CN112059363A - 一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法，包括主车系统和辅车系统，主车系统吸附在作业空间待焊接工件内壁上，通过微型工控机获取双目视觉导航仪、激光视觉传感器和视觉检测单元的焊缝信息，微型工控机控制多自由度机械臂移动焊枪在不同曲面区域内对待焊接工件爬壁焊接；辅车系统通过视觉模组获取主车系统位置信息，通过微型工控机控制辅车系统与主车系统随动，控制主车系统多自由度机械臂运动，同时为焊枪提供电源和冷却液。本发明解决了现有弧焊机器人无法满足非标产品生产环境的焊接需求、无法适应焊接过程中变形及工件本身不一致的问题和由于自重偏离焊接轨迹导致焊接质量不高的问题。

Description

一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法
技术领域
本发明属于焊接机器人技术领域，具体涉及一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法。
背景技术
随着焊接自动化的应用，大型结构件的焊接越来越多，在标准化产品生产环境下，如汽车、工程机械等制造行业，弧焊机器人已经广泛应用。但在非标产品生产环境下，如大型油罐、船舶、压力管道等，由于焊接面为曲面、焊接难度大，现有的弧焊机器人无法满足要求，均需现场工人手工焊接作业；同时，工人劳动强度大且环境恶劣、需要多名工人协同完成，对焊接要求较高、生产率较低。其根本原因在于：现有的弧焊机器人工作范围较小，虽然有的弧焊机器人能够利用第七轴扩大其工作范围，但是其灵活性较差，依旧无法满足实际使用要求。另外，现有的弧焊机器人一般都是示教型，示教本身需要相当大的工作量且无法适应焊接过程中的变形及工件本身不一致的情况。
爬壁焊接机器人对负载要求很高，从而导致吸附力加大，进而使得负重加大，负重加大会使得机器人运动灵活性变差；同时负重也会导致水平方向行走时发生一定的偏移量，不利于机器人焊接姿态的快速调整。目前市面上的爬壁焊接机器人均采用遥控器结合人工识别焊缝的方式进行焊接，导致焊接质量无法保证，生产效率低下。
因此，研制一种高度无人化、柔性化，能够精准定位引导焊接机器人到达指定焊缝位置的爬壁焊接机器人，对爬壁焊接机器人行业具有重要意义。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，该发明可使爬壁焊接机器人具有无人化、精确定位、高度自动化及高柔性的特点，能够适应具有导磁性材料构成的曲面焊接。
本发明是通过下述技术方案来实现的。
本发明实施例提供了一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，包括主车系统和辅车系统，其中：
主车系统，吸附在作业空间待焊接工件内壁上，通过微型工控机获取双目视觉导航仪、激光视觉传感器和视觉检测单元的焊缝信息，微型工控机控制多自由度机械臂移动焊枪在不同曲面区域内对待焊接工件爬壁焊接；
辅车系统，通过视觉模组获取主车系统位置信息，通过微型工控机控制辅车系统与主车系统随动，控制主车系统多自由度机械臂运动，同时为焊枪提供电源和冷却液。
对于上述技术方案，本发明还有进一步优选的方案：
优选的，所述主车系统包括双目视觉导航仪、多自由度机械臂、视觉检测单元、送丝机、丝盘、两组高精度码盘、两组激光视觉传感器和微型工控机；双目视觉导航仪、多自由度机械臂、送丝机、丝盘、微型工控机以及两组激光视觉传感器A和激光视觉传感器B设在主车爬壁机架上，主车爬壁机架架设在驱动轮上；激光视觉传感器A和激光视觉传感器B分别设在主车爬壁机架前后两端并且竖直朝下，驱动轮通过微型工控机控制。
优选的，所述视觉检测单元设在多自由度机械臂上，两组高精度码盘A和高精度码盘B分别设在驱动轮上；双目视觉导航仪和多自由度机械臂通过锁紧螺钉固定在主车爬壁机架底盘末端。
