基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取.pdf

【基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取】 在现代工业自动化生产中，传统的工业机器人上下料方式主要依赖预先示教或离线编程，这种方法存在显著的局限性，无法灵活适应工作对象或环境的变化。为了解决这个问题，研究人员开发了一种基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取系统，以提升生产效率和灵活性。 该系统采用了瑞士ABB公司的GIRB120六轴工业机器人，配合MindVision的UG300C工业相机和变焦镜头，以及一台配备Intel i5处理器、4GB内存、Windows 10操作系统的华硕笔记本电脑，用于图像处理和与机器人的通讯。 **系统组成与工作原理** 1. **系统组成**：整个机器人视觉定位与抓取系统包括ABB六轴工业机器人、工业相机、变焦镜头以及计算机。计算机负责图像处理和与机器人的通信，以实现工件的精确定位和抓取。 2. **视觉引导系统原理**：系统通过单目相机捕获工件图像，对图像进行特征处理，获取工件在相机坐标下的像素坐标。手眼标定是关键步骤，它确定了像素坐标与机器人基坐标之间的转换关系。通过针孔成像模型将世界坐标转换为像素坐标，再通过手眼标定的Eye-to-Hand方法，将像素坐标转换为机器人可理解的实际坐标，从而使机器人准确地移动到工件位置进行抓取。 **摄像机成像模型**：使用了经典的针孔模型，该模型涉及四个坐标系，即像素坐标系、图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系（机器人坐标系）。通过一系列坐标转换，可以将世界坐标下的点投影到像素坐标上。 **手眼标定**：选择Eye-to-Hand系统，因为其标定过程相对简单，且误差较小。标定的目标是建立像素坐标和机器人基坐标之间的映射关系，通常采用“两步法”来解决，但此方法计算复杂且易引入误差。因此，研究中引入了仿射变换矩阵H，简化了计算，提高了标定效率，实现了机械手平面坐标到像素坐标的线性变换。 **系统流程**：系统工作流程主要包括相机采集图像、图像处理、特征提取、手眼标定计算、坐标转换、机器人运动控制等步骤，确保机器人能够准确地到达工件位置执行抓取任务。 **实验结果与应用**：经过多次实验数据分析，定位误差控制在0.76mm左右，表明该系统具有较高的精度和实用性，适用于工业生产线上的上下料任务，提升了生产效率和灵活性。 基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术通过结合先进的计算机视觉技术和机器人控制策略，成功克服了传统示教编程的局限性，为工业自动化提供了更智能、更灵活的解决方案。这一领域的研究和发展对于推动智能制造、自动化生产线的进步具有重要意义。