CN113276094B - 一种分布式智能示教系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种分布式智能示教系统及方法，包含以下步骤：S1.在轨迹生成场景中，利用传送装置和线激光传感器搭建轨迹提取平台；S2.在加工场景中，利用机器人和传送装置搭建生产线；S3.对轨迹提取平台和生产线进行手眼标定获取坐标变换矩阵；S4.扫描待加工工件，依据算法提取加工轨迹并进行坐标转换，对待加工工件和加工轨迹进行编码然后储存到轨迹库；S5.加工场景中的上位机访问轨迹库获取加工轨迹，将数据传输给机器人生产线，完成加工任务。这种方法将轨迹提取场景和机器人加工场景分离，提高了各个系统的独立性。通过在线提取加工轨迹的方式减少传感器的使用，降低成本，提高加工精度和生产效率。

Description

一种分布式智能示教系统及方法
技术领域
本发明属于智能制造领域，尤其涉及一种分布式智能示教系统及方法。
背景技术
越来越多的工厂加工任务被机器人取代，目前工厂中的机器人加工智能化程度低，在机器人进行产品加工前需要技术人员花费大量的时间和精力去进行示教，机器人只发挥了记忆、存储能力，通过示教将需要移动的点位储存在机器人本体中，按照相应程序重复作业，对周围环境没有感知与反馈控制能力。每个机器人生产线上只能生产同一种类型的产品，如果更换加工工件则需要重新进行示教。
目前越来越多的机器人搭载视觉传感器，实现更加复杂的加工任务，给予机器人更大的灵活度和自主性，这些机器人搭建视觉传感器的方式无非两种，一种是eye-in-hand，另一种是eye-to-hand,但是这两种方式都有一个弊端，每个机器人都必须搭配一个视觉传感器，在加工现场中，可能有很多条生产线，这无疑会大大增加生产成本。以上两种搭载方式在机器人加工时每加工一次都需要先经过传感器扫描，这又降低了工厂的生产效率，并且每次扫描都不可避免的会带来误差，久而久之，需要技术人员重新对系统进行校准，消除扫描带来的积累误差。
发明内容
发明目的：为解决上述问题，降低工厂的生产成本，提高工厂的生产效率和加工精度，本发明提出了一种分布式智能示教系统及方法。本发明通过分离扫描场景和机器人自动加工场景，降低工厂的生产成本，通过在线扫描，提取加工轨迹，然后将加工轨迹通过网络通信传输给加工现场，机器人完成加工任务，这样避免了加工场景因为多次扫描工件，提取加工轨迹带来的时间消耗和误差，提高工厂的生产效率和加工精度。
技术方案：为了实现上述的目的，本发明提出了一种分布式智能示教系统及方法，该系统包括轨迹提取场景子系统和机器人自动加工场景子系统；在轨迹提取场景子系统中，将待加工工件和提取的加工轨迹进行编码，然后存储到轨迹库；在机器人自动加工场景子系统中，通过上位机和网络交换机控制机器人加工生产线，依据每条生产线所加工的工件类型，上位机访问轨迹库获取相应的工件类型和加工轨迹，然后将对应的加工轨迹数据传递给机器人生产线，机器人生产线按照接收到的加工轨迹数据完成加工任务。
优选的，所述轨迹提取场景子系统包括三维传感器、传送装置以及与它们通讯的上位机软件，三维传感器和传送装置组成扫描平台，三维传感器通固定于传送装置上方，然后通过以太网连接到上位机软件，传送装置的控制器通过串口与上位机连接，通过上位机控制软件采集数据，处理数据，提取加工轨迹，然后将待加工工件和加工轨迹进行编码储存至轨迹库；待加工工件的编码方式为工件类型，例如：CanvasShoeSole，这个表示扫描的帆布鞋鞋底模型；加工轨迹的编码方式为工件轨迹类型，例如：CanvasShoeSoleTrack，这个表示提取的帆布鞋鞋底模型的加工轨迹。