优选的，所述辅车系统包括辅车机架、焊机、冷却水箱、送丝桶、视觉模组、电永磁吸盘、柔性导磁材料和机械臂控制柜；焊机、冷却水箱、送丝桶、机械臂控制柜均固定在辅车机架顶部，视觉模组安装在辅车机架底部；辅车机架侧壁包覆有柔性导磁材料。
本发明实施例进而提供了所述爬壁焊接机器人的焊接方法，包括如下步骤：
步骤1，主车系统利用双目视觉导航仪对作业空间进行系统环境感知并定位焊缝位置，引导主车系统至待焊接作业工件位置，同时辅车系统通过微型工控机控制辅车系统与主车系统随动；
步骤2，微型工控机获取视觉检测单元焊缝信息，引导主车系统与多自由度机械臂联动，边行走边焊进行焊接，通过送丝机和丝盘将焊丝送入焊枪，并通过辅车系统的焊机起弧进行焊缝焊接；冷却水箱持续对焊枪进行降温；
步骤3，焊接焊缝过程中，通过两组高精度码盘A、B对驱动轮打滑的偏移量进行测量，通过两组激光视觉传感器A、B对相对待焊接工件位置偏差量进行测量，通过计算两组高精度码盘的偏移量和当前主车系统相对待焊接焊缝位置的偏差量，控制主车系统修正偏移量；
步骤4，重复步骤1至3，自此完成基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接过程。
优选的，所述步骤1具体操作步骤如下：
11)双目视觉导航仪对采集到的周围空间环境图像信息进行去噪滤波预处理，对预处理后的图像识别当前位置的关键特征点，并提取其特征点的像素坐标，根据所提取的特征像素坐标利用双目视觉导航仪内参解算各特征点的空间坐标，并解算主车系统当前所在空间位置；
12)当双目视觉导航仪完成定位后，引导主车系统到达待作业焊缝位置，焊缝类型分为水平和竖直，焊接水平焊缝时，主车系统沿着水平焊缝方向移动，焊接竖直焊缝时，主车系统沿着竖直焊缝水平中心路径移动；重复两组路径交替进行运动，直至完成整个焊接过程；
13)对于焊缝边缘位置，利用canny边缘检测算法检测提取其信息；利用直线检测算法检测水平焊缝和竖焊缝位置，利用双目交汇计算得到焊缝位置，双目视觉导航仪识别当前主车系统所在位置，并在检测到完成焊接，利用立体视觉计算焊缝所在位置，根据当前位置规划下一时刻主车系统运动路径，控制主车系统运动到相应位置。
优选的，所述步骤2具体操作步骤如下：
21)利用视觉检测单元采集当前时刻线结构光投射到待焊接工件上的轮廓，微型工控机获取得到当前时刻线结构光投射到待焊接工件上的轮廓的坐标点集，将轮廓坐标点集转换到多自由度机械臂坐标下；
22)微型工控机计算当前时刻焊缝的位置；
23)将当前时刻焊缝的位置，并与初始设置位置进行比较，若当前焊缝位置与初始位置偏离超过设定阈值，则将偏移量反馈至微型工控机，控制多自由度机械臂移动相应偏移量；
24)当检测到一段时间内采集到的焊缝已经完成焊接，则在完成焊接的前一时刻进行收弧操作，完成当前圈的焊接，然后进入步骤1，识别下一圈焊缝所在位置，控制主车系统运动到相应的位置。
优选的，所述步骤3具体操作步骤如下：
31)利用高精度码盘A、B对驱动轮打滑的偏移量造成的偏移量进行修正，修正主车系统行走X方向的偏移量x’；通过当前x值与初始设定Tx比较，在一定X阈值内，输出偏差，该偏差由机械臂补偿，超出一定X阈值时，驱动轮补偿；
32)通过主车系统前后两组激光视觉传感器A、B对主车系统Z方向偏移量z’；前后两组视觉传感器实时采集当前焊缝位置坐标，得到前后两组焊缝视觉传感器采集到的焊缝当前位置Pz1(x1,z1)，Pz2(x2,z2)，即主车系统前后外轮廓所在位置，利用主车系统外轮廓位置实时计算两组采集位置，根据计算可得机器人坐标即中心点坐标Pz((x1+z2)/2,(y1+z2)/2)，通过与初始位置进行比较，超过设定阈值Tz，则输出当前偏移量为z’；
33)设置初始的偏移量为(0，0，0)，分别实时采集高精度码盘A、B、视觉检测单元和激光视觉传感器A、B在X，Z方向上的偏移量，当任意方向偏移量超过该方向设定的阈值T后，将当前偏移量(x’，0，z’)反馈至控制平台，控制爬壁机器人进行相应的修正。
优选的，在开始焊接前，利用视觉检测单元对焊缝进行识别检测，推荐相应的焊接工艺以及焊接参数至微型工控机；
