吳海波 劉海龍

摘要：六自由度工業(yè)機器人在提升上下料作業(yè)效率和減少設(shè)備準備時間等應(yīng)用中使用廣泛，采用位置控制方式具有速度快精度高的優(yōu)點，但無法有效解決機器人與環(huán)境接觸視覺控制問題。本文基于視覺反饋原理研究工業(yè)機器人柔性上下料系統(tǒng)及設(shè)計方案，并進行系統(tǒng)自適應(yīng)性及效率測試。本文研究對企業(yè)實時應(yīng)對市場需求變化、快速調(diào)整生產(chǎn)、節(jié)省設(shè)備準備時間、保證設(shè)備作業(yè)質(zhì)量、提高設(shè)備作業(yè)效率有著重要的現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：機器視覺；工業(yè)機器人；上下料

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）28-0168-02

1 引言

中小型企業(yè)占我國制造企業(yè)的絕大多數(shù)，一般采用多品種小批量加工的生產(chǎn)模式。單臺數(shù)控機床往往在數(shù)月或數(shù)周內(nèi)需要分批生產(chǎn)不同品種及材質(zhì)的產(chǎn)品。因此，對現(xiàn)有機床進行柔性化改造，集成上下料機器人，構(gòu)建柔性制造系統(tǒng)已成為當(dāng)務(wù)之急[1]。

以車、銑工藝為例，針對機床柔性化改造問題，可以通過加裝自動化刀庫、柔性多工位夾具、編制數(shù)控加工程序等方式解決。針對上下料機器人末端執(zhí)行器自動換裝問題，可以通過為機器人安裝固定件，再夾持柔性活動夾具的方式解決。針對機器人上下料系統(tǒng)，需要解決柔性和效率兩方面的問題。解決柔性問題的實質(zhì)就是現(xiàn)實多品種工件的上下料。

解決效率問題需要從提升上下料作業(yè)效率和減少設(shè)備準備時間兩方面來考慮。目前用于上下料作業(yè)的六自由度機器人基本采用位置控制方式，具有速度快精度高的優(yōu)點，但無法有效解決機器人與環(huán)境接觸視覺控制問題。在自動換裝條件下，采用合理的夾具識別及定位方法能有效地減少設(shè)備準備時間。這些都涉及機器人控制方式的運用策略問題。因此，針對上述關(guān)鍵問題展開研究，尋找提升系統(tǒng)柔性和效率的方法，對構(gòu)建機器人上下料系統(tǒng)有著十分重要的意義。

目前機器視覺技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于目標識別、位置檢測、完整性檢測、外觀尺寸檢測、表面檢測等典型應(yīng)用。本文通過考察傳統(tǒng) SIFT 算法的匹配性能，提出與 GDOH 描述子相結(jié)合的匹配算法，針對 SIFT 特征匹配算法在工業(yè)應(yīng)用中有匹配魯棒性不強等缺點，參考邊緣幾何特征的匹配算法，研究了改進加速匹配策略的幾何特征匹配算法。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

上下料作業(yè)所涉及的接觸視覺精確控制問題與主動柔順裝配時的穿孔問題類似。Hogan通過研究首次提出阻抗控制，有效解決了軸孔裝配卡阻問題[2]。Connolly[3]等人以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)，利用力/位混合控制完成了插孔實驗。Chan和Liaw[4]研究了力矩阻抗控制方法進行機器人裝配。Jarrah和Zheng[5]引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對柔順運動的智能控制方法進行了深入的研究。Antonio Lopes 和 Fernando Almeida[6]提出了RCID和工業(yè)機器人聯(lián)合控制的策略，并將其應(yīng)用于與不確定環(huán)境接觸的工件的輪廓曲面跟蹤等任務(wù)。

費燕瓊、趙錫芳[6]等人提出了可以識別三維空間凸多面體裝配件接觸狀態(tài)的預(yù)測算法。夏妍春、白躍偉等人進行了類梁軸件插入孔的裝配實驗。吳遙[利用裝配過程中獲得的力信息，結(jié)合螺旋理論和虛功原理對當(dāng)前裝配狀態(tài)進行辨識并生成控制方案，最后成功在并聯(lián)機器人上實現(xiàn)軸孔裝配。但上述研究所選取的實驗對象特征單一，沒有面向采用多孔或曲面軸孔定位方式的工件展開討論，所以并不能完全解決上下料作業(yè)時的機器人視覺精確控制問題。這也是本項目的研究重點之一。

