CN112161587B - 一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法 - Google Patents

一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法。该系统包括：在线监测模块和控制模块；所述在线监测模块用于监测机器人智能钻铆作业的工作状态；所述控制模块用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量并控制所述在线监测模块。本发明实现了钻铆作业与质量检测的一体化过程，提升了飞机壁板自动装配效率，有效提高了钻铆作业的质量。本发明能够满足现有智能钻铆作业的高精度、高效率在线质量检测，提高飞机壁板自动化装配效率与装配精度。

Description

一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法
技术领域
本发明涉及数字化装配和自动化领域，特别是涉及一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法。
背景技术
飞机装配过程中需要对飞机壁板预制大量连接孔，这些连接孔的钻铆质量对壁板装配精度有着重要的影响。现如今对于连接孔的检测仍以手工检测为主，主要存在如下2个问题：
(1)钻铆质量检测效率低。人工检测的方式是在制孔工序完成后对连接孔进行检测，致使检测效率很低，不能实现制造检测的连贯性作业。
(2)钻铆质量检测精度低。受工人的经验影响，不同工人的检测结果差距较大。同时，手工检测难以保证测量设备与连接孔的同轴性。因此手工检测的精度较低，无法满足数字化装配高质量和高精度的要求。
近年来引进了一部分国外的检测设备，同时国内科研院所也有类似设备的研制，可以对制孔质量进行自动化检测，但是这些设备的集成度较低。钻铆过程受多种因素影响，现有的手工检测方法和自动检测方法均采用的是事后检测，无法很好的检测钻铆质量，难以提高钻铆效率。因此，如何完成飞机壁板自动化钻铆过程中的钻铆质量的在线检测，实现根据产品质量的实时工艺调整，以及完善连接孔质量的检测系统是飞机自动化装配领域中亟待解决的问题。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法，能够满足现有智能钻铆作业的高精度、高效率在线质量检测，提高飞机壁板自动化装配效率与装配精度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统，包括：在线监测模块和控制模块；所述在线监测模块用于监测机器人智能钻铆作业的工作状态；所述控制模块用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量并控制所述在线监测模块；
所述在线监测模块包括：
点激光传感器，设置在机器人末端执行器前端，用于制孔垂直度的检测；
压力传感器，设置在机器人末端执行器的压脚上，用于制孔过程轴向力的检测；
温度传感器，设置在机器人末端执行器侧面，用于对孔周的温度进行检测；
激光光纤传感器，设置在测量刀头上，用于孔厚的检测；
线激光传感器，设置在机器人末端执行器侧方，用于孔周平齐度的检测；
视觉相机，设置在机器人末端执行器前端，用于孔径大小的检测。
可选地，所述控制模块具体包括：
检测单元，与所述在线监测模块连接，用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量；
控制单元，与所述在线监测模块连接，用于控制所述在线监测模块。
可选地，所述控制模块与所述在线监测模块通过TCP/IP协议、EtherNet/IP协议、EtherCat通讯或PLC的I/O口进行通信。
一种应用于上述机器人智能钻铆作业在线质量检测系统的检测方法，包括：
获取在线监测模块监测到的机器人智能钻铆作业的工作状态数据；
根据所述工作状态数据，确定质量检测指标；
基于所述质量检测指标，通过线性加权和法，检测机器人智能钻铆作业的质量。
可选地，所述质量检测指标包括强度、刚度和寿命。
可选地，确定质量检测指标的公式如下：
Q＝fQ(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
G＝fG(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
T＝fT(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
