A Low-Cost Vision System in Determination of a Robot End-Effector's Positions

eng Artykuł w języku angielskim DOI: 10.14313/PAR_226/5

wyślij Wojciech Lisowski , Piotr Kohut Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki

Pobierz Artykuł

Abstract

Vision systems are commonly used in robotics. The most often, they are applied as sensory systems, but they can also be used for experimental determination of a manipulator end-effector’s pose. In this paper, application of an exemplary low-cost vision system for position measurement was tested. The considered vision system was composed of a pair of CMOS cameras. The applied experiment procedure consisted in recording of a set of pictures captured after consequent approaches of a robot end-effector (grasping a cube with markers on it) to the command pose repeatedly from the same direction. Processing of the pictures led to determination of position of the markers. Analysis of position measurement precision contained: determination of spatial distribution of consequently captured positions, assessment of quality of the captured pictures according to a set of 4 indicators, and comparison of measurement techniques employing the considered vision system and a professional measurement system (for this purpose the experiment was repeated with use of a laser tracker and a local estimate of the unidirectional positioning repeatability RP was determined). The reported investigation indicated that low-cost stereovision systems might be successfully applied for a robotic manipulator position measurement with accuracy of approximately 0.1 mm, which is often satisfactory in the engineering practice. Surprisingly, analysis of the achieved experimental results led to reasonable estimation of the RP value (approx. 0.02 mm according to the robot’s manufacturer).

Keywords

manipulating robot, measurement of an end-effector position, positioning repeatability, vision system

Niskokosztowy system wizyjny do wyznaczenia pozycji chwytaka robota

Streszczenie

Systemy wizyjne są powszechnie stosowane w robotyce. Najczęściej pełnią rolę układów sensorycznych, chociaż mogą być też użyte do pomiaru pozycji chwytaka/narzędzia robota. W artykule przestawiono przykład zastosowania niskokosztowego systemu wizyjnego do pomiaru położenia chwytaka. Wykorzystany system wizyjny składał się z pary aparatów z matrycą CMOS. Przeprowadzony eksperyment polegał na rejestracji serii statycznych obrazów po dojściu chwytaka robota (przenoszącego sześcian wzorcowy z zestawem markerów) do pozycji zadanej, powtarzalnie z tego samego kierunku. Analiza precyzji wyznaczania pozycji sześcianu wzorcowego obejmowała: wyznaczenie rozkładu przestrzennego kolejnych pozycji sześcianu, oceny jakości zarejestrowanych obrazów za pomocą 4 kryteriów oraz porównania techniki pomiarowej wykorzystującej rozważany układ wizyjny i profesjonalny system pomiarowy (w tym celu powtórzono pomiar z wykorzystaniem trakera laserowego i lokalnie wyestymowano jednokierunkową powtarzalność pozycjonowania – RP). Analiza wyników przeprowadzonych badań pokazała, że niskokosztowy system stereowizyjny może być pomyślnie zastosowany do pomiaru położenia chwytaka robota z dokładnością około 0,1 mm. Taka dokładność jest często wystarczająca w warunkach przemysłowych. Dodatkowo, wyniki pomiaru pozwoliły dobrze oszacować powtarzalność pozycjonowania robota RP, która dla typu wykorzystanego robota wynosi 0,02 m.

Słowa kluczowe

pomiar pozycji chwytaka/narzędzia, powtarzalność pozycjonowania, robot manipulacyjny, system wizyjny

Bibliografia

  1. Abderrahim M., Khamis A., Garrido S., Moreno L., Accuracy and calibration issues of industrial manipulators, in Industrial robotics: programming, simulation and application, Ed. Low K.-H., plV pro literatur Verlag Robert Mayer-Scholz, 2007, 131–146, DOI: 10.5772/4895.
  2. Batchelor B.G. Ed., Machine Vision Handbook, Springer-Verlag 2012.
  3. Cyganek B., Siebert J.P., An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms, 2009.
  4. Du G. Zhang P., Online robot calibration based on vision measurement, “Robotics and Computer-Integrated Manufacturing”, Vol. 29, Issue 6, 2013, 484–492, DOI: 10.1016/j.rcim.2013.05.003.
  5. Garbacz P., Mizak W., A novel approach for automation of stereo camera calibration process, „Pomiary Automatyka Robotyka”, Vol. 17, No. 2/2013, 234–238.
  6. Hartley R., Zisserman A., Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge Univ. Press, 2004.
  7. ISO 9283:1998 Manipulating industrial robots – Performance criteria and related test methods.
  8. Kohut P., Metody wizyjne w robotyce (cz. 2), Vision methods in robotics, (part II), „Przegląd Spawalnictwa”, Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich, R. 81, Nr 1, 2009, 31–38.
  9. Kohut P., Mechatronics systems supported by vision techniques, “Solid State Phenomena”, Vol. 196, 2013, 62–73, DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.196.62.
  10. Kusak W., Testing of positioning repeatability of a manipulator (in Polish), Bachelor thesis, WIMIR AGH-UST, Krakow, Poland 2014.
  11. Ma Y., Soatto S., Kostecka J., Sastry S., An invitation to 3D Vision, Springer-Verlag, New York 2004.
  12. Mendenhall W., Scheaffer E.L., Wackerly D.D., Mathematical statistics with applications, Duxbury Press 1986.
  13. Svaco M., Sekoranja B., Suligoj F., Jerbic B., Calibration of an industrial robot using stereo vision system, 24th DAAAM International Symposium on Intelligent Manufacturing and Automation, 2013, 459–463.
  14. TEMA user’s guide, Image Systems AB, 2011.
  15. Trucco E., Verri A., Introductory Techniques for 3D Computer Vision, Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 1998.
  16. Zhang Z., A flexible new technique for camera calibration, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.22, Issue 11, 2000, 1330–1334, DOI: 10.1109/34.888718.