基于工業機器人的物料分揀系統設計*

高志遠，晏芙蓉，李耀貴，李家學，黎 川

（1.廣東理工學院智能制造學院，廣東肇慶 526100；2.武漢光谷職業學院智能制造學院，武漢 430077）

0 引言

隨著工業機器人技術的不斷發展，自動化技術和機器視覺技術已經在電子電器、航天、汽車零部件和制藥等領域得到廣泛應用[1-3]。在現代工業生產中，工件分揀是整個生產流程的重要環節，其速率直接影響整個生產線的生產效率和數量。在物料分揀方面，傳統手動分揀方式不僅效率低下，而且存在巨大的安全隱患。即使有部分企業和工廠將工業機器人應用在生產流水線上，通過示教或離線編程的方法實現簡單分揀，但是工業機器人的所有動作和工件的擺放位置都需要提前設定，且位置要求較高。一旦工業機器人和工件指定區域之間發生相對變化，就需要重新對機器人進行示教編程，否則會造成抓取錯誤甚至不能完成分揀任務。

然而，在非結構化環境下的多類別物料的識別和分揀任務中，大多還是采用人工方式完成，不僅增加了工業生產成本，還降低了生產效率[4]。隨著制造業的發展，工業機器人在物料分揀方面的需求與日俱增。為了進一步提高工業機器人在物料分揀方面的精度和效率，本文將機器視覺引入物料分揀系統，解放傳統的手動分揀，提高生產效率[5]，達到即使在復雜環境下，也能實現工業機器人分揀的目的，有效降低工業機器人分揀的錯誤率，極大地提高物料分揀的效率和準確性，減少人力、物力的投入，間接降低工業生產環節的成本，使得工業機器人在物料分揀的自動化流水線中能夠得到廣泛應用。

1 系統工作原理和組成

工業機器人物料分揀系統是以工業機器人為基礎，當不同形狀、顏色、質量的物料被運輸至分揀區域時，通過工業相機連續拍取圖片，并將圖片處理的信息實時傳輸至工業控制計算機內，得到目標物體在分揀系統中的具體坐標，從而實現對工業機器人的控制以完成物料分揀[6-8]。整個系統主要由工業機器人、工作平臺、攝像機平臺、照明光源、工業控制計算機和末端執行機構組成，可極大地提高物料分揀的效率和準確性，減少投入，降低生產成本，提高生產效益，減少勞動危險因素的存在，有利于現代工業生產的發展。此外，該系統還可以在保障生產安全的同時提高生產效率。

所提工業機器人系統構成如圖1所示。該系統主要由4個基本部分組成，分別為執行機構、驅動系統、控制系統和檢測系統[9-11]。

圖1 工業機器人系統構成

該系統運行時，需要利用工業高清相機對分揀區域的目標物體拍照，并將獲取的圖像輸送至計算機中進行圖像分析處理、傳遞識別，之后通過轉換圖像、計算機、目標物體和世界坐標系，得到目標物體與工業機器人之間的坐標系關系，進而引導工業機器人進行精準分揀操作，并按照規定將目標物體放置在指定區域。

工業機器人分揀操作流程中涉及機器視覺中的相機標定、圖像處理模式識別以及工業機器人控制[12-18]。其中，相機標定是指在分揀區域借助工業高清相機在指定區域拍照時，為了獲得更加真實的圖像數據，需要對相機的各個參數進行標定；圖像處理是指對相機采集到的圖像進行分析和預處理，減少后續處理的數據量；模式識別是指在圖像獲取和分析的基礎上，應用科學方式對圖像中的物料、工件進行識別和分類。

2 系統硬件設計

工業機器人分揀方案設計需要從整體框架結構出發，分別對框架硬件和軟件部分進行分析與研究。硬件部分包含工業機器人、柔性夾爪，物料輸入設備、傳感器和人機交互界面等多個組成部分[19-21]。在硬件設計方面，工業機器人是物料分揀系統的核心部分，所使用的工業機器人的具體參數如表1所示。

