垃圾分拣机器人logo

摘要：针对传统PC构件手工拆装模生产作业人员多、占地面积大和工位利用率低的生产方式，结合机器人运动控制技术、激光扫描技术和图像感知技术，提出了一种基于3D视觉引导的直角坐标系机器人系统。在阐述视觉引导机器人自动拆装模具原理的基础上，设计了一种针对混凝土预制构件拆装模具的四自由度直角坐标系机器人系统，开发了基于EtherCAT总线的分布式控制软硬件系统，并进行工厂实际生产测试。测试结果表明：该机器人可以直接由图纸驱动自动完成PC构件的拆模和装模等核心生产过程；模具识别准确率高于99.5%；单个模具的装模节拍少于20s；抓手中心重复定位精度达到±1mm。为混凝土预制构件拆装模实现全自动化作业提供了完整解决方案。

全自动分拣机器人怎么用

近年来，随着经济的快速发展，劳动力成本的上升，预制构件加工精度与质量、装配式建筑施工技术和管理水平的提高以及国家政策因素的推动，预制装配式建筑呈现快速发展的态势[1]。混凝土预制构件是实现建筑主体结构预制的基础，而当前国内PC构件生产线装备的自动化水平远不能满足住宅工业化的发展需求[2]。按构件图纸形状和尺寸进行模具拼接和组装、构件生产完成后的模具清洗与回收等过程是PC构件生产的核心环节[3]。目前，国内PC生产线主要以手工或机械辅助拆装模为主，而国外用于拆装模具的机器人价格高且不能适应国内出筋构件的生产。

为此，本文提出一种基于3D视觉引导的直角坐标系机器人系统，并在此基础上开发了用于拆装模具的机械抓手、用于生产出筋构件的模具以及其他辅助机构。最后对整个机器人系统进行了实际生产测试与分析，有效提高了系统的控制精度和节拍，完全满足PC生产线对于拆模和装模的全自动化生产需求。

1机器人本体结构设计

在工业机器人领域中，直角坐标机器人是具有多个自由度的一种典型多用途工业机器人，各自由度可建成空间直角关系，该机器人运动简单，承载能力强[4]。本文所设计的直角坐标机器人有4个自由度，能够带动机械抓手在三维空间中沿X轴、Y轴以及Z轴进行水平移动，Z轴上的抓手可以围绕Z轴进行旋转。

所述直角坐标机器人本体结构模型如图1所示，主要由三轴联动龙门架以及安装在三轴联动龙门架上的机械手和模具识别传感器模块组成，其中三轴联动龙门架包括X轴桁架、Y轴导轨、YZ滑台和Z轴导轨。机器人中的4个关节由4个伺服电机进行驱动，通过现场总线实现机器人的精确定位、PC构件生产的模具拆卸后识别回收、画线、装模等工作，极大提高了生产效率，可杜绝人为因素导致的产品尺寸误差波动大，避免生产安全隐患。

1.X轴桁架2.Y轴桁架3.Z轴桁架4.R轴旋转抓手5机器人控制柜图14轴直角机器人本体结构

机械抓手结构如图2所示，主要由抓手主体、夹抓模块、敲磁钉模块、中心定位模块和画线模块组成。抓手主体上相对安装有两组夹抓模块，两组夹抓模块内分别安装敲磁钉模块，定位模块与抓手主体连接，画线喷油模块与定位模块连接。夹爪、敲磁钉和中心定位模块均为气动结构，在抓手进气管道上安装有压力检测传感器，负责检测系统压力是否在安全范围内。

1.中心定位插销2.喷墨画线机构3.激光测距传感器4.敲磁钉气缸5.上下气缸6.压力传感器7.电磁阀岛8.抓手机构图2拆装模机器人抓手结构

23D视觉系统设计

2.1系统组成

所设计的视觉系统硬件以PC作为控制中心，由200万像素工业相机、半导体线激光器以及相应的传感器固定装置组成。系统软件为基于Opencv开发的对应的线激光处理算法。工业相机和半导体线激光以固定的角度和高度安装在拆装模机器人Z轴。系统运行时，激光器发出一条结构光照射在待扫描工作台上，通过拆装模机器人X方向匀速移动完成对整个工作台模具的扫描，生成点云图像，经过图像处理后输出模具的角度和坐标信息，以便于机械手拆模。

