本文导读
上节课程我们讲述了如何建立Delta并联机械手正逆解,本节课程我们主要讲解如何通过C#语言开发正运动Delta并联机械手视觉流水线同步分拣的视觉部分。
Vplc711硬件介绍
VPLC711是正运动推出的一款基于x86平台和windows操作系统的高性能机器视觉ethercat运动控制器,具备强大的运算能力和灵活性。它具有出色的实时性能和多路高速硬件输入与多路高速PSO输出,能够精准控制多轴同步运动,并与外部设备实现多协议的高速通信。
VPLC711支持多种硬件接口和通信协议,方便与其他设备的连接和集成。除此之外,VPLC711还具备视觉处理功能,能够实时处理图像数据,实现视觉检测、测量和定位等应用。
VPLC711内置Windows运动控制实时内核MotionRT7,形成一种开放式IPC形态实时软控制器/软PLC,为用户提供灵活集成的运动控制+视觉一体化解决方案。
VPLC711硬件参数
1.采用x86高性能CPU,EtherCAT可支持1ms 64轴同步运行;
2.板载RS232,RS485,EtherNet*5,EtherCAT,USB3.0*4硬件接口;
3.板载20DI,其中4个高速色标锁存,2组高速单端编码器;
4.板载20DO,其中4个高速单端脉冲轴,4组高速PWM;
5.支持DVI-D,HDMI显示,支持双网口不同IP设置。
想要了解更多关于VPLC711的详情介绍,可以点击“x86平台实时Windows机器视觉EtherCAT运动控制器VPLC711”查看。
一、C#语言进行Delta并联机械手的开发之运动库和视觉库的添加
1.在VS2010菜单“文件”→“新建”→“项目”,启动创建项目向导。
2.选择开发语言为“Visual C#”和.NET Framework 4以及Windows窗体应用程序。
3.找到厂家提供的光盘资料里面的C#函数库,路径如下(32位库为例)。
1)进入厂商提供的光盘资料找到“04PC函数”文件夹,并点击进入。
2)选择“函数库2.1”文件夹。
3)选择“Windows平台”文件夹。
4)根据需要选择对应的函数库,这里选择32位库。
5)解压C#压缩包,里面有C#对应的函数库。
6)函数库具体路径如下。
4.将厂商提供的C#库文件以及相关文件复制到新建的项目中(注意这里面的PC函数库默认提供的是运动库,如果使用视觉功能还需要获取视觉库,视觉库可以找厂商的相关销售或技术人员获取)。
1)将Zmcaux.cs(运动库)和Zvision.cs(视觉库)文件复制到新建的项目里面中。
2)将zauxdll.dll、zmotion.dll和zvision.dll文件放入bindebug文件夹中。
5.用vs打开新建的项目文件,在右边的解决方案资源管理器中点击显示所有文件,然后鼠标右击Zmcaux.cs与 Zvision.cs文件,点击包括在项目中。
6.双击Form1.cs里面的Form1,出现代码编辑界面,在文件开头写入using cszmcaux,using ZVision并声明控制器句柄g_handle。
二、PC函数介绍
1.PC函数手册可在光盘资料查看,具体路径如下。
2.链接控制器,获取链接句柄。
3.相机扫描接口说明。
4.相机采集图像。
5.用图像创建模板。
6.形状匹配并输出轮廓状态。
三、C#例程建设之视觉相机标定与形状匹配
1.视觉配置文件的下载
因为正运动的视觉算法是在控制器里面执行的,所以上位机开发前需要先在控制器里面定义好视觉处理的相关变量。正运动控制器里面的视觉变量统一使用ZVOBJECT来修饰,我们可以新建一个.bas的文件,然后输入“GLOBAL ZVOBJECT ZVOBJ(1000)”进行视觉变量数组的定义,保存后通过上位机接口在上位机系统初始化的时候把这个.bas文件下载到控制器即可。
//下载相关脚本到控制器,进行视觉变量的定义 string BasPath = ""; BasPath = string.Format(@"{0}", Application.StartupPath) + @"Icon视觉变量定义.bas"; //.bas文件下载到控制器 zmcaux.ZAux_BasDown(g_Handle,BasPath,0);
2.相机标定
1)相机标定操作步骤
2)相关功能代码
/************************************************************************************ '任务编号:无 '函数功能:视觉提取标定板上实心圆的像素坐标,获取标定板圆心的像素坐标的矩阵 'Input:无 'Output:无 '返回值:无 **************************************************************************************/ private void GetPictureMark() { float[] temp_thresh = new float[2]; int Err = 0; //提取圆心图像坐标,得到像素坐标矩阵Inppts Err = Zvision.ZV_CALGETSCAPTS(form.g_Handle, grabimg, inppts, Convert.ToUInt32(C_CalibThresh.Text), Convert.ToUInt32(C_CalibPolar.Text), Convert.ToUInt32(C_CalibMinArea.Text), Convert.ToUInt32(C_CalibMaxArea.Text)); int[] inppts_info = { 0, 0, 0 }; //获取矩阵行数和列数,行数表示识别到实心圆的个数 Err = Zvision.ZV_MATINFO(form.g_Handle, inppts, inppts_info); int row, col; row = (int)inppts_info[0]; col = (int)inppts_info[1]; //视觉识别到9个实心圆和标定板的实心圆数目一致 if (row == 9) { Err = Zvision.ZV_GRAYTORGB(form.g_Handle, grabimg, calibshowimg); //inppts排好序输出排好序的像素坐标矩阵ppts Err = Zvision.ZV_CALGETPTSMAP(form.g_Handle, inppts, ppts, wpts, Convert.tosingle(C_CalibDis.Text)); Err = Zvision.ZV_MATINFO(form.g_Handle, ppts, inppts_info); row = (int)inppts_info[0]; col = (int)inppts_info[1]; if (row >= 9) { uint i; DataGridView1.Rows.Clear(); for (i = 0; i < row; i++) { //像素坐标在WinFrom的UI界面是显示出来 string[] tempstr = new string[4]; float[] outvalue = { 0, 0 }; Zvision.ZV_MATGETROW(form.g_Handle, wpts, i, 2, outvalue); tempstr[2] = "0"; tempstr[3] = "0"; Zvision.ZV_MATGETROW(form.g_Handle, ppts, i, 2, outvalue); tempstr[0] = outvalue[0].ToString(); tempstr[1] = outvalue[1].ToString(); DataGridView1.Rows.Add(tempstr); //在原图是画出识别到的实心圆,并标记,然后在Ui界面上显示出图像 Zvision.ZV_MARKER(form.g_Handle, calibshowimg, outvalue[0], outvalue[1], 0, 40, 0, 255, 0); Zvision.ZV_TEXT(form.g_Handle, calibshowimg, i.ToString(), outvalue[0] - 20, outvalue[1] - 20, 40, 0, 255, 0); Zvision.ZV_LATCHCLEAR(form.g_Handle, 0); Zvision.ZV_LATCHSETSIZE(form.g_Handle, 0, Convert.ToUInt32(pictureBox5.Width), Convert.ToUInt32(pictureBox5.Height)); pictureBox5.Image = Zvision.ZV_LATCH(form.g_Handle, calibshowimg, 0); } } else { MessageBox.Show("提取mark点失败!", "提示"); } } else { MessageBox.Show("提取mark点失败!", "提示"); } } /************************************************************************************ '任务编号:无 '函数功能:相机标定 'Input:无 'Output:无 '返回值:无 '备注:计算像素坐标和世界坐标的转换关系 '备注:标定板圆心的世界坐标可以通过示教的方式获取 **************************************************************************************/ private void CamCalib() { //矩阵行和式 uint row, col; row = 9; col = 2; //从Ui界面上获取世界坐标的矩阵数据 float[] wPontsValue = new float[row * col]; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { wPontsValue[col * i + j] = float.Parse(DataGridView1.Rows[i].Cells[j + 2].Value.ToString()); } } //重新生成世界坐标矩阵 Zvision.ZV_MATGENDATA(form.g_Handle, wpts, row, col, wPontsValue); //图像坐标矩阵数据 float[] pPontsValue = new float[row * col]; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { pPontsValue[col * i + j] = float.Parse(DataGridView1.Rows[i].Cells[j].Value.ToString()); } } //重新生成图像坐标矩阵 Zvision.ZV_MATGENDATA(form.g_Handle, ppts, row, col, pPontsValue); float[] outimginfo = { 0, 0, 0, 0, 0 }; //获取图像信息 Zvision.ZV_IMGINFO(form.g_Handle, grabimg, outimginfo); //进行相机标定 Zvision.ZV_CALCAM(form.g_Handle, ppts, wpts, ZmotionCalPara, (ushort)outimginfo[0], (ushort)outimginfo[1], (uint)Convert.ToInt32(C_CalibType.Text)); float[] outcaliberror = { 0, 0, 0 }; //获取标定误差 Zvision.ZV_CALERROR(form.g_Handle, ZmotionCalPara, ppts, wpts, outcaliberror); //平均误差小于0.5内算是优,0.5--1为良,1--1.5为一般,1.5以上建议重新标定 if (outcaliberror[0] >= 1.5) { MessageBox.Show("标定平均误差过大请重新标定"); } else { //保存标定参数 Zvision.ZV_CALWRITE(form.g_Handle, ZmotionCalPara, form.CalFileDir); } }
3)形状匹配后根据标定系数可获得匹配到目标点的实际世界坐标。
3.形状匹配
1)形状匹配操作步骤
2)相关功能代码
