【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业机器人领域，涉及了一种基于机械臂的电路板识别抓取插装检测方法，实现对电路板进行全过程自动化、智能化检测。
技术介绍
1、在智能化自动化快速发展的背景下，汽车制造、物流分拣、工业装配等行业广泛使用工业机器人用来实现自动化、智能化生产。目前，工业机器人应用最广泛的种类是机械臂，机械臂的组成包括控制器、机械臂本体、示教器、末端执行器、外接扩展单元等。
2、机械臂根据控制单元的指令，机械臂的本体包括臂和腕，用来实现末端执行器的位置移动需求，末端执行器根据实际工作指标需要进行匹配，例如气动吸盘、抓手等。随着工业4.0时代的到来，机械臂在装配、喷涂、焊接、分拣等方面已经实现了普遍应用，具有性能稳定，工作时间持续时间长，工作速度快等特点。
3、传统的机械臂抓取使用机械臂所匹配的示教器进行操作，且不具有与上位机通信测试功能。
4、机械臂抓取采用示教时，首先操控机械臂向着目标抓取物的位置控制腕和轴进行移动，当末端执行器趋近于抓取物的时候，操控末端执行器微调对抓取物进行抓取，记录操作过程中的关键点位，在示教器中进行编程实现，机械臂可以实现重复进行抓取放置功能。这种抓取过程具有单一性且不具有感知能力，只能进行单一物体的同一路径的移动功能，更无法实现抓取后的测试功能。
5、目前来说，工业相机的性能不断获得提高，相关的应用场景也越来越广泛。对于工业机械臂，使用视觉相机系统做匹配，可以有效提高工业机械臂的感知能力，提高机械臂抓取的智能化水平。
6、对于机械臂的视觉识别抓取系统，目
7、传统的电路板测试方法采用人工挑选插入待测孔位，然后在上位机软件中选择不同的测试项进行分别测试，且需要分别记录不同的电路板编号，这种方法效率低下且人工插入待测孔位的方法容易出现插装不到位或者插装过度的情况，造成无法测试或者电路板受损。
技术实现思路
1、为了解决
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提出一种基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，能够有效检测工作区域内电路板的抓取位置，控制机械臂执行抓取，调整力传感器数值插入孔位，由计算机进行电路板不同功能的测试并进行分拣，方案简单实用，识别率高，抓取插装准确，检测记录速度快，可有效解决人工测试准确率低的问题。
2、本专利技术具有高效、准确的特点，对于提高测试效率、降低用人成本具有重要意义。
3、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案。
4、本专利技术的第一个方面提供一种k210智能相机系统识别待检测电路板的具体位置方法，其包括：
5、将此摄像头的亮度、饱和度使用lens_corr函数进行镜头畸变矫正，去除镜头造成的图像鱼眼效果；
6、获取待测电路板的rgb图像，并对选定图像进行预处理；
7、基于预处理后的图像及深度学习模型，生成预测抓取图，预测值为抓取宽度和置信度；
8、对预测抓取图进行滤波处理，减少偶然误差的干扰；
9、根据抓取宽度和置信度选择最优抓取参数，并进行手眼坐标系转换；
10、将所述抓取位姿发送至计算机，由计算机发送至所述机械臂来执行抓取待测电路板操作。
11、本专利技术的第二个方面提供一种机械臂自动抓取电路板方法，其包括：
12、使用手眼坐标转换矩阵将k210智能相机系统坐标变换为机械臂基底坐标，通过正运动学推导，运算得到末端执行器的位姿；
13、已知末端执行器的位姿，求解各关节角度；
14、机械臂的末端的机械抓手在空间中由一个点移动到另一个点，存在着不同路径的可能性，采用数值法进行求解；
15、已知目标点，求出目标点所在处末端执行器的姿态，以及机械臂初始状态末端执行器姿态之间的误差；
16、使用雅可比矩阵带入，设定误差阈值，迭代收敛，当误差小于阈值时，获得逆解；
17、机械臂的逆解是否有效受限于工作空间；
18、当目标点的位置超过工作空间范围后，机械臂的逆解无效，基于此，需要计算出机械臂的工作空间；
19、采用蒙特卡洛法进行数值带入的方法进行工作空间的计算；
20、将机械臂的关节角度可以取到的数值带入正运动学方程，取到的机械臂末端的坐标值的合集即为工作空间；
21、在关节空间对机械臂做轨迹规划，具有计算速度快，避免机械臂工作过程中出现奇异点的优势；
22、关节空间的轨迹规划使用b样条拟合法；
23、通过改变控制点，使局部曲线做出改变，有效解决多项式插值法在局部曲线调整的局限性。
24、本专利技术的第三个方面提供一种机械臂将电路板移至检测孔位插入方法，其包括：
25、力传感的安装位置位于机械臂末端且和末端执行器相连接；
26、力传感器主要用于力和位置的控制；
27、力传感器的信号传输通过usb接口或者串口以数字信号的形式连接到计算机上位机进行处理，传输力和力矩信息；
28、力传感器的工作过程中，测试到的力的方向是以力传感器坐标系下的坐标；
29、通过坐标转换关系将其转换到机械臂的基底为基准的坐标系下；
30、所述机械臂完成抓取后，移动到待测孔插入；
31、所述力传感器的数值达到阈值后，向计算机发送信息，所述机械臂停止电路板向待测孔位插入。
32、本专利技术的第四个方面提供电路板功能检测以及分类方法，其包括：
33、机械臂停止后，向上位机发送电路板开始测试信号；
34、根据所需功能不同，对电路板进行分类测试；
35、测试完成后，根据测试指标是否达到，由所述机械臂将电路板分类放置。
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1.一种基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述机械臂的末端固定有力传感器和机械抓手。
3.根据权利要求1所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述K210智能相机系统使用支架固定于抓取空间正上方。
4.根据权利要求2所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，通过专用工具将力传感器固定到所述机械臂的末端，将机械抓手固定到力传感器的末端。
5.根据权利要求3所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述K210智能相机系统通过串口的方式与所述机械臂通信。
6.根据权利要求3所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述K210智能相机系统识别电路板仿制的具体位置，具体包括：
7.根据权利要求3所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，对所述力传感器力的方向是以力传感器坐标系下的坐标，通过坐标转换关系将其转换到机械臂的基底为基准的坐标系下。
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【技术特征摘要】
1.一种基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述机械臂的末端固定有力传感器和机械抓手。
3.根据权利要求1所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，所述k210智能相机系统使用支架固定于抓取空间正上方。
4.根据权利要求2所述的基于机械臂的电路板识别抓取检测方法，其特征在于，通过专用工具将力传感器固定到所述机械臂的末端，将机械抓手固定到力传感器的末端。
5.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱望纯，翟军，周灿文，陈玉霞，王敬，杨第焕，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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