CN111189393B - 一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，(1)准备工件及测量系统；(2)测量系统标定及参数优化；(3)空间曲线焊缝的测量；(4)数据拼接及焊缝提取；(5)拼接蒙皮下料；(6)机器人焊接轨迹校准。本发明创新的用于三维轮廓焊缝的测量领域，实现了实际空间曲线焊缝三维轮廓的现场自动测量，并对焊缝位置及焊缝的轮廓特征进行识别和提取，以此为依据实现机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，并可以实现焊缝装配过程中蒙皮的精确下料。

Description

一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法
技术领域
本发明属于机械工程技术领域，涉及一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法。
背景技术
在大型航天器结构中，为保证功率器件散热或载人密封舱温度控制，存在大量薄壁热控部件，载人飞船、天宫系列、大功率卫星等航天器都涉及到这类形式产品的制造问题。热管流体管耦合板式散热器作为一种新型的热控部件，呈圆形、锥形或方形布置于航天器外侧，每个筒体由多个单元组成。在热控设计上采用了由带翅片的热管和薄壁蒙皮拼接而成的结构形式增加散热，材料均为铝合金，结构形式多样。
在航天大型复杂薄壁焊接结构制造过程中，带翅片的热管由手工弯制而成，待焊接的三维变曲率区域边缘轮廓的实际加工形位精度难以控制，致使实际待焊接区域轮廓与设计数模上的待焊区域轮廓具有较大的偏差，并且材料为铝合金，表面反光性强，采用传统的视觉非接触测量方法容易出现数据失真或测量偏差。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，对焊缝位置及焊缝的轮廓特征进行识别和提取，以此为依据实现机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，并可以实现焊缝装配过程中蒙皮的精确下料。
本发明解决技术的方案是：
一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，该方法的步骤包括：
(1)准备工件及测量系统：工件包括焊接工装和薄壁结构；测量系统包括视觉测量头和工业机器人；
(2)测量系统标定及参数优化：对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度；
(3)空间曲线焊缝的测量：通过工业机器人搭载测量头，执行依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型编制的工业机器人的运行轨迹，进行薄壁结构空间曲线焊缝的测量，获取薄壁结构的三维空间点云数据；
(4)数据拼接及焊缝提取：将三维空间点云数据发送给外界数据处理模块，数据处理模块首先进行数据的清洗去噪及拼接，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据；随后，数据处理模块进行焊缝位置识别与特征提取，最终得到实际焊缝的三维轮廓曲线；
(5)拼接蒙皮下料：将实际焊缝的三维轮廓曲线展开成二维图纸，以此为依据实施焊缝装配过程中蒙皮的精确下料，根据焊缝装配间隙尺寸验证测量方法的有效性；
(6)机器人焊接轨迹校准：提取实际焊缝的三维轮廓曲线，以此为依据实现焊接机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，根据实际焊接机器人运行轨迹验证测量方法的有效性。
进一步的，步骤(2)中，对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定时，通过制作标定靶标，对靶标进行多方位拍摄，实现视觉测量头中1个面结构光测量头和2个工业相机的自身参数标定，以及视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标关系标定。
进一步的，步骤(2)中，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度时，通过典型薄壁结构零件进行测量试验，调整各个测量参数，通过多次试验形成有利于立体成像的结构光场调制图像，进而生成便于焊缝位置识别和三维焊接轮廓曲线特征识别的三维空间点云数据。
进一步的，步骤(1)中，依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型，编制工业机器人的运行轨迹，并制作仿形焊接工装，将薄壁结构装配在工装表面上；由1个面结构光测量头和2个工业相机封装而成视觉测量头安装在工业机器人末端。