优选的，机器人自动加工场景子系统包括加工机器人、带有检测运动的编码器和限位装置的传送带、与加工机器人和传送带通信的上位机以及控制多条生产线的网络交换机；加工机器人自带控制器直接通过网线接入网络交换机的输出端；传送带的控制通过PLC控制器实现，PLC控制器的输出端控制传送带运动，输入端通过网线接入网络交换机的输出端；传送带上的限位装置用来固定待加工工件，防止其发生移动；加工机器人和传送带组成生产线，加工机器人和传送带通过网线接入网络交换机的输出端，上位机通过网线接入网络交换机的输入端，组建成一个局域网，上位机控制相应的机器人和传送带只需要通过对应的IP地址发送指令即可，机器人自动加工场景子系统最开始运行的时候，上位机需要给每条生产线分配加工轨迹数据，此时上位机根据不同生产线加工工件的类型访问轨迹库获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人根据事先编好的程序储存轨迹数据，然后待加工工件运动到加工范围内，机器人完成加工任务；如果生产线不更换工件类型，则上位机不用发送数据，机器人根据储存的数据和编写的程序自动完成加工任务，当生产线更换工件类型时，上位机访问轨迹库获取新工件的加工轨迹，然后通过网络再次传输给相应的机器人，机器人储存新的轨迹数据，按照程序完成加工任务。
本发明还提出根据任一项所述的一种分布式智能示教系统及方法实现的一种基于三维视觉的机器人智能加工方法，该方法包含以下步骤：
(1)手眼标定：在轨迹提取场景子系统中，开启传感器，使线激光刚好打在关键点上，所述关键点为梯形标定物的角点以及梯形标定物的每个水平梯面上的圆锥点，依次获取关键点在传感器下的坐标；在机器人自动加工场景子系统中，梯形标定物置于机器人末端执行器运动范围内，控制机器人末端执行器尖端点依次移动到标定物的关键点位置，然后从机器人示教盒上读取关键点在机器人末端执行器下的坐标，将机器人自动加工场景子系统中的坐标点通过网络发送给轨迹提取场景子系统中的上位机，利用标定算法求取传感器坐标系到末端执行器坐标系的变换矩阵；
(2)数据采集与处理：在轨迹提取场景子系统中，扫描待加工工件获取三维点云数据，依据算法提取加工轨迹并且进行坐标变换，将其转换至机器人末端执行器坐标系下，然后对待加工工件和加工轨迹进行编码，储存到轨迹库中，上位机软件对采集和处理过程进行监控；
(3)获取加工轨迹：机器人自动加工场景子系统中，依据每条生产线上待加工工件的类型，上位机通过网络访问轨迹库，根据编码信息获取相应的加工轨迹数据；
(4)机器人自动加工：通过步骤(3)，机器人自动加工场景子系统中的上位机获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人根据事先编好的程序储存轨迹数据完成加工任务。
优选的，(1)在线进行手眼标定，通过网络通信获取加工场景中的实验数据和轨迹提取场景中的实验数据，然后将加工场景中的实验数据发送给扫描场景中的上位机，最后编写标定算法计算出坐标系变换矩阵。
优选的，待加工工件的轨迹提取与加工场景分开，无需在机器人自动加工场景中为每条生产线都配备一个三维视觉传感器，加工现场只需要一台带上位机的工控机通过网络交换机就可以控制所有生产线。
优选的，所述步骤(4)中，对于同一种加工工件，机器人自动加工生产线只需要获取一次加工轨迹，即可对同种类型的工件进行加工。
优选的，如果更换机器人自动加工生产线上的待加工工件，要在轨迹提取场景中将待加工工件进行扫描提取加工轨迹并进行坐标转换，然后编码储存；机器人加工场景中的上位机通过网络通信访问轨迹库，选择相应的加工轨迹数据并将其传输给指定的机器人加工生产线以完成加工任务。
有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益技术效果：
本发明的技术方案将传感器扫描场景和机器人自动加工场景分离开来，轨迹提取场景中只需要一个三维视觉传感器，不拘束于一条机器人自动加工生产线上配备一个三维视觉传感器，降低了工厂的生产成本；扫描场景和加工场景分开可以让三维视觉传感器远离加工现场恶劣的生产环境，提高了整个系统的稳定性；加工现场中，对于同一条生产线，如果加工工件为同一种类型，则不需要每次加工都需要先扫描工件，然后提取加工轨迹再让机器人完成加工任务，这样大大节省了时间成本，提高了工厂的生产效率，并且消除了由于多次扫描带来的积累误差。
