Файл: Техническое зрение для системы управления сортировочного робота.pdf

11

12
Содержание
ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................................................. 14 1. АКТУАЛЬНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В
ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ....................................... 16 1.1
Основные функциональные аспекты технического зрения ...................................... 16 1.2
Примеры использования технического зрения в различных отраслях ................... 17 1.2.1 Автоматизация сортировки и отбраковки ................................................................ 18 1.2.2 Считывание и распознавание меток и маркировок ................................................. 19 2. ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОМЫШЛЕННЫМ РОБОТОМ .............................................................................................. 22 2.1 Готовые решения использования СТЗ в производстве .................................................. 22 2.1.1 Стерео сенсор KUKA _3D Perception ........................................................................ 22 2.1.2 FANUC система iRVision ........................................................................................... 23 2.2 Постановка задачи разработки системы технического зрения для промышленного роботехнического комплекса .................................................................................................. 24 2.3 Используемое оборудование ............................................................................................ 27 2.4 Выбор инструментов программирования ........................................................................ 30 2.4.1 Язык программирования Python ................................................................................ 30 2.4.2 Библиотека OpenCV .................................................................................................... 31 3 ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ КАМЕРЫ ................................................................... 35 3.1 Справочные система координат ....................................................................................... 35 3.1.1 Система координат пикселей ..................................................................................... 35 3.1.3 Система координат камеры ........................................................................................ 36 3.1.4 Однородные координаты ............................................................................................ 37 3.1.5 Внешняя система координат ...................................................................................... 38 3.2 Размещение камер .............................................................................................................. 39 3.3 Калибровка камеры ............................................................................................................ 42 4.ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ .................. 55 4.1 Цветовые пространства ..................................................................................................... 55 4.2 Поиск объекта по цвету ..................................................................................................... 56 4.3 Контурный анализ .............................................................................................................. 62 4.4 Алгоритм работы программы и её реализация ............................................................... 63 4.5 Преобразование координат изделия в координатную систему робота ........................ 66 4.6 Распознавание QR кода ..................................................................................................... 68 4.7 Связь технического зрения и системы управления манипулятором ............................ 71 5.СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ................................................................................. 73 5.1
Техногенная безопасность ............................................................................................ 74

13 5.1.1 Микроклимат ............................................................................................................... 74 5.1.2 Естественная освещенность ........................................................................................ 75 5.1.3 Уровень шума .............................................................................................................. 76 5.1.4 Уровень электромагнитных излучений ..................................................................... 77 5.1.5 Электробезопасность ................................................................................................... 78 5.2 Организационные мероприятия обеспечения безопасности ......................................... 81 5.2.1 Эргономические требования к рабочему месту ....................................................... 81 5.3 Пожарная безопасность ..................................................................................................... 82 5.4 Особенности законодательного регулирования проектных решений ........................... 84 6.ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ ........................................................................................................... 86 6.1 Организация и планирование работ ................................................................................. 86 6.2 Продолжительность этапов работ ..................................................................................... 88 6.3 Расчет сметы затрат на выполнение проекта ................................................................... 93 6.3.1 Расчет затрат на материалы и покупные изделия ..................................................... 93 6.3.2 Расчет заработной платы ............................................................................................ 95 6.3.3 Расчет затрат на электроэнергию ............................................................................... 96 6.3.4 Расчет затрат на социальный налог ............................................................................ 97 6.3.5 Расчет амортизационных расходов ............................................................................ 97 6.3.6 Расчет прочих (накладных) расходов ........................................................................ 98 6.3.7 Расчет общей себестоимости разработки .................................................................. 98
Заключение ................................................................................................................................... 99
Список использованной литературы ....................................................................................... 100
Приложение А ............................................................................................................................ 104

14
ВВЕДЕНИЕ
В современном мире широко распространено использование обработки изображений для решения различных задач автоматического контроля, управления и измерения.
Чтобы промышленные роботы и другие системы автоматизации производства целенаправленно взаимодействовали с объектами и спокойно двигались в пространстве, окружающем производственные линии, они должны иметь возможность видеть и анализировать окружающую среду.
Это именно то, с чем компьютерные системы зрения могут помочь.
Машинное зрение включает в себя анализ визуальной информации для дальнейшего принятия решений. Это помогает принять какое-либо действие в отношении объекта, который находится в фокусе. Самый простой пример использования технологии: проверка состояния продукта на конвейерной ленте или перед отправкой посылки по почте.
Исторически алгоритмы машинного зрения внедрялись в небольшом количестве в производство, так как это было очень затратно. Однако стоимость, производительность и потребление энергии в электронных системах, которые были достигнуты сегодня, проложили путь для широкого распространения машинного зрения в различных отраслях. Конечно, их реализация все еще сложна, но это уже стало намного проще - и дешевле, чем когда-либо
В данной работе технология машинного зрения была внедрена в систему управления сортировочным роботом.
Технология состоит в получении двумерного изображения изделия, благодаря USB-камерам. Далее происходит компьютерная обработка изображения и анализ, в ходе которой определяется: принадлежность объекта тому или иному классу исходя из заданных признаков (форма, геометрические размеры, наличие надписей, цвет, маркировок, и др.)
Задача сортировки похожа на задачу распознавания образов и заключается в измерении координат и ориентации объектов. Объекты,

