一种基于机器视觉的DELTA分拣机械手的制作方法

本发明属于机器人领域，特别涉及一种机械手。

背景技术：

并联机械手属于高速、轻载的并联机器人，主要用于食品、药品和电子产品等加工、装配。传统的机械手结构一般为工业三坐标结构，少部分采用并联机构，它们的工作过程一般都是固定程序的示教式抓取，也就是说工件的抓取位置固定，机械手得按照设定好的路径程序执行抓取，智能化程度较低。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种运转灵活、运动平稳、可适应中小型产品的分拣、工作效率高的基于机器视觉的DELTA分拣机械手。

本发明包括定平台、动平台、连接动平台和定平台的结构相同的三套连杆、主轴杆、主轴电机、摄像头和机械臂，其中三套连杆在动平台和定平台上圆周均布，主轴杆设在动平台和定平台的中心，主轴电机固定在定平台中心，摄像头固定在定平台的下面，机械臂与动平台连接；

所述每一套连杆分别包括皮带轮A、皮带轮B、皮带轮C、主轴电机、固定机架、驱动电机、固定螺栓、上连杆、转接轴A、转接轴B、球形万向节A、球形万向节B、下连杆A、下连杆B、万向节A、万向节B、皮带A、皮带B，其中固定机架固定在定平台上，皮带轮A、皮带轮B和皮带轮C通过轴连接在固定机架上，皮带轮A与皮带轮B通过皮带A连接，皮带轮B与皮带轮C通过皮带B连接，驱动电机的输出轴与皮带轮C的轴连接，上连杆的一端与皮带轮A同轴连接，上连杆的另一端的两侧通过转接轴A与下连杆A和下连杆B的一端的球形万向节A连接，下连杆A和下连杆B另一端的球形万向节B通过转接轴B与动平台连接；

所述主轴杆包括限位钮、上主轴杆、下主轴杆，其中主轴电机的输出轴穿过定平台通过万向节C与万向节D与上主轴杆的一端相连，上主轴杆的另一端与下主轴杆的一端相套嵌，下主轴杆的另一端通过万向节A和万向节B与动平台相连；下主轴杆上设有限位钮，限位钮使上、下主轴杆实现同轴转动，并可上下伸缩。

所述机械臂包括机械臂架、齿轮臂A、内臂、外臂、舵机、齿轮臂B，其中机械臂架与动平台连接，并与下主轴杆同轴，舵机与机械臂架连接，齿轮臂A通过舵机自带的连接头与舵机连接，齿轮臂A与齿轮臂B均通过短轴与机械臂架连接，并相互啮合，实现齿轮臂A与齿轮臂B的同步运动，齿轮臂A和齿轮臂B分别与外臂连接，内臂分别与机械臂架和外臂相连。

上述基于机器视觉的DELTA分拣机械手的使用方法：机械臂初始位置停在摄像头视野区域外，摄像头拍取生产线上工件图像，图像文件导入MATLAB软件，对图像进行处理，处理方式三种可选，形状识别，颜色识别，形状颜色识别分别对应三种工作方式，使用者根据工作条件不同可进行相应选择。

a.形状识别：对图像进行二值化处理，使其变成灰度图像，进行边缘拾取，降噪处理，图像与预设的标准图像对比识别，计算每个零件其重心所在，数据进入路径计算程序。

b.颜色识别:转化为灰度图像，调整灰度图像使其变成R、G、B三个分量图像，再转化为H、S、V三个分量图像，最后进行识别。

c.形状颜色识别：同时进行上述两种模式的识别，结果进行对比，相同则输出数据，不同则再次循环，重新进行图像抓取，一共循环三次，都不同则放弃该零件，并适当调整数据库中预设的标准图像。

根据图像处理的重心数据进行路径计算，拾取区域建立平面直角坐标系，使拾取区域全部处于坐标系第一象限，原点为区域角点。根据距原点的距离远近依次拾取，先拾取距离近的零件。三个驱动电机转动相应角度，分拣机械手便按计算出的路径行进。主轴电机控制机械臂的旋转运动，每次零件放下之后，从当前位置直接进行下一次拾取。拾取区域零件全部拾取完毕机械臂归零，回到原点，生产线行进，摄像头进行抓取，开始下一次工作。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

