机器人视觉控制技术的研究与应用

机器人视觉控制技术的研究与应用

曾翔 古志鹏 陈科颖

（广东岭南职业技术学院 广东省广州市510663）

摘要本文通过对国内外机器人视觉程序控制研究现状的梳理，阐述了机器人视觉程序控制在涂装应用方面的策略和方法，以及取得的成果。同时，本文还探讨了机器人视觉程序控制的硬件设计和软件设计以及面对的痛点和未来的研究方向。

关键词：机器人视觉控制、发展趋势、软硬件设计、应用前景

随着科技的快速发展，机器人已经逐渐进入到人类的生产和生活中，成为新时代的重要组成部分。机器人技术中，机器人视觉控制技术作为关键的一部分，机器人视觉控制是指在机器人系统中应用计算机视觉及相关算法，对机器人运动进行控制和处理，进而实现机器人视觉应用的任务需求。该领域的研究内容包括机器视觉算法、目标检测与识别、视觉跟踪与定位、视觉重建、视觉回路控制、视觉伺服控制等，是机器人领域发展的重要方向。

机器人视觉控制的应用前景十分广泛，包括工业自动化、智能家居、医疗领域、农业技术等。在工业自动化领域，机器人视觉控制的应用已经越来越广泛，例如机器人质量检验、物流配送、工艺检测等，都离不开机器人视觉程序控制的技术支持。尤其在涂装领域的应用十分广泛，主要有以下几个方面：

1. 涂装工艺控制：在传统的涂装生产线中，涂装工艺的控制主要依靠人工调整喷涂枪的角度和喷涂距离等参数。机器人视觉程序控制技术可以实现涂装工艺的自动控制，通过机器人视觉传感器采集喷涂表面的信息，进而对喷涂参数进行实时调整和控制，提高涂装质量和效率。
2. 表面检测：涂装前必须对工件表面进行检测，以保证喷涂后表面的质量。传统的表面检测采用人工目测，存在次品率高和检测效率低等问题。机器人视觉程序控制技术可以通过图像识别和分类算法来对表面进行自动检测，提高表面质量和检测效率。
3.  智能涂装机器人：目前国内外已经有多家涂装机器人制造商开发出智能涂装机器人，这些机器人集成了机器人视觉程序控制技术。通过对工件表面的识别和检测，机器人可以自主进行喷涂工作，并在涂装过程中实时调整喷涂参数，提高涂装效率和质量。 值得注意的是，在应用机器人视觉程序控制技术进行涂装时，需要对涂料的粘度、流动性和喷枪的设计进行优化，以适配机器人视觉程序控制的自动喷涂过程。同时，还需要注意对机器人视觉传感器进行定位和校准，以提高涂装精度和稳定性。机器人视觉程序控制技术在涂装领域的应用前景广阔，它可以提高涂装质量和效率，在保证涂装生产线稳定性的前提下，有效降低了人工成本和缩短了生产周期。

机器人视觉程序控制涉及硬件和软件两个方面，其中硬件设计主要包括机器人视觉传感器、图像采集设备、图像处理器、执行器控制器等，而软件设计则主要包括视觉算法、图像处理算法、机器人运动控制算法、人机交互界面等。

硬件设计： 1. 机器人视觉传感器：机器人视觉传感器是机器人视觉程序控制的核心硬件之一，通常采用摄像头、激光雷达等传感器来获取环境信息。对于不同的应用场景和需求，机器人视觉传感器可以有不同的型号和规格。 2. 图像采集设备：机器人视觉传感器采集的图像信息需要通过图像采集设备进行数字转换，将模拟信号转换为数字信号，并进行数据存储和传输。 3. 图像处理器：机器人视觉程序控制需要进行图像处理和分析，而图像处理器则是完成这个任务的主要设备之一。目前，主要采用FPGA、DSP、GPU等图像处理器来实现图像处理。 4. 执行器控制器：机器人中各个关节需要通过执行器进行控制，执行器控制器则是控制执行器的关键设备之一。它可以通过机器人视觉程序控制系统来实现精准控制。执行器控制器的种类和规格也根据机器人的需求而不同。