焊接过程中，利用视觉检测单元检测焊枪相对焊缝的偏移量，利用将微型工控机进行数据和图像信息解算处理，最终将偏差信息量传递至机械臂控制柜，补偿偏差量并引导多自由度机械臂至对应的精确焊接位置进行焊接。
优选的，利用视觉检测单元对焊缝进行检测，根据坡口三维信息提取，获得焊缝特征信息，据此进行多层多道的布层布道规划和每层每道工艺参数推荐；
根据待焊接工件的板厚以及所需的焊脚余高参数推荐相应的焊接工作模式；
在焊接过程中利用视觉检测单元实时检测焊缝所在位置，并根据焊缝和焊枪的相对位置，计算当前焊枪相对焊缝的偏移量，控制多自由度机械臂对当前偏移量进行相应修正。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下有益效果：
1.本发明采用主车系统结合辅车系统的方式，解决了现有弧焊机器人无法满足非标产品生产环境的焊接需求。
2.本发明由于采用了主车系统中视觉检测单元配合主车爬壁机架与多自由度机械臂联动的方式，能够解决示教方式无法适应焊接过程中变形及工件本身不一致的问题。
3.本发明由于采用了在主车爬壁机架上安装高精度码盘和激光视觉传感器的方式，解决了爬壁机器人由于自重偏离焊接轨迹导致焊接质量不高的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1为本发明一种基于视觉测量的爬壁焊接机器人结构示意图；
图2为本发明主车系统结构示意图一；
图3为本发明主车系统结构示意图二；
图4为本发明辅车系统结构示意图；
图5为本发明焊接方法的工作流程图；
图6为本发明焊缝路径规划示意图。
图中：1、主车系统；2、辅车系统；3、待焊接工件；
11、主车爬壁机架；12、双目视觉导航仪；13、多自由度机械臂；14、视觉检测单元；15、送丝机；16、高精度码盘A；17、激光视觉传感器A；18、焊枪；19、激光视觉传感器B；110、高精度码盘B；111、丝盘；112、微型工控机；
21、辅车机架；22、焊机；23、冷却水箱、24、送丝桶；25、视觉模组；26、电永磁吸盘；27、柔性导磁材料；28、机械臂控制柜。
具体实施方式
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，本发明实施例提供一种基于视觉测量的爬壁焊接机器人，包括主车系统1和辅车系统2；主车系统1通过电永磁吸附在待焊接工件3内壁上；其中，如图2、3所示，主车系统1包括主车爬壁机架11、双目视觉导航仪12、多自由度机械臂13、视觉检测单元14、送丝机15、丝盘111、微型工控机112、高精度码盘A16、高精度码盘B110、激光视觉传感器A17和激光视觉传感器B19；主车爬壁机架11架设在行进轮上，主车爬壁机架11上设有多自由度机械臂13、送丝机15、丝盘111、微型工控机112、双目视觉导航仪12和激光视觉传感器A17；视觉检测单元14设在多自由度机械臂13上，高精度码盘A16和高精度码盘B110分别设在驱动轮上；双目视觉导航仪12和多自由度机械臂13通过锁紧螺钉固定在主车爬壁机架11底盘末端，双目视觉导航仪12用于焊接路径的自动规划、识别、定位。送丝机15和丝盘111分别固定在主车爬壁机架11底盘左右两侧，微型工控机112控制送丝机15和丝盘111为焊枪持续稳定的提供焊丝，并通过焊机起弧进行焊缝焊接，微型工控机112固定在主车爬壁机架11前端，主要用于图像识别及算法的处理。
如图2、图3所示，在多自由度机械臂13末端固定焊枪18，并通过插入销钉定位；视觉检测单元14固定在焊枪18上，视觉检测单元利用3D视觉检测的方式对焊缝位置进行精确识别跟踪，自动识别焊缝组对位置偏差和工件尺寸误差，校正焊接轨迹。高精度码盘A16和高精度码盘B110分别安装在主车爬壁机架11左右两个驱动轮正中心，用于监测并上传驱动轮打滑偏移量；激光视觉传感器A17和激光视觉传感器B19分别安装在主车爬壁机架11前后两端并且竖直朝下固定安装，通过前后两个图像像差，对主车系统的位置偏差量进行测量。