3 系統(tǒng)設(shè)計方案

本文試驗工件樣本如表1所示。主要考慮有視覺精確定位及坐標控制需求的工件（無視覺控制需求的工件上下料作業(yè)只需采用機器人位置控制方式實現(xiàn)）在上下料作業(yè)時面臨的環(huán)境約束問題，尋找柔性上下料作業(yè)的視覺控制模型，研究基于視覺反饋的機器人控制算法。

為更好地測試機器人上下料系統(tǒng)的效率，本文采用一臺機器人同時為兩臺數(shù)控機床上下料的形式，對1臺KUKA KR16-2工業(yè)機器人和2臺瑞雕M600精雕機進行集成，開展基于視覺反饋的工業(yè)機器人上下料系統(tǒng)研究。其技術(shù)路線如圖1所示。在進行系統(tǒng)硬件設(shè)計（圖1中虛線框）時，機器人夾具和機床夾具設(shè)計與制作將滿足試驗工件夾持與固定的要求。

將上面的研究方案中進行分解，分以下三個步驟實施。

1）分析機器人、機床、傳輸鏈之間的位置關(guān)系，構(gòu)建一體化的基坐標系，簡化設(shè)備間的位置關(guān)系表達；標定各型機器人末端執(zhí)行器（夾具）TCP，并進行坐標轉(zhuǎn)換研究，實現(xiàn)自動換裝時的工具坐標系快速切換；為機床加工臺、傳輸鏈工作面構(gòu)建統(tǒng)一的工件坐標系，并對各型機床夾具、傳輸鏈載具中心點進行工件坐標系內(nèi)標定與轉(zhuǎn)換研究，以簡化工件位置變化的空間表達。

2）利用視覺檢測各型工件、機器人及機床夾具、傳輸鏈載具，建立特征參數(shù)表單，為柔性調(diào)用數(shù)控加工程序、合理規(guī)劃機器人力/位混合控制策略提供依據(jù)；研究基于視覺反饋的機器人位置控制算法，完成工件定位數(shù)學(xué)建模和機器人位姿求解；分析由于工件特征差異所引起的機器人與機床夾具之間的接觸力控制需求差異，研究基于視覺反饋的機器人主動柔順控制算法。

3）將上下料作業(yè)分解成拾取毛坯件（取件）、搬運毛坯件（搬運）、將毛坯件放到機床夾具上（上料）、成品件從機床夾具上取出（下料）、搬運成品件（搬運）、擺放成品件（擺件）等6個任務(wù)段，分析各任務(wù)段對位置控制與力控制要求的差異，劃分快速定位與慢速趨近區(qū)間，設(shè)計分段式力/位混合控制策略，編寫機器人程序，并進行自適應(yīng)性及效率測試。

4 結(jié)論

綜上所述，基于視覺反饋的工業(yè)機器人上下料系統(tǒng)利用視覺檢測對各型工件、夾具、載具，并進行特征識別與配對；研究基于視覺反饋的機器人位置控制和基于力覺反饋的機器人主動柔順控制算法，并建立補償機制對因環(huán)境約束引起的誤差進行傳感器信號補償；然后將上下料作業(yè)分解成多個任務(wù)段，劃分快速定位與慢速趨近區(qū)間，設(shè)計分段式力/位混合控制策略；最后建立機器人柔性上下料系統(tǒng)，并進行系統(tǒng)自適應(yīng)性及效率測試。本文研究對企業(yè)實時應(yīng)對市場需求變化、快速調(diào)整生產(chǎn)、節(jié)省設(shè)備準備時間、保證設(shè)備作業(yè)質(zhì)量、提高設(shè)備作業(yè)效率有著重要的現(xiàn)實意義。

參考文獻：

[1] 夏妍春，白躍偉，蔡持蘭.柔性軸孔裝配策略研究[J].中國機械工程，2009，20（18）：2164-2168.

[2] 吳遙. 基于六維力傳感器的柔順裝配理論與實驗研究[D].河北：燕山大學(xué)， 2012.

[3] 海霞. ABB機器人的競爭力[J]. 汽車與配件， 2012 （11）：17-19.

[4] 張利梅. Robot Studio的技術(shù)與應(yīng)用[J]. 機器人技術(shù)與應(yīng)用，2011 （1）：29-32.

[5] 徐征，王曉東，程新宇，等.基于機器視覺的微裝配控制策略及軟件架構(gòu)[J].光學(xué)精密工程，2009，4（17）：820-824.

[6] 上海FANUC機器人公司. FANUC 智能化機床上下料系統(tǒng)介紹[J].自動化博覽，2010（9）：4-10.

【通聯(lián)編輯：梁書】