软件设计： 1. 视觉算法：机器人视觉程序控制的核心算法之一，主要包括图像处理算法、目标检测和识别算法、跟踪和定位算法等。这些算法要依赖图像处理器，通过对采集到的图像进行分析和识别，实现目标检测、识别、跟踪和定位等功能。 2. 图像处理算法：图像处理算法主要用于图像增强、去噪、滤波等处理，使获取的图像更加清晰、准确。 3. 机器人运动控制算法：机器人进行运动控制需要根据目标位置和姿态信息实现精准控制。控制算法可以通过视觉算法和机器学习等方法实现。 4. 人机交互界面：人机交互界面可以通过图形用户界面设计来实现，同时将机器人运动控制和视觉控制界面更加友好和便于操作。 总之，机器人视觉程序控制的硬件设计和软件设计都是相互独立而又相互关联的，需要从多个方面综合设计和实现，同时考虑到机器人控制的实时性、稳定性和可靠性等因素。随着技术的发展和完善，相信机器人视觉程序控制的硬件和软件系统将会越来越成熟和高效。

机器人视觉控制在涂装方面的应用已经非常广泛，但仍然面临着一些缺点和挑战，主要包括以下几个方面： 1. 精度限制：涂料的粘度和施工时机器人在运动中的摆动会对喷涂的精度造成一定的影响，特别是在需要高精度涂装的场合，例如涂装汽车或飞机，机器人视觉控制的精度和稳定性常常无法与人工相媲美。 2. 产品易变性：生产线上的产品可能存在颜色、外观、形状等方面的微小变化，这些变化可能会影响机器人视觉控制的效果。因此，如何增加机器人视觉控制的自适应性和识别准确率，是实现涂装自动化的重要挑战之一。 3. 涂料种类有限：机器人视觉控制在涂装方面的应用一般仅适用于涂料种类相对单一的场合，例如水性涂料、UV涂料等，而某些类型的涂料还需要通过人工控制进行施工，这就限制了机器人视觉控制的应用范围。 4. 系统集成复杂：涂装生产线的集成、调试和维护难度大，机器人视觉控制作为其中的一部分，其集成同样面临着复杂的内部架构和维护成本高的问题，对技术人员的能力要求较高，这对涂装行业企业的推广应用是一个重要制约因素。 因此，在机器人视觉控制技术应用于涂装领域时，需要根据不同涂装应用需求和特点，进行定位和定制化的设计和实施，并结合人工涂装技术的优势，实现人机协作涂装的模式，相信这样才能更好地克服涂装方面的挑战和困难，推动机器人视觉控制技术在涂装领域的应用发展。

机器人视觉程序控制的发展趋势主要集中在以下几方面： 1. 智能化发展：随着人工智能和深度学习等技术的兴起，未来机器人视觉程序控制将会越来越智能化。同时机器人视觉系统的应用场景也会更加广泛。 2. 多模态融合：未来机器人视觉程序控制将会更加多样化和复杂化，需要将不同传感器信息进行多模态融合。这样可以提高机器人的智能化水平和适应性，增加其应用场景和功能。 3. 实时性：机器人视觉程序控制需要具备较高的实时性能，以保证机器人能在高速运动中及时获取图像信息，进而准确执行任务。机器人视觉程序控制的发展是机器人技术发展的重要方向之一，也是推进人工智能发展的重要途径。随着技术的不断升级和完善，机器人视觉程序控制在未来将会通过不断的技术升级和创新，来逐渐打破传统机器人视觉程序控制的限制，使机器人更加智能化、高效化和精准化。

［参考文献］

［1］赵鹏宇.中北大学，硕士《Delta并联机器人目标识别与抓取技术研究》学位论文数据库.2022.

［2］黄志峰.上海交通大学.硕士《深度逆向强化学习在机器人视觉伺服控制中的应用》学位论文数据库，2018

［3］李焊,郭晓军， 天津职业技术师范大学机械工程学院，期刊名称 现代制造技术与装备《基于机器视觉的轮廓识别与数据测量》  2020.

基金项目:2022年度广东省普通高校自然科学项目(2022KTSCX364)《智能港机涂装生产线关键技术研究》

作者简介   曾翔（1965.02），女，汉族，湖南省长沙市人，高级工程师，广东岭南职业技术学院SYB创新创业导师，主要从事机械设计与自动化教学与科研工作

古志鹏，广东岭南职业技术学院21级工业机器人专业学生，2022年度广东省攀登计划负责人《基于视觉和语音识别的多功能模块化服务机器人pdjh2022b1100》

陈科颖，广东岭南职业技术学院22级数控技术专业学生，2022年度广东省攀登计划项目成员pdjh2022b1100