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技术趋势
Technology Trends

视觉引导的机器人

3D 视觉系统引导机器人安装挡风玻璃

文/James Carrol

汽车制造商正在使用视觉引 以替代传统的工业相机来引导机
导的机器人插入系统，可确保汽 器人挡风玻璃插入系统。
车封闭装置的正确放置，例如挡 Bluewrist 公司总裁 Najah
风玻璃、发动机罩、行李箱盖和 Ayadi 解释道，“在所有这些条件
门。在部署生产线的时候，视觉 下进行定位或测量时，Gocator
引导的机器人系统用于拾取并精 的稳定性更强。由于系统存在自
确地放置从车顶面板放置到挡风 动曝光控制功能，本质上来说，
图1：在机器人末端执行器上，内置有四个Gocator 2300系列3D智
玻璃的将所有物件，最后将它们 能传感器，Bluewrist工程师利用它们来监视挡风玻璃孔上四个临 应用中所遭遇的光线和色彩变化
界点的位置。
装载到车体框架上。由于种种原 对于该技术的影响并不大。一个
因，这些部件装载或插入应用，对于视觉系统设计者来说 内置的温度传感器使其更不易受温度变化的影响，同时高
是一项真正的挑战。 速采集允许我们实时跟踪某些接缝和边缘咬合程度，从而
首先是部件的变化性。成功的汽车制造商必须能够有 获得较高的引导精度，缩减装配周期。
效地生产各种不同的车辆。尽管在同一条装配线上可以高 通过在机器人末端执行器上安装四个 Gocator 2300 系
效地制造出几种汽车模型，但是不同的产品很少使用相同 列 3D 智能传感器，EzRG 挡风玻璃插入系统将真实可靠
的部件或装配件。例如，不同种类的汽车可能拥有不同形 的六向自由度 3D 机器视觉技术与机器人自动化技术相结 IMAGING SUPPORT Aon-CXP
状和不同尺寸的车辆封闭装置。此外，即便是同一种特定 合。EzRG 软件在一个标准的工业电脑或远程服务器上运
型号的行李箱盖，其部件与部件之间以及产品的可重复性 行，并与 3D 传感器、机器人控制器和生产线控制器相连接。
BitFlow’s CoaXPress Family is Growing
也会发生变化，并且还可能被喷涂不同的颜色，这些都有 当车体到达挡风玻璃插入站点时，线性 PLC 发出信号通
可能影响到视觉系统的测量精度。 知机器人拾取玻璃，并将玻璃移向车体中需要安装孔的位
第二是来自照明方面的挑战。由于每个部件在其光谱 置。当玻璃靠近插入点时，传感器通过安装孔上三个或更
属性、特征和形状方面差异很大，很难确定具体的照明要 多个特征来测量安装孔的实际位置。
求。如果选择照明系统不当，机器视觉软件可能很难处理 为此，每个 3D 传感器需要发射红色激光（635nm）
最终的图像。 3D sensor 1
最后一项是环境挑战。机器零部件、照明光源或相机 3D sensor 4
系统的振动可能导致图像模糊，从而对测量精度造成负面 Industrial
PC or
影响，或者妨碍识别 / 界定物体的边缘。镜头上的水、蒸 Windshield remote
server
气和薄雾将影响图像的质量，并且灰尘和污垢可能通过散
射、反射和吸收干扰光学路径。此外，温度干扰可能导致 3D sensor 2
3D sensor 3
更多的图像噪声，并且导致错误的图像分析。 Robot gripper Line
for windshield PLC
为了解决所有的这些挑战，加拿大 Bluewrist 公司
Robot
的工程师设计了一套 3D 机器视觉系统。该系统使用了 Robot controller
Bluewrist 公司先进的 EzRG 机器人引导软件，以及 LMI Introducing the Aon-CXP
图2：EzRG软件在标准工业电脑或远程服务器上运行，并与3D传感器、机器
Technologies 公司的 Gocator 2300 系列 3D 轮廓传感器， 人控制器和生产线控制器连接。

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10 Mar/Apr 2017 视觉系统设计 Vision Systems Design China