上洋洋灑灑寫了這么多，總之就是一句話，穩(wěn)定可靠的得到好的圖像，先圖像，后處理，不要迷信算法，算法沒有有效數(shù)據(jù)支撐，算法沒有價值。

b.相機標(biāo)定相關(guān)問題：如果需要精確定位，相機就必須要標(biāo)定，這是一個非常長的篇幅才能說明的問題。這里我只是介紹下我看過的比較好資料，我都是依據(jù)這些資料寫的代碼，并驗證成功。

（1）2D：2D相機都是小孔成像原理，這方面比較好的闡述當(dāng)屬OPCV那本書。重點是區(qū)分好靶面，鏡面和目標(biāo)物三者矩陣換算關(guān)系，如果需要高精度或者魚眼鏡頭，需要處理相機畸變。棋盤格和菲林板都可以用，但是如果跟機器人末端配合的話還是推薦棋盤格，因為菲林板的圓孔，機械臂末端不好精準(zhǔn)定位。

（2）激光視覺：這里推薦天津大學(xué)葉聲華院士實驗室提出的消隱法標(biāo)定，論文可以搜到。

（3）3D相機：3D有很多種，如雙目相機，還有各種編碼結(jié)構(gòu)光等傳感技術(shù)融合，實在難以總結(jié)，還得具體項目具體分析。

c.機器人TCP標(biāo)定：機器人出場的TCP是手腕圓心，很多項目，必須標(biāo)定末端工具的TCP點，方法主流就兩種而已。但必須強調(diào)的是，怎么標(biāo)也肯定有誤差，如何解決是關(guān)鍵。首先要清楚的是，這是一個系統(tǒng)誤差，多試幾次，就可以得到的系統(tǒng)誤差具體值的，是可以在末端移動中乘以這個誤差矩陣的。

d.手眼關(guān)系：這里特指相機和機器人末端之間關(guān)系。我們圖像處理得到的是像素坐標(biāo)，機器人得到的末端TCP在機器人基坐標(biāo)系的位置。如果把這兩件事關(guān)聯(lián)起來，就要做，像素坐標(biāo)到機器人末端TCP的對應(yīng)關(guān)系，這里主要的矩陣包括：像素坐標(biāo)系-相機鏡頭坐標(biāo)系-機械手末端TCP坐標(biāo)系—機器人基坐標(biāo)系；

    如果標(biāo)定了相機，和TCP,那么接下來少的就是，相機和TCP的標(biāo)定了。這個2D相機的做法可以是，相機看棋盤格四個點得到像素坐標(biāo)，機器人末端對準(zhǔn)這四個點讀取位置，而后建立期間的矩陣關(guān)系；

網(wǎng)上文章很多，這里隨便搜了一篇：

手眼標(biāo)定（九點法）_黃昏的晨曦-CSDN博客

e.坐標(biāo)系綜合： 以上洋洋灑灑寫了這么多，說穿了就是建立好相機和機器人坐標(biāo)系之間的關(guān)系，相信大家看的也暈了，但做幾次也就沒啥了。需要注意的是，不同坐標(biāo)系，不要相加減。

f.采圖周期與控制周期問題:

1）采圖方式：同步采集和異步采集，為了提高采圖效率，建議采用異步采集。

2）圖像通信接口：GIGE和USB3各有優(yōu)劣，但GIGE能滿足的情況下肯定是首選，因為傳輸距離更遠(yuǎn)，且網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展速度明顯更快，更符合未來發(fā)展方向；

3）控制周期：不是越短越好，關(guān)鍵要合適，這個很難用穩(wěn)定性理論去把握，還得靠調(diào)試；

g.安全問題：作為系統(tǒng)軟件設(shè)計者，必須考慮如果圖像處理有問題了，會不會影響機器人運動，圖像接口斷開了怎么處理，安全鏈如何設(shè)計。

    以上洋洋灑灑寫了很多，后期也許會有更正，但核心問題大致就是這些，上位機軟件工程師，如果從事過類似手眼系統(tǒng)開發(fā)的，其實本質(zhì)是系統(tǒng)工程師，需要全盤考慮，設(shè)計合理，有特色，且能保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，且按時交付。

    特色技術(shù)很大程度上決定了你的項目值多少錢，設(shè)計和調(diào)試能力決定能不能把錢穩(wěn)穩(wěn)地得到。