CN110977978A - 车门装配沉降补偿的示教方法 - Google Patents

车门装配沉降补偿的示教方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车门装配沉降补偿的示教方法，包括：车体到达实际装配位置时，机器人抓取车门将其安装在车体上；在车门上选取多个定位点；视觉传感器分别获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出各点的坐标数据(Xsource,Ysource,Zsource)；在所述车门上安装配重块，车门在配重块的作用下发生沉降；视觉传感器再次获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出车门沉降后各点的坐标数据(Xtarget,Ytarget,Ztarget)；根据两次获取的坐标数据，获取车门沉降产生的空间位置偏移矩阵；其能被用于修正机器人的装配转配车门时的运动轨迹；本方法考虑了沉降带来的误差，极大的降低了人工在调整线上进行车门调整的概率，提高了生产节拍，为工厂带来极大的经济效益。

Description

车门装配沉降补偿的示教方法
技术领域
本发明涉及视觉检测领域，具体涉及一种车门装配沉降补偿的示教方法。
背景技术
目前，在汽车生产、装配过程中，车门装配具有工艺复杂、影响因素多的装配难点，其中一个关键的影响因素是车门沉降：由于车门装配时是在白车身上安装车门架，车门上还未喷漆、焊装增加拉手等部件，即处于无负重的状态；当后面的加工过程完成后，承载负重的车门在重力作用下，会发生沉降，此时车门的安装位置误差将高达±2mm，因此，若忽略这一沉降因素，绝大多数车门必须通过后期的调整线对车门安装位置进行人工调整，才能满足下一道工序的要求；现有应对车门沉降的方法是依靠经验，人工调整机器人装配位置进行车门安装，这个过程需要反复尝试，严重影响生产节拍且难以准确获偏移。
发明内容
为了量化地解决上述问题，本发明通过视觉测量来确定沉降值；提出了一种车门装配沉降补偿的示教方法，包括以下步骤：
1)车体到达实际装配位置时，机器人抓取车门将其安装在车体上；
记车门纵向边沿与车体之间的缝隙线为基准线；从位于基准线单侧的车门上选取定位点C；
从该车门的腰线上选取定位点A；
所述定位点C数量大于等于2个；定位点A的数量大于等于1个；
2)视觉传感器分别获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出各点的坐标数据(Xsource,Ysource,Zsource)；
3)在所述车门上安装配重块，车门在配重块的作用下发生沉降；视觉传感器再次获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出车门沉降后各点的坐标数据(Xtarget,Ytarget,Ztarget)；
4)根据以下计算，获取车门沉降产生的空间位置偏移矩阵：
Figure BDA0002317721850000021
利用各个定位点的坐标，求得
Figure BDA0002317721850000022
其中，Tx表示X方向平移量，Tz表示Z方向平移量，εy表示绕Y轴旋转量；
空间位置偏移矩阵为：
Figure BDA0002317721850000023
求得的空间位置偏移矩阵
Figure BDA0002317721850000024
能被用于修正机器人的装配转配车门时的运动轨迹。
进一步，所述配重块的重量＝车门内饰重量+车门附件重量(车窗升降器、把手等)。
进一步，所述配重块通过卡扣卡合在车窗边框上，或者，磁吸在车门板上。
优选，定位点A的数量大于等于2个。
进一步，所述视觉传感器设置有多个，单个视觉传感器包括线激光器和相机，分别安装在机器人末端。单个视觉传感器获取单个或多个定位点的结构光图像；
利用上述示教方法的结果进行机器人运动轨迹修正的方法为：分别建立视觉传感器坐标系、车身坐标系和机器人基坐标系；得到机器人基坐标系到车身坐标系的转换关系为
Figure BDA0002317721850000031
修正
Figure BDA0002317721850000032
矩阵，得到
Figure BDA0002317721850000033
将TNew输入到机器人控制器，使得机器人装配轨迹得到修正，保证车门精确装配。
本方法根据车门、车身特点，选取有效测点，检测车门X、Z方向(左右、上下方向)的偏移变化，在计算上考虑实际影响因素，改进现有转换矩阵解算方法，简化计算过程，实时性提高，且得出了更加优化转换矩阵；同一款待装配车型，本方法只需进行一次，得出位置偏差转换矩阵后，将其补偿到机器人轨迹。经过补偿、修正后机器人再次装配时，考虑了沉降带来的误差，使得车门装配误差可以保证在±0.5mm，满足工艺要求。在汽车总装车间，车门安装完成后设置有调整线，用于检测车门缝隙是否合格，并对不合格车辆进行人工调整。采用本方法后能大幅度降低首次检测为不合格的比率，提高生产节拍，每小时采用本方法相较常规方法至少可多生产10辆车，为工厂带来极大的经济效益。
本发明应用在不同车型的车门安装过程中，其应用效果统计如表1所示，可见相较现有方法，采用本方法对机器人进行补偿示教之后，在调整线需要被调整的车门比例降低了一半以上，极大减少了人工作业量，提高了生产节拍，以车型一为例，未经补偿示教过程的车门在调整线的生产节拍为9辆/小时(JPH)；经过本方法之后，车门在调整线的生产节拍为22辆/小时(JPH)；汽车装配量大幅提高，经济效益显著提升。
表1
Figure BDA0002317721850000041
附图说明
图1为实施例1中在前车门上选定位点的示意图；
图2为实施例2中在后车门上选定位点的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案进行详细描述。
实施例1
一种车门装配沉降补偿的示教方法，包括以下步骤：
1)车体到达实际装配位置时，机器人抓取车门将其安装在车体上；
记车门纵向边沿与车体之间的缝隙线为基准线；从位于基准线单侧的车门上选取定位点C；
