周龍福，劉 超

(1.重慶工程學院軟件與人工智能學院，重慶 400056；2.貴州航天電器股份有限公司，貴州貴陽 550009;3.運城學院機電工程系，山西運城 044000)

0 引言

電連接器的主要功能是通過連接器中的陰陽接觸件的插合與分離實現(xiàn)電源、信號、光電路的接通或斷開。電連接器中的任意一對接觸偶一旦失效，均會對裝備系統(tǒng)性能造成不良影響，甚至導致裝備整體性能失效。因此，連接器的性能、可靠性對裝備系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性起到了關鍵作用[1]。

撐簧圈是保證接觸件可靠裝卸和固定的重要部件，將其正確裝入基座是連接器重要生產(chǎn)環(huán)節(jié)之一。連接器產(chǎn)品種類眾多，基座芯數(shù)有幾芯到上百芯。傳統(tǒng)人工裝撐簧圈存在勞動強度大、效率低、產(chǎn)品一致性差等問題，易導致產(chǎn)品失效，因此采用機器人進行插裝動作能夠在一定程度上解決上述問題。通常情況下，機器人采用示教再現(xiàn)的工作模式[2]，當產(chǎn)品發(fā)生變化時，事先示教好的裝配機器人不能及時適應這些變化，降低生產(chǎn)效率，影響設備柔性化生產(chǎn)任務；此外，還需人工按固定位置將工件擺放至裝配位置。由于人工定位存在定位精度低，產(chǎn)品實際位置容易偏離示教位置，影響插裝效果，嚴重情況下將會擦傷工件并損傷撐簧圈，最終導致產(chǎn)品失效等質(zhì)量事故的發(fā)生。

隨著視覺傳感器的發(fā)展，機器視覺技術在工業(yè)自動化中的應用日趨廣泛，具有視覺感知的裝配機器人將能實現(xiàn)對作業(yè)目標的實時動態(tài)識別與定位，完成目標工件位姿調(diào)整及智能裝配任務[3-5]。本文設計一種基于IMAQ Vision視覺技術的智能插裝系統(tǒng)用于解決撐簧圈柔性插裝難題。IMAQ Vision是LabVIEW的視覺開發(fā)工具包[6-8]，利用工具包中視覺函數(shù)開發(fā)圖像采集與圖像預處理模塊；利用IMAQ Vision視覺算法實現(xiàn)任意芯數(shù)孔位坐標的柔性計算，通過手眼標定獲得工件孔位在世界坐標系中的坐標；最后，PLC控制工件相應插孔移動至插裝位置，并控制插裝機構(gòu)實現(xiàn)撐簧圈的智能插裝任務。

1 系統(tǒng)構(gòu)成及基本原理

智能插裝系統(tǒng)主要任務是將撐簧圈正確插裝入插孔中，該系統(tǒng)裝配結(jié)構(gòu)圖的關鍵部分如圖1所示，該系統(tǒng)主要由伺服系統(tǒng)、十字滑臺、視覺系統(tǒng)、插裝機構(gòu)、夾爪、PLC控制器、YAMAH 4自由度工業(yè)機器人等組成。視覺系統(tǒng)固定安裝在沿Z軸上下可調(diào)的伺服機構(gòu)上；十字滑臺可沿X或Y軸移動，滑臺上的V字型夾爪用于固定工件；頂針安裝在小插裝機構(gòu)中，并由PLC控制其沿Z軸上下運動將微小撐簧圈推入工件插孔。