2.2测量原理

所搭建的3D视觉系统基于结构光测量技术，采用激光三角测距原理[5]，如图3所示，线激光照射在被测物上表面，被工业相机接收，点A、B是激光束在不同高度的被测物表面上的中心位置，点A′、B′是工业相机靶面上的像点，点A所在的平面设为基准面，AO的距离已知，由此可计算出高度H。

图33D视觉系统结构示意图

机器人带着模具识别传感器模块以固定速度沿X方向运动至整个工作平台扫描结束。

2.3点云图象处理

首先将相机标定至机器人坐标系下，每一帧图象中激光线上X方向的点由机器人位置给出，Y方向的点取相机像素坐标，Z方向的高度值H可以计算得出，通过连续扫描整个工作台，得到工作台上所有像素点的三维点云。

为进一步求出三维点云对应的模具特征信息，需要将三维点云进行平面模型投影滤波，将三维点云投影到Z=0也就是X-Y平面上[6]。点云投影并不能直接获取模具特征，转换完成的二维图像须包含每个点的深度，可用灰度图颜色的深浅来表示原点云数据的深度。通过设置合理的灰度(深度)阈值得到工作平台的二值图象。

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由三维点云求解得到的二值图像存在很多噪点以及小的孔洞，这些都会影响最终模具识别的准确性，可以通过二值图像的基本形态学运算解决这些干扰。首先通过对图象腐蚀能够消融连通区域的边界，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点[7]。腐蚀后的模具图象会变得比原始图象更瘦小，因此腐蚀后的图象需要再进行膨胀还原，以使图像的轮廓变得光滑，最终求解出目标模具的外接矩形轮廓。

2.4拆模路径规划

由上可以得到每个模具在X-Y平面的中心坐标和角度。每个模具具有统一的高度，机器人根据其中心坐标和角度就可以进行抓取后回收。机器人需要遍历每个模具的中心一次，使机器人遍历的路径最短等价于求解加权完全无向图中访问每个顶点的总权数最小的闭路，又称之为最优哈密顿回路[8]。目前还没有一种有效的算法来求解最优哈密顿回路，可使用近似算法解决该问题[。首先任意选取其中一个结点作为起点，每一步都寻找离上一步距离最短的点作为下一个结点，最终可以得到机器人近似最优路径轨迹。

3机器人控制系统设计

3.1系统总体设计

拆装模机器人控制系统硬件结构如图8所示.拆装模机器人主要控制和检测的对象为直角机器人X、Y、Z和R轴伺服电机、机器人主站模块、模具输送系统、工作台清理系统和机械抓手模块。拆装模机器人系统主要由运动控制下位机、3D视觉模块、本地上位人机交互系统和中控室MES系统的机器人管理模块组成。

3.2系统软件实现

针对系统硬件的设计方案，用ST结构文本语言在TwniCAT中编写机器人控制主程序、机器人和MES系统通讯接口程序以及机器人和上位机HMI通讯接口程序。

系统任务类型和构件图纸数据由中控室MES系统下发，主要分为扫描拆模和画线装模两种任务类型。扫描拆模：机器人收到任务后会判断模具缓存库空位是否足够，若有足够的库位则直接启动机器人和3D视觉系统匀速沿X方向扫描整个模具平台，得到平台上每一个像素点的3维坐标值，并进一步提取模具特征，得到平台上所有模具在机器人坐标系下的中心坐标、角度和长度，按最短路径原则生成机器人拆模运动轨迹；画线装模：首先对MES下发的图纸数据进行完整性和正确性校验，数据无异常则按构件外轮廓、预埋件轮廓坐标分类存储在机器人程序内存中，根据外轮廓形状特征和边长得出每条边的最优模具拼接组合，根据预埋轮廓的形状信息得出机器人X、Y两轴直线和圆弧插补动作表，最后根据模具实际库存数据生成机器人运动轨迹。