如图4所示，辅车系统包括：辅车机架21、焊机22、冷却水箱23、送丝桶24、视觉模组25、电永磁吸盘26、柔性导磁材料27和机械臂控制柜28；其中，辅车机架21依靠底部的多个电永磁吸盘26通断电控制其随动及曲面壁吸附，焊机22、冷却水箱23、送丝桶24、机械臂控制柜28均固定在辅车机架21顶部，焊机为焊接提供电源的电器，冷却水箱在焊接时给设备进行降温，防止焊接温度过高影响相关设备，送丝桶给主车系统提供备用焊丝，机械臂控制柜用于执行多自由度工业机械臂的运动控制，焊接保护气体通过厂房内的气泵站直接供给到焊枪处。视觉模组25安装在辅车机架21底部，监控主车系统并控制其随动；柔性导磁材料27附着在辅车机架21侧面，对主车系统出现退磁、异常或者失控跌落时进行保护，依靠柔性导磁材料保证其跌落时有一定的缓冲且能可靠稳定吸附在辅车系统侧面。
工作时，主车系统1的主车爬壁机架11依靠电永磁吸附的方式吸附在待焊接工件3的内壁上，依靠前端两个导向轮进行导向移动，后端两组电机配合驱动组进行运动，主车爬壁机架11底盘上表面加工的平面度保证在0.02mm以内。主车系统1结合多自由度机械臂，依靠双目视觉导航仪、激光视觉传感器和视觉检测单元引导爬壁机器人和焊枪在曲面不同区域内对待焊接工件3进行无人爬壁焊接作业，保证焊接区域能够全部覆盖；辅车系统2通过辅车机架21携带相关焊接设备与主车系统随动，依靠顶部的视觉模组动态跟踪主车系统位置，并将主车位置信息按照固有频率反馈给辅车控制系统，通过该种方式减轻了主车系统负载，增加其灵活性，保证不同高度位置的焊缝均能完整焊接，同时对爬壁机器人失控跌落进行保护。
如图5所示，本发明进而提供了一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，包括如下步骤：
步骤1，启动系统进行自检，检查状况无异常后，人工将主车系统左右车轮横跨在待焊接焊缝两侧，减小焊接产生的热量对磁场影响，同时将辅车系统放置在主车系统下端，启动准备焊接任务，如果系统检查异常，根据异常状况进行维护保养检修。
步骤2，主车系统1利用双目视觉导航仪12对作业空间进行系统环境感知并定位焊缝位置引导主车系统1至待焊接工件位置，同时辅车系统2依靠顶部的视觉模组25动态跟踪主车系统1位置，并将主车系统1位置信息按照固有频率反馈给辅车系统2，按照主车系统每前进一米，辅车系统随动一次的节拍进行移动。双目视觉导航仪的主要功能是通过相机模块采集并感知三维空间中的环境信息，根据焊缝以及工件的空间信息和固有的特征定位爬壁机器人自身所在位置，并导引其到达相应的焊接作业路径，如图6所示，具体操作步骤如下：
21)双目视觉导航仪12对采集到的周围空间环境图像信息进行去噪滤波等预处理，对预处理后的图像识别当前位置的关键特征点，并提取其特征点的像素坐标，根据所提取的特征像素坐标利用双目视觉导航仪12内参解算各特征点的空间坐标，并解算主车系统1当前所在的空间位置；
22)当双目视觉导航仪12完成定位后，引导主车系统1到达待作业焊缝位置。如图6所示，当整个系统开始运行后，主要是引导主车系统1到达对应的焊接位置，焊缝类型主要分为水平方向和竖直方向两个维度，主车系统1主要沿着水平方向进行移动，主要有两条基础路径：沿水平焊缝路径和竖焊缝水平中心位置路径。主车系统1的整体路径为先沿水平焊缝位置进行运动，在竖焊缝水平中心位置进行运动焊接竖直焊缝，在执行过程中重复这两组路径交替进行运动，直至完成整个焊接；
23)利用canny边缘检测算法检测提取焊缝边缘位置，利用直线检测算法检测水平焊缝和竖焊缝位置，利用双目交汇计算得到焊缝位置，双目视觉导航仪主要识别当前主车系统1所在位置并在检测到完成焊接之后，利用立体视觉计算焊缝所在位置，根据当前位置规划下一时刻主车系统1运动路径，控制主车系统1运动到相应位置。
步骤3，焊接过程通过视觉检测单元14引导主车系统1与多自由度机械臂13联动的方式进行，按照边行走边焊的方式进行焊接，焊接时通过送丝机15和丝盘111将焊丝持续稳定的送入焊枪18，并通过焊机22起弧进行焊缝焊接；保护气瓶里面的气体主要为氩气和二氧化碳混合保护气体，用于提高焊缝质量、减少气孔、避免材质氧化；冷却水箱23在焊接时持续给设备进行降温，防止焊接温度过高影响相关设备，具体步骤如下：
