CN111097664B - 基于机器人涂胶的实时纠偏方法 - Google Patents

Abstract

本发明将提供基于机器人涂胶的实时纠偏方法，首先，通过完全的开发兼具纠偏功能的机器人涂胶质量在线视觉检测系统，可以填补国内在该领域的空白，并且该装备具备机器视觉在线检测实时高精度的特点，可以在提高质量检测效率的同时保证检测结果的可靠性，从而实现对涂胶质量的控制；其次，使用在线视觉检测系统可以降低企业的人力成本，提高检测效率，易于打造全自动化运行的、智能化的生产线。本发明完全地由软件自动将实时的涂胶曲线和预设的标准、模拟的理想走势进行比对判断，而非人工完成该经验判断任务，且将偏差检测部分细分为两个方面的对比工作，极大的提高检测偏差的能力和准确度。

Description

基于机器人涂胶的实时纠偏方法

技术领域

本发明属于工艺生产技术领域，具体涉及基于机器人涂胶的实时纠偏方法。

背景技术

涂胶环节作为工艺生产重要的工艺环节部分，对工件是否能够密封工作起到至关重要的影响，直接影响着工件质量。涂胶质量的主要检验参数包括涂胶的直径尺寸和涂胶的位置距离，其中，直径尺寸误差主要是由于胶体在加热时由于温度变化引起的过度稀释或粘稠，其次是机器人涂胶速度和胶枪的出胶量配合不准确引起，而涂胶位置误差的产生原因包括机器人涂胶轨迹示教误差及重复定位误差、工件尺寸变形及夹具装夹误差。

传统的涂胶质量检测方法包括人工检测和离线视觉检测。人工检测是在涂胶过程中，工人利用人眼来识别和检测被测物体，凭借自身的经验、通过专用工具进行检验，通过对比生产文件中对该工件的具体涂胶要求。不仅效率低，精度差，而且长时间的工作易造成人员的疲劳而发生检测误差；离线视觉检测则是将完成的涂胶表面置于摄像机下，拍摄涂胶表面图像，由软件处理后得到该涂胶表面的质量参数，以此来判断涂胶质量。以上两种检测方法均有较为明显的缺陷，前者依靠质检人员的经验和技术水平，且人工因素更是添加检验过程中的不确定性，无法达到现代化生产中质量统一的标准；后者属于成品检验，该检验发现存在问题时只能使用机器人重新涂胶或补胶，不能保证实时生产质量，无形中增加了涂胶成本。由于涂胶的高质量要求、对人体伤害严重，近年来人工检测已逐渐被淘汰，目前市面上正逐步完成从手工涂胶到机器人涂胶的转变，涂胶自动化已成为趋势。随着国内工业生产自动化的快速发展，传统的涂胶质量检测技术已无法满足企业的实际生产要求，同时，如果仅仅是开发一种按照机器人示教的路径轨迹实现涂胶质量在线实时检测的装置，实际生产中可能会产生涂胶曲线偏差，从而造成质量问题。如何解决这一问题成为保证密封施工质量的关键。因此，需要开发一款涂胶质量实时在线检测且能够纠偏涂胶曲线的装置来提高生产效率、推动涂胶质量检测及纠偏领域的发展。

现有的判断涂胶的质量好坏的算法一般从涂胶的胶线宽度、胶线高度、轨迹中是否出现断胶情况出发，然而实际生产中，还会遇到以上三个测量标准正常但整体胶线轨迹位置与标准不符，即胶线发生了整体偏移，这种缺陷不仅需要检测出为不合格，且是涂胶整体质量最为关键的部分。此外，一旦确保涂胶曲线实时纠偏，也能相应的大大减少涂胶完成后质量检测中发生的胶线宽度不合格、出现断胶等现象。因此，涂胶曲线轨迹的识别和胶线偏移检测是检测涂胶质量的重要前提。除此之外，由于涂胶轨迹纠偏这一工作的特殊性，要求该系统算法能够实时高效地处理零件涂胶表面图像、高速跟踪胶线轨迹，并及时测量偏移量和位置反馈给上位机，从而由上位机控制纠正轨迹。

为了完善胶线质量检测的评价体系，使得实际生产中涂胶工艺更加准确而高效，尽可能地纠正其轨迹偏移问题，本发明提出一种实时性、高效的智能化涂胶曲线实时纠偏方法，及其相应算法系统和装备设施，从而降低涂胶轨迹偏移的质量问题，降低涂胶成本，弥补相应市场空缺。

发明内容

针对以上技术问题，本发明提供基于机器人涂胶的实时纠偏方法，包括如下步骤:

(1)采集图像并进行相机标定和图像处理算法工作，得到涂胶轨迹曲线图像，其中图像处理算法包括图像增强，滤波去噪，二值化，形态学处理，中心线提取和特征提取及后续曲线拟合；

(2)将步骤(1)的涂胶曲线轨迹图像与预设的同种工件下的标准涂胶轨迹图像进行比对，并由上位机完成偏差测量判断工作，将涂胶曲线轨迹的纠偏检测工作分为对已涂胶区域是否发生轨迹偏移的检测比对和即将涂胶区域的轨迹走向是否按照标准进行的预判比对，之后将处理结果反馈给末端机器人；