15 которые имеют относительно простую форму, в данном случае прямоугольную, однозначно характеризуются контуром регистрируемого изображения. Для решения задач оценки параметров и распознавания, характеризующих ориентацию и координаты таких объектов, используют алгоритмы, основанные на анализе контуров изображений.
Сейчас на рынке представлены решения на различных принципах определения положения, например, на базе анализа структурированного света, на основе времяпролетных принципов, стереоскопические решения с выделением особых точек изображения. Но основной популярностью по- прежнему пользуются классические решения на основе цифровых видеокамер, так как они позволяют за небольшие вложения получить легко настраиваемый вариант системы определения координат и класс объекта высокой надежностью и простотой установки. [1]

16
1.
АКТУАЛЬНОСТЬ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
СИСТЕМ
ТЕХНИЧЕСКОГО
ЗРЕНИЯ
В
ПРОМЫШЛЕННЫХ
РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
1.1 Основные функциональные аспекты технического зрения
Техническое (машинное) зрение - это сфера применения компьютерного зрения в промышленности или производстве. В то время как компьютерное зрение является общим набором методов, позволяющих компьютерам видеть.
Хотя методы технического зрения были изначально разработаны для видимой части спектра, те же самые технологии обработки могут быть применены к изображениям, полученным в других частях спектра, таким как инфракрасный свет или рентгеновские излучения.
Применение технического зрения в данных областях помогает заменить людей, работающих на сборочных линиях, которые занимаются осмотром продукции, делая выводы о качестве исполнения. СТЗ используют цифровые камеры, на данный момент всё чаще интеллектуальные камеры, а также прилагаемое к ним программное обеспечение, которое занимается обработкой полученного изображение. В большинстве случаев, в СТЗ используются последовательные сочетания различных методов обработки для выполнения полного и точного анализа. К примеру, система, которая считывает штрихкод, также занимается проверкой поверхности на наличие царапин или каких-то других повреждений и может измерить длину и ширину обрабатываемых компонентов.
СТЗ заточены на выполнение задач узкого и специализированного направления, таких как подсчет различных объектов на ленте конвейере, чтение штрих-кодов, серийных номеров или поиск различных поверхностных дефектов. Выгода использования системы визуального контроля на основе технического зрения заключается в возможности увеличения производственного оборота, за счет 24-часовго режима работы и повышенной

17 точности повторяемых измерений. Кроме того, преимущество использования, данного рода систем перед людьми заключается в отсутствии различных человеческих факторов таких как утомляемость, невнимательность. Но люди обладают более чутким восприятием и большей адаптации к распознаванию новых дефектов.
Машины не «видят» так же, как это делают люди. Камеры не равнозначны системе человеческого зрения, так как каждый человек может опираться на свои собственные догадки и предположения, а системы технического зрения «видят» путем изучения полученного изображения.
Изображения разбивается отдельные пиксели, предварительно происходит их обработка и система пытается сделать выводы с помощью базы знаний или же с помощью распознавания образов. Хотя некоторые алгоритмы и методы технического зрения были созданы, чтобы соответствовать зрительному восприятию человека, большое количество методов были созданы именно для обработки получаемых изображений и определения их свойств.
Системы технического и компьютерного зрения могут обрабатывать изображений на равных с людьми, но системы обработки изображений обычно проектируются, чтобы выполнить одиночные, периодически повторяющиеся задачи, и, несмотря на значительный прогресс в этой области, никакая система технического или компьютерного зрения на данный момент еще не может соревноваться на равных с некоторыми возможностями человеческого зрения такими как терпимости к изменению освещения и ухудшению изображения, изменению частей и т.д.
1.2 Примеры использования технического зрения в различных
отраслях
На сегодняшний день большую популярность обретают СТЗ в качестве устройств определения положения координат полезного груза при работе с манипуляционными роботами.

18 1.2.1 Автоматизация сортировки и отбраковки
Методика технического зрения дает возможность сменить человека в действиях сортировки и отбраковки продукта (рисунок 1.1). Изъяв
«человеческий фактор», гарантируется значительное усовершенствование качества продукта, увеличение производительности и сокращение брака. [2]
Технология заключается в получении фотографии предмета изделия
(объекта, заготовки, детали) благодаря CCD/CMOS-на камеры в комбинации с оптическими компонентами и приборами освещения. С поддержкой специального программного обеспечения выполняется компьютерный анализ и обработка изображения, в дальнейшем автоматически происходит заключение о принадлежности продукта какому-либо классу, годности/негодности продукта либо создается отчет о итогах изучения изделия в форме удобной для восприятия человеком.
Рисунок 1.1 – Автоматическая сортировка на конвейере с помощью видеокамеры
В ходе отбраковки с поддержкой промышленных видеокамер автоматически формируются следующие признаки: целостность упаковки продуктов, комплектация упаковки продука, присутствие требуемых надписей и маркировок, точность наклейки этикеток.
В ходе сортировки формируются следующие признаки: отношение продукта к какому-либо классу в согласовании с установленными свойствами
(форма, цвет, геометрические размеры, присутствие маркировок, надписей, и др.)