引言
今天我們將展示一個(gè)高度自動(dòng)化的模擬場(chǎng)景，展示多個(gè)機(jī)械臂與傳送帶協(xié)同工作的高效分揀系統(tǒng)。在這個(gè)場(chǎng)景中，機(jī)械臂通過視覺識(shí)別技術(shù)對(duì)物體進(jìn)行分類，并通過精確的機(jī)械操作將它們放置在指定的位置。這一系統(tǒng)不僅提高了分揀的速度和準(zhǔn)確性，還展示了現(xiàn)代自動(dòng)化技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的巨大潛力。無(wú)論是處理大量的日常物品，還是在復(fù)雜的工業(yè)流程中應(yīng)用，這種自動(dòng)化分揀解決方案都體現(xiàn)出了極高的靈活性和效率。

場(chǎng)景描述
在這個(gè)高度自動(dòng)化的分揀場(chǎng)景中，主要設(shè)備包括兩個(gè)機(jī)械臂和一條800mm的傳送帶。右側(cè)的上料機(jī)器人負(fù)責(zé)識(shí)別和抓取標(biāo)記物，并將它們放置到傳送帶上。傳送帶將標(biāo)記物運(yùn)輸?shù)阶髠?cè)的下料機(jī)器人工作范圍內(nèi)。下料機(jī)器人則根據(jù)分類要求識(shí)別標(biāo)記物，并將它們有序地放置在指定區(qū)域。

放個(gè)視頻gif

接下來我們簡(jiǎn)要介紹產(chǎn)品的相關(guān)參數(shù)

產(chǎn)品

列表中是幾個(gè)主要的產(chǎn)品。

UltraArm P340

ultraArm 是4自由度的機(jī)械臂，全身采用經(jīng)典金屬設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，本體占用體積只有A4紙張的一半，搭載高性能的步進(jìn)電機(jī)，能夠?qū)崿F(xiàn)±0.1mm重復(fù)定位精度和高穩(wěn)定性。

高性能的步進(jìn)電機(jī)能夠進(jìn)行7*24的工作時(shí)長(zhǎng)，且保持性能良好，也是比較適合高度自動(dòng)化這一場(chǎng)景的選擇。

Conveyor belt

這個(gè)也是步進(jìn)電機(jī)來進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的傳送帶，需要用到Arduino mega 2560開發(fā)板來作為控制器，給物體提供運(yùn)輸?shù)囊粋€(gè)設(shè)備。

USB Camera 2D

攝像頭作為機(jī)器視覺必不可少的一部分，是獲取標(biāo)記物的重要設(shè)備，usb 攝像頭，能夠提供畫面，通過各種機(jī)器視覺的算法來確定標(biāo)記物的具體位置，坐標(biāo)來反饋給機(jī)械臂去執(zhí)行抓取。

工作原理
整個(gè)項(xiàng)目的被分為以下幾個(gè)功能模塊，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)自動(dòng)化分揀場(chǎng)景。

我們具體看看各個(gè)功能模塊的功能是如何在代碼當(dāng)中實(shí)現(xiàn)的。

Visual recognition module
本次項(xiàng)目用的標(biāo)記物是Aruco碼，是一種廣泛使用的二進(jìn)制方形標(biāo)記，主要用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和機(jī)器人導(dǎo)航等場(chǎng)景中，Aruco碼的設(shè)計(jì)使得它們?cè)趫D像中易于檢測(cè)和識(shí)別，有以下幾個(gè)特點(diǎn)。

1易于檢測(cè)和識(shí)別：Aruco碼的設(shè)計(jì)使得它們?cè)趫D像中易于檢測(cè)和識(shí)別

2 唯一性和抗誤識(shí)別：每個(gè)Aruco碼都有一個(gè)唯一的ID，具有一定的糾錯(cuò)能力

3姿態(tài)估計(jì)：Aruco碼不僅可以用于識(shí)別和定位，還可以用于估計(jì)相機(jī)相對(duì)于標(biāo)記的姿態(tài)（位置和方向）。

4開源和易于使用：OpenCV庫(kù)提供了對(duì)Aruco碼的完整支持，包括生成、檢測(cè)和解碼。

5靈活性和多樣性：Aruco碼可以生成各種尺寸和復(fù)雜度的碼，以適應(yīng)不同的應(yīng)用需求。

6低成本：生成和使用Aruco碼的成本非常低。它們可以簡(jiǎn)單地打印在紙上，或者制作在物體表面，不需要昂貴的硬件設(shè)備。

#導(dǎo)入庫(kù)
import cv2.aruco as aruco

#加載字典
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

#灰度處理并且識(shí)別
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)   
               corners, ids, rejectImaPoint = cv.aruco.detectMarkers(
                   gray, self.aruco_dict, parameters=self.aruco_params
               )

#檢測(cè)Aruco碼
if len(corners) > 0:
   if ids is not None:
       id = int(ids[0][0])

姿態(tài)估計(jì)，確定Aruco碼的姿態(tài)位置，對(duì)于抓取是非常重要的，為控制算法提供反饋，調(diào)整機(jī)器人的動(dòng)作。姿態(tài)估計(jì)后再進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和補(bǔ)償，計(jì)算和調(diào)整角度最終反饋位置和姿態(tài)角度。

#姿態(tài)估計(jì)
ret = cv.aruco.estimatePoseSingleMarkers(
   corners, 0.022, self.camera_matrix, self.dist_coeffs
)
(rvec, tvec) = (ret[0], ret[1])

