CN109227537A - 一种基于机器视觉的零部件分拣方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机械自动化控制领域，尤其涉及基于机器视觉的零部件分拣方法，包括(1)将零件送至待挑选区；(2)启动分散系统电机，通过振动托盘对零件进行分散；(3)零件分散开后，触发机器视觉图像采集系统，将待挑选区的零件图像信息实时传送至计算机中；(4)计算机接收到机器视觉图像采集系统的图像后，进行图像识别处理，对识别的结果进行方位情况判定，确定产品的方向、正反及中心坐标，然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂控制系统；(5)机械手臂系统接收启动信号后，对待挑选区的零部件进行拾取、旋转后排列。本方法基于机器视觉技术，自动化程度高，大大提高工作效率，减少生产中的人工成本。
Description
技术领域
本发明涉及机械自动化控制领域，尤其涉及机器视觉自动识别控制的零部件分拣方法。
背景技术
随着现代工业的发展，人们出于提高生产效率，稳定和提高产品质量，改善工人劳动条件，加快实现工业生产机械化和自动化的考虑，对机械自动化的需求越来越多。机器视觉是研究计算机模拟生物宏观视觉功能的科学和技术，即用摄像机和计算机等机器代替人眼对目标进行测量、跟踪和识别，并加以判断。主要应用于如工业检测、工业探伤、精密控制、自动生产流水线、邮政自动化、粮食优选、显微医学操作，以及各种危险场合工作的机器人等。
机器视觉图像技术、模式识别技术，以及计算机技术发展的新的产物，是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉系统的应用，大大提高装备的智能化、自动化，提高装备的使用效率、可靠性等性能。随着新的技术、新的理论在机器视觉系统中的应用，机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用，一方面可以带来新的产业增长点，向市场推广满足各种需求的机器视觉系统产品，产生直接的经济效益；另一方面，通过机器视觉系统的应用，更加有效地发挥自动化装备的效能，提升自动化生产水平，提高产品质量，带动整个产业的生产效率大幅提高。
发明内容
本发明提供一种基于机器视觉的零部件分拣方法，通过零件分散装置将零部件分散开，通过机器视觉判别零部件方向，驱动机械手臂调整零部件方向，实现将细小的零部件整齐排放，便于下一道工序操作，减少人工劳动，提高分拣效率。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种基于机器视觉的零部件分拣方法，包括如下步骤:
(1)将零件送至待挑选区；
(2)零部件送至待挑选区后，启动分散系统电机，通过振动托盘对零件进行分散；
(3)零件分散开后，触发机器视觉图像采集系统，将待挑选区的零件图像信息实时传送至计算机中；
(4)计算机接收到机器视觉图像采集系统的图像后，进行图像识别处理，对识别的结果进行方位情况判定，确定产品的方向、正反及中心坐标，然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂控制系统；
(5)机械手臂系统接收启动信号后，对待挑选区的零部件进行拾取、旋转后排列。
进一步，零件分散系统启动凸轮带动托盘振动对零部件进行分散。
进一步，图像识别处理通过二值化运算进行产品图片信息处理，然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点，得出物体的周长、面积，进而计算6个不变矩和圆形度，将这7个数据作为特征量进行识别，确定产品的方向、正反及中心坐标。
有益技术效果：
基于机器视觉的零部件分拣方法采用了机器视觉图像采集系统，通过计算机图像识别，对零件的方位、正反进行自动识别，通过计算机传输信号给机械手臂控制系统，驱动机械手臂调整零部件方向，实现将细小的零部件整齐排放，便于下一道工序操作，减少人工劳动，提高分拣效率。
附图说明
图1是本发明一种基于机器视觉的零部件分拣方法的装置工作原理图；
图2是本发明一种基于机器视觉的零部件分拣方法的装置机构示意图；
图3是本发明一种基于机器视觉的零部件分拣方法的步骤流程图。
