工业机器人的环境感觉技术

电磁式传感器在一个线圈中通入高频电流, 就会产生磁场, 这个磁场接近金属物时, 会在金属物中产生感应电流, 也就是涡 流。 涡流大小随对象物体表面和线圈距离的大小而变化, 这个 变化反过来又影响线圈内磁场强度。磁场强度可用另一组线圈 检测出来, 也可以根据激磁线圈本身电感的变化或激励电流的 变化来检测。 图4.13是它的原理图。 这种传感器的精度比较 高, 而且可以在高温下使用。由于工业机器人的工作对象大多 是金属部件, 因此电磁式接近觉传感器应用较广, 在焊接机器人 中可用它来探测焊缝。
3.2 工业机器人的触觉
为使机器人准确地完成工作,需时刻检测机器人与对象物 体的配合关系。 机器人触觉可分成接触觉、接近觉、压觉、 滑觉和力觉五种, 如图4.7所示。触头可装配在机器人的手指 上, 用来判断工作中各种状况。
图 4.7 机器人触觉
3.2.1
1.
图4.8所示的接触觉传感器由微动开关组成, 根据用途不 同配置也不同, 一般用于探测物体位置、探索路径和安全保 护。这类配置属于分散装置,即把单个传感器安装在机械手的 敏感位置上。
图 4.11 用接触觉阵列传感器引导随机搜索
每一步搜索过程由三部分组成: ① 接触觉信息的获取、 量化和对象表面形心位置的估算; ② 对象边缘特征的提取和姿势估算; ③ 运动计算及执行运动。 要判定搜索结果是否满足形心对中、姿势符合要求,则还 可设置一个目标函数, 要求目标函数在某一尺度下最优, 用这 样的方法可判定对象的存在和位姿情况。
3. 计算机
由视觉传感器得到的图像信息要由计算机存储和处理, 根据各种目的输出处理后的结果。20世纪80年代以前,由于微 计算机的内存量小,内存的价格高, 因此往往另加一个图像存 储器来储存图像数据。现在, 除了某些大规模视觉系统之外, 一般都使用微计算机或小型机。
除了通过显示器显示图形之外,还可以用打印机或绘图仪 输出图像，且使用转换精度为8位A/D转换器就可以了。但由 于数据量大, 要求转换速度快, 目前已在使用100 MB 以上的8 位A／D转换芯片。
图 4.8 (a) 点式; (b) 棒式; (c) 缓冲器式; (d) 平板式; (e) 环式
图4.9所示为二维矩阵接触觉传感器的配置方法, 一般放 在机器人手掌的内侧。图中柔软导体可以使用导电橡胶、浸含 导电涂料的氨基甲酸乙酯泡沫或炭素纤维等材料。阵列式接触 觉传感器可用于测定自身与物体的接触位置、被握物体中心位 置和倾斜度, 甚至还可以识别物体的大小和形状。
图 4.1 视觉系统的硬件组成
1. 视觉传感器
视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。大 多数机器人视觉都不必通过胶卷等媒介物,而是直接把景物摄 入。过去经常使用光导摄像等电视摄像机作为机器人的视觉 传感器, 近年来开发了CCD(电荷耦合器件)和MOS(金属氧化物 半导体)器件等组成的固体视觉传感器。固体传感器又可以分 为一维线性传感器和二维线性传感器,目前二维线性传感器已 经能做到四千个像素以上。由于固体视觉传感器具有体积小、 重量轻等优点, 因此应用日趋广泛。
3.2 .2
接近觉是指机器人能感觉到距离几毫米到十几厘米远的对 象物或障碍物, 能检测出物体的距离、相对倾角或对象物表面 的性质。这是非接触式感觉。
接近觉传感器可分为6种: 电磁式(感应电流式)、光电式(反 射或透射式)、静电容式、气压式、超声波式和红外线式, 如图 4.12所示。
图 4.12 接近觉传感器
图 4.13 电磁式接近觉传感原理图
光反射式接近觉传感器由于光的反射量受到对象物体的颜 色、 粗糙度和表面倾角的影响, 精度较差, 应用范围小。
静电容式接近觉传感器是根据传感器表面与对象物体表面 所形成的电容随距离变化的原理制成的。将这个电容串接在电 桥中, 或者把它当作RC振荡器中的元件, 都可以检测距离。
如果能在传感器的信息中加入景物各点与摄像管之间的距 离信息,显然是很有用的。每个像素都含有距离信息的图像, 称之为距离图像。目前,有人正在研究获得距离信息的各种办 法, 但至今还没有一种简单实用的装置。
2. 摄像机和光源控制 机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号, 因此 取景部分应当能根据具体情况自动调节光圈的焦点, 以便得到 一张容易处理的图像。为此应能调节以下几个参量: (1) 焦点能自动对准要看的物体。 (2) 根据光线强弱自动调节光圈。 (3) 自动转动摄像机, 使被摄物体位于视野中央。 (4) 根据目标物体的颜色选择滤光器。 此外, 还应当调节光源的方向和强度, 使目标物体能够看得 更清楚。
(2) 识别功能。图4.11是一个配置在手上的由3×4个触觉元 件组成的表面阵列触觉传感器,识别对象为一长方体。假定手 与搜索对象的已知接触目标模式为x*,手的每一步搜索得到的 接触信息构成了接触模式xi,机器人根据每一步搜索的接触模式 x1、x2、x3…不断计算、估计、调整手的位姿, 直到目标模式与 接触模式相符合为止。
4. 图像处理机
一般计算机都是串行运算的, 要处理二维图像很费时间。 在要求较高的场合, 可以设置一种专用的图像处理机,以便缩 短计算时间。 图像处理只是对图像数据做了一些简单、重复 的预处理, 数据进入计算机后, 还要进行各种运算。
3.1.2
1.