本发明的技术方案在扫描场景和加工场景中都开发有上位机软件，轨迹提取场景中的上位机软件即GUI软件可以检测待加工工件的扫描过程以及加工轨迹的提取结果；加工场景中的上位机软件负责监控机器人自动加工现场的运行状态，系统会对所有生产线进行监控，如果生产现场出现问题，上位机会报警并记录问题；通过两个上位机软件可以实时监控整个系统的运行过程。
附图说明
图1是本发明实施例中的系统结构图；
图2是本发明实施例中扫描场景中的结构图；
图3是本发明实施例中加工场景中的结构图；
图4是本发明实施例中系统的算法流程图；
图5是本发明实施例中手眼标定使用的梯形标定物。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明实施例进行详细说明，在扫描场景和加工场景中，可以根据具体的生产环境选择将数据保存到扫描场景子系统中的本地磁盘或者是服务器亦或是云端，若系统中采用其他硬件搭建系统也都属于本发明的保护范围内。
本实施例中的整体系统结构图如下图1所示，本发明将扫描场景和加工场景分离，可以提高系统的稳定性，降低生产成本，提高生产速度。扫描场景中包含了人机交互模块、传送装置模块、三维扫描模块以及搭建扫描平台所需要的框架，在此场景中，轨迹提取子系统会对新的待加工工件进行扫描，提取加工轨迹，在整个扫描处理过程中，上位机会控制三维视觉传感器的开关、传送装置的运动、观察扫描结果以及加工轨迹的提取结果，扫描和提取结果会通过点云可视化的方式显示在上位机软件中，如果扫描结果不理想，可以多次扫描，取扫描结果最理想的一次进行处理。机器人自动加工场景中包含了获取数据模块、人机交互模块、网络交换机模块、生产线传送装置控制模块、与机器人通信传输模块以及搭建机器人自动加工生产线所需要的框架，在此场景中，加工子系统会分配生产线加工工件的类型，然后通过访问上层获取数据，再利用网络交换机通过网络通信将数据传输给机器人加工生产线完成加工任务，在机器人自动加工过程中，上位机软件会监控所有生产线，如果某条生产线发生故障，上位机软件会记录问题并且报警。
本发明提出了一种分布式智能示教系统及方法，该系统包括轨迹提取场景子系统和机器人自动加工场景子系统；在待加工轨迹提取场景子系统中，将待加工工件和提取的加工轨迹进行编码，然后存储到轨迹库中，轨迹库可以是本地磁盘或者服务器或是云端；在机器人自动加工场景子系统中，通过上位机和网络交换机控制机器人加工生产线，依据每条生产线所加工的工件类型，上位机访问轨迹库获取相应的工件类型和加工轨迹，然后将对应的加工轨迹数据传递给机器人生产线，机器人生产线按照接收到的加工轨迹数据完成加工任务。
优选的，所述轨迹提取场景子系统包括三维传感器、传送装置以及与它们通讯的上位机软件，三维传感器和传送装置组成扫描平台，三维传感器固定于传送装置的上方，然后通过以太网连接到上位机软件上，传送装置的控制器通过串口与上位机连接，通过上位机控制软件采集数据，处理数据，提取加工轨迹，然后将待加工工件和加工轨迹进行编码储存至轨迹库；待加工工件的编码方式为工件类型，例如：CanvasShoeSole，这个表示帆布鞋鞋底模型；加工轨迹的编码方式为工件轨迹类型，例如：CanvasShoeSole-track，这个表示帆布鞋鞋底模型的加工轨迹。
优选的，机器人自动加工场景子系统包括加工机器人、带有检测运动的编码器和限位装置的传送带、与加工机器人和传送带通信的上位机以及控制多条生产线的网络交换机；加工机器人自带控制器直接通过网线接入网络交换机的输出端；传送带的控制通过PLC控制器实现，PLC控制器的输出端控制传送带运动，输入端通过网线接入网络交换机的输出端，通过传送带上的编码器进行测速、定位、设定运动速度；传送带上的限位装置用来固定待加工工件，防止其发生移动；加工机器人和传送带组成生产线，加工机器人和传送带通过网线接入网络交换机的输出端，上位机通过网线接入网络交换机的输入端，组建成一个局域网，机器人自动加工场景子系统最开始运行的时候，上位机需要给每条生产线分配加工轨迹数据，此时上位机根据不同生产线加工工件的类型访问轨迹库获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人根据事先编好的程序储存轨迹数据，然后待加工工件运动到加工范围内，机器人完成加工任务；如果生产线不更换工件类型，则上位机不用发送数据，机器人根据储存的数据和编写的程序自动完成加工任务，当生产线更换工件类型时，上位机访问轨迹库获取新工件的加工轨迹，然后通过网络再次传输给相应的机器人，机器人储存新的轨迹数据，按照程序完成加工任务。
