Podstawy robotyki

cz.4

Systemy wizyjne robotów

przemysłowych

Programowanie robotów

przemysłowych

Badania robotów przemysłowych

Położenia

I

przemieszcze

nia

Prędkości

Zmysłów

Obecności

I zbliżenia

Potencjometr

pomiarowy

Encoder

rezolwer

induktosyn

Tachometr

Dotyku

Czujniki

stykowe

Czujniki siły

Sztuczna

skóra

wzroku

optyczne

Systemy

Rozpoznawa

nia obrazów

Systemy

oparte

na ANN

Czujnik

zbliżenia

Czujnik

laserowy

Skaner

laserowy

Sensor

obecności

Układy sensoryczne w robotyce

Wizja maszynowa (system wizyjny) (ang. machine vision,
vision system) to zastosowanie wizji komputerowej (ang.
computer vision) w przemyśle.

Podczas gdy wizja komputerowa jest skupiona głównie na
przetwarzaniu

obrazu

na

poziomie

sprzętowym,

wizja

maszynowa najczęściej wymaga zastosowania dodatkowych
urządzeń I/O (wejście/wyjście) oraz sieci komputerowych do
przesyłania

wygenerowanych

informacji

do

pozostałych

komponentów procesu przemysłowego, np. ramion robota.

Wizja maszynowa jest
podkategorią inżynierii,
zajmującej się zagadnieniami
informatyki, optyki,
mechaniki i automatyki
przemysłowej. Jednym z
najczęstszych zastosowań
wizji maszynowej jest
inspekcja produktów, takich
jak mikroprocesory,
samochody, żywność czy
środki farmaceutyczne.

Składniki systemu wizji maszynowej.

Typowy system wizji maszynowej składa się kilku komponentów
spośród niżej wymienionych:

-jedna lub więcej cyfrowych lub analogowych kamer
(czarno-biała lub kolorowa) wraz z optyką
- interfejs kamery do digitalizacji obrazu
(tzw. "przechwytywacz kadrów")
- procesor

(W niektórych przypadkach wszystkie elementy wyżej wymienione wchodzą w skład jednego
urządzenia, tzw. inteligentnej kamery).

 - urządzenia I/O (wejście/wyjście) lub linki komunikacyjne (np.
RS-232) wykorzystywane do przesyłania raportów z wynikami
pracy systemu
- soczewki do robienia zbliżeń
- przystosowane do danego systemu, wyspecjalizowane źródła
światła (np. diody LED, światła fluoroscencyjne, lampy
halogenowe, itd.)
- program do przetwarzania obrazu i wykrywania cech
wspólnych obrazów
- czujnik synchronizujący do wykrywania obiektów (zazwyczaj
jest czujnik magnetyczny lub optyczny), który daje sygnał do
rozpoczęcia pobrania i przetworzenia obrazu
- elementy wykonawcze do usuwania lub odrzucania
produktów z defektami

Metody przetwarzania obrazu

Na oprogramowanie systemu wizji maszynowej komercyjnego i typu
open-source składa się wiele różnych technik przetwarzania obrazu,
takich jak:
- liczenie pikseli (liczenie ciemnych i jasnych pikseli)
- binaryzacja (konwersja  kolorów z odcieni szarości na dwa kolory:
biały i czarny)
- segmentacja (wykorzystywana do lokalizowania i/lub liczenia
obiektów)
- "twarde" rozpoznanie obrazu (zlokalizowanie obiektu który można
obrócić, częściowo ukryć przez inny obiekt lub zmienić jego rozmiar).
- czytanie kodu kreskowego (dekodowanie kodów kreskowych,
czytanych lub skanowanych przez maszyny)
- rozpoznanie tekstu (automatyczne czytanie tekstu - liter i cyfr, np.
numerów seryjnych)
- pomiar (mierzenie rozmiarów obiektu)
- wykrywanie krawędzi (detekcja krawędzi obiektu)
- dopasowywanie szablonów (znajdowanie, dopasowywanie i/lub
liczenie określonych wzorów)
- i inne

Kamera

przemysłowa

(Prosilica)

