摘 要：随着中国经济发展与人口红利的剪刀差越来越扩大，工业制造领域人工成本的不断上升，更多、更广泛地使用机器人是我国工业的突破方向，同时对机器人的智能化要求会越来越高。
关键词：LED；装配系统；视觉检测
中图分类号：TP391.4
近年来，机器视觉系统技术日臻成熟。基于机器视觉的装配、测量技术被不断地运用于电子、机械产品的生产过程中。与传统机器人或程序控制机械手装配相比较，基于机器视觉的生产加工系统检测、控制、装配更加准确、精确，自动生产系统更加柔性。由视觉控制机器人将进一步向智能化、移动化方向发展。
笔者单位2012年研发了等效75瓦白炽灯的新款SlimStyle LED节能灯泡。为提高新型灯具的装配效率与质量，我们研发了自动装配线。
待装配产品为发光板、控制电路、外壳、灯头部分，分别进行自动装配后再组合。自动装配线集：LED零件整备、部件装配、整灯封装、产品激光喷码、外观品质检测、产品通电试验、合格品置放、装配质量评价于一体。
图1 新型LED灯具自动装配布局图
1 本装配系统设计中需要考虑的问题主要有下列四个方面
（1）装配舱空间有限，各种机械设备分布比较紧凑，如何制定合理的控制策略来控制运动路线与时序，合理设计视觉系统架构，协调运动控制模块获取正确的空间坐标信息，实现有限空间内各运动机构的互不干涉，确保证自动装配线设备的安全；
（2）零（组）件形状各异，尺寸跨度大，装配工艺要求各异，定位特征分布多样，如何设计合理的图像处理方法和硬件控制策略实现多零（组）件正确识别、动态测量定位，如实还原零件和工序中间目标真实形貌，提取真实边界为机器人提供正确的运动参数；
（3）装配过程中涉及多重定位坐标及基准的转换，必须确定合理的转换策略，使前序零（组）件装配基准和后续零件装配基准实现统一；基准变换后，如何保证新基准的稳定性，使后续零件能够在正确的空间坐标下进行装配；
（4）如何制定合理的识别和装配策略，使后续零件在分别识别特征边界后能够实现正确定位和安装，使下一步装配能够顺利进行；各装配零件特征边界在装配时和装配后还有可能出现遮挡或阴影，如何制定合适的检测策略来提高测量、装配、测试精度与效率。
2 LED灯具自动装配系统的控制策略
基于上述问题，本课题确定的如下主要对策：
（1）根据装配任务，制定了零（组）件装配策略，自动装配线采用模块化结构，设计了分层控制系统结构，产品逐级分舱预装，使得每个工序任务尽可能简化甚至单一。又针对性地选用合适的图像处理定位方式，降低零件边缘的误识别率。
图2 装配舱内景及载具
（2）研究了零（组）件识别定位方式。系统的定位精度由高精度载具、传送链高精度定位块来保证，并在载具上的高精度特殊标识来配合机器视觉识别，针对上述定位措施，设计调试各工序工位的图像处理，提取目标器件特征边缘点，再基于优化的最小二乘法直线和圆拟合原理，逐步剔除零件边缘中的干扰点、缺陷点，提高了装配工件的识别定位精度。
（3）固定的机器视觉系统，解决了机器视觉系统视场狭小，但零件尺寸跨度较大的矛盾。用“先看-后动”的视觉控制和自校正策略实现待装件及载具的测量、对准操作。分析了装配系统硬件模型，根据各模块的功能和位置关系，确定各分系统中的坐标系组成。基于针孔摄像机模型对视觉系统空间分辨率进行了线性标定，标定板采用复合OpenCV标定模板，实现了装配系统的自动标定，提高零部件装配的成功率。
（4）机器视觉选择HALCON作为处理核心，HALCON包含了一套交互式的程序设计接口HDevelop，可在其中以HALCON程序代码直接编写、修改、执行程序，并且可以查看计算过程中的所有变量，HDevelop同时和数百个范例程序连结。HALCON不限制取像设备，可以利用HALOCN开放性的架构，自行编写DLL文件和系统连接。并实现高度模块化，具有一定可移植性。
3 根据以上原则，本系统硬件选择与设计时主要方法
（2）采用了机械式夹钳和真空吸附式夹钳组合方式实现零（组）件夹取和装配，即保证零件装配的柔性，防止零件误差引起的零（组）件和夹钳损坏，选择较高的夹钳主架的刚度，保证零（组）件装配运动过程中的稳定性。