圖1 智能裝配結(jié)構(gòu)圖

插裝系統(tǒng)動作流程如圖2所示：PLC控制器控制上料機器人從料盤上抓取工件放置在十字滑臺的平臺上并由夾爪固定；十字滑臺將工件移動到拍照位，通過CCD工業(yè)相機獲取第1張圖像，圖像處理模塊計算出主鍵與X軸夾角α；PLC控制十字滑臺移動至上料位，并控制機器人旋轉(zhuǎn)工件α角度，保證工件插裝一致性要求；完成上述動作后，PLC再次觸發(fā)CCD相機拍攝第2張圖像，判斷主鍵是否與X軸重合，若夾角α在允許范圍之外，則判斷本次加工失?。环粗?，則進行下一步操作。PLC觸發(fā)CCD相機拍攝第3張圖像進行孔位坐標計算，并將坐標上報給PLC系統(tǒng)，PLC按坐標位置控制十字滑臺的相應孔位移動到插裝位，控制插裝機構(gòu)沿Z軸向下移動將撐簧圈推入插孔，重復插裝動作直至所有插孔裝配完成。

圖2 智能插裝流程圖

2 視覺處理系統(tǒng)

本視覺系統(tǒng)以LabVIEW 2014為開發(fā)平臺，利用IMAQ Vision視覺庫函數(shù)進行二次視覺插裝算法的開發(fā)。視覺系統(tǒng)采集完整的工件圖像后，通過以太網(wǎng)將將其傳入上位機圖像處理模塊進行圖像處理。常見的圖像預處理方法包括圖像增強、圖像濾波去噪、灰度變換、二值化、數(shù)學形態(tài)學等方法。為了工件產(chǎn)品插裝的一致性，需要計算主鍵角度，所有撐簧圈均朝向固定方向進行插裝；此外，為準確實現(xiàn)定位插裝任務，必須精確計算出工件插孔的坐標。圖像處理模塊是視覺系統(tǒng)中最為重要的功能之一，視覺系統(tǒng)核心算法如圖3所示。

2.1 ROI區(qū)域確定

原始圖像如圖4(a)所示，長時間使用的夾爪存在刮擦、輪廓邊緣掉漆等噪聲干擾，為減少背景噪聲信息、工件信息的影響，通常根據(jù)產(chǎn)品尺寸大小設置感興趣區(qū)域(ROI區(qū)域)，屏蔽無用信息，凸顯被測工件表面信息，處理后的圖像如圖4(b)所示。

2.2 二值化變化

二值化是圖像分割的一種方法，該方法將大于某個臨界灰度值的像素灰度設為灰度極大值，把小于這個值的像素灰度設為灰度極小值，從而實現(xiàn)二值化。為了提取工件圓孔邊緣，采用二值化將黑色圓孔與周圍背景圖像分離[9-10]，實現(xiàn)過程如下：

圖3 視覺核心算法

(a)原始圖像

(b)ROI區(qū)域

(1)

式中：BIm g(x,y)為二值化后圖像的像素值；H(x,y)為原圖像的灰度值；H0為灰度閾值。

圓孔和背景分界較明顯、對比度較大，選用線剖面圖(line profile)分析感興趣區(qū)域像素點灰度值的分布確定最佳閾值。圖5顯示經(jīng)過圓心的水平線方向的線剖面圖，圖中顯示了水平直線方向548個像素點的灰度值分布，其中，黑色插孔的灰度值在30以下，除了黑色孔外的工件表面灰度值大都大于50，且部份灰度值超過200，整個水平方向灰度均值為50，標準差為56.31，整個圖像分布較為均勻，二值化設定固定閾值為50，結(jié)果如圖6所示。

圖5 線剖面圖

圖6 二值化結(jié)果

圖6中可以看出，二值化處理后，特征圓孔已經(jīng)與背景分開，但圓孔與圓孔之間還存在大量斑點噪聲且邊界輪廓區(qū)域經(jīng)二值化處理后灰度值也置為1，這些干擾信息對接下來的形態(tài)學處理、幾何匹配均會造成影響，不利于系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性，因此采用IMAQ Vision中刪除小目標remove small objects函數(shù)和刪除邊界目標remove border objects函數(shù)處理得到圖7所示結(jié)果。