其中，Q表示强度，G表示刚度，T表示寿命，x1表示孔径垂直度，x2表示轴向力大小，x3表示出口温度，x4表示孔厚，x5表示钉头齐平度，x6表示孔径大小。
可选地，检测机器人智能钻铆作业的质量的公式如下：
M＝cQQ+cGG+cTT
M表示质量，Q表示强度，cQ表示强度对质量的影响系数；G表示刚度，cG表示刚度对质量的影响系数；T表示寿命，cT表示寿命对质量的影响系数。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法。该系统包括：在线监测模块和控制模块；所述在线监测模块用于监测机器人智能钻铆作业的工作状态；所述控制模块用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量并控制所述在线监测模块。本发明实现了钻铆作业与质量检测的一体化过程，提升了飞机壁板自动装配效率，有效提高了钻铆作业的质量。能够满足现有智能钻铆作业的高精度、高效率在线质量检测的要求，提高飞机壁板自动化装配效率与装配精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例机器人智能钻铆作业在线质量检测系统的结构框图；
图2为本发明实施例机器人智能钻铆作业在线质量检测方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统及方法，能够满足现有智能钻铆作业的高精度、高效率在线质量检测的要求，提高飞机壁板自动化装配效率与装配精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种机器人智能钻铆作业在线质量检测系统，包括：在线监测模块2和控制模块1。所述在线监测模块2用于监测机器人智能钻铆作业的工作状态；所述控制模块1用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量并控制所述在线监测模块2。所述控制模块1与所述在线监测模块2通过TCP/IP协议、EtherNet/IP协议、EtherCat通讯或PLC的I/O口进行通信。
所述控制模块1具体包括：
检测单元11，与所述在线监测模块2连接，用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量。
控制单元12，与所述在线监测模块2连接，用于控制所述在线监测模块。
所述在线监测模块2包括：
点激光传感器21，设置在机器人末端执行器前端，用于制孔垂直度的检测。通过安装在末端执行器前端的四个点激光传感器21，得到末端执行器上四个顶点到工件的距离，将距离信息传输到在线监测系统的孔径垂直度模块，结合找正算法，得到孔径的垂直度数据。
压力传感器22，设置在机器人末端执行器的压脚上，用于制孔过程轴向力的检测。
温度传感器23，设置在机器人末端执行器侧面，用于对孔周的温度进行检测；采用无接触式方法，通过红外辐射进行机器人制孔作业过程中的出口温度状态实时监测。
激光光纤传感器24，设置在测量刀头上，用于孔厚的检测。由于蒙皮曲率的变化，造成蒙皮厚度的不均匀，需要在制孔后快速测量孔的厚度，以确定铆钉的长度。孔厚自动检测采用一个微小的激光光纤传感器，安装在测量刀头上，伸进孔内部，光纤传感器从侧面发出光线照在孔内壁，光纤传感器以一定速度从孔内移动，通过驱动系统中光栅尺记录传感器信号变化过程中传感器的移动量，即为孔厚度。
线激光传感器25，设置在机器人末端执行器侧方，用于孔周平齐度的检测。线激光传感器25安装于末端执行器侧方，向蒙皮孔发射一排间距非常小的激光点云，形成一排点激光，对蒙皮孔进行扫描测量，测量蒙皮孔周各点到线激光的距离，然后测量到的点云数据传输到在线监测系统的平齐度模块中，进行孔径二维模型重构，计算钉头表面到线激光传感器基准面的距离平均值s，再计算蒙皮表面到线激光传感器基准面的距离t，钉头齐平度的计算公式为q＝s-t。对每个孔进行三次检测取平均值获得该孔的最终钉头齐平度。计算整个蒙皮的钉头平齐度的平均值，获取整个产品的钉头齐平度。
视觉相机26，设置在机器人末端执行器前端，用于孔径大小的检测。通过支架，将视觉相机安装于末端执行器前端，选用碗型光源，将光源扣在待检测孔径上，使整个孔周围受光均匀，可以有效防止环境杂光，从而使锪窝面反光均匀，与蒙皮表面形成强烈对比，方便之后的孔径检测。在碗型光源及镜头之间增加套筒，套筒一端与视觉镜头相连，一端与碗型光源相连，由此可以避免现场环境自然光及其他光源进入视觉相机镜头，防止杂光对孔径检测精度的影响。基于工业视觉相机，以一定的频率对动态被测物体进行成像捕捉，获得相应标志点的图像，利用直方图均衡化对图像进行直方图修正，增强图像的对比度，然后用高斯滤波算法对图像进行滤波，以滤除外界干扰信息，经过图像预处理完成后，用边缘检测算法对蒙皮孔图像进行边缘检测，获得整像素级的图像边缘信息，以此确定标志点中心坐标，从而得到孔径大小。
