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为使机械手能以正确的姿态准确地抓取物体,必须精确确定物体的轴向. 在几何学中,物体的长轴定义为通过物体形心点的一条直线, 物体关于该直线的二阶矩为最小值. 设图像中物体长轴与图像平面X 轴正方向夹角为θ, 规定| θ| ≤π/ 2 ,则物体关于该轴线的二阶矩为
很明显,基于二阶惯性矩的轴向确定方法是对整个物体区域进行运算, 且必须先确定像素点的隶属区域,故运算量较大. 图2 (a) 是用该算法确定的工件轴向. 对于一些简单形状的物体,可采用如下简单轴向估计算法:
a. 确定物体的形心坐标;
b. 确定物体边缘轮廓闭合曲线前半段中离物体形心最近的点, 用最小二乘法估算该点的切线方向,设其与图像平面X 轴正方向夹角为α1 ;
c. 用同样方法确定下半段曲线中对应的切线方向α2 ;
d. 物体轴向可粗略估计为θ= (α1 +α2) / 2.
图2 ( b) 是采用简化算法得到的工件轴向图. 该算法仅对物体边缘轮廓点进行处理,使运算时间大为减少.
3 超声深度检测
由于CCD 摄像头获取的图像不能反映工件的深度信息,因此对于二维图形相同,仅高度略有差异的工件,只用视觉信息不能正确识别,本文采用超声波测距传感器则可弥补这一不足. 经图像处理得到工件的边缘、形心等特征量后,引导机械手到达待测点,对工件深度进行测量,并融合视觉信号与超声信号,可得到较完整的工件信息.安装在机器人末端执行器上的超声波传感器由发射和接收探头构成,根据声波反射的原理,检测由待测点反射回的声波信号,经处理后得到工件的深度信息. 为了提高检测精度,在接收单元电路中,采用了可变阈值检测、峰值检测、温度补偿和相位补偿等技术[1 ] ,可获得较高的检测精度.对视场中两个外形完全相同、高度相差0. 1 mm的柱形工件,采用本文提出的融合图像和深度信息的方法,可准确识别与抓取.
4 实验结果及结论
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