周宇权
（广西机电职业技术学院，广西南宁，530007）
0 引言
在企业工业生产中，工业自动分拣效率的提升，可以大幅提升企业的经济效益。早在20 世纪初，一些国外相关研究人员开始逐步将自动分拣系统在物流运输中进行应用。在时代发展的进程中，工业自动化水平在不断提升。对于早期的工业机器人而言，工业机器人自动分拣系统是通过对工件特点进行分析，从而对其进行检测，并实现分拣的功能。值得注意的是，鉴于检测范围非常有限，而且分拣速度不高，精确度也不稳定。在当今时代，机器视觉可以充分利用人工智能技术，对人眼进行模拟，从而使工业机器人自动分拣系统的分拣精度得到大幅度的提升。
1 基于机器视觉工业机器人分拣系统设计需求
■1.1 性能需求
本文搭建了一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统。本分拣系统以目标识别、分拣控制等为中心。在本文中，选取工业分拣机器人，针对物流包裹分拣进行研究。对于分拣控制过程，从智能控制、设备综合管理等角度进行分拣处理，然后针对网络分层与控制。具体而言，分拣流程的框架设计如图1 所示。
图1 工业机器人分拣系统功能框图
在基于机器视觉的工业机器人分拣系统的设计中，通过对总体需求进行分解，然后对分类势必进行研究。在这个过程中，以目标识别和总体性能分析为中心。在此基础之上，结合条形码识别，从动力传输与控制的角度进行分析。最终，达到对物流包裹分拣精度、分拣效率的综合提升的目的。
通过对工业机器人分拣系统的性能指标方面进行分析可知，其性能需求主要包括四个方面。第一是物流包括的传输工具是传输带，传送带的输送速度为0.8m/s，每天的输送量是400 吨。第二是传送带的宽度和工作速度、最大速度有规定。第三是通过自动化方式，针对物流包裹进行分拣，这样可以达到自动分拣需要的80%以上，使误检率降低到10%以内。第四，系统的防护指标需要达到相应标准。
■1.2 功能需求
1.2.1 相机标定方法设计需求
在对系统的相机标定方法进行分析的时候，可以针对不同的摄像机标定方法进行比较。通常情况下，在针对相机进行标定的时候，必须掌握目标物尺度的详细情况。然后，针对标定对象与已知图像点坐标之间的信息进行进一步地设置，获得摄像机模型的内外部参数。根据标定对象的差异，将标定方法可以分成两类。一类是带物体景深探测的三维相机，另一类是只包含平面像素信息的二维相机。前者标定结果可以选择仅仅使用一幅图像进行标定。通过对其优势进行分析，可知其结果精度是比较高的。然而，这种相机的操作劣势就是操作流程较为繁琐，而且维护难度较大。后者定标难度比前者更简单，而且能够使标定对照物本身精度达到有关标准。后者的劣势就是要借助两个及以上的视角图像来标定。通常情况下，相机标定需要工业相机的标定参照物体，标定参照物体的精度与标定计算结果的精度有着紧密的联系。在某些情况下，工作空间对于标定参照物体的摆放产生限制作用，或者相机在不能取得差异较大的不同视角的情况下，会导致标定方法的选用受到较大的影响。
1.2.2 目标识别功能设计需求
目标识别单元能够针对分拣对象进行相关数据信息的识别和统计，这个操作是在相机具有控制功能的前提下才能够实现的，而且在这个过程中需要使用到视觉反馈图像。在此基础之上做好设计。需要依据实时拍摄的传送带上的物品，借助光学图像对其显示。然后，针对分拣目标物的特征，做好光学图像处理。对于目标识别单元，由于其包括的模块较多，比如形态学识别模块、中间结果综合处理单元以及人工辅助处理模块等。通过形态识别和深度学习，可以针对分拣对象进行识别，对目标坐标和角度进行获取。
2 基于机器视觉工业机器人分拣系统硬件设计
■2.1 系统硬件总体框架设计
针对前文所提到的系统功能与性能需求的分析，本系统需要基于传送带和运载物品相关信息的基础之上，为传送带搭配工作范围能完全覆盖传送带对应区域的六轴串联机械臂系统。并且，需要针对视野范围能完全覆盖传送带对应区域安装好工业摄像头。通过传送带俯视图方向来对传送带和机器视觉分拣系统进行合理设计。对于传送带上的传输物体，可以将其分为两类，一类是目标物体，另一类是非目标物体。当物体通过传送带进入后，首先经过的是图像采集区，在该区域，工业相机对物体进行拍照，然后通过将拍照得到的图像信息进行图像处理。基于此，可以对物体进行图像识别，进入二次比对环节。当存在可识别的条形码的情况下，将条形码信息与数据库内信息作比较。然后，对分拣机器人根据视觉反馈的坐标补偿信息进行调用。在此基础之上，进一步实现智能化分拣的目的。传送带和视觉分拣系统的运行逻辑图如图2 所示。
图2 传送带和视觉分拣系统的运行逻辑
■2.2 机器人视觉分拣系统的硬件组成
2.2.1 工业机器人系统
在本文所设计的工业机器人智能分拣系统中，工业机器人系统的组成结构包括这几个部分，分别是机器人本体、机器人控制器、机器人示教器及机器人连接线缆。机器人系统能够对人机之间有效地协同作业起到较大的作用。
2.2.2 欧姆龙FZ-SC2M 工业相机
欧姆龙FZ 系列工业相机的型号非常多，该系列使用的是CMOS 摄像元件。传感器尺寸有多种尺寸，色彩模式一般有两种，一种是黑白模式，另外一种是彩色模式。FZ 系列工业相机属于高速工业相机，其数据传输方式包括HDMI、WiFi、GIGE 千兆网在内的多种类型接口。在实际应用中，需要根据具体情况来合理选择接口类型。FZ 系列相机使用的是Camera Link 接口，其相机数据能够达到输出延迟和带宽的理论最大值。
