摘要：為解決食品生產(chǎn)種類多、差異大等原因造成難于分揀的問題，以并聯(lián)機(jī)器人和視覺技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計分揀系統(tǒng)的運行方案。而目前對于復(fù)雜型包裝及體積小的食品，國內(nèi)外對其設(shè)計的分揀系統(tǒng)技術(shù)并不成熟。根據(jù)高速機(jī)器人視覺系統(tǒng)的功能需求，構(gòu)建了更精準(zhǔn)的不同食品定位和分級的硬件系統(tǒng)，并完成控制系統(tǒng)的軟件程序設(shè)計。通過對整個系統(tǒng)的研究發(fā)現(xiàn)其能夠達(dá)到設(shè)計的要求，可有效地提高復(fù)雜包裝及小體積食品的分揀效率，降低人工勞動的強(qiáng)度。

　　關(guān)鍵詞：食品；機(jī)器人；分揀系統(tǒng)

　　傳統(tǒng)的加工過程主要是利用人工進(jìn)行食品的分揀，生產(chǎn)的效率比較低，勞動強(qiáng)度大。近年來，機(jī)器人及其視覺技術(shù)在食品生產(chǎn)中發(fā)揮越來越重要的作用，主要是由于其精密化的加工制造、容易實現(xiàn)準(zhǔn)確定位、高速柔性化的運動等，已逐漸成為食品加工行業(yè)的發(fā)展趨勢。

　　食品生產(chǎn)的自動分揀就是要將不同種類的物品根據(jù)不同的屬性進(jìn)行分離和歸類，使相同屬性的分配到同一個地方。其速度快、出錯率極低，可為企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

　　國外運用Delta并聯(lián)機(jī)器人的技術(shù)比較成熟，如ABB、BOSCH，實現(xiàn)了機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化。目前運用到生產(chǎn)的機(jī)器人只有二自由度和三自由度兩種結(jié)構(gòu)形式的Delta機(jī)器人。中國并聯(lián)機(jī)器人的研究則相對滯后，尚處于起步階段，僅有部分大型企業(yè)使用。

　　根據(jù)中國食品生產(chǎn)的現(xiàn)狀，為了降低企業(yè)成本和提高食品的合格率，設(shè)計了符合中國國情的高速分揀系統(tǒng)。系統(tǒng)由計算機(jī)、運動控制器、CCD視覺系統(tǒng)和夾持器等組成。CCD視覺是系統(tǒng)能夠根據(jù)食品的圖像，運用圖像算法，對食品進(jìn)行分級和判斷，進(jìn)而通過控制器驅(qū)動并聯(lián)機(jī)器人實現(xiàn)分揀操作?？梢哉f普通分揀系統(tǒng)在中國已經(jīng)走向成熟化，已經(jīng)達(dá)到了國際先進(jìn)水平，但對一些非典型食品的分揀技術(shù)還沒有比較完善的系統(tǒng)。非典型食品即食品本身形狀或外包裝復(fù)雜，靠傳統(tǒng)分揀系統(tǒng)無法確定其重心并穩(wěn)固夾持分揀的新型食品。

　　本設(shè)計針對形狀復(fù)雜和重量體積存在差異的產(chǎn)品，在原有成熟分揀系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，擬對并聯(lián)機(jī)器人的執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行針對性改進(jìn)，使其可以實現(xiàn)對形狀復(fù)雜的食品穩(wěn)定牢靠夾持，采用Delta并聯(lián)的機(jī)構(gòu)和基于CCD元件的視覺新技術(shù)，完善非典型食品的圖像采集及精準(zhǔn)外形結(jié)構(gòu)分析，并完成對系統(tǒng)的軟件控制，以實現(xiàn)非典型食品快速和穩(wěn)定的分揀。

　　分揀系統(tǒng)就是基于機(jī)器視覺、機(jī)器人運動控制的先進(jìn)技術(shù)，是面向食品包裝后高速分揀的分裝系統(tǒng)（見圖1、2），由工控機(jī)器、運動控制器、并聯(lián)機(jī)器人、夾持器和基于工業(yè)相機(jī)的機(jī)器視覺系統(tǒng)組成。因此結(jié)合其工作的特點確定如下原則：

　?。?）系統(tǒng)的簡化性。由于工作的系統(tǒng)需要很多結(jié)構(gòu)的配合，給功能的實現(xiàn)帶來了困難，應(yīng)盡量降低結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度。

　?。?）系統(tǒng)的柔性化。食品的多樣性需要不同的工作模式，因此需要兼容以及復(fù)合的操作才能精確地實現(xiàn)不同類型食品的分揀。

　?。?）系統(tǒng)的損傷最小。當(dāng)分揀的系統(tǒng)進(jìn)行拾取動作時，應(yīng)盡量避免對食品的破壞，以保持原有的產(chǎn)品屬性。

