CN109623656A - 基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法。为迎合世界智能化发展趋势，提高传统加工的自动化水平，针对传统中大型零件的打磨加工的加工工位多，工序复杂，需重复装卸，加工精度差，效率低等问题，提出了由双机器人、自由移动平台、浮动恒力打磨电主轴、双目视觉、电磁测厚仪、激光跟踪仪和旋转工装等关键设备组成的加工系统，提出了一种结合双机器人协同控制、三维测量、离线编程、工艺数据库、在线检测加工一体化打磨方法。

Description

基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法

技术领域

本发明涉及自动打磨领域，具体是一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法。

背景技术

随着中国航空航天事业的迅速发展，对航空航天制造技术提出了更高精度、更高效率、更高柔性，以及对小批量多品种和中大型加工零件的加工特点更高适应性的新要求，传统的磨抛模式已经不能满足现有的发展需要。新兴的机器人技术的发展使得机器人可作为一种高质量高效率的平台，配以末端执行器、柔性工装、检测感知等子系统，通过多机器人协同合作，构成各种不同的机器人柔性自动化系统，可以针对不同的加工需求设计加工系统完成不同加工任务。

针对中大型加工零件的磨抛任务，传统的加工方法大多是机床与人工相结合的方式，对于开敞性较好的零件可以采用机床加工，对于开敞性较差的部分大多数采用人工打磨，这种传统的加工方法工序多、效率低、重复装卸、加工精度差、人工劳动量大，急需改进。工业机器人的高柔性、高自由度，低成本的特性与传统的加工方法有明显优势，在新兴机器人技术支持下，工业机器人逐渐向高精度领域方向拓展，作业任务向高效精密作业发展，因此为实现航空工业的高效率、低成本的高柔性化制造提供了一种解决方案。

目前国内对于机器人和自由移动平台的结合研究还很少，大部分的工业机器人采用固定式安装或者是轨道安装，机器人的加工空间有限，对于中大型零件的加工适应性差。打磨过程中的三维建模、余量检测、厚度测量、恒力打磨等复杂的工艺过程，如用单机器人末端过于复杂，且不易在开敞性较差的空间内进行加工。而自由移动平台和多机器人协同控制为上述问题的解决提供了结构简单、开敞性好、作业空间大和多功能集成的解决方案。

随着机器人技术的成熟，越来越多的行业将采用机器人代替工人进行打磨工作，相比于传统的以机床和人工加工模式的工序多、效率低、重复装卸、加工精度差、人工劳动量大等问题，机器人打磨成为了一种高效、低成本、高自由度的智能化加工模式，并针对传统的打磨方法进行了创新，如下：

专利号CNIO7263255A，专利《大型叶片类工件机器人协同打磨系统及方法》提出了一种大型叶片类工件的双机器人方法，解决了中大型旋转零件的加工方法。但是这种加工方法末端复杂无法解决开敞性较差工件的加工，旋转工装角度无法监测，没有视觉装置，缺乏自适应调整能力，只能加工固型号工件。

专利号CN205703645U，专利《一种机器人打磨装置》双机器人协同融合视觉识别的加工方法，实现了机器人自动识别、抓取，但是缺少工艺数据库的建立，视觉识别零件种类有限，无法实现在线自适应调整，且机器人加工空间有限，无法确定打磨力，对于壁厚有明确要求的大型零件的加工问题尚无法解决。

专利号CNIO7081677A，专利《一种基于激光检测的机器人打磨工艺优化》提出了采用激光测量的方法，实现了机器人对尺寸有偏差的保险柜等板型件进行打磨的磨削量一致。但这种检测方法只能保证单方面的径向尺寸一致，对于对零件打磨厚度有具体要求的无法保证整个板件厚度是否满足要求。

专利号CN206170065U，专利《打磨机器人及机器人打磨的控制系统》发明了一种包括静止平台、运动平台以及若干可伸缩的机械臂，很好地避免打磨时对工件的不规则表面的处理容易出现断刀或损坏工件的情况。但是结构复杂，无法加工开敞性较差工件，无法确定打磨过程力及磨削。

发明内容

本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置及方法, 通过激光跟踪仪实现系统整体标定，电磁测厚仪、双目视觉和浮动恒力打磨电主轴组成多功能末端，结合双机器人协同控制，开发工艺数据库在线控制技术，丰富系统功能减少工序，由自由移动平台搭载机器人扩大机器人作业范围，完成对中大型航空件打磨加工。

