基于视觉引导的工业机器人贴标系统设计
摘要： 视觉引导是贴标机器人智能化进步的基础，由于贴标要求的日益提高，用工业机器人取代人工来进行贴标已经成为一种趋势。但工业机器人贴标相较于人工贴标不够灵活，无法智能化识别标签的颜色，功能单一，只能够完成一种贴标动作。因此，设计一套基于视觉引导的工业机器人贴标签系统具有重要的实际意义。本文提供了一种识别标签颜色并完成不同贴标动作的工业机器人贴标系统的解决方案。
本系统的主要工作具体分为如下几个部分：
（1）贴标系统分为硬件系统和软件系统，介绍了视觉导引和贴标机器人硬件选择和软件方案设计。
（2）系统的通讯流程设计。康耐视相机与PLC、贴标机器人与PLC分别通过以太网/PROFINET进行通讯，设计了相关通讯的接口程序。
（3）在相机编程软件中编辑相机的控制程序，实现对视觉导引的控制。
（4）在STEP7-MicroWIN SMART中编辑贴标机器人的控制程序，实现对贴标机器人总体运动轨迹的控制。
本次设计实现了工业机器人贴标签系统对标签颜色的识别，该系统对要求日益增长的贴标行业提供了一种解决方案。
关键词：视觉引导；工业机器人；贴标签；PLC
目录
第一章 绪论 1
1.1 课题的来源与研究意义 1
1.2 国内外研究现状与未来趋势 2
1.2.1机器视觉识别定位发展现状 2
1.2.2 贴标设备发展现状 5
1.3 设计的主要内容 6
第二章 视觉引导的工业机器人贴标系统的总体设计 7
2.1 系统总体方案设计 7
2.2 硬件方案设计 7
2.2.1 康耐视相机的选择 7
2.2.2 镜头的选择 8
2.2.3 贴标机器人的选择 9
2.2.4 完整的硬件流程图设计 9
2.3 软件方案设计 10
第三章 系统的通讯 11
3.1 系统通讯的介绍 11
3.2 PLC与康耐视相机通讯编程 11
3.3 PLC与工业机器人通讯编程 13
第四章 视觉引导 16
4.1 视觉引导的作用 16
4.2 视觉引导的流程 17
4.3 视觉引导的程序 18
第五章 程序设计 21
5.1 编辑软件的介绍 21
5.2 程序的I/O分配表 21
5.3 程序的编写 22
结论 25
致谢 26
参考文献: 27
第一章绪论
1.1 课题的来源与研究意义
近几十年来，我国的政治经济文化在飞速发展，社会在不断进步，而人们的生活水平正在逐步提高。这使得物品的种类以及作用相较于以往有了显著的差别，但这不仅仅是使人们的选择变多了，也使得物品的合格与否难以分辨，大量不合格的产品流入了市场。不仅扰乱了市场秩序，也严重影响到了人们的生活，在大量以次充好的环境里，人们往往难以自我分辨好坏。即使买到了不合格的产品，也往往会因为没有证明而无处申诉，于是标签便慢慢地走进人们的生活中。标签起初指系在基督教主主教帽上的一根布带或条带,是权力和标识的像征,慢慢地标签被用来标志目标的分类或内容，如今更是作为了产品的标志而被广泛使用。标签是用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌，被广泛用于邮政、食品、图书、酒类等方面。在国家统一规定后，可以标明物品被检后的详细情况。这无疑减少了人们上当的情况，从而净化了市场。不仅如此，标签也有着其他的用途。标签可以对产品进行保护：质量是产品的保障，同时也是企业的生命。产品包装后，在运输的过程中容易破损或擦伤，这时标签便提供了一定的保护，在长途的物流里也预防了丢失。标签也可以提高产品的价值：精心设计的标签有着精美的外观，在与同类商品的对比中容易得到人们的青睐，从而激起购买的欲望。同时当一个标签形成一个品牌后，标签便会对产品附加更大的价值，这无疑是提高了产品的价值。时代也总是在进步的，从最开始的标签到二维码的诞生，如今更是有了向电子标签发展的趋势，这无疑展示了时代的进步。
如今，由于人们生活水平的提高以及物流的快速发展，人们购买的物品也是越来越多，这无疑是增加了相关行业的压力，贴标签行业无疑也在这些相关行业里。但传统的人工贴标签的方式已经渐渐地赶不上时代的进步，继续加派工人无疑是增加了物流的成本，从而影响物流的发展。于是利用工业机器人代替工人，从而解放生产力并提高生产效率，在近年来已经形成一种趋势。这无疑是提高了工作的精度以及准确度，使工人从重复单调的工作里解放了出来。大大减少了物流的成本，进而促使物流得到发展。但在日新月异的现代生活中，对于贴标分辨
的要求也日益提高，传统工业机器人无法完成人们日益增长的需求。这时引入机器视觉，可以有效提高机器人的分辨能力。
现在人们的高水平生活是由社会各方面的进步来实现的，其中就有物流方面，而物流无疑是与成本相关联的。成本越少物流价格越少，才能促进物流发展。因此，商家想要获利就要尽量减少成本，在这些成本里人工成本无疑是最多的，机械代替人工也成为一种必然。其中贴标签无疑是可以被替代的部分。随着技术的发展，贴标签的精度要求也越来越高，工业机器人相较于人工已经有了显著的提高，但仍有出错的时候。可仅仅只有工业机器人的话，就并不具有分辨能力。于是视觉引导的加入便很有必要了，这会提高工业机器人的精度并使其具有分辨的能力，从而使系统更加的方便与人性化。
1.2 国内外研究现状与未来趋势
1.2.1 机器视觉识别定位发展现状
机器视觉被誉为“工业之眼”，是工业机器人感知外部环境的重要工具。搭载机器视觉的工业用机器人可以提高工业机器人在工业生产过程中的智能化水平，实现生产效果的最大化。机器视觉是借助视觉传感器来获取外界信息，进而通过图像处理算法来感知并客观表述外界的技术。对其的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。在当时掀起一整热潮，但受限于当时的硬件条件，无法应用于实际。到了20世纪80年代后，随着硬件技术的发展以及计算机运算水平的提高，视觉系统开始逐渐替代传统技术，已经在识别定位、物体测量、缺陷检测、三维重建、光学字符识别和运动跟踪等方面取得了相当大的突破。
基于机器视觉的工件识别定位方法很多，常用有：单目视觉系统，双目视觉系统[1] 、结构光视觉系统 [2] 和深度相机 [3] 等，双目视觉系统和结构光视觉系统两者虽然精度较高，但系统结构复杂且对外界环境敏感，难以在工业生产线广泛应用。单目视觉系统结构简单、安装方便、成本低廉，但丧失了空间信息，不适用于三维物体空间定位。上述视觉系统各有优缺点，用户需要根据具体的需求制定适合的机器视觉系统[4]。
国外机器视觉的发展历程机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末，基本上每经历十年机器视觉技术与应用都会产生一次深刻变革和飞速发展。
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