#位置計(jì)算
xyz = tvec[0, 0, :]
xyz = [round(xyz[0]*1000 + self.pump_x, 2), round(xyz[1]*1000 + self.pump_y, 2), round(xyz[2]*1000, 2)]

#旋轉(zhuǎn)向量處理
try:
   rvec = np.reshape(rvec, (3, 1))
except ValueError as e:
   print("reshape錯(cuò)誤：", e)
   print("rvec1=", rvec)
   rvec = np.array([[[-2.86279729, -0.00687534, -0.05316529]]])
   print("rvec2=", rvec)

#計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣和歐拉角
rotation_matrix, _ = cv.Rodrigues(rvec)
euler_angles = cv.RQDecomp3x3(rotation_matrix)[0]
yaw_angle = int(euler_angles[2])

#返回結(jié)果
for i in range(rvec.shape[0]):
   cv.aruco.drawDetectedMarkers(img, corners, ids)
   if num < 100:
       num += 1
   elif num == 100:
       cv.destroyAllWindows()
       print("final_x:", xyz[0])
       print("final_y:", xyz[1])
       print("final_yaw_angle=", -yaw_angle)
       return xyz[0], xyz[1], -yaw_angle, id

在此之前需要進(jìn)行手眼標(biāo)定，標(biāo)定的目前是確定相機(jī)與機(jī)器人末端執(zhí)行器的相對(duì)位置和姿態(tài)關(guān)系。

Robotic arm control module
ultraArm有一個(gè)python的控制庫(kù)pymycobot，安裝好環(huán)境之后即可使用，一下是簡(jiǎn)單控制的使用

from pymycobot.ultraArm import ultraArm

#創(chuàng)建實(shí)例,com為機(jī)械臂的串口號(hào)
ua = ultraArm(COM)

# 角度控制
ua.send_angles([angle_list],speed)
# 坐標(biāo)控制mode,控制走直線還是非直線
ua.send_coords([coords_list),speed,mode)

#吸泵的使用1-open ;0-close
def pub_pump(self, flag):
   if flag:
       self.ua.set_gpio_state(0)
   else:
       self.ua.set_gpio_state(1)
ua.pub_pump(state)

機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)控制很簡(jiǎn)單，只需要簡(jiǎn)單的調(diào)用就好了，但是需要注意的是，在機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的過程中需要設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)軌跡，不能撞到一些物體，以及根據(jù)獲取到標(biāo)記嗎的坐標(biāo)后的點(diǎn)位，比如說起始點(diǎn)位，待抓取點(diǎn)位等等。

Conveyor control module
傳送帶配備的步進(jìn)電機(jī)通常需要通過微控制器（Arduino Mega 2560）來進(jìn)行輸出控制，mega為此提供了足夠的I/O引腳和處理能力，能夠精確控制步進(jìn)電機(jī)的步進(jìn)和方向，從而實(shí)現(xiàn)傳送帶的啟動(dòng)、停止、速度調(diào)節(jié)和方向控制。

#初始化設(shè)置
self.serial = serial.Serial(port, baudrate, timeout=1)

#寫入命令
def write_command(self, command):
   self.serial.write(command.encode())

#設(shè)置傳送帶的方向
def set_direction(self, direction):
   command = f'DIR {direction}n'
   self.write_command(command)

#設(shè)置速度
def set_speed(self, speed):
   command = f'SPD {speed}n'
   self.write_command(command)

#啟動(dòng)和停止
def start(self):
   self.write_command('STARTn')

def stop(self):
   self.write_command('STOPn')

Data processing and communication module
在這個(gè)自動(dòng)化分揀系統(tǒng)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)處理和通信是關(guān)鍵部分，為了讓他們互相知道彼此在干什么，將整體連貫起來，只要有一個(gè)地方出錯(cuò)就會(huì)停止程序。

第一步-上料機(jī)器人的視覺檢測(cè)，如果發(fā)現(xiàn)檢測(cè)的物體不復(fù)合要求（擺滿）,將不會(huì)執(zhí)行后續(xù)的程序。

第二步-上下料機(jī)器人協(xié)作好，上料機(jī)器人先進(jìn)行拆碼垛工作，搬運(yùn)到傳送帶上。

第三步-傳送帶將物體運(yùn)輸?shù)较铝蠙C(jī)器人的攝像頭識(shí)別范圍和機(jī)械臂工作半徑內(nèi)。

第四步-下料機(jī)器人將物體的姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別，下料機(jī)器人得到反饋的姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整后抓去物體放置在指定區(qū)域。第五步-每當(dāng)完成六次物體的抓取后，會(huì)重新再進(jìn)行一次上料機(jī)器人的視覺檢測(cè)，如果在此期間上料機(jī)器人的物體有所變化會(huì)導(dǎo)致抓取失敗。（這是邏輯上的設(shè)定，可自行更改）

 while robot2.count

	

	總結(jié)

	本項(xiàng)目展示了一個(gè)基于UltraArm P340機(jī)械臂和傳送帶的自動(dòng)化分揀系統(tǒng)，主要應(yīng)用于教育場(chǎng)景，旨在教學(xué)和演示自動(dòng)化分揀技術(shù)。系統(tǒng)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺、步進(jìn)電機(jī)控制、手眼標(biāo)定和機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)了高效的自動(dòng)化分揀流程。

	如果你覺得該項(xiàng)目有什么可以改進(jìn)的地方歡迎在下方留下評(píng)論，你的留言和支持是對(duì)我們更新最大的鼓勵(lì)。


	審核編輯 黃宇