本发明还提出根据任一项所述的一种分布式智能示教系统及方法实现的一种基于三维视觉的机器人智能加工方法，该方法包含以下步骤：
(1)手眼标定：在轨迹提取场景子系统中，开启传感器，使线激光刚好打在关键点上，所述关键点为梯形标定物的角点以及梯形标定物的每个水平梯面上的圆锥点，依次获取关键点在传感器下的坐标；在机器人自动加工场景子系统中，梯形标定物置于机器人末端执行器运动范围内，控制机器人末端执行器尖端点依次移动到标定物的关键点位置，然后从机器人示教盒上读取关键点在机器人末端执行器下的坐标，将机器人自动加工场景子系统中的坐标点通过网络发送给扫描场景子系统中的上位机，利用标定算法求取传感器坐标系到末端执行器坐标系的变换矩阵；
(2)数据采集与处理：在轨迹提取场景子系统中，扫描待加工工件获取三维点云数据，依据算法提取加工轨迹并且进行坐标变换，将其转换至机器人末端执行器坐标系下，然后对待加工工件和加工轨迹进行编码，储存到轨迹库中，上位机软件对采集和处理过程进行监控；
(3)获取加工轨迹：机器人自动加工场景子系统中，依据每条生产线上待加工工件的类型，上位机通过网络访问轨迹库，根据编码信息获取相应的加工轨迹数据；
(4)机器人自动加工：通过步骤(3)，机器人自动加工场景子系统中的上位机获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人根据事先编好的程序储存轨迹数据完成加工任务。
优选的，(1)在线进行手眼标定，通过网络通信获取加工场景中的实验数据，然后将加工场景中的实验数据发送给轨迹提取场景中的上位机，最后编写标定算法计算出坐标系变换矩阵。
优选的，待加工工件的轨迹提取场景与加工场景分开，无需在机器人自动加工场景中为每条生产线都配备一个三维视觉传感器，加工现场只需要一台带上位机的工控机通过网络交换机就可以控制所有生产线。
优选的，所述步骤(4)中，对于同一种加工工件，机器人自动加工生产线只需要获取一次加工轨迹，即可对同种类型的工件进行加工。
优选的，如果更换机器人自动加工生产线上的待加工工件，要在轨迹加工场景中将待加工工件进行扫描提取加工轨迹并进行坐标转换，然后编码储存；机器人加工场景中上位机通过网络通信访问轨迹库，然后选择相应的加工轨迹数据并将其传输给指定的机器人加工生产线以完成加工任务。

Claims (5)

1.根据一种分布式智能示教系统实现的一种分布式智能示教方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)手眼标定：在轨迹提取场景子系统中，开启传感器，使线激光刚好打在关键点上，所述关键点为梯形标定物的角点以及梯形标定物的每个水平梯面上的圆锥点，依次获取关键点在传感器下的坐标；在机器人自动加工场景子系统中，梯形标定物置于机器人末端执行器运动范围内，控制机器人末端执行器尖端点依次移动到标定物的关键点位置，然后从机器人示教盒上读取关键点在机器人末端执行器下的坐标，将机器人自动加工场景子系统中的坐标点通过网络发送给轨迹提取场景子系统中的上位机，利用编写的标定算法求取传感器坐标系到末端执行器坐标系的变换矩阵；
(2)数据采集与处理：在轨迹提取场景子系统中，扫描待加工工件获取三维点云数据，依据算法提取加工轨迹并且进行坐标变换，将其转换至机器人末端执行器坐标系下，然后对待加工工件和加工轨迹进行编码，储存到轨迹库，上位机软件对采集和处理过程进行监控；
