CN112604901B - 一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法 - Google Patents

一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法，涂胶机器人包括涂胶工位，所述涂胶工位包括封闭的腔室，所述腔室内设置有涂胶台面，所述涂胶台面上设置有机械臂，所述机械臂包括三个线性模块，三个所述线性模块以沿三个正交轴进行平动运动的方式设置，所述机械臂的末端设置有喷胶枪；所述腔室顶部对应涂胶台面设置有视觉系统，所述视觉系统用于检查涂胶台面上的门体以及玻璃的位置、尺寸以及形状，并识别机械臂以及喷胶枪；本发明具有降低生产成本，提升生产效率和质量的优点。

Description

一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法
技术领域
本发明属于自动涂胶技术领域，具体涉及一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法。
背景技术
近年来，机器人和视觉系统之间的集成迅速蔓延，行业被迫以较低的成本快速运营，以满足消费者的需求和竞争力。视觉系统广泛应用于图形和地图应用中，以检测点云并将其转换为高质量的曲面或实体模型。基于视觉的机器人系统被广泛应用于各种工业领域，以执行机器人操作、收割、焊接、喷漆和粘合等基本操作。
每个应用领域都对开发人员提出了特定的挑战。例如，在机器人操作领域，结合计算机辅助设计(CAD)数据的二维视觉系统可以识别随机放置的物体。在快速加工过程中，必须有足够数量的成熟水果和大量的成熟水果，以在合理的时间内将其与大量的成熟水果区分开来。虽然在水果收获应用中不需要机器人的高精度定位，但焊接操作要求末端执行器轨迹的高精度，通常为0.1mm或更小。因此，在选择视觉传感器时必须使用大量的焦点，该传感器必须保证具有低光学失真的正确分辨率，从而限制工作区域扩展到摄像机观察到的区域。在这种高精度的环境下，理想的焊接路径是从制造数字图纸中获得的。因此，系统需要先验信息来正确地检测(通常通过基于结构光的视觉系统)要遵循的实际路径。此外，自动焊接机需要合适的程序来实时跟踪和控制焊缝参数。
与焊接应用相比，涂胶过程要求机器人在整个工作区域内的定位精度较低(几毫米)，并且需要非实时数据处理。此外，与收获和处理应用不同，不需要对颜色敏感。
发明内容
本发明的目的是提供一种地铁屏蔽门涂胶机器人及其涂胶方法，通过视觉系统提升涂胶机的工作效率。
本发明提供了如下的技术方案：
一种地铁屏蔽门涂胶机器人，包括涂胶工位，所述涂胶工位包括封闭的腔室，所述腔室内设置有涂胶台面，所述涂胶台面上设置有机械臂，所述机械臂包括三个线性模块，三个所述线性模块以沿三个正交轴进行平动运动的方式设置，所述机械臂的末端设置有喷胶枪；所述腔室顶部对应涂胶台面设置有视觉系统，所述视觉系统用于检查涂胶台面上的门体以及玻璃的位置、尺寸以及形状，并识别机械臂以及喷胶枪。
优选的，所述线性模块为电动推杆或气缸。
优选的，所述视觉系统包括分辨率为1920×1080像素的RGB摄像头、分辨率为512×424像素的红外传感器、基于支持距离测量的激光传感器；通过集成到所述红外传感器中的电子电路，对摄像头进行了详细设计，可以生成深度图；通过调制光法测量深度，将激光传感器检测到的距离插入512×424矩阵对应于红外图像大小。
优选的，所述视觉系统通过开发工具包提供两个三维矩阵I和D，尺寸为N×M×3，N＝1920，M＝108；I是图像矩阵，其三张表包含与每个像素位置相关的三个RGB颜色级别；D是云点矩阵，其三张表包含三个笛卡尔坐标xc、yc和zc，与每个像素位置相关。
一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，包括以下步骤：
S1、设定原型标定程序，原型标定程序的目的是在机械臂和视觉系统之间建立通信，使机械臂能够正确地解释通过视觉系统获得的信息；S2、设定位置误差图，以测试定义的转换矩阵的有效性；S3、在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹。
优选的，所述设定原型标定程序，包括以下步骤：S11、设定机械臂参考系OrXrYrZr和视觉系统参考系OcXcYcZc；S12、机械臂参考系和视觉系统参考系中通用点的齐次坐标之间的关系如下：
Figure GDA0003372173170000031
其中Cij是旋转矩阵的元素，{Vx，Vy，Vz}T是视觉系统参考系的原点在机械臂参考系中的位置；
S13、将上述公式简化为：