31)利用视觉检测单元14采集当前时刻线结构光投射到待焊接工件3上的轮廓。视觉检测单元14获取得到的数据为当前时刻线结构光投射到待焊接工件3上的轮廓的坐标点集，将轮廓坐标点集转换到机器人坐标下；
32)利用视觉检测单元14采集到线结构光投射到待焊接工件3上的轮廓的坐标点集计算当前时刻焊缝的位置；
33)利用视觉检测单元14实时采集计算当前时刻下焊缝的位置，并与初始设置位置进行比较，若当前焊缝位置与初始位置偏离超过设定阈值，则将偏移量反馈至控制平台，控制平台控制机械臂移动相应偏移量；
34)当检测到一段时间内采集到的焊缝已经完成焊接，则在完成焊接的前一时刻进行收弧操作，完成当前圈的焊接，然后进入步骤2，识别下一圈位置所在，控制主车系统1运动到相应的位置。
步骤4，焊接焊缝过程中，由于主车系统打滑以及自重会导致其沿着原有规划路径偏移，此时需要对主车系统偏移量进行测量，通过安装在驱动轮上的两组高精度码盘A16、B110对驱动轮打滑的偏移量进行测量，通过主车系统前后两组激光视觉传感器A17、B19对主车系统相对待焊接工件位置偏差量进行测量，通过计算高精度码盘的偏移量和当前主车系统相相对待焊接焊缝位置的相对关系，控制主车系统进行相应的应对，修正其偏移量，具体步骤如下：
41)利用高精度码盘A16、B110对驱动轮打滑的偏移量造成的偏移量进行修正，修正主车系统行走X方向的偏移量x’。通过当前x值与初始设定Tx比较，在一定X阈值内，输出偏差，该偏差由机械臂补偿，超出一定X阈值时，驱动轮补偿；
42)通过主车系统前后两组激光视觉传感器A17、B19对主车系统Z方向偏移量z’。前后两组视觉传感器实时采集当前焊缝位置坐标，得到前后两组焊缝视觉传感器采集到的焊缝当前位置Pz1(x1,z1)，Pz2(x2,z2)，即主车系统前后外轮廓所在位置，利用主车系统外轮廓位置实时计算两组采集位置，根据计算可得机器人坐标即中心点坐标Pz((x1+z2)/2,(y1+z2)/2)，通过与初始位置进行比较，超过设定阈值Tz，则输出当前偏移量为z’；
44)设置初始的偏移量为(0，0，0)，分别实时采集高精度码盘A16、B110、视觉检测单元14和激光视觉传感器A17、B19在X，Z方向上的偏移量，当任意方向偏移量超过该方向设定的阈值T后，将当前偏移量(x’，0，z’)反馈至控制平台，控制爬壁机器人进行相应的修正。
进一步，在开始焊接前利用视觉检测单元14对焊缝进行识别检测，推荐相应的焊接工艺以及焊接参数至主控平台；焊接过程中利用视觉检测单元14检测焊枪相对焊缝的偏移量，利用将微型工控机112进行数据和图像信息解算处理，最终将偏差信息量传递至机械臂控制柜28，补偿偏差量并引导多自由度机械臂13至对应的精确焊接位置进行焊接，利用视觉检测单元14对焊缝进行定位识别主要解决了爬壁机器人水平运动因重力偏离设定轨迹和示教的方式，无法适应焊接过程中的变形及工件本身不一致的问题，具体步骤如下：
a.利用视觉检测单元14对焊缝进行检测，根据坡口三维信息提取，可以获得焊缝特征信息，据此进行多层多道的布层布道规划和每层每道工艺参数推荐；
b.根据待焊接工件的板厚以及所需的焊脚余高等参数推荐相应的焊接JOB；
c.在焊接过程中利用视觉检测单元14实时检测焊缝所在位置，并根据焊缝和焊枪的相对位置计算当前焊枪相对焊缝的偏移量，控制多自由度机械臂13对当前偏移量进行相应的修正。
从以上实施例可以看出，本发明解决了爬壁焊接机器人采用遥控器结合人工识别焊缝的方式进行焊接，导致焊接质量无法保证，生产效率低下的问题。能够实现无人化、柔性化，能够精准定位引导焊接机器人到达指定焊缝位置。
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，其特征在于，包括主车系统和辅车系统，其中：
主车系统(1)，吸附在作业空间待焊接工件(3)内壁上，通过微型工控机(112)获取双目视觉导航仪(12)、激光视觉传感器和视觉检测单元(14)的焊缝信息，微型工控机(112)控制多自由度机械臂(13)移动焊枪(18)在不同曲面区域内对待焊接工件爬壁焊接；
