基于机器视觉的桁架机器人自动上下料系统的设计

针对电力系统电缆保护管自动垂直仓储问题，研制了基于机器视觉的桁架机器人自动上下料系统。首先设计了由桁架机器人本体、视觉导引系统、机器人运动控制系统三部分组成的自动上下料系统，介绍了机器人本体结构，系统控制策略；其次在搭建了系统的手眼定位系统的基础上，详细介绍了深度可分类卷积神经网络分类识别模型；最后通过系统的现场测试和验证。实验结果表明深度可分离卷积神经网络识别模型的符合设计预期，实现了待测物体的图像分割，分类和定位。桁架机器人自动上下料系统，符合工程应用要求，实现了高效，稳定的自动上下料功能。

随着全球工业机器人智能化技术的不断发展，在视觉引导下，机器人为执行主体的多机协同装备受到国内外专家学者的广泛关注，已成为衡量一个国家科技发展和制造水平的重要标志[1] [2]。国外大型机器人公司如日本FANUC 公司研发了基于FANUC iR Vision 视觉系统的智能化机床上下料，实现了一台机器人为多台机床进行自动化的上料和下料[3]；ABB 公司研发了Flex Picke 视觉系统，嵌入到四轴Delta 机器人系统中完成工作台上零件的自动装卸[4]；国内己有较多基于视觉引导机器人上下料的研究，周书华等人[5]提出了一种基于视觉引导的工业机器人动态分拣系统；陈彦峰等人[6]对机器视觉引导下的车轮毂上下料工作站进行了研究；程子华等人提出了基于机器视觉的残缺饼干分拣系统[7]。

目前基于视觉引导的自动上下料系统的抓取目标一般都为结构化、单一化物体，因而应用范畴有限。

针对电力工程施工中，复杂多目标抓取场景下，电缆保护管的自动化仓储作业，本文研制了基于视觉引导定位的桁架机器人自动上，下料系统。该系统使用普通工业相机，构建视觉系统，实现机器人的现场采样。同时，基于深度可分离卷积神经网络算法设计了一套针对二维图像的高精度特征匹配算法实现物料的识别、抓取和指定位置放置。最后，通过实验证明，与传统人工搬运物料相比，该系统能够提高上料自动化程度和工作效率。

2. 自动上下料系统的总体方案设计 该系统主要由桁架机器人本体、视觉导引系统、机器人运动控制系统三部分组成。工业相机配合光源组成视觉系统，用于采集电缆保护管及巧固框的图像。经过视觉传感器将信息传递给上位机，由上位机上编写的图像处理系统进行图像处理、分类识别、获得物体位置信息，经由机器人运动控制系统处理后传递给工业机器人，由工业机器人实现物流的抓取，放置。自动上下料系统如图1 所示。

2.1. 桁架机器人本体结构 自动上，下料系统的机械本体主要由五部分组成：立柱及横梁、大车、小车、提升机构和手抓机构， 实现电缆保护管的自动上，下料，总体结构如图2 所示。