从该车门的腰线上选取定位点A；如图1所示，以汽车前门选点为例；
定位点C数量大于等于2个；定位点A的数量大于等于1个；
2)视觉传感器分别获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出各点的坐标数据(Xsource,Ysource,Zsource)；
3)在车门上安装配重块，车门在配重块的作用下发生沉降；视觉传感器再次获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出车门沉降后各点的坐标数据(Xtarget,Ytarget,Ztarget)；
4)根据以下计算，获取车门沉降产生的空间位置偏移矩阵：
Figure BDA0002317721850000051
利用各个定位点的坐标，求得
Figure BDA0002317721850000052
其中，Tx表示X方向平移量，Tz表示Z方向平移量，εy表示绕Y轴旋转量；
空间位置偏移矩阵为：
Figure BDA0002317721850000053
求得的空间位置偏移矩阵
Figure BDA0002317721850000054
能被用于修正机器人的装配转配车门时的运动轨迹。
具体的，配重块的重量＝车门内饰重量+车门附件重量(车窗升降器、把手等)，其通过卡扣卡合在车窗边框上，或者，磁吸在车门板上。
为了便于解算，选取定位点A的数量大于等于2个。
本实施例中，视觉传感器设置有多个，单个视觉传感器包括线激光器和相机，分别安装在机器人末端。单个视觉传感器获取单个或多个定位点的结构光图像；
利用上述示教方法的结果进行机器人运动轨迹修正：分别建立视觉传感器坐标系、车身坐标系和机器人基坐标系；得到机器人基坐标系到车身坐标系的转换关系为
Figure BDA0002317721850000061
修正
Figure BDA0002317721850000062
矩阵，得到
Figure BDA0002317721850000063
将TNew输入到机器人控制器，使得机器人装配轨迹得到修正，保证车门精确装配。
实施例2
一种车门装配沉降补偿的示教方法，本实施例以汽车后门为例，包括：
1)车体到达实际装配位置时，机器人抓取车门将其安装在车体上；
如图2所示，记车后门纵向边沿与车体之间的缝隙线为基准线；从位于基准线单侧的车后门上选取三个定位点C(C1、C2、C3)；
从该车门的腰线上选取定位点A(A1、A2)；
2)视觉传感器分别获取各定位点A和定位点C的结构光图像，解算出各点的坐标数据(Xsource,Ysource,Zsource)；
3)在车门上安装配重块，车门在配重块的作用下发生沉降；视觉传感器再次获取各定位点A(A1、A2)和定位点C(C1、C2、C3)的结构光图像，解算出车门沉降后各点的坐标数据(Xtarget,Ytarget,Ztarget)；
分别建立视觉传感器坐标系、车身坐标系和机器人基坐标系；得到机器人基坐标系到车身坐标系的转换关系为
Figure BDA0002317721850000064
记录各定位点在车身坐标系下的坐标，如下：
定位点 X<sub>source</sub> Y<sub>source</sub> Z<sub>source</sub> X<sub>target</sub> Y<sub>target</sub> Z<sub>target</sub>
A1 0.815547 -3.399033 1.038442 1.131932 -4.2579 -0.38768
A2 -593.94953 17.939263 -26.3426 -593.974 17.2217 -27.4166
C1 78.722473 -177.694162 369.2541 78.51669 -179.248 367.4136
C2 -446.47534 -169.832142 382.9816 -446.682 -170.746 381.7369
C3 -640.03454 78.665613 -105.544 -639.573 77.8783 -106.603
选取A1、A2定位点Z方向数据，C1、C2、C3定位点X方向数据，利用5组方向数据，计算：
Figure BDA0002317721850000071
展开，X方向可以表示为：
Figure BDA0002317721850000072
Z方向可以表示为：
Figure BDA0002317721850000073
联立多个方程组，可以得到以下形式的等式：
Figure BDA0002317721850000074
进行最优化解算，求得：
Tx＝-0.4540
Tz＝1.2399
εy＝0.0020
得到空间位置偏移矩阵为：
Figure BDA0002317721850000075
利用
Figure BDA0002317721850000076
进行机器人运动轨迹修正：
本实施例中，机器人与车身坐标系变换矩阵为：
Figure BDA0002317721850000077
根据
Figure BDA0002317721850000081
计算修正后的机器人Base矩阵：
Figure BDA0002317721850000082
将TNew输入到机器人控制器，使得机器人装配轨迹得到修正，保证车门精确装配。
具体的，配重块的重量＝车门内饰重量+车门附件重量(车窗升降器、把手等)，其通过卡扣卡合在车窗边框上，或者，磁吸在车门板上。
本实施例中，视觉传感器设置有多个，单个视觉传感器包括线激光器和相机，分别安装在机器人末端。单个视觉传感器获取单个或多个定位点的结构光图像。
前面对本发明具体示例性实施方案所呈现的描述是出于说明和描述的目的。前面的描述并不想要成为毫无遗漏的，也不是想要把本发明限制为所公开的精确形式，显然，根据上述教导很多改变和变化都是可能的。选择示例性实施方案并进行描述是为了解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的其它技术人员能够实现并利用本发明的各种示例性实施方案及其不同选择形式和修改形式。本发明的范围旨在由所附权利要求书及其等价形式所限定。

