基于机器视觉的机器人智能制造实践应用研究

张彬 翟志国 卫春强 曹修青 刘云

摘  要： 科技是时代进步的推动力，随着我国制造强国战略的稳步向前推进，智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人则是智 能制造发展的重要内容与支撑。在未来，智能制造与机器人技术将取得显著进展，逐步推动我国制造业实现转型升级，并不断迈向中高端层次。

关键词： 机器视觉;机器人;智能制造;实践应用

1 智能制造

当前自动化控制技术尚未出现革命性突破之前，所谓智能制造是通过 物联网、大数据、传感器技术等来实现，这并没有脱离自动化，而是对自 动化一定程度的升级，机器人体现了这种技术的整合特性。事实上孤立的 机器人在生产制造当中没有任何价值可言。从智能制造的角度来讲，在真 正的强人工智能未出现的当下，所有的AI都只能算初级AI ，它以数据为智 能的基本构成元素， 而精准、有时效性的数据则是关键。目前工业4.0的典 型代表数字工厂，实际上就是以数据推动的智能化工厂，尽管它并不是真 正的智能工厂，它的基础是通过物联网实现对工厂自动化设备的整合，以 最少量的人从事创意性的工作，用自动化装备来实现全自动化的生产[1] 。  2 机器人应用关键技术

2.1  机器人在智能制造应用关键技术

当下很多企业开始使用工业机器人取代人力，从事各种生产工作，这 使工业机器人行业迎来了一波发展高潮。而探究其主要原因是因为人力成 本逐渐上升高于机器人使用成本。不同的工业机器人，其应用关键技术也 不同[2]。（ 1 ）弧焊机器人：该机器人简单地说，其关键技术包括交流伺候 服驱动、刚性高精度RV减速机，及谐波减速器。在低速和高速方面，前者 稳定性强，后者动态响应快，能减少维护。（ 2 ）激光加工机器人：该机 器人的关键技术包括了结构优化设计技术，框架式本体结构大范围应用， 作业范围变大还能确保精度。以及系统误差补偿这一技术，立足一体化机 器人有着大工作空间和高精度需求，联系結构特征，依托非模型办法与模 型办法联合的混合机器人补偿方式，来实现几何参数、非几何参与的误差 补偿。另外，还有高精度检测技术，集合坐标测量和机器人这两个技术， 机器人在线测量，精度很高。最后，网络通信、离线编程技术，可实现串 口、 CAN网络通信，并监控管理机器人生产线，由上位机控制机器人离线 编程[3]。

2.2  机器人技术的发展趋向

（ 1 ）从串联发展为串并混联机器人。最开始，机器人主要是串联较 多，但伴随市场的发展，现在既需要串联机器人，又需要并联机器人。串 并混联机器人兼顾并联机构刚度大与串联机构控制空间大两种优点，是机 构学研究的主要方向[4]。（ 2 ）从刚体发展为刚柔体机器人。现在不单单 要研发刚性，还需研发柔性机器人，像是英国某公司的蛇形机器人，以及 我国许多学校研发的章鱼须、蛇等柔软多节结构的工业机器人。工业机器 人未来发展的关键特质便是柔性。对于机器人来说，柔体的应用能灵活其 末端抑或是本体，让其可达性范围更大。柔性机器人最大的优点便是可达 性，像是航空构件制造有些深孔，常规方法打不进去，使用柔性机器人就 可以很好地解决这一问题[5]。（ 3 ）从机器人作业发展为多机器人协同作 业。这为机器人发展的趋势之一。制造空间分布、任务并行、功能分布等 方面，单机器人都受到限制，要由多机器人来协同合作完成。智能化、数 字化车间构建，无法依靠单个机器人，尤其是大尺寸的焊接装备，可靠 性、灵活性、负载的能量等，都要由多机器人来协作完成[1]。（ 4 ）机器 人技术和虚拟现实结合应用。机器人技术和虚拟现实结合应用是很有必要 的，这可以减少研制时对实体机器人的依赖，减少生产成本，提升生产效 率，还能避免机器人带来的安全隐患[5]。（ 5 ）机器人技术和物联网结合应 用。机器人技术并非孤立的，其是系统工程，可以将其和物联网结合进行 应用。譬如，之前浙江省融合了物联网和机器人，生产出自动化智能柔性 焊接装配，十分高效。依靠物联网，工业机器人能拥有感知力，也就有了 触觉、味觉、视觉，还能采集生产过程中的各种数据[2]。