2.2.3 欧姆龙FH-L550 工业计算机
在本系统中，配备了欧姆龙FH-L550 工业计算机，该技术使用的是Intel 的Atom 系列CPU，内存大小为8GB，可以通过Camera Link 接口驱动2 台工业相机。
2.2.4 其他硬件
其他硬件还有工业相机LED 环形光源、西门子可编程逻辑控制器S7-300、西门子变频控制器G120X、机器人末端执行工具的设计。其中工业相机LED 环形光源要针对目标区域做好照明设计，使工业相机采集得到的图像能够对目标物体信息和背景信息进行有效区分。而且，要设计背景光源，使工业相机识别系统的精度得到提升，各项性能提高。西门子可编程逻辑控制器S7-300 使用的是德国西门子公司生产的基础型可编程序控制器。该控制器所使用的结构是模块化结构，容易拓展。通过该控制器，能够使机器人工作站的外部元器件得到统一控制的目的。西门子变频控制器G120X 是德国西门子公司生产的变频控制器，额定功率是15kW，使用三相交流电。机器人末端执行工具的设计使用真空吸盘型工具和柔性抓取末端执行工具，即气动夹爪。
■2.3 系统硬件的结构框图
根据以上系统硬件分析，可以设计得到的结构框图如图3 所示。
3 基于机器视觉工业机器人分拣系统软件设计
本文设计的基于机器视觉工业机器人分拣系统的软件组成部分包括四个部分，分别为：机器人系统的控制程序、工业计算机上运行的图形处理程序、PLC 运行的信号采集和电气控制程序、系统各硬件组成部分之间的通讯协议和数据交互代码。第一部分是机器人系统的控制程序。这部分是整个分拣系统的核心部分，负责控制机器人的运动和动作。控制程序需要实现以下功能：运动规划、运动控制、物体识别、任务调度。第二部分是工业计算机上运行的图形处理程序。该部分主要负责图像处理和分析，以及与机器人系统的控制程序进行通信。它通常由图像处理库和算法组成，可以使用编程语言如C++、Python 等。图形处理程序需要实现以下功能：图像采集、图像处理、物体定位、与机器人控制程序通信。第三部分是PLC 运行的信号采集和电气控制程序。该部分主要负责与分拣系统的各个硬件组成部分进行通信和控制。信号采集和电气控制程序需要实现以下功能：信号采集、电气控制、与机器人控制程序通信。第四部分是系统各硬件组成部分之间的通讯协议和数据交互代码。这部分负责实现不同硬件设备之间的数据传输和通信。通讯协议和数据交互代码需要实现以下功能：数据传输、数据解析、状态同步。
■3.1 处理工业机器人自动分拣图像
为了使工业机器人的分拣精度得到较大幅度的提升，当我们在对工业机器人自动分拣系统进行设计的时候，需要在构建标准化工件模板的基础之上，对分拣图像进行采集。通过图像预采集分析可知，这些图像信息中包含了不少无用信息。所以，为了达到提升工业机器人的分拣精度的目的，就要保留采集图像中的有用图像特征信息。在本文中，笔者设计了原始算法，以期达到采集的自动分拣图像信息筛选的目的。算法公式如下式(1)所示。
在公式(1)中，S为初始采集图像分辨率；D为剔除图像信息值；F为图像处理基数。经实验表明，通过该算法对分拣图像进行过滤。基于此，再对图像噪声进行消除。对图像噪声进行消除的方法是图像分割法，该方法对图像噪声进行消除的原理就是能够使图像分给为一个又一个小区域，然后针对各个区域进行边缘检测。并且，可以对不同区域的特征进行提取，并且得到新的图像信息子集。通过研究表明，当图像被处理之后，一般会产生阈值变换，为实现图像噪声的进一步降低，可以使用加权平均滤波法进行去噪处理。通过灰度图像变换，进行二值化处理，可以设计阈值变换表达式如式(2)所示。
其中：F(i,j) 表示图像；t表示阈值；M、N是自然数。
■3.2 基于机器视觉识别自动分拣工件类型
在传统的工业机器人自动分拣系统中，图像信号转换较难实现，所以自动分拣精度得不到保障。在本文中，所涉及的分拣系统会使用机器视觉技术，借助该技术，实现图像信号转换的目的，最后实现物品的自动分拣分类。自动分拣工件识别方法通常有三种，粉笔是工件角度识别；工件边距识别；工件形心识别。
■3.3 设计工业机器人自动分拣程序
自动分拣程序使用的是NET 多组件执行环境，使用C#Visual、C#.NET 核心语言，通过该语言，可以对自动分拣程序进行设计。为了达到较好的分拣效果，需要分析通知要求。在系统运行初始位置的时候，启动系统，这时候分拣传送带转动，针对不同类型的工件，可以采取不同的分拣动作。
以上程序的设计可以通过三个步骤完成。分别是设计检测单元、设计分拣单元程序、设计程序主站。其中设计检测单元需要对I/O 检测单元控制逻辑进行设计，从而实现模块之间程序的有效处理。设计分拣单元程序可以对检测量与控制模板之间的关系进行确定，从而进一步完成分拣。设计程序主站，是为了使主站的数据持续转换为指令，通过这些指令，可以对工业机器人的自动分拣进行控制。
4 小结
本文基于机器视觉设计了新的工业机器人自动分拣系统。具体而言，分别从硬件设计和软件设计两个方面来进行设计。经实验表明，该自动分拣系统的分拣精度较高，准确性较高，其应用价值较大，可以为工业自动化发展设备研发行业提供较大的参考价值。