/************************************************************************************ '任务编号:无 '函数功能:通过相机采集图像 'Input:无 'Output:无 '返回值:无 **************************************************************************************/ public Image CameAcquisition() { float Temp = 0; Image ImageBuff = null; Zvision.CAM_COUNT(form.g_Handle, ref Cam_Num); //选择相机 Zvision.CAM_SEL(form.g_Handle, 0); //采集一张图像 Zvision.CAM_TRIGGER(form.g_Handle); //更新皮带位置 zauxBrr = zmcaux.ZAux_Direct_GetMpos(form.g_Handle, form.ConveyorAxisId, ref Temp); form.BeltMpos = Temp; //从相机缓存取里面获取刚刚采集的图像 Zvision.CAM_GET(form.g_Handle, grabimg, 0); //RGB转灰度 Zvision.ZV_RGBTOGRAY(form.g_Handle, grabimg, grabimg); //锁存数据清空 Zvision.ZV_LATCHCLEAR(form.g_Handle, 0); //设置锁存的大小为图片显示控件的大小 Zvision.ZV_LATCHSETSIZE(form.g_Handle, 0, Convert.ToUInt32(ImgShow1.Width), Convert.ToUInt32(ImgShow1.Height)); //获取锁存中的图像 ImgShow1.Image = Zvision.ZV_LATCH(form.g_Handle, grabimg, 0); //导出获取到的图像信息 return ImgShow1.Image; } /************************************************************************************ '任务编号:无 '函数功能:创建形状模版 'Input:无 'Output:无 '返回值:无 **************************************************************************************/ private void CreateTemplate() { //通过图像创建模板 Zvision.ZV_SHAPECREATERE(form.g_Handle, SubImg, mod_re, shape_mod, Convert.ToInt32(modStartAngle.Text), Convert.ToInt32(modEndAngle.Text), Convert.ToInt32(modMinScale.Text), Convert.ToInt32(modMaxScale.Text), Convert.ToUInt32(modThresh.Text), Convert.ToUInt32(modNum_Level.Text), Convert.ToUInt32(modPt_Reduce.Text), Convert.ToInt32(modAngle_Step.Text), Convert.ToInt32(modScale_Step.Text), 20); //获取模板轮廓 Zvision.ZV_SHAPECONTOURS(form.g_Handle, shape_mod, modconlist, 0); //灰度转rgb Zvision.ZV_GRAYTORGB(form.g_Handle, cutimg, modimg); float[] getimginfo = { 0, 0, 0, 0, 0 }; //图像信息 Zvision.ZV_IMGINFO(form.g_Handle, modimg, getimginfo); //刚性变换 Zvision.ZV_GETRIGIDVECTOR(form.g_Handle, mod_matrigid, 0, 0, 0, getimginfo[0] / 2, getimginfo[1] / 2, 0); //仿射变换 Zvision.ZV_CONTAFFINE(form.g_Handle, modconlist, mod_matrigid, tsmodconlist); //绘制轮廓到图像上 Zvision.ZV_CONTLIST(form.g_Handle, modimg, tsmodconlist, 0, 255, 0, 1); //清空控制器的锁存缓冲区 Zvision.ZV_LATCHCLEAR(form.g_Handle, 1); //设置锁存缓冲区大小,设置锁存通道大小和显示控件picgbox控件一样大 Zvision.ZV_LATCHSETSIZE(form.g_Handle, 1, Convert.ToUInt32(pictureBox2.Width), Convert.ToUInt32(pictureBox2.Height)); //显示图像 pictureBox2.Image = Zvision.ZV_LATCH(form.g_Handle, modimg,1); //截取图像显示到ui上 pictureBox3.Image = pictureBox2.Image; //清空控制器的锁存缓冲区 Zvision.ZV_LATCHCLEAR(form.g_Handle, 1); //设置锁存缓冲区大小 Zvision.ZV_LATCHSETSIZE(form.g_Handle, 1, Convert.ToUInt32(pictureBox4.Width), Convert.ToUInt32(pictureBox4.Height)); //设置锁存通道大小和picgbox控件一样大 //显示图像 pictureBox4.Image = Zvision.ZV_LATCH(form.g_Handle, modimg, 1);//截取图像显示到Ui上 } /************************************************************************************ '任务编号:无 '函数功能:形状匹配,在图像是查找模板 'Input:无 'Output:无 '返回值:无 **************************************************************************************/ public Image ShapeFind() { //结果数组清空 for (int m = 0; m < 10; m++) { for (int n = 0; n < 5; n++) { form.VisionRst[m, n] = 0; } } //形状模板匹配 Zvision.ZV_SHAPEFIND(form.g_Handle, shape_mod, grabimg, find_outlist, Convert.ToInt32(findminscore.Text), Convert.ToUInt32(findnum.Text), Convert.ToInt32(findmindis.Text), Convert.ToInt32(findthresh.Text), Convert.ToUInt32(findaccuracy.Text), Convert.ToInt32(findspeed.Text), Convert.ToUInt32(findpolar.Text)); int[] mat_info = { 0, 0, 0 }; //输出信息 Zvision.ZV_MATINFO(form.g_Handle, find_outlist, mat_info); //生成绘制彩图 Zvision.ZV_GRAYTORGB(form.g_Handle, grabimg, show_img); //匹配到目标了 if ((int)mat_info[0] > 0) { for (uint i = 0; i < (int)mat_info[0]; i++) { float[] rst_value = { 0, 0, 0, 0, 0 }; Zvision.ZV_MATGETROW(form.g_Handle, find_outlist, i, 5, rst_value); rstScore.Text = rst_value[0].ToString(); rstPixX.Text = rst_value[1].ToString(); rstPixY.Text = rst_value[2].ToString(); rstAngle.Text = rst_value[3].ToString(); rstScale.Text = rst_value[4].ToString(); //分数筛选 if (rst_value[0] >= form.VisionScore) { //输出结果 for (int k = 0; k < 5; k++) { form.VisionRst[i, k] = rst_value[k]; } float[] outworldpos = { 0, 0 }; //像素转世界坐标 Zvision.ZV_CALTRANSW(form.g_Handle, ZmotionCalPara, rst_value[1], rst_value[2], outworldpos); rstWorldX.Text = outworldpos[0].ToString(); rstWorldY.Text = outworldpos[1].ToString(); //输出世界坐标 for (int k = 1; k < 3; k++) { form.VisionRst[i, k] = outworldpos[k - 1]; } //显示匹配结果 string RstWorldStr; RstWorldStr = "OK_坐标(" + rstWorldX.Text + "," + rstWorldY.Text + ")"; Zvision.ZV_TEXT(form.g_Handle, show_img, RstWorldStr, rst_value[1], rst_value[2], 50, 0, 255, 0); //计算刚性变换矩阵 Zvision.ZV_GETRIGIDVECTOR(form.g_Handle, find_matrigid, 0, 0, 0, rst_value[1], rst_value[2], rst_value[3]); //轮廓序列仿射变换 Zvision.ZV_CONTAFFINE(form.g_Handle, modconlist, find_matrigid, tsmodconlist2); //绘制轮廓数列 Zvision.ZV_CONTLIST(form.g_Handle, show_img, tsmodconlist2, 0, 255, 0, 1); Zvision.ZV_TEXT(form.g_Handle, show_img, i.ToString(), rst_value[1], rst_value[2], 40, 255, 0, 0); } } } else { //显示匹配结果 string RstWorldStr; RstWorldStr = "NG"; Zvision.ZV_TEXT(form.g_Handle, show_img, RstWorldStr, 20, 120, 100, 0, 255, 0); } //清空缓冲区显示图片 Zvision.ZV_LATCHCLEAR(form.g_Handle, 0); Zvision.ZV_LATCHSETSIZE(form.g_Handle, 0, Convert.ToUInt32(ImgShow1.Width), Convert.ToUInt32(ImgShow1.Height)); //设置锁存通道大小和picgbox控件一样大 ImgShow1.Image = Zvision.ZV_LATCH(form.g_Handle, show_img, 0);//截取图像显示到图像上 return ImgShow1.Image; }
本次,正运动技术C#之Delta并联机械手的视觉相机标定与形状匹配,就分享到这里。
更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师。
本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。
审核编辑 黄宇
推荐阅读: