CN110091333A - 复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法 - Google Patents

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Abstract

一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。

Description

复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法
技术领域
本发明涉及的是一种工业机器人智能打磨领域的技术，具体是一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法。
背景技术
机器人打磨技术具有顺应性好，灵活度高的优点，在航空航天和汽车制造领域有很多形状复杂的曲面需要通过磨削的手段去对表面的焊缝进行处理，目前手工加工操作为主。人工操作导致抛光质量不稳定，效率低，成本高，而且对工人的健康有危害，因此迫切需要曲面焊缝的识别方面的算法研究，并且需要视觉系统辅助机器人对打磨轨迹规划决策。
现有点云曲面重建过程中数据处理过程中，传统的计算方法采用逆向工程，需要对点云数据做稀释，滤波，拼接，三角化处理，从而生成工件标准化的三维模型。这种方法数据处理量大，计算难度大，处理时间长，消耗算力大，需要较高的硬件成本投入，适合为批次工件建立标准模型，并不适合生产线上不同批次，不同形状的工件的曲面建模问题
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍，提高了工艺的自适应性。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种具有曲面焊缝特征识别的磨抛装置，包括：六自由度机器人、激光轮廓扫描仪和实时控制系统，其中：激光轮廓扫描仪设置于扫描支架上，带有焊缝的工件设置于六自由度机器人的末端执行机构上，实时控制系统协调六自由度机器人的运动以及激光轮廓扫描仪的同步数据采集。
本发明涉及一种基于上述装置的复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹。
所述的激光扫描，采用六自由度机器人夹持的方式，沿着预设轨迹做匀速直线运动，同时实时控制系统触发激光轮廓扫描仪进行工件轮廓的点云数据采集.
所述的点云数据中，沿运动方向的点云坐标Y＝fv，其中：v是运动速度，f是采样频率。
技术效果
与现有技术相比，本发明技术效果包括：
1)采用点云扫描、自主识别和机器人打磨的方法，解决了复杂曲面表面焊缝的去除过程的自动化问题，克服了传统扫描点云数据处理的数据量大，数据处理困难，运算速度慢的问题，提高了算法的实时性；
2)采用线激光扫描替代传统的三维扫描仪，节约了设备成本，提高工作效率；
3)用低配置的计算机代替了传统中的高性能服务器，节约了计算资源方面的成本；
4)通过对轮廓数据的拟合，回归，代替了传统的滤波操作，提高了拟合的精度和效率；
5)采用了等余弦插补的方法对机器人的运动轨迹进行插补和优化，从而保证打磨过程中的加工精度，避免打磨中的过切和去除不足；
6)能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
附图说明
图1为本发明的平面布局图；
图2为本发明的装置结构图；
图3为本发明结构装置图；
图中：图中：机器人底座1、六自由度机器人2、待打磨工件3、扫描仪支架4、传动装置5、砂带机壳体6、砂带机电机7、废料回收盒8、砂带9、砂轮电机10、砂轮11、有焊缝的工件12、支持连杆13；
图4为本发明待打磨工件姿态控制示意图；
图5为本发明打磨轨迹生成流程图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例涉及的一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的方法，具体包括以下步骤：
步骤1：标定扫描仪坐标、机器人坐标和砂轮的坐标之间的关系，具体为：通过控制机器人末端执行器夹持标定块在不同位置、不同姿态扫描获得的轮廓，获得扫描仪坐标和机器人坐标之间的手眼关系矩阵，其中砂轮的坐标采用三点法或者六点法确定。
步骤2：建立机器人和扫描仪之间通讯，使得扫描仪开始记录数据和机器人运动同步；
所述的运动同步，采用PLC控制实现机器人运动和相机数据采集之间的协调。
步骤3：将曲面工件运动到待扫描的工位；
步骤4：机器人夹持工件，按照预先设定的轨迹运动，同时扫触发扫描仪开始采集数据；
步骤5：通过扫描仪外部数据接口，将工件表面的点云数据导入计算机；
步骤6：采用局部拟合的方法，识别曲面焊缝的位置，确定打磨轨迹；
所述的局部拟合的方法是指：对点云数据去除噪音，减少扫描过程中外界的干扰，噪音去除采用基于统计回归的的方法-加权最小二乘法，用来减少除拟合曲线的法向方向噪音。
所述的轮廓为(Zk,Xk)，目的为拟合方程：Zi＝aXi+b+εk＝AX，当直接采用直线拟合，拟合直线会产生很大的误差，这里只考虑每个点附近的几个点对曲线的影响，通过对每个数据点赋予一定的权重，使得距离比较远的点的权重逐渐减小并最终趋近于零，采用高斯权重函数：求解出拟合参数：[a,b]＝((WA)T(WA))-1WZ，计算该位置新的定义的点为：Z‘i＝aXi+b，从而得到新的(Zk,Xk)点相比旧的点位置已经得到了修正，其中：Xi表示每次拟合的轮廓的横坐标，Z‘i表示拟合的数据点的纵坐标。通过这种方法，减少拟合过程中垂直于曲面法向的噪音数据，进而获得更加精确的拟合效果。
所述的局部拟合，优选当工件的运动方向是Y方向，扫描频率为f，点云数据沿着Y方向的坐标表示成每次扫描采集到的点云数据用数组表示为Xi和Zi，每次扫描的轮廓表示成(Xi,Zi)，局部拟合的目的是选取焊缝附近的扫描数据点，对于一般的轮廓，采用三次方程即可获得比较理想的拟合效果：每次拟合到的轮廓 得到系数[a,b,c,d]＝(A′A)-1(A′Z)；则局部轮廓曲线拟合的最大偏差最大的点的位置即是焊缝的中心(Zk,Xk)-εk，其中：εk表示焊缝的余高，焊缝的宽度通过εi>t来确定，其中：t是预先设定好的阈值。
步骤8：根据表面法向张量，确定打磨姿态；
所述的表面法向张量，通过以下方式得到：为了确定曲面的法向量，由于点云数据在Y方向上是不连续的，需要在该方向进行插补，采用三次样条插补的方法，对数据进行扩充，获得密集和有规律的点云数据，然后用插补后的点云数据拟合曲面方程：其中：ai,j是拟合的参数，X和Y表示的是横坐标和纵坐标该曲面方程的法向量其中：i，j表示对应多项式的次数。单位法向量则可以表示成
步骤9：采用等余弦插补的方法优化插补点的数量；
所述的等余弦插补，用于确定合适的插补点的数量和位置从而获得平滑的曲线，使得打磨过程平稳，具体为：对于一条打磨轨迹，确定第一个和最后一个点P1和P2，连接P1和P2之间做一条曲线的割线，计算曲线上其他点到割线的距离，选取距离割线距离最大的点设为P3，并将P3和P2互换顺序；在每两个割线段之间重复上述步骤，假设打磨轨迹上的两点P1和P2，P1和P2两点的之间弧长为l，砂带轮的圆弧半径R，则得到逼近的弦的高度误差在选定高度误差条件下，最大步长其中h是玄高的误差，L是插补点之间的步长。随着插补的数量的不断增多，直到所有的插入的点都满足之间的距离小于上述定义的步长时候，则认为曲线插补满足精度要求。
步骤10：根据步骤1中确定的标定关系，将轨迹换算到机器人的磨头TCP点；
步骤11：机器人执行运动轨迹，完成打磨任务。
本实验采取的是油箱工件，经过具体实际实验，算法在Windows10操作系统环境下，采用c++语言编写实现，平均处理时间在10s，运行内存450MB。通过尝试选择最优的滤波参数，最终的焊缝厚度和位置识别精度在0.5mm之内。与现有技术相比，本方法的性能指标提升在于提高了处理速，能够实现基于测量数据的曲面工件焊缝识别和打磨，减少了过程中人工干预，提高了工作效率。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (8)