Claims (6)

1.一种车门装配沉降补偿的示教方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)车体到达实际装配位置时，机器人抓取车门将其安装在车体上；
记车门纵向边沿与车体之间的缝隙线为基准线；从位于基准线单侧的车门上选取定位点C；
从该车门的腰线上选取定位点A；
所述定位点C数量大于等于2个；定位点A的数量大于等于1个；
2)视觉传感器分别获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出各点的坐标数据(Xsource,Ysource,Zsource)；
3)在所述车门上安装配重块，车门在配重块的作用下发生沉降；视觉传感器再次获取定位点A和定位点C的结构光图像，解算出车门沉降后各点的坐标数据(Xtarget,Ytarget,Ztarget)；
4)根据以下计算，获取车门沉降产生的空间位置偏移矩阵：
Figure FDA0002317721840000011
利用各个定位点的坐标，求得
Figure FDA0002317721840000012
其中，Tx表示X方向平移量，Tz表示Z方向平移量，εy表示绕Y轴旋转量；
空间位置偏移矩阵为：
Figure FDA0002317721840000013
求得的空间位置偏移矩阵
Figure FDA0002317721840000014
能被用于修正机器人的装配转配车门时的运动轨迹。
2.如权利要求1所述一种车门装配沉降补偿的示教方法，其特征在于：所述配重块的重量＝车门内饰重量+车门附件重量。
3.如权利要求1所述一种车门装配沉降补偿的示教方法，其特征在于：所述配重块通过卡扣卡合在车窗边框上，或者，磁吸在车门板上。
4.如权利要求1所述车门装配沉降补偿的示教方法，其特征在于：定位点A的数量大于等于2个。
5.如权利要求1所述一种车门装配沉降补偿的示教方法，其特征在于：所述视觉传感器设置有多个，单个视觉传感器包括线激光器和相机，分别安装在机器人末端。
6.利用权利要求1～5中任意一项所述示教方法的结果进行机器人运动轨迹修正的方法为：分别建立视觉传感器坐标系、车身坐标系和机器人基坐标系；得到机器人基坐标系到车身坐标系的转换关系为
Figure FDA0002317721840000021
修正
Figure FDA0002317721840000022
矩阵，得到
Figure FDA0002317721840000023
将TNew输入到机器人控制器，使得机器人装配轨迹得到修正。
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