本发明提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置，包括自由移动平台、工业机器人、旋转工装和激光跟踪仪，其中靶标球安装在旋转工装上，两个自由移动平台和一个激光跟踪仪分布在旋转工装四周，每个自由移动平台上均通过工业机器人搭载末端执行器；其中一个自由移动平台上搭载的末端执行器为浮动恒力打磨电主轴，另一个自由移动平台上搭载有双目视觉和电磁测厚仪。

所述的自由移动平台，底部周围安装有视觉识别装置，通过识别定制条状带路标，实现高精度定位；通过平台底部四个支撑脚撑起整个平台，保证整个加工过程的稳定性。

所述的双目视觉，完成对待加工工件表面的初步扫描，通过特征点的提取以及坐标系的转换统一，获得内外表面的形貌数据并确定理论磨削表面，进而的到内表面的加工余量。

所述的电磁测厚仪，通过电磁涡流原理实现对加工件的壁厚数据采集。

所述的浮动恒力打磨电主轴，根据不同加工需求设定轴向打磨力，通过轴向浮动调节实现恒力打磨。

所述的工业机器人，搭载不同功能末端执行器，安装于自由移动平台上。其主控柜，固定于自由移动平台上，装有不同端子，实现与电磁测厚仪、浮动恒力打磨电主轴等硬件设备间进行通讯。

所述的旋转工装，工装可进行旋转，并装有靶标球，通过激光跟踪仪进行标定与旋转角度的确定。

所述的激光跟踪仪，标定双机器人空间位置关系，确定转换矩阵，并将激光跟踪仪集成于控制系统中，激光跟踪仪实时采集旋转工装选装角度信息。

本发明还提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，包括以下步骤：

步骤1），系统空间位置标定，利用激光跟踪仪进行手眼标定，计算出视觉测量系统坐标系与机器人坐标系的转换关系；通过与工装上标志点的标定，确定工件坐标系与全局坐标系的转换关系，将其转换到统一坐标系下。

步骤2），自由移动小车定位，通过上位机发送机器人打磨加工工位，小车识别地面标识标志，待小车定位稳定后，撑起四个支撑腿保证定位精度。

步骤3），工件三维数据采集，利用双目视觉识别带标志点的夹持装置，确定代加工件内外侧测量数据的转换关系，根据标准外表面数据，使用曲面插值的方式求出其等距曲面，确定理论的磨削表面，将内侧表面形貌数据与理论形貌数据进行对比，确定加工余量。

步骤4），机器人离线编程，根据工件的内外侧测量形貌数据、加工余量和坐标信息，从刀具磨削工艺数据库系统中确定合适的磨削工艺参数，规划编制双机器人的磨削轨迹程序，并进行模拟仿真避免过切与干涉。

步骤5），工艺数据库建立，根据用户需求建立数据库功能结构，通过模拟加工方法获取初步加工工艺结合生产实践资料进行完善，最终通过实际打磨实验实现数据优化。

步骤6），双机器人协同控制，在工件的内外侧运行，打磨机器人按规划好的磨削工艺参数、磨削轨迹在内侧进行恒力打磨，检测机器人以稍稍滞后状态通过厚度检测仪在外侧实时检测已加工壁厚，并将数据导入控制系统中，实现检测加工一体化。

步骤7），重复打磨与参数调整，通过对已加工壁厚的检测，确定下次磨削的加工余量，调整浮动恒力打磨电主轴打磨力，重新确定工艺参数及规划轨迹，多次加工后直至达到理想壁厚。

步骤8），标准检测，对已加工工件进行标准检测，如达标则完成加工；不达标则重复步骤6）和步骤7）直至达标。

进一步改进，步骤1）所述的视觉测量系统坐标系与机器人坐标系的转换关系包括工件坐标系、双目坐标系、测量机器人坐标系、打磨机器人坐标系、 世界坐标系之间的转换关系。

进一步改进，步骤3）所述的工件三维数据采集采用了基于路径规划的自动化双目视觉三维测量方法获取产品数据，并基于特征值提取进行三维重建获得三维数据，用了曲面等距算法，基于重建后的三维数据的加工型面等距偏移，确定加工余量，并依次进行离线轨迹编程。

进一步改进，步骤4）所述的机器人离线编程采用CAM轨迹进行双机器人轨迹编程，确定适合走到方式、加工步长与行距，并结合仿真避免过切与干涉。

进一步改进，步骤5）所述的实际打磨实验实现数据优化过程，采用DELMIA建立末端TCP和合理的机器人打磨姿态，并进行加工轨迹优化，结合工艺数据库进行在线调整。

进一步改进，步骤6）所述的双机器人协同控制技术，结合多功能末端一体化控制，通过标定四点法标定双机器人空间关系，确定转换矩阵，实现双机器人协同控制并通过电磁测厚仪，实现在线厚度信息采集。