{x}r＝[T]·{x}c；
S14、通过考虑沿Yr、Xr和Zr机器人轴的以下平移序列以及关于Yc、Zc和Xc相机轴的旋转，可以获得变换矩阵[T]：
Figure GDA0003372173170000032
表明[T]是六个未知参数dx、dy、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000033
和ψ的函数。
优选的，所述未知参数dx、dy、dz、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000034
和ψ的求解包括以下步骤：S21、在青色圆板上设置五个黑色圆圈并设置为校准板；S22、黑色圆圈的中心位于圆弧上，圆弧与校准板边缘同心；S23、校准板的中心与喷胶枪的位置一致；S24、对于每个位置识别可见圆，确定其中心，并确定标记坐标{x}c；S25、通过检测校准板的每个位置相关的图像矩阵I和对应的点云矩阵D来执行；S26、执行获取机械臂参考系中的30组标记坐标{x}r、在视觉系统参考系中30个图像矩阵I和对应的点云矩阵D；S27、采用经典计算机视觉算法对检测到的图像进行分析并识别圆；从周长点的三维坐标点云{Cc}和圆的点{Ci}的点的最佳匹配平面π的识别；点{Cc}在平面上的投影π；使用圆周法确定每个圆心；使用最小二乘法从上面的中心坐标开始识别标记位置坐标{x}c；利用30对3D坐标{x}r和{x}c，将优化算法应用到S13的公式中，以识别变换矩阵[T]中的未知参数dx、dy、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000041
和ψ。
优选的，所述设定位置误差图，包括以下步骤：S31、在其工作空间的一个指定点定位；平面圆形物体的中心被放置在这个点；S32、移除胶枪并使用视觉系统检测标记位置；S33、采用识别的转换矩阵评估两个参考框架中的标记坐标；S34、比较转换后的坐标和最初分配给涂胶枪的坐标。
优选的，所述在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹，包括以下步骤：S41、通过依次使用图像矩阵I数据和点云矩阵D数据，确定喷胶枪的轨迹；特别是，采用经典的计算机视觉和图像处理算法，从图像中检测出目标轮廓，并从图像矩阵I中提取轮廓像素坐标；S42、通过读取点云矩阵D的值得到相机参考系统中轮廓点的笛卡尔坐标(Xc，Yc，Zc)；变换矩阵[T]用于评估机器人参考系统中的轮廓点坐标(Xr，Yr，Zr)；S43、最后一组轮廓点坐标被缩小并用一个连续函数拟合，以获得物体轮廓内的涂胶路径并驱动喷胶枪。
本发明的有益效果是：
本发明一种地铁屏蔽门涂胶机器人以及涂胶方法，a)识别不同门体和玻璃的形状和位置；b)识别通常位于门体和玻璃轮廓上的涂胶区域；c)确定由机械臂控制单元在距离物体一定距离处移动的涂胶枪。这些特性使高粘合流动性和生产四面体的四个参数得到改善，因为它们涉及以下方面：1生产成本降低，因为不需要预先存储对象的几何结构，机器可以由一个不具备专门技能的操作员管理；2生产时间减少，因为不需要将对象安排在预先设定的位置；3更大的生产灵活性，由于该系统可以在不同尺寸和形状的未知物体上运行；4由于可以沿物体轮廓均匀地分配胶水，调整喷胶枪喷嘴和物体之间的距离、喷胶枪的平移速度和胶水流速，提高了生产质量。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明结构示意图；
图2是本发明方法流程示意图；
图3是校准板结构示意图；
图中标记为：1.腔室，2.涂胶台面，3.机械臂。
具体实施方式
如图1所示，一种地铁屏蔽门涂胶机器人，包括涂胶工位，涂胶工位包括封闭的腔室1，腔室1内设置有涂胶台面2，涂胶台面2上设置有机械臂3，机械臂3包括三个线性模块，三个线性模块以沿三个正交轴进行平动运动的方式设置，机械臂3的末端设置有喷胶枪；腔室1顶部对应涂胶台面设置有视觉系统，视觉系统用于检查涂胶台面上的门体以及玻璃的位置、尺寸以及形状，并识别机械臂以及喷胶枪，线性模块为电动推杆或气缸。
视觉系统包括分辨率为1920×1080像素的RGB摄像头、分辨率为512×424像素的红外传感器、基于支持距离测量的激光传感器；通过集成到红外传感器中的电子电路，对摄像头进行了详细设计，可以生成深度图；通过调制光法测量深度，将激光传感器检测到的距离插入512×424矩阵对应于红外图像大小；视觉系统通过开发工具包提供两个三维矩阵I和D，尺寸为N×M×3，N＝1920，M＝108；I是图像矩阵，其三张表包含与每个像素位置相关的三个RGB颜色级别；D是云点矩阵，其三张表包含三个笛卡尔坐标xc、yc和zc，与每个像素位置相关。
