伴随着传统制造业的智能制造技术落地的不断推进,在冶金行业升级转型的关键阶段,进一步提高智能化水平是行业的当务之急。给机器人配上眼睛,实现机器人系统与机器视觉技术相结合,是传统制造行业智能化升级的突破口。镀锌生产线是高温、高粉尘、高噪声的恶劣生产场景,操作工人劳动强度大,现场存在严重的安全隐患。本文针对邯钢2#镀锌线的生产环境、捞渣工艺以及功能需求,设计研发了一套基于机器视觉的捞渣机器人系统,并最终成功上线运行,创新性地将机器视觉技术应用于镀锌生产线,弥补了第一代基于示教的捞渣机器人的不足,极大地提高了机器人动作的灵活性和捞渣效率,减少对人工的依赖,解放了劳动力,实现了减员增效,对后续机器人视觉系统在冶金行业的落地具有宝贵的借鉴意义。本文的主要工作内容如下:1.针对镀锌线捞渣工艺和功能需求,研发一套融合机器视觉的捞渣机器人系统。在硬件选型上,选择福生威尔WBOX3401作为主控系统,海康威视相机DS-2CD3T46FDWDV2-I8S作为图像采集系统,ABB公司的IRB6700 200/2.6机器人作为运动执行机构,在控制软件统一协调下实现智能化捞渣。2.针对锌渣图像的识别定位及锌渣含量计算,分析了锌渣与锌液的特征区别,采用传统图像处理流程,基于Open CVSharp算法库,研究并实现锌渣图像的预处理和形态学分析。同时,对比研究Prewitt、Sobel、Laplacian、Canny边缘检测算子对锌渣图像的分析结果,最终,基于Laplacian算子实现锌渣的识别定位,并结合方差分析实现区域内锌渣含量计算。3.针对镀锌线的机器人视觉系统的手眼标定问题,分析并确定视觉系统结构为Eye-to-Hand。分析相机的针孔成像数学模型,建模得到空间点到像素坐标点的成像模型,利用张氏标定法实现相机标定,得到内外参数和畸变参数。简化锌锅液面为2D场景,利用九点法计算得到锌锅池图像的像素坐标系到机器人基坐标系的变换矩阵,并验证变换矩阵精度,满足实际应用需求。4.基于上述研究工作,成功在镀锌线落地应用了基于机器视觉的捞渣机器人系统。基于Win Form应用窗体,编程实现上位机控制软件开发;在窄空间大跨度的镀锌场景复杂条件下,实现机器人运动轨迹规划和一键复位功能。最后,分析实际的捞渣效果,并与第一代捞渣机器人进行对比,基于机器视觉的捞渣机器人系统提高了捞渣效率,实现半小时捞渣率95%。