圖7 形態(tài)學預處理結(jié)果

2.3 形態(tài)學去噪

經(jīng)過二值化處理后，可以準確分離出工件插孔信息。原始圖像中可以發(fā)現(xiàn)，部分工件圓孔中存在灰塵、細絲等干擾，造成圖7中部分圓形粒子中存在裂痕，為消除原圖中灰塵、毛刺等造成的圖像中細小溝壑干擾影響，采用IMAQ Vision中數(shù)學形態(tài)學閉運算[12]，將處理結(jié)果像素值乘以255后得到圖8所示結(jié)果。

圖8 形態(tài)學閉運算結(jié)果

2.4 幾何匹配與孔位坐標計算

幾何匹配通過提取出灰度圖像中目標對象的幾何特征，將其作為參考模板，再在檢測圖像中尋找與參考模板匹配的所有對象，并返回匹配對象的位置、方向、角度等信息[13]。圖8所示圖像無噪聲干擾、特征清晰，由于工件主鍵位置不明顯，采用幾何匹配技術進行旋轉(zhuǎn)角度計算。經(jīng)過幾何匹配后得到的旋轉(zhuǎn)角度為-104.743°，幾何匹配后x與y坐標分別為430.2 pix、384.1 pix，匹配分數(shù)為968.5，幾何匹配效果較好。幾何匹配結(jié)果如圖9所示。

圖9 幾何匹配結(jié)果

從圖9幾何匹配結(jié)果圖像中看出，插孔特征對比度明顯，孔位識別容易。采用IMAQ Vision中的Particle Analysis函數(shù)將能夠確定出所有插孔的中心位置坐標，經(jīng)過Eye-in-Hand手眼標定轉(zhuǎn)換為機器人坐標系下的位置。利用以太網(wǎng)接口實現(xiàn)上位機與PLC控制系統(tǒng)通訊，并把位置結(jié)果發(fā)送到PLC位置寄存器中，PLC控制十字滑臺將孔位移動到插裝位置，并控制插裝機構(gòu)實現(xiàn)撐簧圈自動插裝。

3 現(xiàn)場實驗

開發(fā)的系統(tǒng)對工件進行插裝驗證，選取9芯、13芯、25芯、66芯、128芯5種規(guī)格工件進行插裝測試以驗證開發(fā)設計系統(tǒng)性能。圖10給出了128芯產(chǎn)品現(xiàn)場插裝結(jié)果?？梢钥闯觯和ㄟ^機器視覺技術計算出工件主鍵角度為-104.743°；PLC控制器控制機器人按上述角度旋轉(zhuǎn)工件后，復測主鍵角度為0°；插孔坐標計算圖像顯示區(qū)用紫色填充圓孔顯示正確識別的插孔，插裝完成后圖像顯示區(qū)用綠色填充插孔顯示；此外，旋轉(zhuǎn)角度計算耗時245 ms、角度復測耗時2 ms、坐標計算耗時233 ms，整個圖像處理大約耗時480 ms，效率高。為測試系統(tǒng)的穩(wěn)定性，選取上述5種規(guī)格產(chǎn)品100只進行插裝測試，插裝實驗數(shù)據(jù)顯示該系統(tǒng)主鍵角度計算誤差在0.1°、定位精度在0.005 mm、插裝合格率達到100%，驗證了系統(tǒng)的有效性。

圖10 現(xiàn)場插裝結(jié)果

4 結(jié)論

本文將機器視覺應用在撐簧圈智能插裝中，以LabVIEW軟件為開發(fā)平臺，利用IMAQ Vision視覺函數(shù)庫進行圖像采集、預處理、定位、坐標計算等二次開發(fā)。通過設計視覺算法準確計算主鍵旋轉(zhuǎn)角度以滿足撐簧圈插裝的一致性要求。通過particle analysis函數(shù)計算插孔位置坐標，利用以太網(wǎng)接口實現(xiàn)上位機與PLC系統(tǒng)通信并把坐標信息發(fā)送到PLC位置寄存器，引導十字滑臺運動到相應位置實現(xiàn)撐簧圈智能插裝。仿真結(jié)果顯示插裝合格率達到100%，解決了多品種、多芯數(shù)無序插孔智能插裝任務。