辅车系统(2)，通过视觉模组(25)获取主车系统位置信息，通过微型工控机(112)控制辅车系统(2)与主车系统(1)随动，控制主车系统多自由度机械臂(13)运动，同时为焊枪提供电源和冷却液。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，其特征在于，所述主车系统(1)包括双目视觉导航仪(12)、多自由度机械臂(13)、视觉检测单元(14)、送丝机(15)、丝盘(111)、两组高精度码盘、两组激光视觉传感器和微型工控机(112)；双目视觉导航仪(12)、多自由度机械臂(13)、送丝机(15)、丝盘(111)、微型工控机(112)以及两组激光视觉传感器A(17)和激光视觉传感器B(19)设在主车爬壁机架(11)上，主车爬壁机架(11)架设在驱动轮上；激光视觉传感器A(17)和激光视觉传感器B(19)分别设在主车爬壁机架(11)前后两端并且竖直朝下，驱动轮通过微型工控机(112)控制。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，其特征在于，所述视觉检测单元(14)设在多自由度机械臂(13)上，两组高精度码盘A(16)和高精度码盘B(110)分别设在驱动轮上；双目视觉导航仪(12)和多自由度机械臂(13)通过锁紧螺钉固定在主车爬壁机架(11)底盘末端。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人，其特征在于，所述辅车系统(2)包括辅车机架(21)、焊机(22)、冷却水箱(23)、送丝桶(24)、视觉模组(25)、电永磁吸盘(26)、柔性导磁材料(27)和机械臂控制柜(28)；焊机(22)、冷却水箱(23)、送丝桶(24)、机械臂控制柜(28)均固定在辅车机架(21)顶部，视觉模组(25)安装在辅车机架(21)底部；辅车机架(21)侧壁包覆有柔性导磁材料(27)。
5.一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，主车系统(1)利用双目视觉导航仪(12)对作业空间进行系统环境感知并定位焊缝位置，引导主车系统(1)至待焊接作业工件位置，同时辅车系统(2)通过微型工控机(112)控制辅车系统(2)与主车系统(1)随动；
步骤2，微型工控机(112)获取视觉检测单元(14)焊缝信息，引导主车系统(1)与多自由度机械臂(13)联动，边行走边焊进行焊接，通过送丝机(15)和丝盘(111)将焊丝送入焊枪(18)，并通过辅车系统(2)的焊机(22)起弧进行焊缝焊接；冷却水箱(23)持续对焊枪(18)进行降温；
步骤3，焊接焊缝过程中，通过两组高精度码盘A(16)、B(110)对驱动轮打滑的偏移量进行测量，通过两组激光视觉传感器A(17)、B(19)对相对待焊接工件(3)位置偏差量进行测量，通过计算两组高精度码盘的偏移量和当前主车系统(1)相对待焊接焊缝位置的偏差量，控制主车系统修正偏移量；
步骤4，重复步骤1至3，自此完成基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接过程。
6.根据权利要求5所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，所述步骤1具体操作步骤如下：
11)双目视觉导航仪(12)对采集到的周围空间环境图像信息进行去噪滤波预处理，对预处理后的图像识别当前位置的关键特征点，并提取其特征点的像素坐标，根据所提取的特征像素坐标利用双目视觉导航仪(12)内参解算各特征点的空间坐标，并解算主车系统(1)当前所在空间位置；
12)当双目视觉导航仪(12)完成定位后，引导主车系统(1)到达待作业焊缝位置，焊缝类型分为水平和竖直，焊接水平焊缝时，主车系统(1)沿着水平焊缝方向移动，焊直竖直焊缝时，主车系统(1)沿着竖直焊缝水平中心路径移动；重复两组路径交替进行运动，直至完成整个焊接过程；