进一步的，工业机器人为6轴工业机器人，通过法兰安装面结构光和双目视觉测量头，引导测量头实现焊缝边缘轨迹的扫描。
进一步的，面结构光和双目视觉测量头由三个测量末端组成，包括一个面结构光测量头、两个工业CCD相机测量头组合，面结构光为线激光，保证测量精度；由双目视觉测量头保证大尺寸范围内的数据拼接，实现整体薄壁结构空间曲线焊缝的轮廓测量；通过调整视觉测量头的测量角度、光场强度，抑制铝合金高光效应。
进一步的，步骤(2)中，对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定时，制作带有特征点的标定靶标，调整测量头与标定靶标的相对位置和角度，包括垂直正视的不同距离、四个方向各倾斜45°的不同距离，用来获取不同位姿的投影，拟合后保证高的测量精度，实现视觉测量头与工业机器人的参数标定。
进一步的，步骤(4)中，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据时，通过原始测量点云数据形成给定方位下的三维结果，然后通过工业机器人的运动参数转换得到机器人末端坐标系下的三维点云结果，通过工业机器人与视觉测量头的坐标转换矩阵得到机器人世界坐标系下的三维点云结果，然后再通过被测工件上的靶标点坐标进行数据拼接，得到全局坐标系下的初步拼接结果，最后将测量失真位置拟合优化得到最终的三维点云拼接结果。
进一步的，步骤(6)中，提取实际焊缝的三维轮廓曲线时，首先计算各测点处的法矢信息，据此进行侧壁曲面测点和外表面测点的识别与分割，再根据侧壁测点向外表面的投影以及局部曲率极值点搜索确定出连续的焊接轮廓三维边缘曲线。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)传统的三维测量主要应用于产品的尺寸精度检验，评判加工或装配质量，本方法创新的用于三维轮廓焊缝的测量领域，实现了实际空间曲线焊缝三维轮廓的现场自动测量，并对焊缝位置及焊缝的轮廓特征进行识别和提取，以此为依据实现机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，并可以实现焊缝装配过程中蒙皮的精确下料；
(2)单条纹线结构光在一般的焊接测量控制领域已有较多应用，本发明针对薄壁边缘检测难，采用面结构光和双目视觉结合，传感信息更丰富，并且通过研究薄壁金属边缘对于结构光场调制效应，能够有效抑制铝合金高反光带来的测量偏差，更好的适应薄壁复杂边缘特征的识别和测量；
(3)传统的测量数据处理依托大量测量点云数据，进行三维形貌轮廓拟合处理，本方法提出了焊缝位置及焊缝三维轮廓特征自动识别和提取的稳健算法，解决大延展范围内细小尺度特征的提取问题，实现大型复杂结构焊接区域边缘轮廓的现场自动测量。
附图说明
图1为典型热管流体管耦合板式散热器截面图；
图2为高精度全局测量系统示意图；
图3为三维测量工作流程；
图4为多方位三维测量数据的全局拼接技术路线。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步阐述。
如图1所示，典型热管流体管耦合板式散热器包括薄壁蒙皮1和带翅片的热管3组成，连接处为焊缝2。如图2所示，典型薄壁工件三维轮廓测量系统组成具体包括：工业机器人4、面结构光和双目视觉测量头5、工装6、带翅片热管工件7、工业计算机等组成。将面结构光和双目视觉测量头5安装于工业机器人4上，带翅片热管工件7安装固定在工装6上，然后通过预先编程规划使工业机器人4实现带翅片热管工件7边缘的扫描，生成的测量数据通过现场总线传输到工业计算机上，通过三维轮廓特征自动识别和提取的稳健算法实现测量数据建模8。
具体实现过程：依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型，编制工业机器人的运行轨迹，并制作仿形焊接工装，将薄壁结构装配在工装表面上；由1个面结构光测量头和2个工业相机封装而成视觉测量头安装在工业机器人末端，对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度，通过工业机器人搭载测量头，进行薄壁结构空间曲线焊缝的测量，获取薄壁结构的三维空间点云数据，将三维空间点云数据发送给外界数据处理模块，数据处理模块首先进行数据的清洗去噪及拼接，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据；随后，数据处理模块进行焊缝位置识别与特征提取，最终得到实际焊缝的三维轮廓曲线。