(3)实现纠偏，涂胶工作进行前即预设胶枪和胶线中心线轨迹对齐，并监测始终保持对齐；然后根据胶线上实时测量的结束点在图像坐标系中的位置反推其在空间中的实际位置；最后通过上位机处理的反馈数据和预先设定的工件信息等设定喷胶参数、控制胶枪移动位置进行轨迹纠正；

(4)纠偏工作结束后，再次进行胶线轨迹检测和实时监控，直至完整轨迹符合要求。

进一步的，步骤(1)中形态学处理包括对二值化图像进行腐蚀膨胀操作及其开/闭运算等处理，使得更易察觉轻微的、不易被发现的细小的连接处或残缺口，同时也将胶线边缘问题变得平滑易于图像处理。

进一步的，步骤(2)中已涂胶区域是否发生轨迹偏移的检测比对包括以工件中特征明显、对比度高的公共特征部分作为定位点，预先确定胶线图像中该确定的定位点作为图像对比时的统一参考点，对图像中有效区域内的目标特征进行提取，通过曲线拟合获取加工轨迹，和预设的标准同种工件的胶线轨迹参数对比，分别将胶线上实时测量的结束点的位置及由对应的标准的胶线轨迹点与轨迹中心点进行数据测量；即将涂胶区域的轨迹走向是否按照标准进行的预判比对包括通过实时的测量结果，以连续的微小线段表示整体轨迹，计算轨迹上每个小线段的信息并由其推断计算出各类涂胶曲线形式下最优的喷胶曲线的衔接速度取值的约束条件和可能的轨迹走势预测，通过两方面的比对标准曲线轨迹进行判断是否可能发生偏差，若数据超出公差范围，则迅速计算出实时轨迹与标准轨迹的偏离距离E并将其传给上位机。

有益效果：本发明提出了一种基于机器人涂胶的实时纠偏方法，首先，通过完全的开发兼具纠偏功能的机器人涂胶质量在线视觉检测系统，可以填补国内在该领域的空白，并且该装备具备机器视觉在线检测实时高精度的特点，可以在提高质量检测效率的同时保证检测结果的可靠性，从而实现对涂胶质量的控制；其次，使用在线视觉检测系统可以降低企业的人力成本，提高检测效率，易于打造全自动化运行的、智能化的生产线。本发明完全地由软件自动将实时的涂胶曲线和预设的标准、模拟的理想走势进行比对判断，而非人工完成该经验判断任务，且将偏差检测部分细分为两个方面的对比工作，极大的提高检测偏差的能力和准确度。

附图说明

图1为本发明胶线纠偏算法流程技术方案路线图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

如图1所示，本发明提出了一种基于机器视觉的机器人涂胶的实时纠偏方法，拟开发一套集成了在线监测及纠偏系统、图像采集装置及涂胶机器人的装置，提出一套集成算法，完全地由软件自动将实时的涂胶曲线和预设的标准、模拟的理想走势进行比对判断，而非人工完成该经验判断任务，且将偏差检测部分细分为两个方面的对比工作，极大的提高检测偏差的能力和准确度，该算法中主要包含以下工作：首先完成零件表面涂胶图像的采集、图像显示、图像保存、图像的预处理以及相机的标定等工作，然后从涂胶图片中提取出胶线的轮廓以及有问题的胶线区域，实时测量偏移数据及错误位置，并将结果反馈给上位机处理，将出错胶线的数据、图片等保存在本地PC。通过摄像机实时检测跟踪并获取零件表面的涂胶图像主要有两方面工作，一方面经过该算法和坐标转换后得到实时涂胶位置，另一方面将所计算出的位置偏差传输给机器人控制器，实时修正涂胶运动的位置和参数。

具体步骤如下：

(1)硬件设备连接布置，特别注意预设胶枪和胶线中心线轨迹对齐，一旦检测出偏移超出范围即需调整；

(2)采集图像并进行相机标定和图像处理工作，完成图像的滤波，二值化，中心线、特征点提取以及腐蚀膨胀等形态学操作，及后续曲线拟合等图像处理算法部分，其中中心线提取及腐蚀膨胀操作，对二值化图像进行开运算和闭运算等形态学处理方法，更易察觉轻微的、不易发现的细小的连接处或残缺口，同时也将胶线边缘问题和凸起变得平滑易于图像处理；

(3)涂胶曲线轨迹的比对及偏差判断工作，与现有产品不同的是，本发明除了实现几乎全自动化进行判断涂胶曲线偏移工作之外，还将涂胶曲线轨迹的纠偏检测工作分为对已涂胶区域的检测比对和即将涂胶区域的轨迹走向的预判比对，而非单方面的依赖其中任何一方面，一旦检测出偏差超过标准值，即判定为该涂胶曲线不合格，具体为一方面是对已涂胶区域进行比对判断，以工件中特征明显、对比度高的公共特征部分作为定位点，预先确定胶线图像中该确定的定位点作为图像对比时的统一参考点，对图像中有效区域内的目标特征进行提取，通过曲线拟合获取加工轨迹，和预设的标准同种工件的胶线轨迹参数对比，分别将胶线上实时测量的结束点的位置及由对应的标准的胶线轨迹点与轨迹中心点进行数据测量；另一方面则对即将发生的涂胶轨迹进行预判和比对，通过实时的测量结果，以连续的微小线段表示整体轨迹，计算轨迹上每个小线段的信息并由其推断计算出各类涂胶曲线形式下最优的喷胶曲线的衔接速度取值的约束条件和可能的轨迹走势预测，通过两方面的比对标准曲线轨迹进行判断是否可能发生偏差，若数据超出公差范围，则迅速计算出实时轨迹与标准轨迹的偏离距离E并将其传给上位机；