　　以并聯(lián)機(jī)器人為基礎(chǔ)，設(shè)計一個能夠運用機(jī)器視覺技術(shù)的食品分揀系統(tǒng)平臺。它主要由硬件和軟件組成（見圖3）。硬件主要由計算機(jī)、運動控制器、Delta機(jī)構(gòu)、夾具和工業(yè)視覺系統(tǒng)組成。軟件主要由分揀系統(tǒng)控制平臺和視覺控制組成。

　　高速機(jī)器人分揀系統(tǒng)的工作原理（見圖４）：當(dāng)食品進(jìn)入作業(yè)區(qū)域時，上位機(jī)利用CCD完成食品圖像采集，運用機(jī)器視覺技術(shù)對圖像進(jìn)行運算分析，完成對運動目標(biāo)狀態(tài)的跟蹤；此時通過控制系統(tǒng)的下位機(jī)完成并聯(lián)機(jī)構(gòu)和夾持器的操作，將目標(biāo)物放到指定位置，進(jìn)而實現(xiàn)食品的自動分揀。

　　現(xiàn)有并聯(lián)機(jī)器人（圖５）具有良好的動態(tài)性能、高速度以及高精度的特點，已在工業(yè)領(lǐng)域取得巨大的效益。它主要是由動靜平臺、主從動臂、伺服電機(jī)、驅(qū)動部件以及執(zhí)行器等組成。執(zhí)行器采用真空吸盤，擺臂由安川交流伺服電機(jī)驅(qū)動，精度可達(dá)±0.08mm。

　　當(dāng)整個機(jī)構(gòu)發(fā)生運動時，平行四邊形結(jié)構(gòu)會限制其轉(zhuǎn)動，留下末端執(zhí)行器的３個平動自由度。此外，還可以運用不同的算法，求解機(jī)構(gòu)的正解和逆解，對機(jī)構(gòu)的實時運動狀態(tài)進(jìn)行控制。但對于體積小的包裝食品，其生產(chǎn)流水線比較精密，所以對并聯(lián)機(jī)器人尺寸及工作空間要求也非常嚴(yán)格。由于食品體積小且包裝復(fù)雜，所以要求并聯(lián)機(jī)器人執(zhí)行機(jī)構(gòu)的定位精度及抓夾力度都要有所變動。此外，主動臂、從動臂的結(jié)構(gòu)及配合形式也要有所改進(jìn)，在進(jìn)行平動和轉(zhuǎn)動時需要更多的可操作位置，以克服３個平動自由度的不足。

　　對于運動食品的圖像采集，采用的是基于CCD的工業(yè)相機(jī)，能很好地實現(xiàn)信號的穩(wěn)定性采集和高速率的傳輸?shù)?。項目采用的是大恒圖像科技有限公司MER-030-120UM/UC系列攝像機(jī)，分辨率656×492、幀率120 fps、像素尺寸5.6μm×5.6μm，傳感器是Sony lCX618CCD，數(shù)據(jù)的接口采用USB2.0，鏡頭安裝的方式采用Ｃ固定架。它的外形尺寸為29ｍｍ×29ｍｍ×29ｍｍ，比較緊湊。

　　現(xiàn)有視覺技術(shù)已經(jīng)比較成熟，光譜可以是黑白或者彩色的，能夠在復(fù)雜的環(huán)境下完成工作，具有很高的可靠性。例如，圖６所示的巧克力食品，可先利用SherIock的圖像選擇、邊緣提取、圖像增強(qiáng)等功能，確定巧克力的邊緣曲線；再通過所開發(fā)的機(jī)器視覺軟件，確定邊緣曲線的中心點、拐點和旋轉(zhuǎn)角。

　　一般分揀系統(tǒng)在完成圖像采集時，會通過數(shù)據(jù)總線傳至PC機(jī)，此時主控制器根據(jù)內(nèi)部不同模塊功能完成處理，進(jìn)而對運動控制器發(fā)送指令。對于典型食品的圖像處理，由于其外觀形狀比較規(guī)則，一般可通過圖像采集、邊緣提取、圖像增強(qiáng)和特征分析等方法提取分揀食品的特征。而對于精密型食品圖像采集需要更高的采集方式。主要考慮對非典型食品分揀時中心點的選取以及對不規(guī)則外觀包裝的識別兩個方面。圖像采集系統(tǒng)主要包括基于CCD的工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、PC機(jī)和顯示器。它們之間的連接方式見圖７。運動控制系統(tǒng)包括運動的控制卡、驅(qū)動器、交流伺服電機(jī)等，它們之間的數(shù)據(jù)交換主要是基于PCI的數(shù)據(jù)總線來進(jìn)行通訊的。

