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台达机器视觉DMV在机械手自动拾放系统中的应用【摘要】目前在消费线上的搬运工业机器人大都是通过预先编程，并按固定的途径执行动作，目的物体的初始位置和目的位置都是固定的,机器人只是完成点到点的动作。而对于拾取输送线上位置不确定的物体如面包，袋装食品等物体，沿固定轨迹运行的机械手就无能为力了。为保证搬运工业机器人顺利完成这类在线拾放的工作任务,需引入视觉进展识别定位，引导工业机器人完成对工件的拾取和放置等操纵。使用视觉引导的机械手在动作执行速度，放置精度和重复稳定性方面都较人工有很大上风。一、机械手自动拾放系统原理在一些传统的行业，例如袋装食品消费、陶瓷消费中，需要对位置不确定的物体如面包，袋装食品等进展拾取，而大多数的搬运工业机器人都只能通过预先编程，执行固定途径的拾取操纵，对这一需求无能为力。为此，企业需采用大量人力来完成搬运作业，不仅增加人力本钱，消费效率也低。工业机器人要实现随放随取的操纵，就需要引入视觉进展识别定位。使用视觉引导的机械手在动作执行速度，放置精度和重复稳定性方面都较人工有很大上风。由台达DMV机器视觉系统与机械手组合的机械手自动拾放系统，具有高度的灵敏性，可以帮助行业用户轻而易举的完成繁琐复杂的搬运作业。该系统通过以太网通讯的方式，把检测数据传送到机械手系统，并由机械手实现目的物体的拾放。台达DMV1000控制器，拥有高精度摄像头，百万像素级别镜头以及红色LED环形光源，可以精准的引导工业机器人完成对工件的拾取和放置等操纵。目前，从各行业使用的反应情况可知，该系统不仅提升了消费效率高，而且灵敏性好。此外，只需借由简单的视教动作，该系统即可实现多种不同规格产品的检测，帮助企业大大降低了人力本钱。二、系统介绍1、系统配置：根据产品消费的要求，从经济性和系统可靠性的角度出发，选择控制系统的元器件。机器视觉系统可选择：1台达DMV1000控制器；280万像素摄像头；325mm百万像素级别镜头；4红色LED环形光源。2、系统控制图3、台达DMV1000视觉控制器特点1内建操纵系统，小型化体积，无需搭配PC操纵；2流程化操纵接口，降低使用者设定上的复杂度；3提供多样检测功能，知足大部份应用需求；4工业级设计，符合于震动、高温等消费环境；5支持双摄影机同步检测(80万画素之1394a摄影机)；6I/O、RS232、Ethernet、USB等多样外部通讯方式；7SD记忆卡储存装置；8提供操纵器及PC软件设定接口；9已拥有大量的图形工具，包括面积测量、边沿位置、边沿计数、边沿宽、边沿节距、边形比对、边沿角度、斑点侦测、影像强、污点检测、边沿追踪及宽度追踪。其检测系统使用了专用的视觉LED光源，主要有三大特点：1使用寿命长，一万到三万小时左右。假如选用频闪的功能，LED寿命将更长，而且LED的通断速度快，可在10微秒到达最大亮度；2LED有不同的颜色不同的波长，用户可以根据检测对象的特征选用不同波长的光源，以突出检测特征进而到达理想的效果；3稳定性好，LED灯采用直流供电，克制了沟通供电时出现的工频频闪现象，保持了获取图像的一致性。图1为系统控制图。三、方案施行：1、工作流程：当目的物体从流水线出来，以随机的姿态进入机器视觉的视野后，由上位机触发视觉系统进展取像，然后把图像信息传输给图像处理器GPU。通过图像处理器的运算，计算生产品的重心位置XY坐标和角度。比方：机器视觉检测出视野里出现了7个目的物体，这7个物体的位置数据将通机器视觉自带的通讯口与上位机进展通讯，最后由上位机发送指令给机械手执行动作。此外，台达DMV产品还支持RS232/RS485、Ethernet(10BASE-T)和台达DVPPLC-Link等通讯方式。市面上几家大的机械手厂家包括均支持DMV的通讯接口。经经过序优化，机械手的抓取速度可到达200个/分钟，定位误差小于0.5mm，角度误差小于1。2、技术性能及系统参数检测内容：产品中心的XY位置及角度通讯方式：通过以太网发送产品的位置数据到上位机PLC，工控机FOV检测视野：200150mmWD工作间隔：800mm3、DMV控制系统设计作为位置测量系统的DMV，除供电电源外，触发信号和位置坐标值输出都是通过以太网口与上位机进展通讯，图2为DMV的接线端子图。四、方案效果该检测系统经过适宜的选型、较好的硬件配置及完善的程序设计，完全知足用户要求。此外，该系统还具备以下几个特点：1加工消费效率高大约每秒钟拾取3个产品；2灵敏性好，通过简单的视教动作，即可实现多种不同规格产品的检测；3大大减轻工人劳动强度。随着国内人力本钱的增长以及加工企业对品质，产能要求的不断提升，对机器视觉系统参与消费领域取代人工进展测量，检测的需求将呈现出快速增长的趋势。据统计，欧美日等兴旺国家制造业的机器人使用率较10年前有近10倍的增幅。实际上，在精细电子行业，使用机器视觉，机械手进展产品尺寸测量，外观检测，对位等应用已非常成熟，在一些高精度的对位应用里，机器视觉产品的测量精度已大大超载人工检测的分辨率和精度。