如图2所示，地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，包括以下步骤：
S1、设定原型标定程序，原型标定程序的目的是在机械臂和视觉系统之间建立通信，使机械臂能够正确地解释通过视觉系统获得的信息；
S2、设定位置误差图，以测试定义的转换矩阵的有效性；
S3、在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹。
其中，设定原型标定程序，包括以下步骤：
S11、设定机械臂参考系OrXrYrZr和视觉系统参考系OcXcYcZc；
S12、机械臂参考系和视觉系统参考系中通用点的齐次坐标之间的关系如下：
Figure GDA0003372173170000061
其中Cij是旋转矩阵的元素，{Vx，Vy，Vz}T是视觉系统参考系的原点在机械臂参考系中的位置；
S13、将上述公式简化为：
{x}r＝[T]·{x}c；
S14、通过考虑沿Yr、Xr和Zr机器人轴的以下平移序列以及关于Yc、Zc和Xc相机轴的旋转，可以获得变换矩阵[T]：
Figure GDA0003372173170000062
Figure GDA0003372173170000071
表明[T]是六个未知参数dx、dy、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000072
和ψ的函数。
其中，未知参数dx、dy、dz、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000073
和ψ的求解包括以下步骤：
S21、在青色圆板上设置五个黑色圆圈并设置为校准板，如图3所示；
S22、黑色圆圈的中心位于圆弧上，圆弧与校准板边缘同心；
S23、校准板的中心与喷胶枪的位置一致；
S24、对于每个位置识别可见圆，确定其中心，并确定标记坐标{x}c；
S25、通过检测校准板的每个位置相关的图像矩阵I和对应的点云矩阵D来执行；S26、执行获取机械臂参考系中的30组标记坐标{x}r、在视觉系统参考系中30个
图像矩阵I和对应的点云矩阵D；
S27、采用经典计算机视觉算法对检测到的图像进行分析并识别圆；从周长点的三
维坐标点云{Cc}和圆的点{Ci}的点的最佳匹配平面π的识别；点{Cc}在平面上的投影π；使用圆周法确定每个圆心；使用最小二乘法从上面的中心坐标开始识别标记位置坐标{x}c；利用30对3D坐标{x}r和{x}c，将优化算法应用到S13的公式中，以识别变换矩阵[T]中的未知参数dx、dy、dz、θ、
Figure GDA0003372173170000074
和ψ。
其中，设定位置误差图，包括以下步骤：
S31、在其工作空间的一个指定点定位；平面圆形物体的中心被放置在这个点；
S32、移除胶枪并使用视觉系统检测标记位置；
S33、采用识别的转换矩阵评估两个参考框架中的标记坐标；
S34、比较转换后的坐标和最初分配给涂胶枪的坐标。
其中，在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹，包括以下步骤：
S41、通过依次使用图像矩阵I数据和点云矩阵D数据，确定喷胶枪的轨迹；特别是，采用经典的计算机视觉和图像处理算法，从图像中检测出目标轮廓，并从图像矩阵I中提取轮廓像素坐标；
S42、通过读取点云矩阵D的值得到相机参考系统中轮廓点的笛卡尔坐标(Xc，Yc，Zc)；变换矩阵[T]用于评估机器人参考系统中的轮廓点坐标(Xr，Yr，Zr)；
S43、最后一组轮廓点坐标被缩小并用一个连续函数拟合，以获得物体轮廓内的涂胶路径并驱动喷胶枪。
本发明一种地铁屏蔽门涂胶机器人以及涂胶方法，a)识别不同门体和玻璃的形状和位置；b)识别通常位于门体和玻璃轮廓上的涂胶区域；c)确定由机械臂控制单元在距离物体一定距离处移动的涂胶枪。这些特性使高粘合流动性和生产四面体的四个参数得到改善，因为它们涉及以下方面：1生产成本降低，因为不需要预先存储对象的几何结构，机器可以由一个不具备专门技能的操作员管理；2生产时间减少，因为不需要将对象安排在预先设定的位置；3更大的生产灵活性，由于该系统可以在不同尺寸和形状的未知物体上运行；4由于可以沿物体轮廓均匀地分配胶水，调整喷胶枪喷嘴和物体之间的距离、喷胶枪的平移速度和胶水流速，提高了生产质量。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，其特征在于，地铁屏蔽门涂胶机器人包括涂胶工位，所述涂胶工位包括封闭的腔室，所述腔室内设置有涂胶台面，所述涂胶台面上设置有机械臂，所述机械臂包括三个线性模块，三个所述线性模块以沿三个正交轴进行平动运动的方式设置，所述机械臂的末端设置有喷胶枪；所述腔室顶部对应涂胶台面设置有视觉系统，所述视觉系统用于检查涂胶台面上的门体以及玻璃的位置、尺寸以及形状，并识别机械臂以及喷胶枪；该涂胶方法包括以下步骤：