本发明有益效果在于：本发明中提出的基于厚度在线检测与可移动式双机器人协同打磨方法，为中大型零件的打磨提供了一种智能自动化加工方案。本方案中采用激光跟踪仪进行系统标定，确定系统空间关系，提高定位与加工精度；双机器人协同加工模式，为系统功能集成提供了更多的可选方案；自由移动平台为机器人提供了更大的加工范围；通过双目视觉系统采集加工零件信息，并依此进行离线编程与仿真加工；融合了浮动恒力打磨头、双目视觉和电磁测厚仪等智能感知设备，实现了加工系统的在线感知与自适应调整调整；工艺数据库的创建，体现了系统的柔性化与自适应调整功能，为开敞性较差的中大型航空件加工提供了一种高效低成本的加工方案。

附图说明

图1为基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置结构示意图。

图2为双机器人打磨系统加工整体流程图。

图3为双目视觉对工件信息采集流程图图。

图4为控制系统工艺数据库搭建构成图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

本发明提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置，结构如图1所示，包括自由移动平台1、工业机器人5、旋转工装6和激光跟踪仪8，其中靶标球7安装在旋转工装6上，两个自由移动平台1和一个激光跟踪仪8分布在旋转工装6四周，每个自由移动平台1上均通过工业机器人5搭载末端执行器；其中一个自由移动平台1上搭载的末端执行器为浮动恒力打磨电主轴4，另一个自由移动平台1上搭载有双目视觉2和电磁测厚仪3。

所述的自由移动平台1，底部周围安装有视觉识别装置，通过识别定制条状带路标，实现高精度定位；通过平台底部四个支撑脚撑起整个平台，保证整个加工过程的稳定性。

所述的双目视觉2，完成对待加工工件表面的初步扫描，通过特征点的提取以及坐标系的转换统一，获得内外表面的形貌数据并确定理论磨削表面，进而的到内表面的加工余量。

所述的电磁测厚仪3，通过电磁涡流原理实现对加工件的壁厚数据采集。

所述的浮动恒力打磨电主轴4，根据不同加工需求设定轴向打磨力，通过轴向浮动调节实现恒力打磨。

所述的工业机器人5，搭载不同功能末端执行器，安装于自由移动平台上。其主控柜，固定于自由移动平台上，装有不同端子，实现与电磁测厚仪、浮动恒力打磨电主轴等硬件设备间进行通讯。

所述的旋转工装6，工装可进行旋转，并装有靶标球7，通过激光跟踪仪进行标定与旋转角度的确定。

所述的激光跟踪仪8，标定双机器人空间位置关系，确定转换矩阵，并将激光跟踪仪集成于控制系统中，激光跟踪仪实时采集旋转工装选装角度信息。

本发明还提供了一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，整体流程如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：利用激光跟踪仪进行手眼标定，在双目视觉下装有靶球，计算出视觉测量系统坐标系与机器人坐标系的转换关系；

通过与工装上标志点的标定，确定工件坐标系与全局坐标系的转换关系，将其转换到统一坐标系下；

小车搭载双机器人到不同加工工位，通过靶球标定双机器人空间关系，确定双机器人转换矩阵，为双机器人协同控制奠定基础。

步骤2：自由移动小车定位，离线编程确定小车位置，通过上位机发送机器人打磨加工工位，小车识别地面标识标志，待小车定位稳定后，撑起四个支撑腿保证定位精度。

步骤3：待步骤2中自由移动小车定位稳定后，利用双目视觉对工件信息采集，流程如图3所示。测量机器人运动将双目视觉送至工作范围内，此时激光跟踪仪标定好旋转工装的旋转角度。利用双目视觉使用带标志点的夹持装置，确定代加工件内外侧测量数据的转换关系，根据标准外表面数据，使用曲面插值的方式求出其等距曲面，确定理论的磨削表面。将内侧表面形貌数据与理论形貌数据进行对比，确定加工余量。

基于路径规划的自动化三维测量，通过示教或者理论模型轨迹确定的测量路径进行市场内点云数据采集，并结合旋转工装完成对所有部分的数据采集。通过点云匹配算法和靶标信息统一到同一坐标系下，获得全局数据。

基于加工面形和实测数据的计算加工余量，根据测得外侧基准面数据，以及内侧待加工区域的实测数据，利用曲面等距算法，计算内侧待加工区域中每个点至该基准的距离，即为其加工余量。

步骤4：机器人离线编程，根据步骤3中测得工件的内外侧测量形貌数据、加工余量和坐标信息，从刀具磨削工艺数据库系统中确定合适的磨削工艺参数，并规划编制双机器人的磨削轨迹程序。

