【摘 要】
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近年来,在我国经济的转型和产业结构调整的浪潮下,智能制造已成为制造业发展中的主攻方向。工业机器人是智能制造的重要组成部分,其在工业生产、生活服务及医疗健康等行业中替代人工劳动已经是发展大趋势和未来方向。化学配比在食品、化工、医药等领域应用广泛,现阶段手动化学配比存在精度低、自动化程度低、操作人员危险性高和劳动量大等问题。传统机器人通常采用人工示教方式生成运动轨迹,仅适合从事一些简单重复的工作,灵活
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目（2021SF-429）; 陕西省自然科学基金面上项目（No.2020JM-473,No.2020JM-472）
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近年来,在我国经济的转型和产业结构调整的浪潮下,智能制造已成为制造业发展中的主攻方向。工业机器人是智能制造的重要组成部分,其在工业生产、生活服务及医疗健康等行业中替代人工劳动已经是发展大趋势和未来方向。化学配比在食品、化工、医药等领域应用广泛,现阶段手动化学配比存在精度低、自动化程度低、操作人员危险性高和劳动量大等问题。传统机器人通常采用人工示教方式生成运动轨迹,仅适合从事一些简单重复的工作,灵活性较差。因此,引入机器视觉和离线编程技术让机器人拥有实时检测和复杂任务编程灵活的能力,可提高工业机器人在化学配比生产过程中的智能化水平。本文以机器视觉和数字孪生技术为基础,设计并搭建了基于视觉引导的化学配比系统,实现传送带试剂瓶的动态实时抓取与双机械臂协同化学试剂配比的数字孪生。主要研究工作如下:（1）通过分析化学配比工作原理,进行了视觉引导的机器人化学配比总体方案设计,完成了系统中核心硬件设备的选型、机械臂末端执行器的设计以及系统通讯设置,为后续整体系统的实现奠定基础。（2）针对机器人视觉检测中相机坐标系与机械臂末端执行器坐标系映射不准确,无法实现抓取问题,对化学配比系统建立标定方法,主要包括相机标定、机器人手眼标定和传送带标定。首先采用张正友标定法求解相机的内、外参数,确定相机坐标系与世界坐标系之间的转换关系,完成相机标定;之后选用“眼在手”方式计算外参矩阵,确定相机坐标系与机械臂末端工具坐标系的转换关系,完成机器人手眼标定;最后对传送带进行标定,确定传送带与机器人的坐标变换矩阵和比例因子,完成传送带标定。（3）设计YOLOV4-tiny改进算法,实现对传送带上试剂瓶的动态检测。通过CSPDarknet53-tiny网络提取待检目标的低层特征,采用高效通道注意力模块提取通道语义信息,利用FPN结构捕获多尺度特征,提高高层特征表达能力;采用矩阵非极大抑制后处理策略,通过线性衰减的方式进行预测框并行筛选,改善传统非极大抑制带来的高置信度预测框误删现象,提高试剂瓶检测精度。自建数据集和Pascal VOC 2007数据集实验结果表明,本文算法具有较好的检测精度和实时检测速度,满足传送带试剂瓶动态检测任务的精度和速度要求。（4）搭建基于离线编程的化学配比系统。首先基于D-H参数法对ABB和FANUC机器人进行运动学分析,包括齐次变换方法求取运动学正解、代数法求取运动学逆解,并通过仿真验证运动学求解的正确性,为机器人离线编程奠定基础;然后对化学配比系统进行硬件平台搭建;之后进行机器人离线编程,主要包括数据导入与建模、配比轨迹设计与仿真;最后通过代码后置实现化学配比数字孪生工作。
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