(4)上位机将处理后的轨迹偏移信息并反馈给末端机器人，同时根据工件等预设信息进行设定喷胶参数、控制胶枪移动位置进行轨迹纠正。实现纠偏，首先预设胶枪和胶线中心线轨迹对齐，一旦偏移超出范围即需调整，再根据胶线上实时测量的结束点在图像坐标系中的位置来求得其在空间中的实际位置，即由跟踪算法求出其实时涂胶进行点的像素坐标并反推出其在世界坐标系中的坐标，再通过上位机设定喷胶参数、控制胶枪移动位置进行轨迹纠正。

(5)胶线常规的宽度和断胶等胶线质量问题的检测，在允许范围内则反馈处理后信息给机器人进行补胶措施，补胶过程同样先由胶线上实时测量的结束点在图像坐标系中的位置来求得其在空间中的实际位置，再通过上位机设定喷胶参数、控制胶枪移动位置进行补胶工作。

(6)纠偏与补胶工作结束后，再次进行胶线质量检测和纠偏工作，直至完整轨迹符合要求，过程中始终实时监控胶线的轨迹走向。

本发明在检测涂胶质量的基础上，还保证了实时性的涂胶质量，即涂胶轨迹的准确性，一旦发现涂胶曲线断点或胶线偏移就及时修正、纠偏，为该领域的研究发展助力，生产上保证了涂胶成本，同时降低企业的人力成本。不仅可以应用于开发全新适应于特定目标场景的集成涂胶、质量检测和实时纠偏的装备，还可以将该系统集成到已有机器人涂胶生产线中，有助于提高生产线的检测效率，且易于形成智能化的生产线全自动化运行。同时，将人机交互任务、视觉检测任务与运动控制任务三个具有不同实时性要求的系统控制任务集成到单台工业PC上，降低了人机交互和用户使用时的系统结构的复杂程度，大大节约了系统硬件成本。

Claims (2)

1.基于机器人涂胶的实时纠偏方法，包括如下步骤：

(1)采集图像并进行相机标定和图像处理算法工作，得到涂胶轨迹曲线图像，其中图像处理算法包括图像增强，滤波去噪，二值化，形态学处理，中心线提取和特征提取及后续曲线拟合；

(2)将步骤(1)中涂胶曲线轨迹图像与预设的同种工件下的标准涂胶轨迹图像进行比对，并由上位机完成偏差测量判断工作，将涂胶曲线轨迹的纠偏检测工作分为对已涂胶区域是否发生轨迹偏移的检测比对和即将涂胶区域的轨迹走向是否按照标准进行的预判比对，之后将处理结果反馈给末端机器人；其中已涂胶区域是否发生轨迹偏移的检测比对包括以工件中特征明显、对比度高的公共特征部分作为定位点，预先确定胶线图像中该定位点作为图像对比时的统一参考点，对图像中有效区域内的目标特征进行提取，通过曲线拟合获取加工轨迹，和预设的标准同种工件的胶线轨迹参数对比，分别将胶线上实时测量的结束点的位置及由对应的标准的胶线轨迹点与轨迹中心点进行数据测量；即将涂胶区域的轨迹走向是否按照标准进行的预判比对包括通过实时的测量结果，以连续的微小线段表示整体轨迹，计算轨迹上每个小线段的信息并由其推断计算出各类涂胶曲线形式下最优的喷胶曲线的衔接速度取值的约束条件和可能的轨迹走势预测，通过两方面的比对标准曲线轨迹进行判断是否可能发生偏差，若数据超出公差范围，则迅速计算出实时轨迹与标准轨迹的偏离距离E并将其传给上位机；

(3)实现纠偏，涂胶工作进行前即预设胶枪和胶线中心线轨迹对齐，并监测始终保持对齐；然后根据胶线上实时测量的结束点在图像坐标系中的位置反推其在空间中的实际位置；最后通过上位机处理的反馈数据和预先设定的工件信息设定喷胶参数、控制胶枪移动位置进行轨迹纠正；

(4)纠偏工作结束后，再次进行胶线轨迹检测和实时监控，直至完整轨迹符合要求。

2.根据权利要求1所述的基于机器人涂胶的实时纠偏方法，其特征在于，步骤(1)中形态学处理包括对二值化图像进行腐蚀膨胀操作及其开、闭运算处理，使得更易察觉轻微的、不易被发现的细小的连接处或残缺口，同时也将胶线边缘问题变得平滑易于图像处理。

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