基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究

课题：基金项目：本文系2022年江西省教育厅科学技术研究项目“基于机器视觉的工业机器人抓取技术的研究”（GJJ2208307）的结题成果。

摘要：社会经济快速发展的时代背景下，社会各界对工业生产的关注和重视程度正在不断提高，当前工业机器人抓取技术正在工业生产中发挥积极作用，对提高生产效率保障生产质量起到了至关重要的作用。基于知识视觉的工业机器人抓取技术应用正在成为当前工业生产的重要方向，基于工业机器人预先设置好的编程工作能够有效实现复制式生产，这对减轻工作人员负担起到至关重要的作用。面对当前工业生产流程更加复杂、生产调配更加灵活的情况，工业机器人抓取技术的应用也要随之做出调整，基于机器视觉加强工业机器人抓取技术应用研发，从而保障后续工业生产的全面优化。基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用需要把握好图像处理、三维定位和自动抓取各个环节的准确性，同时也要考虑到当前工业生产各工序的实际操作要求，在产品组装、零件分拣等各方面做好全面应用，真正保障基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用价值得以实现。

关键词：机器视觉；工业机器人；抓取技术

引言：

随着科技发展速度的不断加快，工业机器人正在社会各领域得到普遍应用，工业生产中应用工业机器人能够有效推动工业生产效率提升，在实现自动化和智能化管理的情况下，降低生产过程中的安全风险、有效优化人力成本，为后续工业生产水平的进一步提升奠定基础。机器视觉作为一种新型技术，主要强调利用机器代替人眼做出测量和判断，从而保障测量和判断的准确性，机器视觉作为一项综合性技术正在工业机器人领域得到普遍应用，其本身灵活性强的优势与工业机器人抓取技术具有较高的契合度，因此必须积极推进基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用，为后续工业生产模式变革起到一定的推动作用。在工业生产中，生产成本与经济效益的关联较为紧密，基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用能够有效降低生产成本并且提高产品质量，这对后续企业的健康可持续发展可以起到一定的推动作用。联系当前机器视觉技术快速发展的时代，背景工业机器人抓取技术应用也要随之作出转变。文章就基于机器视觉的工业机器人抓取技术优势价值展开分析，提出了基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用要点及相关应用方式，以供参考。

一、基于机器视觉的工业机器人抓取技术优势分析

（一）精度高

精度高是基于机器视觉的工业机器人抓取技术一个重要优势体现，相较于其他技术手段，以机器视觉为基础能够快速测量和分析距离信息，为后续工业机器人抓取的准确性提供相应支持。实际上，工业生产中各工序较为复杂，需要利用工业机器人进行精准加工，才能保障产品质量，在此过程中，有效应用机器视觉技术能够实现精细处理。在一定程度上提升后续工业机器人抓取的准确性，为后续保持产品一致性起到一定的支持作用，更好地凸显工业机器人抓取技术利用价值，为产品质量提升和企业经济效益的提升保驾护航。

（二）效率高

相较于传统生产模式，基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用能够灵活采集各种图像信息，并在图像信息处理基础上作出相应的抓取操作，在此过程中，可以有效保障抓取的准确性和实际效果，为提高生产效率起到一定的作用。目前随着工业生产信息化和智能化发展步伐的不断加快，在生产过程中利用机器视觉技术可以获取生产过程的各类信息，通过智能化数据信息处理，对工业机器人发出抓取指令，这一过程反复进行，能够极大提高工业生产效率，更好地满足工业现代化发展的相关需要。

（三）成本低

成本控制是基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用价值体现，相较于传统人力生产方式以机器视觉为基础的工业机器人抓取技术应用能够降低人工费用，并且保障生产过程中的安全性。为后续节约成本起到一定的支持，更好地提升工业生产经济效益。在复杂的生产环境下，基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用，能够有效避免生产过程中的差错，利用机器视觉代替人眼判断，在此过程中各类数据信息可以通过系统处理转化为生产指令，减少人为干预，并利用工业机器人抓取技术代替传统的人工生产作业，为成本控制提供有力支持。