1、运转灵活无死点，对于来料工件没有固定位置要求，可随机摆放，机械手可根据产品的颜色、形状等自动对生产线上零件进行分拣，应用范围广泛可与各种柔性生产线搭配使用。

2、视觉摄像头直接集成于机械手的定平台，较传统的三坐标机械手、并联机械手相比运动更加迅速、提高了平稳集程度。

3、识别算法、路径计算简单可靠，工作效率高，工作模式三种可选。是一种具有广阔应用前景的基于机器视觉的分拣机械手。

附图说明

图1是本发明的主视示意简图；

图2是图1的侧视图；

图3是图1的仰视图；

图4是图1的俯视图。

图中：1.皮带轮A、2.皮带轮B、3.皮带轮C、4.主轴电机、5.固定机架、6.驱动电机、7.固定螺栓、8.上连杆、9.转接轴A、10.球形万向节A、11.下连杆A、12.下连杆B、13.万向节A、14.万向节B、15.动平台、16.机械臂架、17.齿轮臂A、18.内臂、19.外臂、20.舵机、21.齿轮臂B、22.皮带A、23.定平台、24.皮带B、25.摄像头、26.限位钮、27.上主轴杆、28.下主轴杆、29.万向节C、30.万向节D、31.转接轴B、32.球形万向节B。

具体实施方式

在图1、图2、图3和图4所示的基于机器视觉的DELTA分拣机械手示意图中，三套连杆在动平台15和定平台23上圆周均布，主轴杆位于动平台和定平台的中心，主轴电机4固定在定平台中心，摄像头25固定在定平台的下面，机械臂与动平台连接；

所述每一套连杆中的固定机架5固定在定平台上，皮带轮A1、皮带轮B 2和皮带轮C 3通过轴连接在固定机架上，皮带轮A与皮带轮B通过皮带A22连接，皮带轮B与皮带轮C通过皮带B 24进行连接，驱动电机6的输出轴与皮带轮C的轴连接，上连杆8的一端与皮带轮A同轴连接，上连杆的另一端的两侧通过转接轴A9与下连杆A11和下连杆B12的一端的球形万向节A10连接，下连杆A和下连杆B另一端的球形万向节B 32通过转接轴B31与动平台连接；

所述主轴电机的输出轴穿过定平台通过万向节C29与万向节D30与上主轴杆27的一端相连，上主轴杆的另一端与下主轴杆28的一端相套嵌，下主轴杆的另一端通过万向节A 13和万向节B 14与动平台相连；下主轴杆上设有限位钮26，限位钮使上、下主轴杆实现同轴转动，并可上下伸缩。

所述机械臂中的机械臂架16与动平台连接，并与下主轴杆同轴，舵机20与机械臂架连接，齿轮臂A17通过舵机自带的连接头与舵机连接，齿轮臂A17与齿轮臂B21均通过短轴与机械臂架16连接，并相互啮合，实现齿轮臂A与齿轮臂B的同步运动，齿轮臂A和齿轮臂B分别与外臂19连接，内臂18分别与机械臂架和外臂相连。

上述基于机器视觉的DELTA分拣机械手的使用方法：机械臂初始位置停在摄像头视野区域外，摄像头拍取生产线上工件图像，图像文件导入MATLAB软件，对图像进行处理，处理方式三种可选，形状识别，颜色识别，形状颜色识别分别对应三种工作方式，使用者根据工作条件不同可进行相应选择。

a.形状识别：对图像进行二值化处理，使其变成灰度图像，进行边缘拾取，降噪处理，图像与预设的标准图像对比识别，计算每个零件其重心所在，数据进入路径计算程序。

b.颜色识别:转化为灰度图像，调整灰度图像使其变成R、G、B三个分量图像，再转化为H、S、V三个分量图像，最后进行识别。

c.形状颜色识别：同时进行上述两种模式的识别，结果进行对比，相同则输出数据，不同则再次循环，重新进行图像抓取，一共循环三次，都不同则放弃该零件，并适当调整数据库中预设的标准图像。

根据图像处理的重心数据进行路径计算，拾取区域建立平面直角坐标系，使拾取区域全部处于坐标系第一象限，原点为区域角点。根据距原点的距离远近依次拾取，先拾取距离近的零件。三个驱动电机转动相应角度，分拣机械手便按计算出的路径行进。主轴电机控制机械臂的旋转运动，每次零件放下之后，从当前位置直接进行下一次拾取。拾取区域零件全部拾取完毕机械臂归零，回到原点，生产线行进，摄像头进行抓取，开始下一次工作。