1.一种具有曲面焊缝特征识别的磨抛装置，其特征在于，包括：六自由度机器人、激光轮廓扫描仪和实时控制系统，其中：激光轮廓扫描仪设置于扫描支架上，带有焊缝的工件设置于六自由度机器人的末端执行机构上，实时控制系统协调六自由度机器人的运动以及激光轮廓扫描仪的同步数据采集。
2.一种基于权利要求1所述装置的复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛方法，其特征在于，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；
所述的激光扫描，采用六自由度机器人夹持的方式，沿着预设轨迹做匀速直线运动，同时实时控制系统触发激光轮廓扫描仪进行工件轮廓的点云数据采集；
所述的点云数据中，沿运动方向的点云坐标Y＝fv，其中：v是运动速度，f是采样频率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，具体包括以下步骤：
步骤1：标定扫描仪坐标、机器人坐标和砂轮的坐标之间的关系；
步骤2：建立机器人和扫描仪之间通讯，使得扫描仪开始记录数据和机器人运动同步；
步骤3：将曲面工件运动到待扫描的工位；
步骤4：机器人夹持工件，按照预先设定的轨迹运动，同时扫触发扫描仪开始采集数据；
步骤5：通过扫描仪外部数据接口，将工件表面的点云数据导入计算机；
步骤6：采用局部拟合的方法，识别曲面焊缝的位置，确定打磨轨迹；
步骤7：根据拟合残差，识别焊缝高度，确定轨迹偏移量；
步骤8：根据表面法向张量，确定打磨姿态；
步骤9：采用等余弦插补的方法优化插补点的数量；
步骤10：根据步骤1中确定的标定关系，将轨迹换算到机器人的磨头TCP点；
步骤11：机器人执行运动轨迹，完成打磨任务。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征是，所述的局部拟合是指：对点云数据去除噪音，减少扫描过程中外界的干扰，噪音去除采用基于统计回归的的方法-加权最小二乘法，用来减少除拟合曲线的法向方向噪音。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的工件轮廓为(Zk，Xk)，目的为拟合方程：Zi＝aXi+b+εk＝AX，当直接采用直线拟合，拟合直线会产生很大的误差，这里只考虑每个点附近的几个点对曲线的影响，通过对每个数据点赋予一定的权重，使得距离比较远的点的权重逐渐减小并最终趋近于零，采用高斯权重函数：求解出拟合参数：[a，b]＝((WA)T(WA))-1WZ，计算该位置新的定义的点为：Z‘i＝aXi+b，从而得到新的(Zk，Xk)点相比旧的点位置已经得到了修正，其中：Xi表示每次拟合的轮廓的横坐标，Z‘i表示拟合的数据点的纵坐标。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的局部拟合，当工件的运动方向是Y方向，扫描频率为f，点云数据沿着Y方向的坐标表示成每次扫描采集到的点云数据用数组表示为Xi和乙i，每次扫描的轮廓表示成(Xi，Zi)，局部拟合的目的是选取焊缝附近的扫描数据点，对于一般的轮廓，采用三次方程即可获得比较理想的拟合效果：每次拟合到的轮廓得到系数[a，b，c，d]＝(A′A)-1(A′Z)；则局部轮廓曲线拟合的最大偏差最大的点的位置即是焊缝的中心(Zk，Xk)-εk，其中：εk表示焊缝的余高，焊缝的宽度通过εi＞t来确定，其中：t是预先设定好的阈值。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的表面法向张量，通过以下方式得到：为了确定曲面的法向量，由于点云数据在Y方向上是不连续的，需要在该方向进行插补，采用三次样条插补的方法，对数据进行扩充，获得密集和有规律的点云数据，然后用插补后的点云数据拟合曲面方程：其中：ai，j是拟合的参数，X和Y表示的是横坐标和纵坐标该曲面方程的法向量其中：i，j表示对应多项式的次数，单位法向量则可以表示成
8.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的等余弦插补，用于确定合适的插补点的数量和位置从而获得平滑的曲线，使得打磨过程平稳，具体为：对于一条打磨轨迹，确定第一个和最后一个点P1和P2，连接P1和P2之间做一条曲线的割线，计算曲线上其他点到割线的距离，选取距离割线距离最大的点设为P3，并将P3和P2互换顺序；在每两个割线段之间重复上述步骤，假设打磨轨迹上的两点P1和P2，P1和P2两点的之间弧长为l，砂带轮的圆弧半径R，则得到逼近的弦的高度误差在选定高度误差条件下，最大步长其中h是玄高的误差，L是插补点之间的步长，随着插补的数量的不断增多，直到所有的插入的点都满足之间的距离小于上述定义的步长时候，则认为曲线插补满足精度要求。
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