S1、设定原型标定程序，原型标定程序的目的是在机械臂和视觉系统之间建立通信，使机械臂能够正确地解释通过视觉系统获得的信息；
S2、设定位置误差图，以测试定义的转换矩阵的有效性；
S3、在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹；
其中，所述设定原型标定程序包括以下步骤：
S11、设定机械臂参考系OrXrYrZr和视觉系统参考系OcXcYcZc；
S12、机械臂参考系和视觉系统参考系中通用点的齐次坐标之间的关系如下：
Figure 70014DEST_PATH_IMAGE001
其中Cij是旋转矩阵的元素，{Vx，Vy，Vz}T是视觉系统参考系的原点在机械臂参考系中的位置；
S13、将上述公式简化为：
Figure 860115DEST_PATH_IMAGE002
；
S14、通过考虑沿Yr、Xr和Zr机器人轴的以下平移序列以及关于Yc、Zc和Xc相机轴的旋转，可以获得变换矩阵[T]：
Figure 676761DEST_PATH_IMAGE003
Figure 210511DEST_PATH_IMAGE004
Figure 796213DEST_PATH_IMAGE005
表明[T]是六个未知参数dx、dy、dz、
Figure 28654DEST_PATH_IMAGE006
的函数。
2.根据权利要求1所述的一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，其特征在于，所述视觉系统通过开发工具包提供两个三维矩阵I和D，尺寸为N×M×3，N=1920，M=108；I是图像矩阵，其三张表包含与每个像素位置相关的三个RGB颜色级别；D是云点矩阵，其三张表包含三个笛卡尔坐标xc、yc和zc，与每个像素位置相关。
3.根据权利要求2所述的一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，其特征在于，所述未知参数dx、dy、dz、dz、
Figure 67018DEST_PATH_IMAGE006
的求解包括以下步骤：
S21、在青色圆板上设置五个黑色圆圈并设置为校准板；
S22、黑色圆圈的中心位于圆弧上，圆弧与校准板边缘同心；
S23、校准板的中心与喷胶枪的位置一致；
S24、对于每个位置识别可见圆，确定其中心，并确定标记坐标{x}c；
S25、通过检测校准板的每个位置相关的图像矩阵I和对应的点云矩阵D来执行；
S26、执行获取机械臂参考系中的30组标记坐标{x}r、在视觉系统参考系中30个图像矩阵I和对应的点云矩阵D；
S27、采用经典计算机视觉算法对检测到的图像进行分析并识别圆；从周长点的三维坐标点云{Cc}和圆的点{Ci}的点的最佳匹配平面π的识别；点{Cc}在平面上的投影π；使用圆周法确定每个圆心；使用最小二乘法从上面的中心坐标开始识别标记位置坐标{x}c；利用30对3D坐标{x}r和{x}c，将优化算法应用到S13的公式中，以识别变换矩阵[T]中的未知参数dx、dy、dz、
Figure 138879DEST_PATH_IMAGE006
。
4.根据权利要求1所述的一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，其特征在于，所述设定位置误差图，包括以下步骤：
S31、在其工作空间的一个指定点定位；平面圆形物体的中心被放置在这个点；
S32、移除胶枪并使用视觉系统检测标记位置；
S33、采用识别的转换矩阵评估两个参考框架中的标记坐标；
S34、比较转换后的坐标和最初分配给涂胶枪的坐标。
5.根据权利要求2所述的一种地铁屏蔽门涂胶机器人的涂胶方法，其特征在于，
所述在门体和玻璃轮廓上规划胶合的轨迹，包括以下步骤：
S41、通过依次使用图像矩阵I数据和点云矩阵D数据，确定喷胶枪的轨迹；采用经典的计算机视觉和图像处理算法，从图像中检测出目标轮廓，并从图像矩阵I中提取轮廓像素坐标；
S42、通过读取点云矩阵D的值得到相机参考系统中轮廓点的笛卡尔坐标（Xc，Yc，Zc）；变换矩阵[T]用于评估机器人参考系统中的轮廓点坐标（Xr，Yr，Zr）；
S43、最后一组轮廓点坐标（Xr，Yr，Zr）被缩小并用一个连续函数拟合，以获得物体轮廓内的涂胶路径并驱动喷胶枪。
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