表1 分揀機器人主要性能參數

除工業機器人外，完成物料分揀的整個環節還需要工業相機、光源、末端執行機構等，具體介紹如下。

（1）工業相機

整個分揀系統通過采集目標物體的圖像，進而分辨是否進行分揀和入庫。在整個工業流水線上，通過固定攝像機位不斷拍攝分揀區域的目標物體的外觀形狀，經過圖像處理、分割、識別等過程完成目標物體的采集與識別，并判斷是否由機器人來抓取。

（2）分揀區域的光源

分揀系統過程中，分揀區域的光源會直接影響到工業相機采集目標物體的精度。好的光源可以提高整個圖像處理的分辨率，降低分揀的難度。分揀系統采用按圓周排列的LED 燈，它能夠為被測物體提供大面積平衡照明的環形光源，其優點是可以直接安裝在鏡頭并實現大面積照明，能夠較好地反射被測物體表面的紋理。

（3）末端執行機構

末端執行機構一般采用柔性的夾爪，在一定誤差范圍內，機器人都可以成功識別并抓取目標物體。其作用是將目標物體加緊并保持，當工業機器人移動到指定位置后便可松開，回到初始狀態。系統硬件整體架構如圖2所示。

圖2 系統硬件整體架構

3 系統軟件設計

在軟件方面，需要在Robot Studio 平臺搭建模塊化Rapid 語言程序，并使用工業機器人的示教器進行點位、輸入輸出和通信等具體數據的調試[22]。還需要考慮目標物體的圖像處理、識別以及柔性末端夾爪，最后結合工業機器人的具體需要、控制精度、工作節拍等方面進行設計，并通過MATLAB等相關軟件模擬驗證，實現精細調節。

為確保分揀系統正常運行，在分揀機器人和系統上電后，會對系統的連接狀態、工業機器人復位和夾爪復位等方面進行初始化檢查。在確保自檢無故障后，機器人將從起始位置開始運動，到達分揀區域后啟動機器視覺模塊來識別目標物體，成功識別目標物體后，柔性夾爪夾起目標物體，然后隨著分揀機器人將目標物體移動至分類區，到達分類區域后夾爪松開，回到起始位置。直到目標物體全部分揀完成后，該循環才會停止。軟件主函數模塊的控制流程框圖如圖3 所示。工業機器人物料分揀系統的I/O表如表2所示。

表2 物料分揀系統I/O表

圖3 主函數模塊的控制流程框圖

4 系統測試驗證與結果分析

為驗證工業機器人物料分揀系統的功能，以100 個蘋果為分揀目標，在運輸帶上將蘋果按大小進行分揀，并與人工分揀進行對比，結果如表3 所示。由表可知，分揀系統的總錯誤率為10%，人工分揀的總錯誤率為46.7%；分揀系統所消耗的時間為4 min，人工分揀所消耗的時間為8 min。結果表明：采用基于工業機器人的物料分揀系統能夠大大提高分揀效率，其分揀錯誤率遠遠低于人工分揀錯誤率，驗證了該分揀系統的有效性和可靠性。為進一步提高工業機器人物料分揀系統的分揀效率和精度，還可以從機器人的運動速度和圖像識別方面進行調試，以降低分揀錯誤率和減少分揀時間。

表3 分揀系統與人工分揀的數據比較

5 結束語

近年來，隨著制造業的進步和發展，工業機器人在物料分揀發揮著越來越重要的作用，減輕了勞動強度的同時也提高了企業的生產效率，在物流、制造等領域得到廣泛應用。一方面，工業機器人物料分揀技術的應用范圍得到了不斷的拓展，除了傳統產業，如汽車制造、機械加工等，現在國內外的廠家也已將工業機器人應用到食品加工、醫療器械等領域。同時，工業機器人系統通過各種各樣的協作機制，還可以將不同機械設備進行智能化的連接，使得工廠的多個環節能夠更加協同工作，從而提高生產效率。另一方面，隨著工業機器人物料分揀技術在精度和速度方面的不斷提升，機器人智能化程度越來越高，為工業自動化生產提供了全新的思路。

綜上所述，工業機器人物料分揀系統的發展已經到了一個全新的階段，它的出現有效地解決了生產效率低下，成本過高等問題，得到廣泛關注。它不僅能夠完成各種復雜分揀任務，還能大幅度地減少企業在人力、物力方面的投入，降低生產成本，提高生產效益，提高物料分揀的效率和準確性。