13)对于焊缝边缘位置，利用canny边缘检测算法检测提取其信息；利用直线检测算法检测水平焊缝和竖焊缝位置，利用双目交汇计算得到焊缝位置，双目视觉导航仪(12)识别当前主车系统(1)所在位置，并在检测到完成焊接，利用立体视觉计算焊缝所在位置，根据当前位置规划下一时刻主车系统(1)运动路径，控制主车系统(1)运动到相应位置。
7.根据权利要求5所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，所述步骤2具体操作步骤如下：
21)利用视觉检测单元(14)采集当前时刻线结构光投射到待焊接工件(3)上的轮廓，微型工控机(112)获取得到当前时刻线结构光投射到待焊接工件(3)上的轮廓的坐标点集，将轮廓坐标点集转换到多自由度机械臂(13)坐标下；
22)微型工控机(112)计算当前时刻焊缝的位置；
23)将当前时刻焊缝的位置，并与初始设置位置进行比较，若当前焊缝位置与初始位置偏离超过设定阈值，则将偏移量反馈至微型工控机(112)，控制多自由度机械臂(13)移动相应偏移量；
24)当检测到一段时间内采集到的焊缝已经完成焊接，则在完成焊接的前一时刻进行收弧操作，完成当前圈的焊接，然后进入步骤1，识别下一圈焊缝所在位置，控制主车系统(1)运动到相应的位置。
8.根据权利要求5所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，所述步骤3具体操作步骤如下：
31)利用高精度码盘A(16)、B(110)对驱动轮打滑的偏移量造成的偏移量进行修正，修正主车系统行走X方向的偏移量x’；通过当前x值与初始设定Tx比较，在一定X阈值内，输出偏差，该偏差由机械臂补偿，超出一定X阈值时，驱动轮补偿；
32)通过主车系统(1)前后两组激光视觉传感器A(17)、B(19)对主车系统Z方向偏移量z’；前后两组视觉传感器实时采集当前焊缝位置坐标，得到前后两组焊缝视觉传感器采集到的焊缝当前位置Pz1(x1,z1)，Pz2(x2,z2)，即主车系统(1)前后外轮廓所在位置，利用主车系统(1)外轮廓位置实时计算两组采集位置，根据计算可得机器人坐标即中心点坐标Pz((x1+z2)/2,(y1+z2)/2)，通过与初始位置进行比较，超过设定阈值Tz，则输出当前偏移量为z’；
33)设置初始的偏移量为(0，0，0)，分别实时采集高精度码盘A(16)、B(110)、视觉检测单元(14)和激光视觉传感器A(17)、B(19)在X，Z方向上的偏移量，当任意方向偏移量超过该方向设定的阈值T后，将当前偏移量(x’，0，z’)反馈至控制平台，控制爬壁机器人进行相应的修正。
9.根据权利要求5所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，在开始焊接前，利用视觉检测单元(14)对焊缝进行识别检测，推荐相应的焊接工艺以及焊接参数至微型工控机(112)；
焊接过程中，利用视觉检测单元(14)检测焊枪相对焊缝的偏移量，利用将微型工控机(112)进行数据和图像信息解算处理，最终将偏差信息量传递至机械臂控制柜(28)，补偿偏差量并引导多自由度机械臂(13)至对应的精确焊接位置进行焊接。
10.根据权利要求9所述的一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人的焊接方法，其特征在于，利用视觉检测单元(14)对焊缝进行检测，根据坡口三维信息提取，获得焊缝特征信息，据此进行多层多道的布层布道规划和每层每道工艺参数推荐；
根据待焊接工件的板厚以及所需的焊脚余高参数推荐相应的焊接工作模式；
在焊接过程中利用视觉检测单元(14)实时检测焊缝所在位置，并根据焊缝和焊枪的相对位置，计算当前焊枪相对焊缝的偏移量，控制多自由度机械臂(13)对当前偏移量进行相应修正。
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