基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统设计

　　视觉传感器是指具有从一整幅图像捕获光线的数发千计像素的能力,图像的清晰和细腻程度常用分辨率来衡量,以像素数量表示,邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够瞧捕获130万像素,因此,无论距离目标数米或数厘米元,传感器都能"看到"细腻的目标图像,视觉传感器应用其本要素是掌握如何应用视觉传感器的两个关键点的照明和软件工具。

　　超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。超声波是一种振动频率高于声波的机械波，由换能晶片在电压的激励下发生振动产生的，它具有频率高、波长短、绕射现象小，特别是方向性好、能够成为射线而定向传播等特点。

　　1 系统原理与结构

　　系统由机械手、CCD 视觉传感器和超声波传感器及相应的信号处理单元等构成. CCD 安装在机械手末端执行器上,构成手眼视觉,超声波传感器的接收和发送探头也固定在机器人末端执行器上,由CCD 获取待识别和抓取物体的二维图像,并引导超声波传感器获取深度信息. 系统结构如图1 所示.

　　图像处理主要完成对物体外形的准确描述,包括以下几个步骤:a. 图像边缘提取;b. 周线跟踪;c. 特征点提取; d. 曲线分割及分段匹配;e. 图形描述与识别.在提取物体图像边缘后, 采用周线跟踪进行边缘细化,去除伪边缘点及噪声点,并对组成封闭曲线的边缘点进Freeman 编码,记录每一条链码方向和曲线上各点的X-Y 坐标值,进一步对物体的几何特性进行分析.CCD 获取的物体图像经处理后,可提取对象的某些特征,如物体的面积、曲率、边缘、角点及短轴方向等. 根据这些特征信息,可得到对物体形状的基本描述,在图像处理的基础上,由视觉信息引导超声波传感器对待测点的深度进行测量,获取物体的深度信息,扫描得到距离曲线,根据距离曲线分析出工件的边缘或外形.

　　2 工件图像边缘的提取

　　复杂工件反映在图像上常常不止一个灰度等级,仅利用一个灰度阈值无法提取有意义的边缘.

　　这里采用了直接从灰度图像提取边缘的方法.图像边缘一般发生在灰度函数值不连续处,可用灰度函数的一阶或二阶导数求得. 经典的利用一阶导数提取边缘的方法有Robert s 算子、So2bel 算子等, 利用二阶导数提取边缘的方法有Laplacian 算子和Marrs2Hilderth 算子等. 通过对几种算法的分析比较,认为Sobel 算子不仅实现容易、运算速度快,而且可提供最精确的边缘方向估计.Sobel 算子由两个3 ×3 相差90°的算子构成,由这两个算子同图像卷积, 可得到图像的边缘及其方向. 对于数字图像{ f ( i , j ) ｝ , Sobel 算子可表示为:

　　Gx ( i , j) = f ( i - 1 , j - 1) +2 f ( i - 1 , j) + f ( i - 1 , j + 1) - f ( i + 1 ,j - 1) - 2 f ( i + 1 , j) - f ( i + 1 , j + 1) ;