工业生产中,通常需要完成对目标物体的分拣。该过程重复单一,容易使人疲劳和出错,而视觉机器人却能准确高效地将其完成。本文采用Tripod机器人,旨为设计一套视觉系统,使其具有良好的视觉处理功能。本文将实际工业分拣过程简化成Tripod平台上几何体的抓取和放置。为实现Tripod对几何体准确、快速地拾放,设计了图像处理算法和路径规划算法。图像处理部分运用图像采集及预处理,中心点与角度定位,形状、颜色与符号识别等模块处理图像;路径规划部分运用蚁群算法获取最优路径,实现机械臂的总运动路径最短且同一颜色几何体放置在一起。图像采集及预处理。在Tripod控制柜侧面安装摄像头,获取操作平台图像;侧拍图像存在畸变,透视变换获得其矫正图;灰度化去除图像中的彩色信息;双边滤波降低图像中的噪声;改进的双阈值Otsu二值化处理图像;改进的Canny算子提取图像边缘。平台及几何体的定位与识别。两步定位法实现外环几何体中心点及内环孔位中心点的精确定位;Hough变换检测三角形、星形边缘线段与坐标轴夹角,获取旋转角度值;Hough变换圆检测、线段检测并利用几何特性,实现形状识别;提取几何体中心点RGB分量值并在HLS色系实现颜色分类;基于规则的符号识别算法,判断几何体类别和统计字符连通域内层边界个数实现符号辨识。基于蚁群算法的最优路径设计。将Tripod最优路径规划问题归纳为带有约束条件的旅行商问题。传统蚁群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷。自适应调整启发函数,提高搜索速度;优化信息素更新机制,实现全局最优。最终得到几何体的最优抓放顺序。TCP/IP通信。建立Tripod和计算机的TCP/IP通信连接,将所有几何体信息传输给贝加莱PCC控制器。其运动控制系统处理数据并发出控制指令,驱使机械臂运动。Tripod按照预定路径将外环几何体拾起,放入内环相应形状的孔位中,抓放的准确率和抓放过程的快速性都取得了满意的效果。实验结果证明,该视觉系统在Tripod平台上准确、快速地实现了特定的拾放目的,对拓展Tripod的应用范围具有重要意义。