Zastosowanie wizji maszynowej

Zastosowanie wizji maszynowej jest zróżnicowane, są to m.in.:
- biometria
- produkcja przemysłowa na dużą skalę
- produkcja małoseryjna unikatowych obiektów
- systemy bezpieczeństwa w środowisku przemysłowym
- inspekcja półproduktów (np. kontrola jakości)
- wizualna kontrola zapasów w magazynie i systemy zarządzające
(liczenie, czytanie kodów kreskowych, interfejsy magazynów dla
systemów cyfrowych)
- kontrola autonomicznych, mobilnych robotów przemysłowych
(AGV)
- kontrola jakości i czystości produktów żywnościowych
- automatyzacja handlu detalicznego
- procesy medycznego przetwarzania informacji graficznej (np.
interwencyjna radiologia)
- zdalne badania i procedury medyczne
- wizja robotów humanoidalnych
- "systemy widzenia" dla osób niewidomych (Artificial Visual
Sensing) (np. Super Vision System, Artificial Eye System)
- i inne

W przemyśle samochodowym systemy wizji maszynowej
są wykorzystywane:

• w układach sterowania robotami przemysłowymi,

• do inspekcji malowanych powierzchni,

• kontroli jakości spawów,

• sprawdzania bloków silnika ,

• wykrywania defektów różnych komponentów.

Sprawdzanie produktów i kontrola jakości może obejmować
następujące procedury:
obecności

części

(śrub,

przewodów,

zawieszeń),

prawidłowości montażu, prawidłowości wykonania i
lokalizacji

otworów

oraz

kształtów

(krzywizn,

prostopadłości powierzchni itp.), prawidłowości doboru
wyposażenia do danej opcji wykonania, jakości powierzchni
oznakowania (numerów fabrycznych i oznaczeń detali),
wymiarów geometrycznych (z dokładnością na poziomie
pojedynczych mikrometrów), jakości nadruków (położenia i
koloru).

Systemy 2D dają informację zwrotną o przesunięciu zlokalizowanej
części jedynie w kierunkach X, Y oraz obrocie wokół osi Z. Nie jest to
jednak wystarczające do pobierania detali znajdujących się na
różnych poziomach względem robota i kamery. System 2 5 D,
pozwala na estymację odległości na podstawie zdjęcia wykonanego w
klasyczny sposób. Najważniejszą korzyścią takiego rozwiązania jest
brak konieczności stosowania dodatkowych czujników w celu
wykrywania poziomu warstwy do pobierania

FANUC

Sieć czujników wizyjnych (ang. visual sensor network) jest siecią
rozproszonych w przestrzeni inteligentnych kamer zdolnych do
przetwarzania obrazów z wielu różnych punktów i łączenia ich w jedną,
określoną formę, która jest bardziej użyteczna niż pojedyncze zdjęcia. Sieć
czujników wizyjnych może być typem sieci czujników bezprzewodowych.

Sieć czujników wizyjnych składa się z kamer, z których każda

charakteryzuje się zdolnością do przetwarzania obrazu, komunikacji i
magazynowania przechwyconego obrazu. Wszystkie kamery są
połączone do jednego lub kilku komputerów centralnych, gdzie
przesyłany jest obraz z poszczególnych kamer, który następnie jest
poddawany dalszej obróbce i łączony w jeden format wyjściowy. Sieci
czujników wizyjnych dostarczają także użytkownikowi usług wysokiego
poziomu, pozwalających na "wydobycie" konkretnych informacji z
dużej ilości danych na które składają się przechwycone obrazy.

17.01.14

Współczynniki kształtu

Compactness - stosunek pola obiektu do pola
najmniejszego

prostokąta w jakim się obiekt mieści;

Rmin/Rmax - pierwiastek stosunku minimalnej odległości
konturu

od środka ciężkości do maksymalnej

odległości konturu

od środka ciężkości;

Blaira - Blissa –

gdzie: S - pole powierzchni obiektu,
ri - odległość piksela obrazu

od środka ciężkości,

i - numer piksela obiektu.

Haralicka –

di - odległość piksela konturu

od środka ciężkości,

n – liczba pikseli konturu.

