CN109015636A - 汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法 - Google Patents

汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法,用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,搜索基准孔;绘制基准孔分布图;确定有效识别范围;确定最优布局方案;确定激光器数量和位置;安装视觉抓手;进行视觉抓取。本发明用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,针对不同车型钣金件具有的基准孔特征,定义车型识别符号,通过合理调配激光器数量及分布,达到视觉组件的最优配置,节约材料成本,降低设计难度,缩短开发周期,加快视觉技术产品实体化和产业化,使之更好的为汽车制造自动化、智能化服务。

Description

汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法
技术领域
本发明涉及汽车制造领域,尤其涉及一种汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法。
背景技术
随着汽车制造生产线的不断发展,自动化和智能化水平越来越高,对于工作在自动化生产线中的工业机器人来说,其完成最多的一类工作是“抓取-放置”动作,比如流水线上的工件搬运、装配以及各工位之间的工件转移和上下料。机器人完成这类操作需要复杂计算,还需要进行精确的逐点示教。一旦环境变化,就会导致机器人不能完成任务。工业机器人智能化,其中一项就是赋予工业机器人视觉感官,机器人视觉技术是用于模仿人类的视觉,使机器人通过获取视觉信息从而对操作环境进行判别,给机器人赋予更强大的应变能力,增强机器人柔性。
在工业机器人实现视觉抓取过程中,工件的识别和定位是关键环节之一,如何更快速实现工件的识别和定位,影响着工业机器人抓手结构的设计和自动化生产的节拍的控制。钣金件是汽车结构中应用最广泛的零部件,钣金件的抓取需要工业机器人搭载特制的抓手、或抓手组件,需要配备与钣金件面积大小类似的框形结构,框形结构搭载多个夹具和基准件,基准件用于抓手与钣金件的定位,夹具用于夹持钣金件。常规机器人进行钣金件定位时,首先需要钣金件自身尺寸规范,其次,钣金件的投放位置比较足够精确,以便机器人实现“盲抓”,投放位置稍有差错就会造成抓取失败。
在针对钣金件视觉抓取制定解决方案时,由于钣金件是已有的设计,视觉解决方案必须基于固定的钣金件结构,无疑增加了钣金件视觉抓取的设计难度。
因此,如何将视觉抓取技术更好应用于汽车钣金件的抓取,是汽车装备制造厂商的重要研究方向。
发明内容
本发明的目的是设计一种用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取实现方法。
为实现上述发明目的,本发明的技术方案是:汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法,用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,包括如下步骤:
步骤一,评估各车型搜索基准孔
搜索需要在抓取工位进行视觉抓取的不同车型的钣金件的基准孔,每种车型的钣金件必须搜索两个或以上的基准孔,使每种车型均能通过基准孔位置、数量进行唯一确定;
步骤二,绘制基准孔分布图
将所有基准孔进行汇总整理,绘制成基准孔分布图;
步骤三,确定有效识别范围
按照激光器视角大小、钣金件与机器人有效安全距离,确定激光器投射在基准孔分布图上能够采集图像的有效识别范围;
步骤四,确定最优布局方案
通过移动、增减有效识别范围的位置、数量,使每种车型的钣金件的至少两个基准孔均出现在有效识别范围内,确定有效识别范围在基准孔分布图上的数量和位置;
步骤五,确定激光器数量和位置
有效识别范围数量对应激光器数量,激光器的位置位于有效识别范围正上方;
步骤六,安装视觉抓手
将激光器严格按位置和数量对应安装到机器人抓手上,若机器人抓手无法安装要求,则返回步骤四,重新确定布局方案;
步骤七,进行视觉抓取
视觉抓手上的激光器识别待抓取钣金件上出现的基准孔,根据识别到的基准孔位置确定钣金件的整体偏差,视觉纠正机器人控制抓手位置完成该车型钣金件的抓取。
进一步的,所述步骤一中,将搜索到的基准孔按照钣金件的型号进行编号,建立每种钣金件的基准孔特征档案,通过对基准孔特征的识别能够唯一确定钣金件的型号。
本发明的有益效果是:
本发明用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,针对不同车型钣金件具有的基准孔特征,定义车型识别符号,通过合理调配激光器数量及分布,达到视觉组件的最优配置,节约材料成本,降低设计难度,缩短开发周期,加快视觉技术产品实体化和产业化,使之更好的为汽车制造自动化、智能化服务。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例方法流程图;
图2为本发明实施例方法示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
基准是机械制造中应用十分广泛的一个概念,机械产品从设计时零件尺寸的标注,制造时工件的定位,校验时尺寸的测量,一直到装配时零部件的的装配位置确定等,都要用到基准的概念。
在汽车生产制造中,钣金件是金属薄板进行冷加工工艺得到的零部件,同时,钣金件是汽车车体的主要组成部分,如白车身、车门、前地板、后地板等,这些钣金件通常通过工业机器人进行组装、焊接。工业机器人在组装焊接中就是通过钣金件上预留的基准孔、基准线或者基准端面实现定位和装配。本发明的视觉抓取方法就是借助钣金件的基准孔作为特征点,实现视觉识别抓取。方法只需要通过对3D激光器采集的图片分析判断有无特定基准孔就能实现发明目的,不需要复杂图像处理算法,易于操作和实现。
图1是根据实施例示出的方法流程图,图2为实施例示出的方法的结构示意图。如图1、2所示,汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法,用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,包括如下步骤:
步骤一,评估各车型搜索基准孔
针对每种钣金件1设计加工中都会预留基准孔的特点,搜索需要在抓取工位进行视觉抓取的所有不同车型的钣金件1的基准孔2,注意每种车型的钣金件1必须搜索两个或以上的基准孔2,使每种车型均能通过基准孔位置、数量进行唯一确定;如果两个基准孔2不足以区分,则需要增加基准孔数量。
如果对钣金件的定位精度进行控制,也需要增加搜索基准孔数量,以通过多点控制,减少钣金件的放置误差对机器人抓取的不利影响。
为便于识别和查询,将搜索到的基准孔按照钣金件的型号进行编号,建立每种钣金件的基准孔特征档案,通过对基准孔特征的识别能够唯一确定钣金件的型号。
步骤二,绘制基准孔分布图
将所有基准孔进行汇总整理,绘制成基准孔分布图。
步骤三,确定有效识别范围
按照激光器3视角大小、钣金件1与机器人6有效安全距离,确定激光器3投射在基准孔分布图上能够采集图像的有效识别范围4。
本实施例图2中钣金件为汽车前地板,机器人6工作距离为350mm±40mm,激光器3在工况下投射在钣金件的有效识别范围为300*225mm。
步骤四,确定最优布局方案
通过移动、增减有效识别范围4的位置、数量,使每种车型的钣金件1的至少两个基准孔2均出现在有效识别范围4内,确定有效识别范围在基准孔分布图上的数量和位置。
步骤五,确定激光器数量和位置
有效识别范围4数量对应激光器3数量,激光器3的位置位于有效识别范围4正上方。
本实施例的汽车前地板需要4个基准孔2,需要4个有效识别范围4才能满足同时覆盖4个基准孔2,也就相当于需要4个激光器3。
步骤六,安装视觉抓手
将激光器3严格按位置和数量对应安装到机器人抓手5上,若机器人抓手5无法安装要求,则返回步骤四,重新确定布局方案。机器人抓手5通常具有由型材组成的架体结构,激光器3可以直接安装在机器人抓手5的架体上,如果机器人抓手5不能满足激光器3的安装要求,需要返回步骤四,选择次级的视野方案,依次类推。必要时,也可以改变机器人抓手5结构。
步骤七,进行视觉抓取
视觉抓手在机器人6作用下,移动到钣金件1检测位置,即上方350mm±40mm的位置,激光器3开启,识别待抓取钣金件1上出现的基准孔2,通过比对钣金件1的基准孔偏差值,确定钣金件1的整体偏差,机器人6纠正该车型钣金件1的抓取位置,控制抓手完成该车型钣金件1的抓取。
所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