二、基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用要点

（一）图像处理技术要点

图像处理是基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用的一个重要环节，其主要原理在于基于图像获取的信息数据对距离等信息进行整合，为后续工业机器人抓取动作提供相应支持依据。从某种程度上来看，图像处理技术应用水平与图像是否清晰完整有着直接关系，因此需要考虑到不同技术手段的实际应用，相关机械设备实际情况以及生产环境，对技术手段应用作出新尝试。灰度处理技术是指将彩色图像转化为黑白相间的灰度图像，从而有效凸显图像中的信息，在一定程度上减少计算机的计算量，这对提升计算机图片信息处理效率很有帮助，通常来说灰度图像和彩色图像只在颜色上存在差异，因此不容易出现失真等方面的问题，在现阶段机器视觉技术应用中较为普遍。滤波处理技术是指弱化图像中的噪点，从而获取更为关键的信息，在准确把握细节的基础上，有效提高信息提取的准确性和精度，这对后续信息处理效率和质量提升有帮助。通常来说，噪点的产生与摄像机性能及光线等因素有着直接的联系，为了提升滤波处理技术应用效果，可以适当提高摄像机的性能，为后续图片处理效率提升奠定基础。二值化处理技术则是针对既定阈值进行图像处理，阈值的改变主要强调对像素点灰度值进行调整，将其设置为最高或者最低两种状态，从而获取图像信息中的细节，为提高定位精度起到一定的作用。

（二）三维定位技术要点

三维定位技术应用是机器视觉与工业机器人抓取技术相结合的保障，利用三维技术可以有效获取具体的位置信息，这对后续工业机器人抓取精度和准确性，可以提供一定的支持。联系当前工业机器人抓取技术应用的实际情况，需要在现有的工业机器人控制系统中增加双目立体视觉处理系统，在现有的图像信息获取基础上生成工业机器人抓取的参考坐标信息，从而准确判断定位空间中相关零件的具体位置，在后续进行抓取操作方面起到一定的支持作用。相较于传统的二维定位技术，三维定位技术与当代工业生产需求关联更加紧密，同时也能够结合具体场景调整坐标系，这对后续工业生产效率提升可以起到一定的推动作用。同时更好地适应复杂的工业生产环境。此外，三维定位技术应用需要与实际生产需求相结合，通过调整现实坐标系和图像坐标系的转化关系，更好地适应不同规格不同形状的抓取目标，真正实现精准定位的良好效果。

（三）自动抓取技术要点

在工业机器人抓取技术应用中，基于前期图像处理和定位，能够获取具体的位置信息，这对后续抓取操作提供了指引，在此基础上需要利用自动抓取技术实现预测的操作。从某种程度上来看，抓取的精确性是图片处理质量和定位质量的直观反馈，因此需要考虑到工业机器人自动抓取技术的相关操作要求，利用机械臂进行相应的抓取操作。自动抓取技术的自动化优势较为明显，相较于传统工业机器人抓取技术，自动抓取技术无需调试机器人位置，而是能够通过图片信息和定位进行自动操作，在此情况下降低能力成本，有效减少工业机器人的磨损。

二、基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用方式

（一）在产品组装中的应用

基于机器视觉的工业机器人抓取技术在产品组装中的应用较为普遍，联系当前工业生产的实际需求和相关情况，利用工业机器人自带的摄像头和机械臂可以完成高难度组装工作，这对降低组装成本和提高组装精度起到了一定的推动作用。在具体操作中需要根据产品生产的规格以及各零部件的尺寸，将相关信息输入系统，在组装环节通过摄像机识别对应零件并利用机械臂抓取零件并完成组装，在此情况下，产品组装效率可以得到显著提升。在产品型号规格发生变化的情况下，只需要通过系统调整程序便能实现自动化变更的良好效果不仅节约了大量时间成本和人力成本，同时也对生产效率起到了一定的推进作用。此外，基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用中不仅能够定位抓取静止不动的零件，同时也可以抓取处于运动状态的零件，结合传送带，对零件加强运输也能够有效加快组装速度。