Danielssona -

li - minimalna odległość

piksela obiektu

od konturu obiektu.

L -

obwód

Własności współczynników kształtu W:
• zbliżone wartości W dla obiektów o zbliżonym kształcie pozwalają
określać stopień podobieństwa nieznanego obiektu do
poszczególnych znanych klas,
• identyczne kształty - identyczne wartości W.
Wady współczynników kształtu:
• duże zmiany skali mogą powodować, że współczynniki W dla
różnych wielkości tego samego obiektu różnią się między sobą.
Pojawia się wtedy możliwość błędnego zakwalifikowania do innej
klasy, np. prostokąta do klasy „koło” lub odwrotnie.
Momenty geometryczne
Pozwalają na lepsze rozróżnienie obiektów niż współczynniki
kształtu, ale wymagają dłuższych obliczeń

Dobór robotów

1) badania kinematyczne:

- przestrzeń ruchu jednostek kinematycznych;

- błąd pozycjonowania;

- dokładność odtwarzania zaprogramowanego toru
narzędzia;

- minimalne przemieszczenia poszczególnego zespołu
ruchu;

- przemieszczenia po sygnale STOP;

- dokładność synchronizacji ruchu jednostki kinematycznej
względem zadanego ruchu innego urządzenia;

- czas przemieszczania;

- prędkość;

 

Zależność wymaganych przez proces produkcyjny parametrów i
sposobu sterowania ruchem maszyny manipulacyjnej
 
1 - Błąd pozycjonowania [mm]:

a) duży > 1
b) średni 0.2  1

c) mały < 0.2

3 - Stopniowanie prędkości podczas pozycjonowania:

a) jednostopniowa
b) wielostopniowa
c) bezstopniowa

4 - Rodzaj toru ruchu:

a) punktowy
b) liniowy
c) krzywa zdefiniowana
d) krzywa niezdefiniowana

2 - Prędkość ruchu [m/s]:

a) mała < 0.1
b) średnia 0.1  1

c) duża > 1 

5 - Program sterowania
ruchem

a) ciągły
b) nieciągły
c) losowy

2) badania dynamiczne:

-siły uchwycenia przez standardowe chwytaki;

- siły wytwarzane przez układy napędowe zespołów;

-siły obciążające operatora podczas programowania przez
obwiedzenie toru ruchu;

- dopuszczalne siły obciążeń zewnętrznych przykładanych do
poszczególnych punktów mechanizmu jednostki kinematycznej;

-podatność jednostki kinematycznej na drgania;

- wartości sił wzbudzające drgania o określonej amplitudzie;

- zmiany wartości amplitudy i liczby okresów drgań po usunięciu
wymuszenia siłowego;
 

3) badania eksploatacyjne:

- pobór energii;

- wpływ zmian warunków zasilania na układ sterowania;

- wpływ zewnętrznych zakłóceń elektromagnetycznych na pracę
układu sterowania;

- poziom emisji wytwarzanego hałasu;

- poziom emisji ciepła;

- odporność na zapylenie, wysoką wilgotność, drgania i inne
czynniki zewnętrzne.

Sposoby programowania robotów przemysłowych

•Pośrednie:

• wprowadzanie danych na ekran monitora;

• języki bezpośredniego programowania;

• języki pośredniego programowania;

• programowanie za pomocą grafiki;

• sprzężenie z układami CAD.

• Bezpośrednie:

• odwzorowanie i zapamiętanie położeń robota (teach in);

• ręczne wprowadzanie przy wyłączonych napędach
(playback);

• ręczne prowadzenie ramienia pomocniczego.

Języki wyższego poziomu programowania robotów
przemysłowych
zalety:

- możliwość prostego opisu specyficznego zadania;
- prosta obsługa programu przez personel nie

przeszkolony w

technice elektronicznego

przetwarzania danych;
-

łatwe

wykonywanie

czynności

kontrolnych

i

korygujących;

- krótki czas programowania;
- łatwość rozbudowy.

Komputerowo wspomagane projektowanie

zrobotyzowanych stanowisk pracy

Porównanie różnych sposobów programowania

KONIEC