如图2所示，一种应用于上述机器人智能钻铆作业在线质量检测系统的检测方法，包括：
步骤101：获取在线监测模块监测到的机器人智能钻铆作业的工作状态数据。
步骤102：根据所述工作状态数据，确定质量检测指标。所述质量检测指标包括强度、刚度和寿命。
确定质量检测指标的公式如下：
Q＝fQ(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
G＝fG(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
T＝fT(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
其中，Q表示强度，G表示刚度，T表示寿命，x1表示孔径垂直度，x2表示轴向力大小，x3表示出口温度，x4表示孔厚，x5表示钉头齐平度，x6表示孔径大小。
步骤103：基于所述质量检测指标，通过线性加权和法，检测机器人智能钻铆作业的质量。
检测机器人智能钻铆作业的质量的公式如下：
M＝cQQ+cGG+cTT
M表示质量，Q表示强度，cQ表示强度对质量的影响系数；G表示刚度，cG表示刚度对质量的影响系数；T表示寿命，cT表示寿命对质量的影响系数。
在步骤103之后，还包括根据检测到的机器人智能钻铆作业的质量，进行质量检测。
下面对本发明提供的检测方法进行详细介绍：
1)启动检测装置并进行初始化。
具体的，开启设备的电源系统，启动检测装置，进行作业前的检验工作并进行初始化；
2)连接控制模块，启动在线监测模块，连接质量检测系统。
具体的，控制模块1通过电源进行独立供电，利用控制模块的网线接口。通过网线与上位机作业在线质量检测系统软件进行连接。
点激光传感器21过耦合器端子与控制模块1连接，压力传感器22通过耦合器串口与控制模块1连接。温度传感器23通过耦合器串口与控制模块1连接。激光光纤传感器24通过耦合器串口与控制模块1连接。线激光传感器既25通过USB接口直接连接与控制模块1连接。视觉相机26利用工业交换机分口，通过千兆网线，实现与控制模块1的连接。控制模块1，通过建立不同的PLC工程，编写不同的PLC程序，可以实现不同传感器的控制。
3)通过视觉相机的拍照功能、各传感器获取的数据，实现钻铆系统作业状态的实时监控。
点激光传感器21实时输出孔径垂直度；压力传感器22实时输出制孔的轴向力：温度传感器23输出机器人制孔作业过程中的出口温度；激光光纤传感器24输出制孔后孔厚数据；线激光传感器25输出钻铆后钉头齐平度数据；视觉相机26输出孔径大小数据。
4)根据获取的多传感器数据，进行质量检测。
针对飞机装配过程中，常会出现的各种装配质量问题(孔径精度、钉膨胀量、毛刺、密封性等)，检测分析包括制孔装配误差、壁板结构刚度、钻铆工艺参数等在内的影响产品质量的因素，研究这些因素耦合作用对产品质量的影响，在此基础上，编写多因素耦合作用下的产品质量检测算法。首先，采用理论分析、实验研究、仿真对比三者相结合的方法对钻铆区域的刚度、强度、寿命开展研究，最后根据理论、实验、仿真三者数据间的相关关系，建立了检测系统的模型，基于以上相关研究融合影响产品质量的多因素耦合作用，加入产品质量修正系数，编写钻铆产品质量检测算法。
根据传感器可以得到6个关于质量的指标，孔径垂直度x1，轴向力大小x2，出口温度x3，孔厚x4，钉头齐平度x5，孔径大小x6。
本发明以研究产品的质量为检测对象，采用产品的强度、刚度及寿命的作为检测和评价指标。
利用理论推导其刚度、强度、寿命值，搭建实验平台，研究装配壁板的刚度、强度，同时对装配壁板进行仿真分析，结合理论与实验数据分析确定装配壁板钻铆区域的力学属性；设计相关分析实验时，选取典型实验验证件，开展钻铆连接区域刚度、强度、寿命实验研究；利用ABAQUS、CATIA等有限元分析和建模软件，建立钻铆区域的三维CAD模型，对钻铆区域的钻铆过程开展有限元实验仿真。其次根据以上获得的理论分析、实验分析和仿真分析数据，绘制钻铆连接区域的刚度、强度、寿命值曲线图，得到钻铆连接区域的有限元应力云图，对比三者曲线图之间的关系以及仿真分析结果的钻铆质量，通过探寻相关规律，获得钻铆质量的决定或相关因素，据此开展控制钻铆质量的方法研究。
通过仿真分析，实验研究、理论推导及公差要求等方法得出各个指标参数对产品强度、刚度和寿命的相互影响,
Q＝fQ(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
