一种并联机器人视觉伺服系统及控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种并联机器人视觉伺服系统及控制方法，并联机器人(2)上端安装在机架上，且位于传送装置(1)的上方，固定摄像机(3)设置在机架上，移动摄像机(4)安装在并联机器人(2)的下端，目标物体在传送装置(1)的带动下进入固定摄像机(3)的视野，固定摄像机(3)将拍摄的移动摄像机(4)和待抓取的目标物体的图像发送到控制器(5)，控制器(5)根据采集图像进行视觉伺服控制。本发明专利技术能够保证摄像机足够的视野，且不会因为遮挡造成视觉伺服失败，控制器通过实时切换，不会因为切换时存在的时间差造成视觉伺服失败。

【技术实现步骤摘要】
一种并联机器人视觉伺服系统及控制方法
本专利技术涉及一种并联机器人视觉伺服系统及控制方法，属于机器视觉

技术介绍
随着我国制造业的快速发展，食品、医疗、电子、轻工业等行业对可以实现快速分拣、包装、检测的并联机器人产品有了越来越大的需求，用其替代人工操作，极大的提高了生产效率。在各行业中对并联机器人的工作精度要求越来越高，传统的机器视觉定位中，摄像机和并联机器人仅通过发送某一时刻的坐标，通过传送带编码器进行计算，完成定位操作。其中摄像机和并联机器人相互独立进行工作，是一个开环系统，很容易由外界干扰形成误差，导致定位失败。视觉伺服很好的解决上述问题，视觉伺服实时获取目标位置进行反馈，能够保证不会因外界干扰造成失败，故引入视觉伺服进行并联机器人控制。但传统的摄像机在并联机器人末端视觉伺服能够获得目标的准确信息，但只能获取很小的拍摄空间，严重影响了并联机器人的工作范围，降低其工作效率；传统的摄像机固定视觉伺服可以保证并联机器人的工作范围，但是其目标的信息不够准确，且由于并联机器人的移动会遮挡目标导致定位不准确。r>专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种并联机器人视觉伺服系统，其特征在于：并联机器人(2)上端安装在机架上，且位于传送装置(1)的上方，固定摄像机(3)设置在机架上，移动摄像机(4)安装在并联机器人(2)的下端，目标物体在传送装置(1)的带动下进入固定摄像机(3)的视野，固定摄像机(3)将拍摄的移动摄像机(4)和待抓取的目标物体的图像发送到控制器(5)，控制器(5)根据采集图像进行视觉伺服控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种并联机器人视觉伺服系统，其特征在于：并联机器人(2)上端安装在机架上，且位于传送装置(1)的上方，固定摄像机(3)设置在机架上，移动摄像机(4)安装在并联机器人(2)的下端，目标物体在传送装置(1)的带动下进入固定摄像机(3)的视野，固定摄像机(3)将拍摄的移动摄像机(4)和待抓取的目标物体的图像发送到控制器(5)，控制器(5)根据采集图像进行视觉伺服控制。


2.一种采用权利要求1所述并联机器人视觉伺服系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：待抓取的目标物体在传送装置的带动下进入固定摄像机的视野，固定摄像机将拍摄的移动摄像机和待抓取的目标物体的图像发送到控制器；
步骤2：控制器对接收的图像根据颜色和边缘信息的融合进行分割获得移动摄像机和目标物体的轮廓矩，通过轮廓矩获取移动摄像机的质心位置和待抓取目标物体的质心位置；
步骤3：基于高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt算法得到视觉伺服算法，通过视觉伺服算法计算得到并联机器人运行的关节角度，控制器根据得到的关节角度向并联机器人输出控制信号控制并联机器人移动使移动摄像机的质心位置向待抓取目标物体的质心位置靠近；
步骤4：控制器读取移动摄像机拍摄的待抓取目标物体的图像，然后采用混合视觉伺服方法计算当前目标物体图像和期望图像的单应性矩阵，并对单应性矩阵分解获得对应并联机器人下端的旋转运动和平移运动的旋转矩阵和平移矩阵，所述期望图像为预先将目标物体放在移动摄像机正下方采用移动摄像机拍摄的目标物体图像，然后向并联机器人输出旋转运动和平移运动控制信号使得并联机器人质心不断向待抓取目标物体的质心位置靠近直至两者同心；
步骤5：根据固定摄像机拍摄的图片，采用成像几何对目标物体的高度Z进行计算，控制器将得到的高度Z信号输出给并联机器人；
步骤6：在并联机器人根据读取的高度Z信号控制末端抓取目标之前，控制器读取移动摄像机输出的目标物体的图像信号进行判断，当目标物体与移动摄像机二者同心则抓取物体，否则重复步骤4至6；如果目标跑出移动摄像机的视野，则重复步骤3至步骤6。


3.根据权利要求2所述的一种采用权利要求1所述并联机器人视觉伺服系统的控制方法，其特征在于：步骤3所述基于高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt算法得到视觉伺服算法，通过视觉伺服算法计算得到并联机器人运行的关节角度具体为：
第一步，定义在固定摄像机的拍摄平面上，用时间t的函数e(t)表示目标物体的位置，，机器人关节角q的函数e(q)表示并联机器人末端的位置，定义二者之间的误差函数表示为：f(q，t)＝e(q)-e(t)；
第二步，根据非线性方差最小化原理，推导由并联机器人以及移动摄像机组成的眼固定系统的无标定视觉伺服策略，定义误差函数的方差最小化函数F(q，t)：



然后对F(q，t)进行离散化分成若干点(q，t)，若某个时刻定义为k(k＝1，2,…)，则k时刻点为(qk，tk)，并在点(qk，tk)进行Taylor级数展开，得到Tay...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，刘程，李佳帅，陈坤杰，师兆辰，马恒涛，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，哈尔滨工程北米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23