（3）机器人采用了力学参数反馈的装配控制策略，在装配过程中对夹持装配力和力矩实时监控，当探测到装配力超过设定阈值时即进行中断作业保护，同时报警，保证机器人执行机构的安全。
（4）本课题装配线对系统运动轨迹及动作时序进行了优化设计，采用SMEMA通信协议，克服了空间、时间局限性引起的运动模块之间干涉，保证系统硬件设备的安全性。
4 自动装配系统工作描述
在项目中将机器视觉技术引入LED照明产品的自动精密装配领域，利用电脑、工业摄像机、显卡、光源等组成机器视觉模块获取目标零件及周围环境的信息，经过图像处理。实现目标零件的识别和定位，系统的准备阶段是将所有基础件、元器件、各装配工序前后等图形在实际作业环境下输入系统，在装配作业阶段，系统根据工位、工序调取系统标准资讯供识别和定位，从而控制机器人完成对零（组）件的摄取、目标位寻的、定位、姿态调整和装配等过程。
以承担激光封装工序的3号舱为例，装配空间位于工作舱中央，2台机器人固定垂挂在工作舱顶部，流水线传送链及载具、8工位旋转装配平台、700mm物料托盘等位于机器人手臂的运动范围。在PLC和机器视觉的双重保证下，仿生于工人传统的装配方式，采用了组（零）件摄取――目标确定――位姿调整――定位装配的高效装配步骤，首先由机械手运动至传送链上方，用真空吸盘抓取待组装组件，然后根据本工序的工艺库获取位置、标准等信息，经后台图像处理后获得图像位姿信息，反馈给机器人和运动平台后进行协调动作对准，整个装配作业中贯穿了位置控制、力控制、力矩控制和时间控制模块，保证装配过程的准确、稳定和高效。 5 视觉检测系统主要构成
由工控机，光源，频闪电源控制器，CCD数字相机，工业镜头等组成。摄像机采用SVS ECO655网卡相机，分辨率2448 x 2050，图像传输速度达到 10帧/s 。
图3 摄像机调整后的图像效果
图4 视觉软件图像处理结果
图中绿色标记表示边缘检测出的像素点。这些点可以拟合成圆形并计算出圆心。黄色的标记点也是检出的边缘像素点，用以计算装配工件的方位和角度。数据经过后处理，通过网络传输给机器人处理器，从而实现“先看一后动”装配策略。
各工序的作业流程是首先相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像处理系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征，如：形状特点、几何尺寸、相互位置、角度等。
其次按照预设的条件或容许度输出结果。对于本特定的装配系统，就是将需装配的元器件、组合件和装配实图的特征通过学习模块输入系统，记录于数据库。为机器视觉识别提供标准与基础。
最后，运用机器视觉的自动、客观、非接触、自我补偿的特点，发挥机器视觉的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。在生产过程中的测量、检查和辨识，如：产品装配完整性，装配尺寸高精度。在某种程度的智能在特定的环境下完成特定的高速、精密装配任务。用机器视觉实现对机器人动作（时间、轨迹）的控制，来提升机器人的智能化，在工程应用方面具有引导意义。
通过上述各项措施，新型LED灯泡装配线的机器视频系统、总线系统与与多台四轴机器人、执行机构、链式传送机构、装备夹持平台有效而无干涉地协调运行，通过时间节拍的优化，使得生产效率、设备综合效率、操作工人数、产品一次通过率达到了新的高度。为行业探索机器人和视觉识别技术，推进生产设备自动化高效、优质途径。
参考文献：
[2]张建中，何永义，李军基于机器视觉的手机镜头机器人装配应用研究[J].组合机床与自动化加工技术，2011（06）.
[3]权欢欢，张洛平.基于机器视觉的装配线上零件识别的研究[J].组合机床与自动化加工技术，2007
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