通过产品特征识别在DELMIA中仿真完成坐标系的变换，生成产品CAD模型，需要结合工艺数据库和系统空间定位完成系统数模建立。

机器人打磨姿态、磨抛轨迹编程，采用CAM轨迹进行机器人编程，确定合理的机器人姿态和末端TCP的建立，采用CAA开发工具制作工艺数模生成工具，对工艺信息进行管理。

系统打磨的加工仿真，利用DELMIA 建立加工设备运动副，完成运动学逆解方案的建立以实现运动学建模；进行加工任务仿真，检验加工流程的合理性并对加工任务仿真的可达性和干涉碰撞进行分析，通过数学建模和避障算法生成自动避障的加工轨迹；最后进行后置处理生成 NC 加工代码。

步骤5：上述步骤4中提到工艺数据库，工艺数据库建立与步骤4同步进行，根据用户需求建立数据库功能结构，通过模拟加工方法获取初步加工工艺结合生产实践资料进行完善，最终通过实际打磨实验实现数据优化。

采用Microsoft Visio Studio作为系统开发工具，根据用户需求抽象为信息结构及概念模型，得到打磨工艺数据库系统的功能机构，应用程序主要为用户提供系统登录，打磨量与力信息查询，磨具选择及数据的添加修改等功能。

打磨工艺数据的获取，首先通过虚拟加工的方式进行轨迹规划及加工工艺数据的初步确定，然后结合传统生产实践资料进行针对性完善，最终通过打磨实验进行工艺参数的优化，确定完整的工艺数据库。控制系统工艺数据库搭建构成图如图4所示。

建立工艺数据与控制系统的关系，根据检测模块获取到的工件数模信息，再通过工艺数据库的到响应的打磨工艺数据，将两者匹配后，机器人控制系统采用合适的姿态、轨迹、速度和打磨力进行加工。

步骤6：双机器人同步在工件的内外侧运行，打磨机器人按规划好的磨削工艺参数、磨削轨迹在内侧进行恒力打磨，检测机器人以稍稍滞后状态通过厚度检测仪在外侧实时检测已加工壁厚，并将数据导入控制系统中，实现检测加工一体化。

自由移动平台搭载机器人到达机器人加工位置后，支撑腿撑起，确定空间中双机器人可以同时达到的四点，对比两台机器人的空间姿态，采用四元素法求解出双机器人的相对位置关系。

由离线编程生成打磨机器人的打磨轨迹，根据表定出的双机器人相对关系，经由上位机进行轨迹优化，结合双机器人偏移矩阵，计算出测量机器人的移动轨迹。

测量机器人实时测量打磨机器人加工后的产品厚度，确定实际剩余加工余量，与理论加工需求进行对比，确定第二次打磨机器人轨迹与打磨力信息，通过双机器人协同控制技术，传递给打磨机器人，实现基于自动检测反馈的双机器人协同闭环控制。

步骤7：通过对已加工壁厚的检测，确定下次磨削的加工余量，调整浮动恒力打磨电主轴打磨力，重新确定工艺参数及规划轨迹，多次加工后直至达到理想壁厚。

步骤8：对已加工工件进行标准检测，如达标则完成加工；不达标则重复步骤6和7直至达标。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (17)

1.一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置，其特征在于：包括自由移动平台（1）、工业机器人（5）、旋转工装（6）和激光跟踪仪（8），其中靶标球（7）安装在旋转工装（6）上，两个自由移动平台（1）和一个激光跟踪仪（8）分布在旋转工装（6）四周，每个自由移动平台（1）上均通过工业机器人（5）搭载末端执行器；其中一个自由移动平台（1）上搭载的末端执行器为浮动恒力打磨电主轴（4），另一个自由移动平台（1）上搭载有双目视觉（2）和电磁测厚仪（3）。

2.根据权利要求1所述的基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨装置，其特征在于：所述的自由移动平台（1）底部通过支撑脚固定，底部周围安装有视觉识别装置，通过识别定制条状带路标进行定位。

3.一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1），系统空间位置标定，利用激光跟踪仪进行手眼标定，计算出视觉测量系统坐标系与机器人坐标系的转换关系；通过与工装上标志点的标定，确定工件坐标系与全局坐标系的转换关系，将其转换到统一坐标系下；

步骤2），自由移动小车定位，通过上位机发送机器人打磨加工工位，小车识别地面标识标志，待小车定位稳定后，撑起四个支撑腿保证定位精度；

步骤3），工件三维数据采集，利用双目视觉识别带标志点的夹持装置，确定代加工件内外侧测量数据的转换关系，根据标准外表面数据，使用曲面插值的方式求出其等距曲面，确定理论的磨削表面，将内侧表面形貌数据与理论形貌数据进行对比，确定加工余量；

