一、案例背景

（1）  项目需求

• 实现振动盘产品的吸取，定位精度±0.25mm

• 判断产品的方向，区分左右方向

• 需要筛选出上下方向物料，不为正面朝上不能抓取

• 安全区功能，需要筛选出振动盘挨得近的物料

• 需要筛选出混料，不为同款物料不能抓取

（2）  项目痛点

• 抓取的产品为空间的异形件，需要较高的精准度

• 成像视野较大，边缘产品会存在一定的畸变，且畸变矫正算法矫正的精度有限

• 抓取的产品有近12mm的厚度，光学成像影响严重，会直接导致图像抓不到产品的真实边

• 产品区分左右方向极为类似，而又需要360度抓取，模板匹配无法锁住模板延拓功能，筛选困难

• 产品种类繁多，换料频繁

二、方案描述

（1）配单表

（2）方案示意图

（3）方案思路

•采用了背光源，打出工件轮廓，便于图像的真实边缘提取。

•采用FA镜头，高工作距离，小光圈，在硬件配置固定下，提高景深兼容。

（4）方案描述

按照实现定位抓取的三部曲，主要分为以下几个步骤：

①标定：由于有大视野的畸变影响，标定为确保精度，需先进行畸变标定。为了避免旋转中心给平移标定带来的影响，本方案为九点平移标定与旋转标定分开标定。

九点标定：建立图像坐标系与物理坐标系的关系矩阵。

•采用机构吸嘴加一根60mm 的长连杆，做平移9点的相对坐标标定。

•标定的验证。

旋转标定：建立图像坐标系与物理坐标系的关系矩阵

•旋转轴的旋转中心单独标定

•旋转标定的验证

②示教与基准建立：使用标定的第五点作为标准姿态抓取产品，记录此时机械手的坐标作为示教坐标，记录此时图像为基准图像，用VM求得其图像坐标。

示教基准：使用机构带动产品到标定的第五点进行基准建立。

③求差：使用基准图像坐标数据与实时运行数据代入旋转公式进行求差计算，得到偏移量数据。

求差计算：利用旋转公式，代入转换后的物理坐标，对基准与运行位置的产品进行求差计算，得到相对偏移量。

三、项目优势

•赋能了客户使用VM进行视觉项目集成开发的能力，促成了第一代柔性振动盘标准机的项目落地，增大了其产品在市场的适用性。

•VM视觉图像算法处理性能良好，配合客户高速机械手取料，可以实现7200 pcs/h的高速上料需求。

•VM算法平台标准软件开发，不需要复杂的编程，不需要软件工程师即可完成项目搭建，为企业减少了开发的难度和售后维护成本。

•本视觉方案实现了异形件的全自动上料功能，漏抓率0.1%以下，达到了节拍7200个/小时的自动生产效率。