3 生产节拍提升设计

3.1  参数设置标准化

经过大量测量数据分析，得出以下参数经验值设置会在保证测量 精度的前提下最大限度提高节拍：传感器延迟（sensordelay），这个参 数是防止机器人刚到位置就进行测量，此时机器人的抖动对检测结果有 影响，设置参数过大会影响节拍，过小机器人抖动仍有影响，经验值为 500ms。循环次数（ Num.ofCycles）， 此设置是当一次检测不合格之后重 新进行的次数，重复次数超过设定次数并且都是不合格的时候会调用历史 数值。因此若循环值设置过大会导致在不合格的时候多次重复测量，从而 影响节拍， 经验值为3。超过三次，检查原因或者取平均值。 Training质量 （Quality）越好，机器人越能在最快时间从Training位到达测量位，所以 一般将Training质量做到接近极限值1最好。补偿值（offset），如果车身 数据有批量波动，在临时生产情况下，需要根据工装参数设置某一方向补 偿值，用来适应本批次车身[3]。拍摄次数（ samples）会对节拍有影响，因 为最终结果是计算平均值，因此拍摄次数越多，采样数据越准确，越接近 车身真实数值，但是会导致节拍时间增加，一般经验值取10。检测时长 （controltimeout）用于设置测点检测时长，超过检测时长认为车身数据不 合格，一般经验值取10。

3.2  紧凑的工艺路线

在全线机器人参与工艺制造的条件下，一般会在PLC侧将工艺路线的 GRAPH设计得比较紧凑，比如为了节省抓件时间，设置预抓件操作，即在 当前工位工艺正在进行时，另一时序中的机器人提前抓件并在准备位等 待，或者在机器人编程时，尽量使用运行速度快的编程方式;另一种方式 是在进行机器人运动轨迹规划时，通过调整运动轨迹平滑参数，在两条直 线路径中采用圆弧过渡算法，从而节省轨迹长度[4]。

3.3  工装夹具和来件质量稳定性

机器视觉的检测效率不仅取决于本身的稳定，工装夹具和来件质量 的稳定性同样至关重要。一般来讲，工装夹具方面考虑的主要是运送车身 的滑橇，而滑橇定位取决于定位孔，车身定位孔与工位定位销有无剐蹭， 定位孔有无磨损，为了减少这些影响，需要定期对工装位置进行调校;来 件质量稳定性主要是冲压件尺寸稳定性、冲压件外观整洁性和车身连接工 艺质量稳定性，尺寸数据和车身连接工艺质量需要PERCEPTRON来检测确 保，冲压件外观整洁性主要看是否有油污等污染[3]。

结束语： 机器视觉是非接触测量，可以检测到人眼无法感受到的红外 和微弱的光，并且在长时间稳定运行，保证检测精度和重复精度双指标良 好。机器视觉运行质量良好的前提是整体系统的机械稳定性，尽可能小的 减轻机器人本体抖动且保证检测目标的位置标准化。

参考文献：

[1]中国电子信息博览会.智能制造与机器人产业呈现四大发展趋势[J].中国 电子商情（基础电子），2017（5）：58，60.

[2]谭建荣.智能制造与机器人应用关键技术与发展趋势[J].机器人技术与应 用，2017（3）：18-19.

[3]李铁芳.智能制造与机器人应用关键技术与发展趋势[J].科技风，2019 （20）：25.

[4]于亚平.智能制造与机器人应用关键技术研究[J].时代汽车，2020（16）：8-9.

[5]汪诘.智能制造：机器人发展的重要推手[J].资源再生，2020（1）：64-66.

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