视觉引导机器人的集成要点

发布时间：2017-08-31 作者：www.cechina.cn

　　当谈及机器视觉系统的最新发展趋势——视觉引导机器人（VGR）时，让我们试着从集成的角度来更深入的思考。有一点需要牢记：在提升系统鲁棒性的同时，也要让系统设计得更容易。

　　LEONI工程产品与服务部视觉解决方案经理Nick Tebeau认为，随着不同视觉系统和机器人控制器的涌现，使得通信变得更容易集成。在过去，集成商不得不应对DeviceNet或串行通信。当用它来连接视觉系统与机器人时，这两种技术都有可能引来麻烦。但随着EtherNet/IP和ProfitNet成为基于以太网的协议，并且几乎所有的智能相机和基于PC的机器视觉系统都支持这些协议，它们为实现与机器人结合的各种自动化技术打开了闸门。
　　据来自于FANUC美国公司负责智能机器人/机器视觉开发的资深工程师David Dechow称，在整个VGR市场都能感受到更好的通信所带来的好处。他说，“这意味着大多数机器人都能够很好地与视觉系统和谐相处。”无论是由机器人制造商提供的第三方自有品牌体系，还是由机器人制造商针对低复杂度应用场合所开发和集成的系统，都能实现良好的运行。
　　需要完成任务越复杂，拥有插件解决方案的价值主张就越清晰。机器人与视觉系统之间的集成越紧密，设计师们就越易于将三项相关的坐标系统（机器人、视觉和现实世界）联系起来。Dechow先生讲道：“我们也可以将易用性的改进扩大到接口技术和机器人编程中。无论视觉系统是由机器人制造商或第三方制造的，将视觉导引系统从机器人系统中分离出来对用户来说已经完全不可能。例如，我们可以将相机用作一种工具，并根据相机成像的中心来引导机器人，而不是使用经过对准的工具点来指导机器人，这以成为引导探头或程序机器人运动的常规方式。”
　　据ATS自动化公司成像主管Steve Wardell称，通信只是使VGR更易于设计和操作的众多进化增强措施之一。“效果确实不错，” Wardell说，“将机器人和视觉系统集成在一起，一直是一项较大规模的整合工作。这真的减少了开发VGR所需的工作量，同时，更多的自动化系统也被接受。我们的许多系统与来自机器人制造商的定制化解决方案相结合，但是与机器人控制器更紧密集成的系统通常会带来最大的收益。”
　　“你当然可以使用一些建议你如何做出很好的二维引导应用的模板，”Dechow说，“但是，FANUC的iRVision机器视觉解决方案与机器视觉公司为机器人OEM厂商开发的第三方解决方案相比，肯定还是有区别的。 基本上，应用环境越复杂，你使用来自机器人制造商的完全集成解决方案就越有余裕。”

　　在集成方面需要考虑的事情
　　许多因素使得集成变得更容易，这样就催生出更易于使用的系统。想象一下只需简单的点击式菜单结构和自动转换，就可以处理多相机成像、机器人手臂视觉、多帧成像以及多个机器人用户帧成像。Dechow认为，“未来，在越来越多的机器人系统中将会增加这些先进的功能。”
　　例如，“我可能希望在机器人手臂的末端放置一个相机，可以在不同的位置拍摄多张图像，并结合特征偏移量来获得高度精确的复合2D或3D位置。” Dechow讲道，“机器人视觉系统可以在自动背景下完全处理位置变换，而不需要复杂的数学和额外校准，这是一个真正的好处。”
　　虽然使用机器视觉系统解决特定应用（如针对VGR的机器人OEM视觉系统）方面的历史较长，但这并不意味着采用机器人OEM厂商提供的机器视觉系统可以最好地胜任每项工作任务，甚至是每项VGR任务。
　　“虽然你总是希望让机器人成为视觉系统的主人，但这并不意味着机器人控制器可以处理每个视觉工作任务。” Tebeau补充道。例如，先进的3D算法更偏向于内存密集型。在某些情况下，最好的方法是使用机器视觉系统，将其自身的处理单元与机器人控制器分开。
　　如果让机器人控制器负责设定计算优先次序，这意味着设计师们可以设定某个进程的优先次序，但两个进程无法同时运行。Tebeau说：“想要同时实现完全的运动控制和视觉控制而不出现中断是很难的。这就是为什么我们建议需要为内存密集型的应用采用一个单独的视觉控制器。”
　　当VGR系统被设计为容纳80%的应用程序而无法满足剩余20%的应用时，类似于ATS这样的自动化公司往往能够给出专业的建议。Wardell说道，“在这种情况下，你需要具备整体光学和照明要求的技术专家，帮你构建一个良好、坚固耐用且可以提供最佳图像的系统。解决这个问题并不一定要采用机器人供应商所提议的软件（它们主要针对相机接口问题），还需要对照明和光学进行设置，以获得最佳图像。”由于生产效率的提高是制造业成功的驱动力，机器视觉和机器人之间的集成预计将是一个持久的进化过程，在这期间到底由谁在某些特定应用中处于优势并不那么重要。