本发明方法主要是针对三维薄壁铝合金结构焊缝的实际轮廓与三维数模偏差，提出了一种实际空间曲线焊缝三维轮廓的现场自动测量方法，进而对焊缝位置及焊缝的轮廓特征进行识别和提取，以此为依据实现机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，并可以实现焊缝装配过程中蒙皮的精确下料。主要过程包括基于结构光扫描的铝合金薄壁结构边缘三维视觉测量，现场测量系统构建与综合标定，三维测量数据的全局拼接融合，焊缝位置识别和焊缝三维轮廓特征提取。
一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，如图3、4所示，具体步骤为：
(1)准备工件及测量系统：工件包括焊接工装和薄壁结构；测量系统包括视觉测量头和工业机器人；
依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型，编制工业机器人的运行轨迹，并制作仿形焊接工装，将薄壁结构装配在工装表面上；由1个面结构光测量头和2个工业相机封装而成视觉测量头安装在工业机器人末端；
(2)测量系统标定及参数优化：对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定，通过制作标定靶标，对靶标进行多方位拍摄，实现视觉测量头中1个面结构光测量头和2个工业相机的自身参数标定，和视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标关系标定，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度，通过典型薄壁结构零件进行测量试验，调整各个测量参数，通过多次试验形成有利于立体成像的结构光场调制图像，进而生成便于焊缝位置识别和三维焊接轮廓曲线特征识别的三维空间点云数据；
(3)空间曲线焊缝的测量：通过工业机器人搭载测量头，执行依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型编制的工业机器人的运行轨迹，进行薄壁结构空间曲线焊缝的测量，获取薄壁结构的三维空间点云数据；
(4)数据拼接及焊缝提取：将三维空间点云数据发送给外界数据处理模块，数据处理模块首先进行数据的清洗去噪及拼接，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据；随后，数据处理模块进行焊缝位置识别与特征提取，最终得到实际焊缝的三维轮廓曲线；
(5)拼接蒙皮下料：通过三维软件将实际焊缝的三维轮廓曲线展开成二维图纸，以此为依据实施焊缝装配过程中蒙皮的精确下料，根据焊缝装配间隙尺寸验证测量方法的有效性；
(6)机器人焊接轨迹校准：通过离线编程软件提取实际焊缝的三维轮廓曲线，以此为依据实现焊接机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，根据实际焊接机器人运行轨迹验证测量方法的有效性。
测量工业机器人为6轴工业机器人，通过法兰安装面结构光和双目视觉测量头，通过预先离线编程或示教编程引导测量头实现焊缝边缘轨迹的扫描。
面结构光和双目视觉测量头由三个测量末端组成，包括一个面结构光测量头、两个工业CCD相机测量头组合，因为面结构光为线激光，可保证测量精度；由双目视觉测量头保证大尺寸范围内的数据拼接，实现整体薄壁结构空间曲线焊缝的轮廓测量；通过调整视觉测量头的测量角度、光场强度，可抑制铝合金高光效应；
系统工作流程如下：焊接零件和焊接工装的准备和定位安装；面结构光和双目视觉测量参数优化与配置；面结构光和双目视觉测量光学坐标与机器人坐标标定；机器人运动规划引导测量；测量数据拼合形成完成数据；焊缝位置识别与特征提取；三维模型展开为二维模型，精密切割薄壁蒙皮；薄壁蒙皮与带翅片热管装配，完成工件机器人自动焊接。
方法创新：传统的三维测量主要应用于产品的尺寸精度检验，评判加工或装配质量，本方法创新的用于三维轮廓焊缝的测量领域，实现了实际空间曲线焊缝三维轮廓的现场自动测量，并对焊缝位置及焊缝的轮廓特征进行识别和提取，以此为依据实现机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，并可以实现焊缝装配过程中蒙皮的精确下料。
测量手段创新：单条纹线结构光在一般的焊接测量控制领域已有较多应用，本项目针对薄壁边缘检测难，采用面结构光和双目视觉结合，传感信息更丰富，并且通过研究薄壁金属边缘对于结构光场调制效应，能够有效抑制铝合金高反光带来的测量偏差，更好的适应薄壁复杂边缘特征的识别和测量。
轮廓提取创新：传统的测量数据处理依托大量测量点云数据，进行三维形貌轮廓拟合处理，本方法提出了焊缝位置及焊缝三维轮廓特征自动识别和提取的稳健算法，解决大延展范围内细小尺度特征的提取问题，实现大型复杂结构焊接区域边缘轮廓的现场自动测量。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
