机器视觉:不再仅仅用于计量

一目了然 机器人技术交流 模拟速度启动 更高的CNC吞吐量 机器视觉挑选和放置

对于许多制造工程师来说，工厂车间的机器视觉(MV)只是一个计量工具。他们已经习惯了应用机器视觉来加速质量控制的检测和测量应用，特别是在100%检测的情况下。他们还没有掌握的是电子印刷电路组装工程师多年前就已经接受的东西:机器视觉可以把机器人变成快速、准确、非常非常灵活的零件处理机器。

如果你回想一下cnc机床车间的实践，一个人拿起一个要加工的零件，把它锁在夹具上，然后手动使用刀具。无论刀具是钻头、立铣刀还是车床切削钻头，夹具本身都负责将刀具引导到零件上的正确位置。

然而，人类利用行为心理学家所说的“眼手协调”，负责在夹具中正确定位。眼手是操作性术语。为了使这部分过程自动化，您不仅需要一个手部模拟(即机器人)，还需要一个眼睛模拟。MV是眼睛模拟量。

就像人工操作人员在不蒙眼的情况下可以更快、更可靠、更安全地完成工作一样，将机器视觉添加到机器人处理系统中，可以使其更快、更可靠。这也使它更有能力处理不确定性。

GE发那科在芝加哥国际制造技术展(IMTS)展台上的几个演示真正展示了MV在机床应用中的有用性。在一次演示中，他们使用mv引导的机器人沿着模拟加工线移动零件，其中包括铣削和去毛刺站。第二种是用两个同步机器人组装齿轮箱。

观看模拟装配线上的机器人，就像从一个结孔里窥视城市建筑工地的活动一样迷人。作为一个资深的视觉专家，我觉得最有趣的部分是看着两个不协调的机器人把零件装到数控铣床上。

我说的“不协调”并不是指“笨拙”。不协调的机器人完全独立工作，由两个独立的控制器驱动。它们之间传递的信号最少，就像两个水桶队中的人之间只需要传递两个比特一样。下游的人只是发出信号:“我准备好再来一桶了”，而上游的人只是表示:“这是另一桶。”

在演示中，第一个机器人从一个大托特箱中随机挑选零件。在抓住下一个部件并将其捡起来之前，机器人必须:

1. 在仓库中找到所有可用的零件;

2. 选择下一部分来捡;

3. 找出最佳的夹具方向，以挑选和移动的部分到一个立场。

任务1比人们想象的要复杂得多。视觉系统必须识别出箱子里的许多块状物:然后将它们与正确的部分在不同方向上的样子进行匹配——包括倒置和侧卧。

一个部分可能覆盖在另一个部分上，使两个部分看起来像一个肿块，这使任务变得更加复杂。为了帮助解决这个问题，机器人移动相机来观察不同的视角。

这个机器人可能没有额外的问题来识别一个错误的块的存在，比如不同类型的零件混入了垃圾桶:口香糖包装纸被扔进了垃圾桶而不是垃圾，或者第三班工人忘记了午餐桶。在真正的工厂里，机器人必须处理所有这些问题。

一旦MV系统识别出所有(正确的)零件及其在料仓中的方向，任务2就不是太糟糕了。只需选择干扰最少的部分，或者，如果它们都同样容易到达，那就选择需要最少运动的部分。

为了完成任务3，画出一系列的关节运动来抓住零件，然后将其右侧朝上放在支架上。只需编写几个五轴CNC程序，然后选择一个以最少的运动次数完成任务的程序。这是小菜一碟，对吧?

这是第一个机器人的工作。第二个机器人知道零件是正面朝上的。然而，它不知道自己在纵轴上的方向，也不知道自己在水平面上的确切位置。它使用MV来获取信息，然后移动它的夹持器的确切抓地力，它需要把零件放在铣床空间的确切位置。顺便说一下，这第二个机器人有一个双夹持器，所以它可以在放置新零件之前把已经在磨床上的成品零件拿起来。

更令人印象深刻的是两个机器人组装齿轮箱的协调动作。它们的合作非常紧密，就像一个人的两只手之间的协调，而不是两个人之间的手。夹持器之间的定位错误可能会导致螺纹脱落和部件损坏。

为了获得这种协调，发那科开发了一个多机器人控制器和机器人仿真软件。一个控制器可以同时访问两个机器人上所有测压元件和编码器的所有传感器信息。两个机器人的控制器必须处理10维空间，而不是处理5维空间中的固体几何(每个机器人轴一个维度)!

机器人仿真软件允许控制器在生产环境中在昂贵的真实机器人上运行程序之前检查干扰。通常，这部分过程是在工程师的工作站上离线进行的，但它是工作单元安全网的重要组成部分。

在演示中，一个机器人拿起齿轮箱外壳的一半，并将其呈现给另一个机器人。第二个小心地插入一个齿轮，然后另一个轴承轴已经在外壳。在装配过程中，它必须转动第二齿轮以使齿轮正确啮合。

然后，第二个机器人捡起外壳的下半部分，并将其锁定在组装上。然后，两个机器人一起重新定位外壳，将其呈现给第三个机器人，后者插入并驱动螺钉，最终将齿轮箱固定在一起。当然，第三个机器人必须由与前两个相同的控制器运行，以获得所需的精度。

这些演示展示了在机器视觉的引导下，机器人设备是如何多功能的。配备机器视觉的机器人不再是在黑暗中摸索的哑巴野兽，而是可以在面对大量环境不确定性时完成复杂的任务。它们的灵活性可以媲美或超过人类装配工，而且它们不会把忘记的午餐桶留在零件箱里。

欲了解更多信息: www.fanucrobotics.comwww.imts.com

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