图4.2所示为具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构。 图像传感器直接安装在机器人末端执行器。焊接过程中,图像 传感器对焊缝进行扫描检测, 获得焊前区焊缝的截面参数曲线， 计算机根据该截面参数计算出末端执行器相对焊缝中心线的偏 移量Δ,然后发出位移修正指令, Δ=0为止。瑞典ASEA公司研制的Opotocator 弧焊用视觉系统, 安装在距工件175 mm高度,视野宽度32 mm,分辨率0.06 mm; 安装在IRL6／2弧焊机器人上能达到对中精度为0.40 mm。这种 传感器还可测量出钢板厚度,能自动调节弧焊电流, 从而保证 焊接质量, 并使厚度为0.80 mm的薄钢板焊接成为可能。弧焊 机器人装上视觉系统后给编程带来了方便, 编程时只需严格按 图样进行。 在焊接过程中产生的焊缝变形、装卡及传动系统 的误差均可由视觉系统自动检测并加以补偿。
图 4.17 变形检测器
3.2.4
机器人的握力应满足物体既不产生滑动而握力又为最小临 界握力。 如果能在刚开始滑动之后便立即检测出物体和手指间 产生的相对位移, 且增加握力就能使滑动迅速停止, 那么该物体 就可用最小的临界握力抓住。
检测滑动的方法有以下几种: (1) 根据滑动时产生的振动检测, 如图4.18(a)所示。 (2) 把滑动的位移变成转动, 检测其角位移, 如图4.18(b)所 示。
图 4.6 日立自主控制机器人工作示意图
从功能上看,这种机器人具有图形识别功能和决策规划功 能, 前者可以识别一定的目标(如宏指令)、装配图纸、多面体 等; 后者可以确定操作序列, 包括装配顺序、手部轨迹、抓取 位置等。这样,只要对机器人发出类似于人的表达形式的宏指 令, 机器人则会自动考虑执行这些指令的具体工作细节。该机 器人已成功地进行了印刷板检查和晶体管、电动机等装配工作。
3、 工业机器人的环境感觉技术
3.1 工业机器人的视觉 3.2 工业机器人的触觉 3.3 工业机器Байду номын сангаас的位置及位移 3.4 多感觉智能机器人
3.1 工业机器人的视觉
3.1.1
视觉系统可以分为图像输入(获取)、图像处理、图像理解、 图像存储和图像输出几个部分(见图4.1)。 实际系统可以根据需 要选择其中的若干部件。
3.2.3
图4.15所示为阵列式压觉传感器。图(a)由条状的导电橡胶 排成网状, 每个棒上附上一层导体引出,送给扫描电路; 图(b)则 由单向导电橡胶和印制电路板组成, 电路板上附有条状金属箔, 两块板上的金属条方向互相垂直; 图(c)为与阵列式传感器相配 的阵列式扫描电路。
图 4.15 (a) 网状排列的导电橡胶； (b) 单向导电橡胶和印刷电路板； (c) 阵列式扫描电路
图 4.2 具有视觉焊缝对中的弧焊机器人的系统结构
图 4.3 实现机器人弧焊工作焊缝的自动跟踪原理图
2. 装配作业中的应用
图4.4所示为一个吸尘器自动装配实验系统, 由2台关节机器 人和7台图像传感器组成。组装的吸尘器部件包括底盘、气泵 和过滤器等, 都自由堆放在右侧备料区,该区上方装设三台图像 传感器(α、β、γ), 用以分辨物料的种类和方位。机器人的前部 为装配区,这里有4台图像传感器A、B、C和D, 用来对装配过程 进行监控。使用这套系统装配一台吸尘器只需2分钟。
比较高级的压觉传感器是在阵列式触点上附一层导电橡胶, 并在基板上装有集成电路, 压力的变化使各接点间的电阻发生 变化, 信号经过集成电路处理后送出, 如图4.16所示。
图 4.16 高级分布式压觉传感器
图4.17所示为变形检测器, 用压力使橡胶变形, 可用普通 橡胶作传感器面, 用光学和电磁学等手段检测其变形量。和直 接检测压力的方法相比, 这种方法可称为间接检测法。
气压式接近觉传感器的原理如图4.14所示, 由一根细的喷嘴 喷出气流。 如果喷嘴靠近物体, 则内部压力会发生变化, 这一变 化可用压力计测量出来。 图中曲线表示在气压P的情况下, 压力 计的压力与距离d之间的关系。它可用于检测非金属物体, 尤其 适用于测量微小间隙。
图 4.14 气压式接近觉传感原理图
4. 利用视觉的自主机器人系统
日本日立中央研究所研制的具有自主控制功能的智能机器 人, 可以用来完成按图装配产品的作业,图4.6所示为其工作示 意图。它的两个视觉传感器作为机器人的眼睛,一个用于观察 装配图纸，并通过计算机来理解图中零件的立体形状及装配关 系; 另一个用于从实际工作环境中识别出装配所需的零件,并 对其形状、位置、姿态等进行识别。此外,多关节机器人还带 有触觉。 利用这些传感器信息,可以确定装配顺序和装配方法, 逐步将零件装成与图纸相符的产品。
由视觉传感器得到的电信号, 经过A／D转换成数字信号, 称 为 数 字 图 像 。 一 般 地 , 一 个 画 面 可 以 分 成 256×256 像 素 、 512×512像素或1024×1024像素,像素的灰度可以用4位或8位 二进制数来表示。一般情况下, 这么大的信息量对机器人系统 来说是足够的。要求比较高的场合,还可以通过彩色摄像系统 或在黑白摄像管前面加上红、绿、蓝等滤光器得到颜色信息和 较好的反差。