Claims (2)

1.汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法,用于汽车制造生产线中不同车型的钣金件的视觉抓取,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一,评估各车型搜索基准孔
搜索需要在抓取工位进行视觉抓取的不同车型的钣金件的基准孔,每种车型的钣金件必须搜索两个或以上的基准孔,使每种车型均能通过基准孔位置、数量进行唯一确定;
步骤二,绘制基准孔分布图
将所有基准孔进行汇总整理,绘制成基准孔分布图;
步骤三,确定有效识别范围
按照激光器视角大小、钣金件与机器人有效安全距离,确定激光器投射在基准孔分布图上能够检测的有效识别范围;
步骤四,确定最优布局方案
通过移动、增减有效识别范围的位置、数量,使每种车型的钣金件的至少两个基准孔均出现在有效识别范围内,确定有效识别范围在基准孔分布图上的数量和位置;
步骤五,确定激光器数量和位置
有效识别范围数量对应激光器数量,激光器的位置位于有效识别范围正上方;
步骤六,安装视觉抓手
将激光器严格按位置和数量对应安装到机器人抓手上,若机器人抓手无法安装要求,则返回步骤四,重新确定布局方案;
步骤七,进行视觉抓取
视觉抓手上的激光器识别待抓取钣金件上出现的基准孔,根据识别到的基准孔的位置确定钣金件的整体偏差,视觉纠正机器人控制抓手位置完成该车型钣金件的抓取。
2.根据权利要求1所述的汽车制造生产线钣金件视觉抓取方法,其特征在于,所述步骤一中,将搜索到的基准孔按照钣金件的型号进行编号,建立每种钣金件的基准孔特征档案,通过对基准孔特征的识别能够唯一确定钣金件的型号。
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