纺织学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (12): 137-143.doi: 10.13475/j.fzxb.20200300607

• 机械与器材 • 上一篇    下一篇

基于机器视觉的纱笼纱杆快速定位方法

张文昌1,2, 单忠德1(), 卢影2   

  1. 1.机械科学研究总院集团有限公司 先进成形技术与装备国家重点实验室, 北京 100083
    2.北京机科国创轻量化科学研究院有限公司, 北京 100083
  • 收稿日期:2020-03-03 修回日期:2020-05-15 出版日期:2020-12-15 发布日期:2020-12-23
  • 通讯作者: 单忠德
  • 作者简介:张文昌(1985—),男,高级工程师,博士。主要研究方向为机器视觉。
  • 基金资助:
    国家杰出青年科学基金资助项目(51525503);机械科学研究总院集团有限公司技术发展基金项目(512006Q9)

Fast location of yarn-bars on yarn-cage based on machine vision

ZHANG Wenchang1,2, SHAN Zhongde1(), LU Ying2   

  1. 1. State Key Laboratory of Advanced Forming Technology and Equipment, China Academy of Machinery Science and Technology Group Co., Ltd., Beijing 100083, China
    2. Beijing National Innovation Institute of Lightweight Ltd., Beijing 100083, China
  • Received:2020-03-03 Revised:2020-05-15 Online:2020-12-15 Published:2020-12-23
  • Contact: SHAN Zhongde

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55

摘要：

为实现纺织印染过程全流程自动化、数字化、智能化生产,针对纺织印染行业大尺寸纱笼上密集纱杆数字化精确定位问题,提出一种离线检测与在线检测相结合的数字化视觉定位方法。该方法将单目工业相机安装在机器人末端,离线检测单元在非生产时间时对纱笼上的纱杆位置进行定位检测,并将纱笼上所有纱杆的位置信息记录到数据库中;在线检测单元在生产过程中对纱笼上少数几个纱杆进行定位检测,结合离线检测的纱杆位置信息,采用最小二乘法计算得到纱笼的整体位姿偏移,然后根据纱笼位姿偏移计算得到所有纱杆的位置信息,从而引导机器人完成相应的取放作业。实验表明,该方法定位准确,鲁棒性强,生产中占用节拍少,实用性强。

关键词: 单目视觉, 机器人, 纱笼, 纱杆, 最小二乘法, 离线检测, 在线检测

Abstract:

In order to realize automatic, digital and intelligent production in textile dyeing industry, a vision based locating method was proposed for an eye-in-hand system aiming at the problem of location of dense yarn-bars on yarn-cage, combing the offline with online detection information. The offline detection unit recognized and located all the yarn-bars on yarn-cage during the machine idle time, and the location information of the yarn-bars was sent to the database. The online detection unit calculated the positions of all the yarn-bars on the yarn-cage, and guided the robot picking or putting objects on the yarn-bars in the productive time. For the online detection a few yarn-bars were detected firstly, and then a least square method were used to calculate the rotation angle and translation vector of the yarn-cage between its online position and offline position. All the positions of yarn-bars on yarn-cage were calculated using the data from the database. Experiment results show that the proposed method offers accuracy, robustness and practicality.

Key words: monocular vision, robot, yarn-cage, yarn-bar, least square method, offline detection, online detection

中图分类号: 

  • TS190.4

图1

纱笼纱杆视觉机器人"

图2

成像模型"

图3

纱杆识别"

图4

手动选择纱杆特征"

图5

离线检测流程"

图6

在线视觉示意图"

图7

在线检测流程"

图8

120个纱杆布局"

图9

离线检测实验照片"

图10

离线检测效果比对图"

表1

在线检测数据"

检测
杆号		 数据库离线数据 在线检测结果
x y x y
1 1 764.25 911.10 1 771.43 910.95
13 825.60 1 081.24 832.95 1 080.92
77 499.43 1 958.34 507.62 1 958.27
120 1 103.05 2 696.04 1 112.03 2 695.90
108 2 049.63 2 558.20 2 057.70 2 557.63
44 2 376.87 1 661.00 2 384.67 1 660.22

表2

在线检测误差"

杆号 误差 杆号 误差 杆号 误差 杆号 误差 杆号 误差
1 0.44 25 0.47 49 0.28 73 0.16 97 0.38
2 0.43 26 0.13 50 0.53 74 0.57 98 0.56
3 0.12 27 0.57 51 0.53 75 0.56 99 0.28
4 0.26 28 0.19 52 0.54 76 0.55 100 0.34
5 0.45 29 0.44 53 0.45 77 0.31 101 0.24
6 0.44 30 0.41 54 0.54 78 0.69 102 0.48
7 0.50 31 0.49 55 0.26 79 0.17 103 0.33
8 0.38 32 0.47 56 0.65 80 0.64 104 0.43
9 0.05 33 0.14 57 0.30 81 0.57 105 0.39
10 0.34 34 0.38 58 0.51 82 0.45 106 0.47
11 0.48 35 0.60 59 0.41 83 0.31 107 0.35
12 0.55 36 0.41 60 0.53 84 0.52 108 0.29
13 0.36 37 0.07 61 0.44 85 0.43 109 0.40
14 0.25 38 0.48 62 0.26 86 0.60 110 0.42
15 0.57 39 0.24 63 0.49 87 0.27 111 0.32
16 0.17 40 0.25 64 0.45 88 0.08 112 0.45
17 0.06 41 0.38 65 0.32 89 0.58 113 0.53
18 0.36 42 0.21 66 0.75 90 0.61 114 0.70
19 0.42 43 0.41 67 0.36 91 0.45 115 0.12
20 0.65 44 0.08 68 0.19 92 0.44 116 0.17
21 0.60 45 0.59 69 0.20 93 0.70 117 0.17
22 0.29 46 0.43 70 0.41 94 0.42 118 0.40
23 0.43 47 0.15 71 0.48 95 0.70 119 0.36
24 0.19 48 0.49 72 0.35 96 0.26 120 0.56

表3

少杆数纱杆在线定位检测结果"

检测杆号 在线检测计算结果 120杆误差
θ/rad Tx/mm Ty/mm 平均值 最大值
1, 13 0.000 14 7.40 -0.41 1.01 1.95
1, 77 -0.000 43 7.07 0.38 0.45 0.91
1, 120 -0.000 89 6.48 1.13 0.47 0.97
13, 77, 120 -0.000 90 6.45 0.56 0.52 1.08
13, 77, 108 -0.000 40 7.13 0.13 0.43 0.96
13, 108, 44 -0.000 37 7.10 0.08 0.47 1.06
77, 120, 108,44 -0.000 48 7.19 0.34 0.40 0.87
1, 77, 120, 108 -0.000 57 6.95 0.54 0.40 0.82
13, 77, 108, 44 -0.000 39 7.15 0.12 0.43 0.82
1, 13, 77, 108, 44 -0.000 42 7.04 0.25 0.45 0.94
1, 13, 120, 108, 44 -0.000 61 6.79 0.60 0.41 0.75
13, 77, 120,108, 44 0.000 53 7.03 0.35 0.39 0.75
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