邁向智慧製造:機械手臂整合視覺的現況與未來 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![邁向智慧製造:機械手臂整合視覺的現況與未來](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2020年8月14日—前述的精度部分,若物件是透過視覺定位,則會影響到整體精度的因素包含相機解析度、定位演算法、手眼關係校正誤差、相機鏡頭校正誤差、手臂的重複精度與 ...
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■達明機器人
前言 機器人學 (Robotics) 與機器視覺 (Machine Vision),分別是兩門歷史悠久的研究領域,機器人學通常屬於機械工程、自動控制工程領域;而機器視覺則是歸屬資訊工程、電機工程等。透過這兩大領域的專家合作,來賦予機器人視覺感知的能力。由此可知,機器人視覺是一項仰賴高度整合的工程技術,透過機器視覺偵測環境中的人與物,計算出其於相機座標系統上的位置後,轉換至機械手臂座標系統,再驅動馬達帶動軸關節對目標物進行操作,看似簡單的過程,實則隱含著複雜的電腦運算。在本文中,我們著重介紹手(機器人)與眼(機器視覺)整合的現況、挑戰與未來。
手眼關係各有優缺,相對位置決定手臂相機合作模式傳統機器手臂編程是透過多個手臂移動點位的教導,讓手臂循相同點位重複執行相同動作。因為點位均為固定的,所以需要利用大量治具來固定工件或週邊加工機械,應用上彈性較差。且一旦遇地震或外力影響改變手臂與工作區域個物件的相對關係,則所有的點位都要重新進行教導。倘若手臂結合機器視覺,則可透過視覺辨識與補償的能力,彈性修正手臂移動的位置,並有效減少治具的使用,增加處理多樣且多姿態工件的彈性。
機器手臂與相機(視覺)間如何合作取決於手臂和相機的空間關係,亦稱為手眼關係,可分為「眼在手(Eye-in-Hand)」、「 眼到手 (Eye-to-Hand)」 與「 眼觀手 (Upward-looking)」。
眼在手是將相機掛在手臂的末端軸上,先完成相機拍照與視覺辨識後,再驅動手臂對工件進行夾取;眼到手則是相機與手臂分開固定於兩個位置,相機在取像與辨識的時候,手臂可同時進行移動,因此有較佳的生產週期 (Cycle time),但使用上須確保手臂座與相機維持固定的相對關係,若兩者關係改變,則需要重新進行校正;至於眼觀手架構,又稱二次定位,是當手臂夾取工件後,移動到相機視野內,比較當前姿態與標準姿態的差異,再做進一步的姿態補償,此種模式能擁有較佳的定位精度。
手臂整合視覺需仰賴專業系統整合,導入自動化首重精度與生產週期 ...
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