G＝fG(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
T＝fT(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
Q表示产品强度，G表示产品刚度，T表示产品寿命。
根据线性加权和法，多目标函数为：根据产品对强度、刚度、寿命的需求程度确定强度、刚度、寿命的影响系数，建立相应的函数关系如下：
M＝cQQ+cGG+cTT
M表示产品质量，M值越高，表明质量越好；Q表示产品的强度，cQ表示强度对产品质量的影响系数；G表示产品的刚度，cG表示刚度对产品质量的影响系数；T表示产品的寿命，cT表示寿命对产品质量的影响系数。
对于影响因数的确定，采用1～9比率标度法判断矩阵的方法来求出权重集。方法如下：
本评价系统有3个评价因素，Q、G、T。可由专业人员两两比较各元素间的相对重要性，组集一个判断矩阵C，C为3阶方阵。矩阵C中元素Cij按下述方法取得
Figure GDA0003092102830000081
并且，Cji＝1/Cij。利用乘幂法对矩阵C计算出对应其最大特征值的特征向量，并作归一化处理，这便得到了Q、G、T的对产品质量的影响因素。
5)判断质量检测是否完成。
如质量检测完成，执行6)，如由于缺少指标参数，导致质量检测未完成，返回3)，重新获取指标参数。
6)将状态显示到人机界面，质量检测完成。
具体的，将作业质量检测系统中获得的各项指标参数，输入到人机界面中，并将最终的质量检测结果显示，以便系统根据目前产品质量对钻铆作业的工艺参数进行调整，保证产品质量。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种机器人智能钻铆作业在线质量检测方法，其特征在于，所述方法应用于机器人智能钻铆作业在线质量检测系统，所述检测系统包括：在线监测模块和控制模块；所述在线监测模块用于监测机器人智能钻铆作业的工作状态；所述控制模块用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量并控制所述在线监测模块；
所述在线监测模块包括：
点激光传感器，设置在机器人末端执行器前端，用于孔径垂直度的检测；
压力传感器，设置在机器人末端执行器的压脚上，用于制孔过程轴向力的检测；
温度传感器，设置在机器人末端执行器侧面，用于对孔周的温度进行检测；
激光光纤传感器，设置在测量刀头上，用于孔厚的检测；
线激光传感器，设置在机器人末端执行器侧方，用于钉头齐平度的检测；
视觉相机，设置在机器人末端执行器前端，用于孔径大小的检测；
所述检测方法包括：
获取在线监测模块监测到的机器人智能钻铆作业的工作状态数据；
根据所述工作状态数据，确定质量检测指标；
基于所述质量检测指标，通过线性加权和法，检测机器人智能钻铆作业的质量；
检测机器人智能钻铆作业的质量的公式如下：
M＝cQQ+cGG+cTT
M表示质量，Q表示强度，cQ表示强度对质量的影响系数；G表示刚度，cG表示刚度对质量的影响系数；T表示寿命，cT表示寿命对质量的影响系数；其中M、Q、G由孔径垂直度、轴向力、出口温度、孔厚、钉头齐平度以及孔径大小确定。
2.根据权利要求1所述的机器人智能钻铆作业在线质量检测方法，其特征在于，所述质量检测指标包括强度、刚度和寿命。
3.根据权利要求1所述的机器人智能钻铆作业在线质量检测方法，其特征在于，确定质量检测指标的公式如下：
Q＝fQ(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
G＝fG(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
T＝fT(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
其中，Q表示强度，G表示刚度，T表示寿命，x1表示孔径垂直度，x2表示轴向力大小，x3表示出口温度，x4表示孔厚，x5表示钉头齐平度，x6表示孔径大小。
4.根据权利要求1所述的机器人智能钻铆作业在线质量检测方法，其特征在于，所述控制模块具体包括：
检测单元，与所述在线监测模块连接，用于根据所述工作状态检测机器人智能钻铆作业的质量；
控制单元，与所述在线监测模块连接，用于控制所述在线监测模块。
5.根据权利要求1所述的机器人智能钻铆作业在线质量检测方法，其特征在于，所述控制模块与所述在线监测模块通过TCP/IP协议、EtherNet/IP协议、EtherCat通讯或PLC的I/O口进行通信。
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