（二）在零件分拣中的应用

零件分拣是工业生产中的一个重要环节，联系当前基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用特点，可以实现零件分拣效率进一步提升。基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用中，通过摄像机获取图像信息，可以快速识别零件的尺寸以及相关形状特点并快速进行分拣，对存在质量瑕疵的零件进行及时处理，避免不合格零件流入施工现场，而影响工业生产的整体效率。在具体的操作环节，首先需要进行图像采集利用摄像机拍摄零件的相关信息，通过对零件尺寸形状的识别判断，做出相应处理，通过提取图像中的信息做出自动判断并生成相应的抓取操作。比如将同一类型的零件抓取放置在同一位置，对存在瑕疵的零件进行单独整理，通过这样的方式有效保障零件分拣的实际效果。借助系统软件的优化，将零件图片传输至系统后，可以实现自动化分拣的效果，这对工业机器人利用效率的全面提升起到了积极推动作用。

三、基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用保障机制

（一）加大技术研发投入攻克技术难点

全面加大技术研发投入是基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用效果进一步强化提升的关键，因此需要考虑到技术研发的相关要求，真正明确当前制约工业机器人抓取技术发展的相关因素，做好技术创新，确保先进技术手段在工业生产中发挥应有作用。全面加大技术研发投入，要求企业和高校之间保持密切协作，通过与科研机构之间的协同配合，真正解决当前工业生产中遇到的现实问题，在关注机器视觉相关技术手段应用需求的同时，真正突破技术瓶颈，确保识别率得到进一步提升，这对后续工业机器人抓取技术应用价值的进一步实现很有帮助。比如在关于定位抓取系统的研发方面，需要考虑到目前工厂生产活动的相关情况和特点，研制出与实际生产需求相匹配的抓取系统并具备较强的适应能力，从而满足不同类型产品的生产需求，在系统功能进一步完善的情况下提高资源利用效率，有效提升基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用价值。

（二）落实人才培养保障技术应用实效

全面加强人才队伍建设有利于基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用创新发展，因此需要考虑到高素质人才队伍建设本身的核心价值，一方面加强技术人才培养，提高相关技术研发团队的整体水平；另一方面也要做好对操作人员的相关培养，确保操作人员能够按照规范进行操作，避免由于操作不当而导致设备受到影响。联系当前机器视觉技术领域的前沿发展动态以及相关情况，需要加大高素质人才引进力度。根据目前企业发展的现实情况和相关要求，在人才引进中适当提高准入门槛，有效提高人才引进的针对性，通过这样的方式保障技术人员结构的进一步优化，为后续推进工业机器人抓取技术创新应用，起到一定的推动作用。在针对操作人员的相关教育培训方面，则需要考虑到教育培训形式的多元创新，根据工业生产的实际情况和特点调整相关教育培训重点，以此为基础提高教育培训实际操作效果，为后续操作人员技术水平的提升以及规范化操作提供相应支持。

（三）加强基础设施建设改善旧有产线

全面加强基础设施建设能够提升基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用效果，因此需要考虑到基础设施建设本身的重要价值，通过对旧有产线的改造与升级，不断提高工业机器人抓取技术应用价值，为后续准确定位和效率提升起到一定的支持作用。根据现阶段企业生产的实际情况和相关表现，需要重视基础设施建设的核心价值，联系目前工业生产的实际需求和特点对产线中工业机器人进行升级，全面融入机器视觉技术，在摄像机等设备的配置方面加大投入，确保图像信息获取的准确性。对现有产线进行改造还需要考虑到目前工业生产的产能及成本控制要求，在追求技术创新的同时，考虑到成本投入和预计收益，真正实现工业生产制造效益的最大化。

总结：

综上所述，基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用是提高工业生产效率的关键，在产品质量生产效率成本控制各方面发挥着不可替代的作用。因此需要密切关注图像处理、三维定位、自动抓取各项环节的技术创新，联系工业生产实际需求加大技术研发投入，做好基础设施建设，真正推动基于机器视觉的工业机器人抓取技术应用创新发展，为工业现代化发展提供全面支持。

参考文献：

[1]郑振峰.基于机器视觉运用于工业机器人抓取技术的研究[J].南方农机，2020，51（15）：46-47+52.

[2]刘云.基于机器视觉引导技术在工业机器人抓取系统研究与设计[J].电子制作，2019，（24）：5-6+38.

[3]曾志伟.基于机器视觉的工业机器人定位抓取技术的研究[D].广东工业大学，2018.