(3)获取加工轨迹：机器人自动加工场景子系统中，依据每条生产线上待加工工件的类型，上位机访问轨迹库，根据编码信息获取相应的加工轨迹数据；
(4)机器人自动加工：通过步骤(3)，机器人自动加工场景子系统中的上位机获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人程序储存轨迹数据然后完成加工任务；
所述一种分布式智能示教系统包括轨迹提取场景子系统和机器人自动加工场景子系统；在轨迹提取场景子系统中，将待加工工件和提取的加工轨迹进行编码，然后存储到轨迹库，轨迹库为本地磁盘或者服务器或是云端；在机器人自动加工场景子系统中，通过上位机和网络交换机控制机器人加工生产线，依据每条生产线所加工的工件类型，上位机访问轨迹库获取相应的工件类型和加工轨迹，然后将对应的加工轨迹数据传递给机器人生产线，机器人生产线按照接收到的加工轨迹数据完成加工任务；
轨迹提取场景子系统包括三维传感器、传送装置以及与其通讯的上位机软件，三维传感器和传送装置组成扫描平台，三维传感器固定于传送装置的上方，通过以太网与上位机通信，传送装置的控制器通过串口与上位机连接，通过上位机控制软件采集数据，处理数据，提取加工轨迹，然后将待加工工件和加工轨迹进行编码储存至轨迹库；待加工工件的编码方式为工件类型，加工轨迹的编码方式为工件轨迹类型；轨迹提取场景子系统只需对工件进行扫描，提取加工轨迹，将其编码储存至轨迹库即可，加工场景子系统随时访问轨迹库获取相应的加工轨迹数据；
机器人自动加工场景子系统包括加工机器人、带有检测运动的编码器和限位装置的传送带、与加工机器人和传送带通信的上位机以及控制多条生产线的网络交换机；加工机器人自带控制器直接通过网线接入网络交换机的输出端；传送带的控制通过PLC控制器实现，PLC控制器的输出端控制传送带运动，输入端通过网线接入网络交换机的输出端；传送带上的限位装置用来固定待加工工件；加工机器人和传送带组成生产线，并且通过网线接入网络交换机的输出端，上位机通过网线接入网络交换机的输入端，组建成一个局域网；机器人自动加工场景子系统开始运行时，上位机需要给每条生产线分配加工轨迹数据，此时上位机根据不同生产线加工工件的类型访问轨迹库获取加工轨迹数据，然后通过网络交换机将各自的轨迹数据发送给相应生产线上的机器人，机器人根据编好的程序储存轨迹数据，然后待加工工件运动到加工范围内完成加工任务。
2.根据权利要求1所述的一种分布式智能示教方法，其特征在于，如果生产线不更换工件类型，则上位机不发送数据，机器人根据储存的数据和编写的程序自动完成加工任务；当生产线更换工件类型时，上位机访问轨迹库，获取新工件的加工轨迹，然后通过网络再次传输给相应的机器人，机器人储存新的轨迹数据，按照程序完成加工任务。
3.根据权利要求1所述的一种分布式智能示教方法，其特征在于，(1)在线进行手眼标定，通过网络通信获取加工场景子系统中的实验数据，然后将加工场景子系统中的实验数据发送给轨迹提取场景子系统中的上位机，根据标定算法计算出坐标系变换矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种分布式智能示教方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对于同一种加工工件，机器人自动加工生产线只获取一次加工轨迹，即可对同种类型的工件进行加工。
5.根据权利要求3所述的一种分布式智能示教方法，其特征在于，如果更换机器人自动加工生产线上的待加工工件，轨迹提取场景子系统中将待加工工件进行扫描提取加工轨迹并进行坐标转换，然后编码储存；机器人自动加工场景子系统中，通过访问轨迹库，上位机选择相应的加工轨迹数据并将其传输给指定的机器人加工生产线以完成加工任务。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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