【摘 要】
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薄膜电容器具有耐高压耐冲击能力强、使用温度范围广、高频特性好频率特性稳定等突出优点,在电子行业中得到广泛应用,尤其随着近年来新能源产业的快速发展,薄膜电容器各方面优秀特性可以充分契合新能源产业对电容器的要求,薄膜电容器因此具有重要社会意义和广阔的市场应用前景。当前薄膜电容器的生产制造自动化程度不高,其制作的主要工艺由卷绕、定型、包裹编带（编盘）、喷金、装配质检等组成,其中编带和装配的上料工序的对象
【基金项目】
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广东省科技计划项目,基于机器视觉和激光传感融合的工件快速识别与定位关键技术研究,项目编号:2016A010102013企业委托项目,基于CCD视觉系统快速识别与抓取；
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薄膜电容器具有耐高压耐冲击能力强、使用温度范围广、高频特性好频率特性稳定等突出优点,在电子行业中得到广泛应用,尤其随着近年来新能源产业的快速发展,薄膜电容器各方面优秀特性可以充分契合新能源产业对电容器的要求,薄膜电容器因此具有重要社会意义和广阔的市场应用前景。当前薄膜电容器的生产制造自动化程度不高,其制作的主要工艺由卷绕、定型、包裹编带（编盘）、喷金、装配质检等组成,其中编带和装配的上料工序的对象分别为电容芯子和端盖,该工序往往需要人力进行分拣上料,造成了生产效率低、质量得不到保证等问题,编带和装配的上料生产厂家对自动分拣排序上料设备具有迫切需求,这就迫使薄膜电容器生产企业和研究单位研发更加智能高效的设备。图像处理技术的快速发展使其在自动化生产线上得到广泛应用,机器视觉可引导工业机器人代替人工完成生产线上各工序的作业。本文将机器视觉图像处理技术应用于薄膜电容器组装件的识别,引导机器人对传送带上薄膜电容器组装件进行分拣排序。本文研究了目标物体的识别定位和组装件偏转角度的计算,重点研究了堆叠工况下具有多种特征的装配部件的自动识别算法,选择某公司并联机器人,对机器人运动原理和控制进行了研究,设计了传送带上薄膜电容器组装件动态抓取实验,验证了图像处理算法和动态抓取方法的有效性,具体研究内容如下:（1）硬件平台的搭建与介绍。根据本文测试工况要求,选择单目视觉加并联机器人的组合。首先介绍了相机成像模型和标定原理,求解出像素点与世界坐标系下物理点的转换关系,得到相机内参与畸变参数,搭建相机标定实验平台完成了相机标定。构建了机器人用户坐标系与相机坐标系之间的联系,从而构建了视觉模块与机器人之间的联系,同时实现了计算机与机器人之间的通讯,使机器人能够获取视觉信息。根据搭建的机器视觉实验平台,完成视觉对机器人的引导测试。（2）研究了目标检测算法。针对两种待识别对象电容芯子和端盖的形状特征及其摆放状态提出相应的目标检测算法。首先使用了OSTU阈值分割法、形态学处理、滤波、图像直方图均衡化等图像预处理方法,研究了机器学习中的Adaboost和深度学习中的SSD目标检测算法,对两种算法的原理及训练过程进行了介绍。针对无堆叠工况形状特征较简单的电容芯子,直接使用Adaboost和SSD算法进行识别检测,均能达到较高的准确率,通过对60张随机摆放的电容芯子图片进行识别实验发现这两种算法均能达到99.5%以上的准确率。针对出现堆叠工况有较特殊形状特征的端盖,直接使用上述两种算法进行识别实验,均不能到达理想的检测准确率,对有遮挡的端盖目标会出现漏检测,本文提出一种针对堆叠工况下具有多种特征的工件的检测算法,该算法对出现堆叠工况的端盖有较高的识别准确率,使用该算法对随机摆放的有堆叠工况的60张端盖图片进行识别实验,识别准确率可达到99.8%。（3）研究了目标偏转角度计算方法。薄膜电容器的编带和装配质检工序要求电容芯子和端盖统一摆放成正确的姿态,需求得电容器芯子和端盖相对正确摆放位置的偏转角度,本文提出基于几何特征点和基于模板匹配两种角度计算方法。首先介绍了一种最大轮廓边界目标提取方法,使用该方法在目标检测算法检测得到的检测框基础上提取出目标区域用于偏转角度计算。基于特征点的角度计算方法是根据电容芯子和端盖上获取到的特征点的位置关系求解出偏转角度,分析了基于模板匹配求解角度的算法原理及计算过程中使用到的加速方法。使用这两种方法同时对十二个随机摆放目标进行角度计算并与实际偏转角度对比,基于特征点的角度计算方法平均误差为0.42°,基于模板匹配的角度计算方法平均误差为0.15°。（4）对提出的算法进行抓取实验验证。目标对象置于匀速运动的传送带上,对研究的目标检测算法和角度计算算法进行动态抓取验证。目标物体实际坐标不断变化,要实现机器人的动态抓取需要对目标进行跟踪,本文使用位移补偿来实现目标跟踪,动态抓取过程包括目标识别角度计算及坐标转换、信息发送、机器人抓取三个阶段,对各个阶段的位移补偿进行研究计算实现初步目标跟踪。设置机器人的视觉参数,其中传送带的速度值最为关键,本文利用图像处理技术完成对传送带运动速度的计算。对机器人的抓取动作运动路径进行分析,利用图像处理方法重新编排各个目标的识别顺序以保证发送给机器人的坐标信息的有序性。最后由于在传送带速度计算、机器人抓取点计算等过程中会出现误差,需要对最终抓取点进行进一步的调节。要完成目标的抓取还要对末端执行器进行重新设计,本文使用吸盘加步进电机实现目标的抓取及角度旋转。进行100次动态抓取检测,抓取成功率为97.9%。
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