1.视觉采集系统 2.吸盘 3.电磁控制器 4.伺服电机 5.机械臂 6.单片机 7.机架 8.电机 9.凸轮 10.导轨 11.托盘
具体实施方式
如图1和图2所示，基于机器视觉的零部件分拣装置，包括零件分散系统、机械手臂控制系统和机器视觉图像采集系统，三个系统通过CAN总线连接计算机。
零件分散系统由托盘11，机架7，导轨10、凸轮9和电机8组成，托盘11固定连接导轨10，导轨10仅沿机架7上下运动，托盘11下设凸轮9，电机8与机架7固定连接，凸轮9与电机8输出轴固定连接。电机8驱动凸轮9带动托盘11上下振动，导轨保证托盘振动方向仅上下振动。
零件被放入分散系统的托盘后，打开电机带动凸轮9转动，凸轮9转动顶起托盘，托盘11在机架上往复沿上下方向振动，托盘11下固定连接导轨10，导轨10沿机架7的支架运动，保证托盘运动的振动仅为上下振动，避免托盘在左右、前后方向的晃动。
零件分散开后，机器视觉图像采集系统1对托盘的零件方位图像进行采集，机器视觉图像采集系统由摄像头，CMOS传感器，数字图像处理芯片(DSP)组成，图像传感器CMOS采用中星微电子有限公司的V-MT9V011，1/4英寸VGA格式，30万像素，分辨率640*480，CMOS传感器前设置摄像头，摄像头拍摄的图像经CMOS传感器转换为模拟电信号，经A/D转换后形成数字图像信号，数字图像信号经DSP芯片加工处理，数字图像处理芯片采用中星微公司ZC0301PLH，信号通过CAN总线传输到计算机中。
计算机对采集的图像信号进行图像识别处理，通过二值化运算进行产品图片信息处理，然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点，得出物体的周长、面积，进而计算6个不变矩和圆形度，将这7个数据作为特征量进行识别，对识别的结果进行方位情况判定，确定产品的方向、正反及中心坐标，然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂控制系统。
机械手臂控制系统由机械手臂5、单片机6、电磁控制器3，吸盘2和伺服电机4组成，机械手臂内置有伺服电机4，通过单片机6控制伺服电机驱动机械手臂5抬高、旋转。单片机接收计算机传输的零件方位信号，控制伺服电机4启动，驱动机械手臂5向定位零件运动，同时驱动电磁控制器3开，吸盘2带电产生吸力，对指定零件拾取，单片机6驱动伺服电机4带动吸盘旋转一定角度，至指定位置后，单片机6驱动电磁控制器3关闭，吸盘2断电，零件落入指定位置。单片机接收计算机图像信号后驱动机械手臂和吸盘吸取指定零件，并旋转至目标方位。
利用本发明的技术方案，或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下，设计出类似的技术方案，而达到上述技术效果的，均是落入本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于机器视觉的零部件分拣方法，包括如下步骤:
(1)将零件送至待挑选区；
(2)零部件送至待挑选区后，启动分散系统电机，通过振动托盘对零件进行分散；
(3)零件分散开后，触发机器视觉图像采集系统，将待挑选区的零件图像信息实时传送至计算机中；
(4)计算机接收到机器视觉图像采集系统的图像后，进行图像识别处理，对识别的结果进行方位情况判定，确定产品的方向、正反及中心坐标，然后将上述信息通过CAN控制总线传递给机械手臂控制系统；
(5)机械手臂系统接收启动信号后，对待挑选区的零部件进行拾取、旋转后排列。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣方法，零件分散系统启动凸轮带动托盘振动对零部件进行分散。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的零部件分拣方法，图像识别处理通过二值化运算进行产品图片信息处理，然后利用Blob算法检测产品图片信息中的目标图像的内点和边界点，得出物体的周长、面积，进而计算6个不变矩和圆形度，将这7个数据作为特征量进行识别，确定产品的方向、正反及中心坐标。
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