摘  要： 利用PC機、圖像采集卡、攝像頭以及固高公司提供的GT-400-SV-PCI/ISA運動控制卡和GCT-400四自由度直角坐標機械臂,在LabVIEW環境下開發了視覺伺服機械臂控制系統的實驗平臺，該平臺實現從工件圖像采集到處理以及抓取的功能，操作方便，并具有一定的開放性。
關鍵詞： 機械臂; 圖像處理; 運動控制卡; 人機交互

    LabVIEW是由美國國家儀器公司(NI)開發的一種圖形化編程語言，廣泛地被工業界、學術界和研究實驗室所接受，視為一個標準的數據采集和儀器控制軟件，具有可視化、編程方便等特點[1]。本文利用LabVIEW軟件作為開發環境，它的IMAQ Vision Builder模塊是建立在交互式模式和“假設分析”的環境基礎上，可快速開發出圖像處理軟件。將運動控制卡的函數共享庫導入LabVIEW，通過編程及調試本文開發出了視覺伺服控制的實驗平臺。利用LabVIEW圖像化的編程的特點，用戶可以更好地學習和二次開發。
1 系統的硬件結構及原理
    本文采用的機器人是固高公司生產的GRB-400機器人，硬件結構如圖1所示，主要包括以下幾個部分：GRB-400 SCARA型工業機械臂、GRB四軸驅動電器箱、GT-400-SG-PCI四軸伺服運動控制卡、CCD攝像頭、計算機和圖像采集卡。機械部分的關節1、2、4為旋轉關節(與圖1中電機1、2、4相對應)，使用交流伺服電機和諧波減速器驅動;關節3為直線關節，采用交流伺服電機和滾珠絲杠驅動。GRB400機器人關節1連桿長度200 mm，運動范圍±100°;關節2連桿長度200 mm,運動范圍±50°;直線關節3行程±48 mm;關節4運動范圍±170°。關節4安裝了電磁手爪，利用控制器的直接數字量輸出控制，可以抓取工件。機械臂本體上引出4個關節控制軸的電機控制信號、編碼器角度反饋信號和關節軸限位信號，通過連接電纜與控制器連接。

    該機器人伺服系統工作過程可概括為：(1)系統利用圖像采集卡對工件的圖像進行采集并存入計算機內存，通過對圖像進行一系列處理，識別出工件并得到工件的位置坐標；(2)利用基于位置的運動學反解的方法，計算出1、2軸的運動控制指令,以驅動1、2軸到達目標位置；(3)通過對手抓的控制實現對目標物體的抓取。
2 圖像采集及處理
2.1圖像采集
　    圖像采集卡使用的是天敏VC4000圖像采集卡，通過此圖像采集卡和攝像頭采集到工件的圖像,在LabVIEW中進行一系列處理，利用圖像采集卡的函數編寫采集圖像的程序,大致流程為：初始化圖像采集卡、設置視頻捕獲幀率、打開設備、開始視頻預覽、采集圖像并保存（并在此設置好保存路徑）、釋放資源。
2.2 圖像處理
2.2.1圖像二值化
    圖像的二值化處理就是將256個亮度等級的灰度圖像通過適當的閾值選取獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像[2]。要進行灰度圖像的處理，首先要進行二值化，得到二值化圖像，利于做進一步的圖像處理，使處理變得簡單，所有灰度大于或等于閾值的像素判定屬于特定物體（在此屬于工件），其灰度值設為255，否則這些像素點灰度設為0，認為是背景或者其他物體區域。閾值的獲取有以下幾種算法：
    圖2為灰度值圖，其中i為灰度值，k為閾值，h（i）為每個灰度值對應的像素點個數，N為灰色圖像中像素總數，n為圖像像素總數。

3 機械臂控制系統的設計
    首先在開始工件抓取之前要對機械臂進行回零，其次利用上面圖像處理得到的工件位置坐標進行關節角度反解，進而轉化脈沖輸入到每軸對應的電機的控制器中，驅動機械臂運動到工件實際位置進行抓取。
3.1機械臂的回零
     在機械臂工作之前,首先要進行機械臂的回零，在機械臂的工作臺上原點對應的位置坐標（x，y）已經確定，將其通過角度反解轉化為關節角度對應的脈沖輸入到回零函數中，實現機械臂的回零，下面對每個軸的回零進行闡述。
    (1)軸1軸2：首先通過機械臂運動時捕獲限位開關（利用控制函數獲取軸的狀態值，其14 bit是設定Home開關信號捕獲標志）,再利用限位開關捕獲原點。具體實現是利用獲得當前軸的實際位置值，再用（其中offset是原點位置坐標角度反解得到的脈沖）使其回到零點。
    (2)軸3：利用原點開關捕獲原點，通過GT_SetPos(pos+maxPositiveOffset)、GT_SetPos(pos-maxPositiveOffset)結合GT_GetSts(&str)捕獲到原點。

    根據幾何關系得出軸1軸2的關節角度，再轉化為關節1、2對應電機需要的脈沖數，然后輸入到運動控制函數GT_SetPos( )設置當前軸的目標位置。
3.3 視覺抓取的程序設計
    在機械臂的視覺抓取程序中，為了使用戶可以了解機器人采集圖像及處理圖像的過程，編寫了視覺處理及抓取工件的程序，圖4是程序的前面板。

    首先在圖像采集及處理區進行圖像的采集，此時可在圖像顯示區看到工件的原始圖像；再進行二值化處理，可在下拉菜單中嘗試圖像熵法、Intervariance法和Metric法；然后再對圖像進行邊緣提取，可在下拉菜單中嘗試上面提到的3種算子；最后提取工件的中心坐標，在機器人運動控制區打開運動控制卡、上電、抓取工件（此時機械臂會自動先進行回零）。
    該系統將LabVIEW與固高運動控制卡相結合，實現了視覺抓取的功能，利用LabVIEW開發的視覺抓取的界面，功能和用法一目了然，使用戶的操作簡單、易懂，并具有一定的開放性。
參考文獻
[1] 楊忠仁. 基于LabVIEW數據采集系統[J]. 重慶大學學報(自然科學版), 2007,24(2):32-35.
[2] 王剛.圖像二值化方法研究及其在監控識別系統中的應用[D].長沙：湖南大學，2010.
[3] 美國國家儀器(NI)有限公司.Labview Vision conceps help.(2011-06)[2012-03-18]http://www.ni.com/vision/zhs/vdm.htm.
[4] 朱柱.邊緣檢測技術研究[D].蘇州：蘇州大學,2010.
[5] 劉微.基于邊緣檢測的移動機器人視覺導航方法研究[D].沈陽:沈陽理工大學，2010.
[6] 李宏慶.基于視覺的六自由度機械臂控制技術研究[D].南京:南京理工大學，2010.