系统本地上位机人机交互界面基于开发。Qt具有良好的结构化、灵活的面向对象的结构以及清晰的文档和直观的API，为开发跨平台桌面应用程序人机交互界面提供了良好的支持[11]。使用倍福公司提供的ADS通讯协议完成控制器与上位机HMI及MES系统通讯。ADS在传输层上使用的是TCP协议，支持句柄直接访问变量数据，能够方便完成PC和控制器的通讯，从而实现控制系统运行时与人机界面的数据交换。

系统触模屏主要由操作员登陆、生产监控、系统管理、任务列表和扫描识别等监控画面组成。

点击左上角的Logo图标即可回到机器人系统主界面，从主界面可以快速进入其他各界面：生产监控界面可以动态显示MES系统下发的图纸、每个轴的运动状态以及生产进度；系统管理界面主要完成模具、模具库管理以及关键位置的示教；任务列表界面用于显示机器人路径规划的结果；扫描识别界面用于3D视觉识别结果及路径规划信息显示。机器人生产监控界面如图12所示。

图11人机界面控制窗口关系图

图12本地上位机HMI生产监控界面

4实验分析

机器人抓手中心安装有一个用于画构件轮廓线的自动喷液机构，可以将构件图纸轮廓在工作平台画出来。抓手中心Z方向装有一个激光测距传感器，主要用于检测接近目标物体的距离并反馈给控制器进行决策控制。激光传感器的性能参数如表1所示。

实验1：将激光传感器分别安装在激光指向X、Y、Z轴方向上,校准后进行定位测试，将被测标准平面块固定在工作台上进行测试，机器人重复定位精度测试结果如表2所示。

表2中Δd为控制某个轴运动指定位移后激光测距的变化量，测试得到的最大绝对误差是0.7mm，由此可知抓手中心重复定位精度可达到±1mm。

实验2：将生产用的模具随机放在正常生产用的工作平台上(保证模具不超出视野边界)，让机器人自动扫描识别并抓取回收。连续测试10次，每次摆放的模具不少于30个，得到模具识别抓取测试结果如表3所示。

由实验结果可知，在319个随机摆放的样本测试中，第9次实验中有1个模具中心坐标识别不准确导致该模具未能正确抓取回收，机器人发生故障（模具是否能成功被抓取是中心坐标是否识别正确的依据，在角度一致的情况下，抓手设计的抓取允许误差为±4mm）。由此可知系统模具正确识别率优于99.5%。

5结论

本文针对PC构件生产中人工装模和拆模效率低、工位多、占地面积大等问题，设计了一种基于3D视觉引导的机器人自动装拆模系统。生产实验结果表明：

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1）该系统创新开发了一种低成本的激光扫描3D相机模具识别系统，其正确识别抓取率优于99.5%。

2）创新发明了一种出筋新型模具，开发了Allplan和CAD构件图纸深度解析接口，真正实现了由图纸直接机器人进行柔性拆装模自动化生产，适应国内出筋和不出筋PC构件柔性生产需求。

3）开发的通用线扫3D识别物料和引导机器人定位系统可快速应用在其他视觉引导机器人进行搬运、码垛等场合，为建筑等其他视觉识别应用机器人提供了解决思路。该机器人已经在国内多条PC生产线得到良好应用，有效提高了PC构件生产的自动化水平。

参考文献

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[2]杨立胜.住宅产业化PC预制构件技术应用研究[D].武汉：湖北工业大学,2017.

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[5]ZhangZili,WuGuanghua,WangQiyue,etal.Anautomaticlarge-scale3Dcoordinatemeasurementsystembasedonvisionguidance[P].SPIE/COSPhotonicsAsia,2016.

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