(1)准备工件及测量系统：工件包括焊接工装和薄壁结构；测量系统包括视觉测量头和工业机器人；
(2)测量系统标定及参数优化：对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度；
(3)空间曲线焊缝的测量：通过工业机器人搭载视觉测量头，执行依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型编制的工业机器人的运行轨迹，进行薄壁结构空间曲线焊缝的测量，获取薄壁结构的三维空间点云数据；
(4)数据拼接及焊缝提取：将三维空间点云数据发送给外界数据处理模块，数据处理模块首先进行数据的清洗去噪及拼接，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据；随后，数据处理模块进行焊缝位置识别与特征提取，最终得到实际焊缝的三维轮廓曲线；
(5)拼接蒙皮下料：将实际焊缝的三维轮廓曲线展开成二维图纸，以此为依据实施焊缝装配过程中蒙皮的精确下料，根据焊缝装配间隙尺寸验证测量方法的有效性；
(6)机器人焊接轨迹校准：提取实际焊缝的三维轮廓曲线，以此为依据实现焊接机器人离线编程过程中焊缝轨迹校准，根据实际焊接机器人运行轨迹验证测量方法的有效性。
2.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(2)中，对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定时，通过制作标定靶标，对靶标进行多方位拍摄，实现视觉测量头中1个面结构光测量头和2个工业相机的自身参数标定，以及视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标关系标定。
3.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(2)中，优化视觉测量头的测量角度、光场强度、工业机器人的运行轨迹和速度时，通过典型薄壁结构零件进行测量试验，调整各个测量参数，通过多次试验形成有利于立体成像的结构光场调制图像，进而生成便于焊缝位置识别和三维轮廓曲线特征识别的三维空间点云数据。
4.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(1)中，依据带有空间曲线焊缝的薄壁结构模型，编制工业机器人的运行轨迹，并制作仿形焊接工装，将薄壁结构装配在工装表面上；由1个面结构光测量头和2个工业相机封装而成视觉测量头安装在工业机器人末端。
5.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：工业机器人为6轴工业机器人，通过法兰安装视觉测量头，引导视觉测量头实现焊缝边缘轨迹的扫描。
6.根据权利要求5所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：视觉测量头由三个测量末端组成，包括一个面结构光测量头、2个工业相机组合，面结构光为线激光，保证测量精度；由视觉测量头保证大尺寸范围内的数据拼接，实现整体薄壁结构空间曲线焊缝的轮廓测量；通过调整视觉测量头的测量角度、光场强度，抑制铝合金高光效应。
7.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(2)中，对视觉测量头的光学坐标与工业机器人工具坐标进行标定时，制作带有特征点的标定靶标，调整视觉测量头与标定靶标的相对位置和角度，包括垂直正视的不同距离、四个方向各倾斜45°的不同距离，用来获取不同位姿的投影，拟合后保证高的测量精度，实现视觉测量头与工业机器人的参数标定。
8.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(4)中，得到完整的薄壁结构三维空间点云数据时，通过原始测量点云数据形成给定方位下的三维结果，然后通过工业机器人的运动参数转换得到机器人末端坐标系下的三维点云结果，通过工业机器人与视觉测量头的坐标转换矩阵得到机器人世界坐标系下的三维点云结果，然后再通过被测工件上的靶标点坐标进行数据拼接，得到全局坐标系下的初步拼接结果，最后将测量失真位置拟合优化得到最终的三维点云拼接结果。
9.根据权利要求1所述的一种三维薄壁结构焊缝的高精度全局视觉测量方法，其特征在于：步骤(6)中，提取实际焊缝的三维轮廓曲线时，首先计算各测点处的法矢信息，据此进行侧壁曲面测点和外表面测点的识别与分割，再根据侧壁曲面测点向外表面的投影以及局部曲率极值点搜索确定出连续的三维轮廓曲线。
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