　　面向食品機(jī)器人的分揀系統(tǒng)的軟件設(shè)計主要包括人機(jī)交互界面、機(jī)器視覺軟件系統(tǒng)以及運動控制部分。其中交互界面是操作人員能夠直接接觸和控制的；視覺系統(tǒng)主要有圖像的采集、特征的識別以及數(shù)據(jù)的傳輸?shù)冉M成；運動的控制部分主要針對正反解。這3個部分是相互關(guān)聯(lián)的，當(dāng)相機(jī)采集到圖像后，操作人員就會對界面的信息進(jìn)行分析和處理，然后通過視覺系統(tǒng)反饋給末端控制部分，執(zhí)行相應(yīng)的動作，完成整個系統(tǒng)的工作要求。

　　系統(tǒng)軟件的工作流程為：工業(yè)相機(jī)拍攝運動食品的圖像，這些信號會被傳輸?shù)綀D像采集卡的輸入端口，在采集卡的內(nèi)部將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像，計算機(jī)程序會根據(jù)圖像的特征生成相應(yīng)的控制指令，通過數(shù)據(jù)總線發(fā)送給控制臺?？刂乒裨诘玫街噶詈?，會將脈沖傳到交流伺服電機(jī)上，實現(xiàn)食品的分揀動作。在食品拾取的過程中，機(jī)器的視覺技術(shù)要解決的問題有工業(yè)相機(jī)的標(biāo)定、目標(biāo)的識別以及動態(tài)目標(biāo)的追蹤，運動控制問題主要是指并聯(lián)機(jī)器人的不同動作。

　　分揀系統(tǒng)工作的主要流程見圖8。

　　3.1.1　工業(yè)相機(jī)標(biāo)定　工業(yè)相機(jī)的標(biāo)定就是指目標(biāo)對象的像素坐標(biāo)到使用場景坐標(biāo)的變換。完成相機(jī)的標(biāo)定，對運動食品的定位有很重要的作用。它能清晰的發(fā)現(xiàn)對象在實際坐標(biāo)中的位置。通常運用小孔成像的模型來計算，算法采用直接線性的方法，通過實驗進(jìn)行驗證。分揀系統(tǒng)的標(biāo)定能夠有效和精確地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，從而為后續(xù)的目標(biāo)追蹤和末端執(zhí)行奠定基礎(chǔ)。

　　3.1.2  目標(biāo)的檢測識別　分揀系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)后，就要確定對象的類別。對于大多數(shù)的食品都具有規(guī)則的外形，一般采取圖像的邊緣提取和特征分析來完成。但是也存在著不規(guī)則的食品，此時就要根據(jù)它們的特征點或者記錄其外形曲線來進(jìn)行識別。

　　3.1.3  動態(tài)追蹤　當(dāng)獲得目標(biāo)對象的軌跡后，系統(tǒng)會分析其運動的狀況，從而采取下一步的動作。分揀系統(tǒng)的動態(tài)追蹤能夠?qū)崟r地記錄對象的狀態(tài)，為拾取提供可靠的信息。

　　另外，分揀系統(tǒng)主要采用的是GNN的算法以及通用的濾波算法。食品的運動信息得到追蹤后，計算機(jī)就會提取有效信息，可以有效預(yù)測未來的運動狀態(tài)，加強(qiáng)對目標(biāo)行為的理解。

　　機(jī)器視覺軟件開發(fā)可采用全自主開發(fā)或利用專用機(jī)器視覺軟件開發(fā)。但全自主開發(fā)方式的開發(fā)工作量大、周期長、可靠性低。所以目前工業(yè)市場多采用專業(yè)機(jī)器視覺軟件開發(fā)。

　　典型食品在進(jìn)行機(jī)器視覺系統(tǒng)的圖像采集時，主要有以下兩種方式：① 利用圖像采集卡采集圖像；② 利用現(xiàn)在比較常用的工業(yè)相機(jī)采集圖像。本設(shè)計就是以工業(yè)相機(jī)為基礎(chǔ)的二次開發(fā)式設(shè)計。

　　工業(yè)相機(jī)采集圖像具有信號質(zhì)量好、傳輸快、性能穩(wěn)定的特點，而且在食品分揀上有著廣泛的應(yīng)用。對于非典型食品分揀來說，圖像采集軟件系統(tǒng)要有處理不規(guī)則食品的特征點和轉(zhuǎn)角，這就需要軟件開發(fā)的智能化和大數(shù)據(jù)化。而且要以食品圖像處理的實時性為其設(shè)計的主要因素，非典型食品的實時性也是圖像采集軟件部分的主要突破口。對于采集圖像的工業(yè)相機(jī)也要提高其分辨率，可以采用DALSA公司生產(chǎn)的Genie系列的工業(yè)相機(jī)，該系列相機(jī)是基于千兆以太網(wǎng)通信協(xié)議開發(fā)，分辨率可達(dá)到640×480、幀／行頻64 fps、像元尺寸7.4μｍ、GigE－Vision數(shù)據(jù)接口。