步骤4），机器人离线编程，根据工件的内外侧测量形貌数据、加工余量和坐标信息，从刀具磨削工艺数据库系统中确定合适的磨削工艺参数，规划编制双机器人的磨削轨迹程序，并进行模拟仿真避免过切与干涉；

步骤5），工艺数据库建立，根据用户需求建立数据库功能结构，通过模拟加工方法获取初步加工工艺结合生产实践资料进行完善，最终通过实际打磨实验实现数据优化；

步骤6），双机器人协同控制，在工件的内外侧运行，打磨机器人按规划好的磨削工艺参数、磨削轨迹在内侧进行恒力打磨，检测机器人以滞后状态通过电磁测厚仪在外侧实时检测已加工壁厚，并将数据导入控制系统中，实现检测加工一体化；

步骤7），重复打磨与参数调整，通过对已加工壁厚的检测，确定下次磨削的加工余量，调整浮动恒力打磨电主轴打磨力，重新确定工艺参数及规划轨迹，多次加工后直至达到理想壁厚；

步骤8），标准检测，对已加工工件进行标准检测，如达标则完成加工；不达标则重复步骤6）和步骤7）直至达标。

4.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤1）所述的视觉测量系统坐标系与机器人坐标系的转换关系包括工件坐标系、双目坐标系、测量机器人坐标系、打磨机器人坐标系、世界坐标系之间的转换关系。

5.根据权利要求3或4所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤1）所述的利用激光跟踪仪进行手眼标定过程，时刻采集电机数据结合激光跟踪仪和靶球定位补偿，从而得到工件的实时空间姿态。

6.根据权利要求3或4所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤1）所述的工装上标志点为贴在工装侧面的视觉识别标签，通过双目视觉实时采集标签空间位置，确定旋转工装选装角度和工件的空间姿态。

7.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤3）所述的工件三维数据采集采用了基于路径规划的自动化双目视觉三维测量方法获取产品数据，并基于特征值提取进行三维重建获得三维数据。

8.根据权利要求3或7所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤3）所述的确定加工余量过程采用了曲面等距算法，基于重建后的三维数据的加工型面等距偏移，确定加工余量，并依次进行离线轨迹编程。

9.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤4）所述的机器人离线编程采用CAM轨迹进行双机器人轨迹编程，实现多工艺参数的现在调整，确定加工轨迹并模拟加工效果，最终确定适合的走刀方式、加工步长和行距等，避免过切与干涉的加工问题。

10.根据权利要求9所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：所述的机器人离线编程采用基于多源信号智能离线编程方法，在基础的离线编程基础上预留可调整参数，根据采集的多源加工信息，结合工艺数据库，选择适合的加工参数，并实现加工轨迹的在线智能规划，应对不同加工特点。

11.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤5）所述的实际打磨实验实现数据优化过程，采用DELMIA建立末端TCP和合理的机器人打磨姿态，并进行加工轨迹仿真优化，完善工艺数据库。

12.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤5）所述的工艺数据库，采用Microsoft Visio Studio进行开发，基于用户需求创建功能结构，包括在机器人不同的姿态、轨迹路径下需要可靠的磨削数据和磨削工艺参数，通过与实际加工过程工艺信息相匹配完成调整控制。

13.根据权利要求12所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤5）所述的工艺数据库，采用基于深度学习的打磨工艺数据库的优化，采集打磨力、工件去除量、机器人加工姿态这些多源信号，在线学习优化，获得最优加工工艺参数。

14.根据权利要求13所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：所述的多源信号采集过程采用Kalman滤波进行预测滤波。

15.根据权利要求3所述的一种基于厚度在线检测的移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤6）所述的双机器人协同控制技术，结合多功能末端一体化控制，通过标定四点法标定双机器人空间关系，确定转换矩阵，实现双机器人协同控制并通过电磁测厚仪在线厚度信息采集，实现厚度可控的薄壁件打磨加工。

16.根据权利要求3或15所述的一种基于厚度在线检测的可移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤6）所述的恒力打磨过程，采用浮动恒力打磨电主轴，根据力与打磨量关系调整工件打磨量，实现厚度在线检测与恒力打磨的一体化。

17.根据权利要求16所述的一种基于厚度在线检测的可移动式双机器人协同打磨方法，其特征在于：步骤6）所述的恒力打磨过程，工件采用旋转工装夹紧，通过旋转电机控制旋转工装改变角度以适应机器人不同加工工位。