数控机床装夹机械手自动识别与信息获取

数控机床装夹机械手自动识别与信息获取

0轴类零件的质心提取目前，数控机床的无人化操作已成为研究领域的新兴领域。在上下料操作过程,为实现机械手智能抓取零件,须对零件图像进行视觉处理并获取其抓取信息,是必不可少的一步,已成为目前国内外研究的热点课题[1~6]。当前研究主要针对单个零件的质心提取,不涉及提取多个零件的抓取信息。本文以不同长度、不同直径、非固定位置的轴类零件为研究对象,获取零件抓取信息。它主要包括抓取顺序、抓取位置、抓取角度及手指间距离,从而为手腕回转运动、手腕直线运动及手指开合运动提供运动参考值。1机械手的运动在上下料操作过程,机械手须完成以下动作,才能够准确有效地抓取零件。1零件位置的定义针对多个摆放无序的零件,机械手须进行有序地抓取。质心位置是零件的重要位置特征之一即以质心位置确定零件位置。首先提取零件的质心坐标,然后按质心位置按从左到右、从上到下的方向确定抓取零件的顺序,即可实现有序抓取零件。2直径方向相支撑由于零件与水平轴的夹角各异,手指开合方向须与零件的直径方向相吻合,才能有效夹取。首先获取零件的中轴线,然后提取中轴线的斜率特征,即可确定零件与水平轴的夹角值,为手腕回转运动提供旋转角度。3直线运动的消除一般来说,抓取零件的合适部位定在质心处,可避免因两端重力不同而产生失衡的现象。在获取零件质心坐标后,手腕分别沿X、Y轴做不同量的直线运动,使手爪形心与零件质心在垂直方向重合。其中,Z轴的运动量由手指顶端的接触觉传感器决定。4零件距离的计算为使手爪能够用合适的力抓取零件,须使手指闭合至两手指间的距离为零件直径值。零件外圆上的点到中轴线的距离即为零件半径值。由于与零件接触处,手指面上附有一层弹性材料,可保证零件抓紧的同时而不被损伤。2值图像的获取对获取的彩色图像如图1所示进行二值化处理,实现零件与背景的分割,获得二值图像,如图2所示,并利用面积法消除噪声,获取前景仅为零件的二值图像,如图3所示。根据后续信息提取的需要,分别获取零件的中轴线图像和边缘图像,前者利用骨骼化技术,后者利用边缘检测技术,如图4、图5所示。3提取零件信息和提取信息3.1以零件质心位置为参考在去噪后的二值图像上,根据质心公式,可获取零件质心在二维空间上的像素坐标值。以零件的质心位置为参考,从左到右、从上到下的顺序抓取零件;同时根据质心坐标值,为手腕直线运动提供X轴和Y轴的运动参考量,可使手爪形心与零件质心在垂直方向重合。3.2确定零件与u轴的夹角在中轴线图像上,分别获取各个点的u轴、v轴的坐标值,利用最小二乘法进行直线拟合,从而确定中轴线的直线方程。由直线斜率求取中轴线与u轴的夹角,即可确定零件与u轴的夹角。手腕可按该角度进行回转,使手指开合方向与零件直径方向平行。3.3直径值的计算在边缘图像上的长边上任提取五点,分别计算点到中轴线的距离,然后取五组距离的均值,即可获取零件的直径值。当两手指间的距离闭合至零件直径值大小时,手爪可夹紧零件。3.4零件选取和获取过程在已获取零件的质心坐标、倾斜角及直径值的基础上,在原图像将各个参数标示,其中坐标系原点定义在左上角,如图6所示;其零件参数值如表1所示。零件抓取信息获取过程如图7所示。在图6和表1所示中,第一列数据表示该零件抓取的顺序,第二三列数据表示该零件质心在u、v方向上的像素坐标,第四列数据表示该零件与u轴的夹角,第五列数据表示该零件的直径值。其中,在图6中“*”表示质心位置,红色直线是零件中轴线位置。4轴类零件的分拣和回转当前,数控机床无人化操作已经成为一个新兴的研究领域。而上下料操作是体现智能化操作的一个关键技术。本算法适用于多个不同长度、不同直径、非固定位置的轴类零件的抓取。抓取信息的提取,为引导机械手执行抓取零件操作提供了必要的运动信息。1)利用面积法去噪、骨骼化原理和边缘检测技术获取所需的二值图像;2)利用质心公式,获取零件质心坐标并确定抓取顺序,零件抓取部位定在质心处,零件两端达到平衡效果;3)利