　　當(dāng)機(jī)器人系統(tǒng)的視覺技術(shù)設(shè)計完成后，計算機(jī)就會根據(jù)要求發(fā)出指令控制其運動的軌跡。選用的交流伺服電機(jī)為安川公司生產(chǎn)的MOTOMAN系列，它能夠讓系統(tǒng)調(diào)用庫函數(shù)，函數(shù)調(diào)用完成后就會以串口向控制器發(fā)送運動指令，由主、從動臂實現(xiàn)運動。

　　PC機(jī)與運動控制器是以RS232建立連接的，它們之間的互通需要一定的通信協(xié)議。對于串口的連接，需要設(shè)置通信的參數(shù)，如波特率、數(shù)據(jù)位等。當(dāng)取得通信的庫函數(shù)和參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置后，就完成了它們之間的通信，通信函數(shù)為：

　　Short cid＝ Bsc Open（“．／”，１）。

　　當(dāng)前運動姿勢的獲取，需要連接不同的數(shù)據(jù)，函數(shù)設(shè)置為Bsc Connect（cid）。移動時，需要調(diào)用BsclsRobotPos（cid，“BASE”，O，＆robotConf，＆currentToolNo，robotPosi-tion）。完成這些動作之后，運用函數(shù)BscClose（cid）即可關(guān)閉之前所有的通信連接。

　　在運行夾持食品的程序時，每當(dāng)夾持動作結(jié)束后，程序會立即返回，導(dǎo)致程序報錯或者指令得不到執(zhí)行。因此在完成編程后，應(yīng)該及時檢查程序或者保持較快的運動速度。

　　當(dāng)系統(tǒng)的硬件和軟件完成后，就要檢驗分揀系統(tǒng)的可靠性。它的主要操作分為識別、抓取、分揀。對于非典型食品分揀來說，要克服典型食品外形狀的復(fù)雜性，機(jī)械結(jié)構(gòu)上要解決兩個問題：① 在抓取工序上進(jìn)行傳統(tǒng)技術(shù)升級，也就是并聯(lián)機(jī)器人的多關(guān)節(jié)設(shè)計，要使并聯(lián)機(jī)器人具有臂轉(zhuǎn)動的效果，就像汽車的鈑金焊接一樣，要使其焊接臂多自由度旋轉(zhuǎn)移動，還要保持其可靠度；② 在夾持器功能要進(jìn)行傳統(tǒng)性突破，傳統(tǒng)的吸附夾持已經(jīng)滿足不了非典型食品的夾持功能。對于非典型食品，在保證其外形不被破壞的條件下，可采用兩面夾緊夾持。這樣需要對食品外包裝強(qiáng)度進(jìn)行計算，來保證夾持力度及夾持可靠度。

　　而識別過程主要是圖像采集，對于不規(guī)則的非典型食品的圖像采集要考慮其中心位置和外觀形狀，以便于抓取工作的精準(zhǔn)度及抓取位置的選擇。

　　分揀過程就是通過軟件控制并聯(lián)機(jī)器人將食品從流水線上分裝到包裝箱的工作，此部分要注意的是本試驗研究的是包裝復(fù)雜、體積小的食品分揀，所以機(jī)器抓取精度必須保障。另外，原有的分揀系統(tǒng)對控制性及校驗方面做得不到位，因此新型分揀系統(tǒng)對于非典型食品也要有抓取成功與否的校驗功能。有了校驗?zāi)K，就可以保證分揀成功率，減少人為校驗環(huán)節(jié)。識別、抓取、分揀3個步驟完成后，設(shè)置的軟件程序就會重復(fù)上面的操作，直到工作的完成。

　　通過分析食品行業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)狀，設(shè)計了面向食品生產(chǎn)的高速機(jī)器人的分揀系統(tǒng)。根據(jù)分揀系統(tǒng)的總體方案，闡述其工作的過程和原理。該系統(tǒng)以機(jī)器人運動控制和視覺系統(tǒng)技術(shù)為基礎(chǔ)，針對非典型食品的分揀從硬件和軟件兩個方面進(jìn)行設(shè)計。并完成了在原有分揀系統(tǒng)基礎(chǔ)上，分揀非典型食品夾持及圖像采集功能的改進(jìn)。經(jīng)可靠性檢測發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)能夠精確分揀，達(dá)到了非典型食品分揀的設(shè)計要求。機(jī)器人技術(shù)的使用不僅代替了復(fù)雜的人工勞動、提高了生產(chǎn)的效率，而且還能保證動作的精確執(zhí)行，自動化的程度得到提高。設(shè)計的分揀系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)食品的有效拾取和歸類，具有很大的運用空間，可為相關(guān)分揀系統(tǒng)設(shè)計提供一定的參考。