CN113492071A - 一种应用于窗框喷涂的路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及喷涂，更具体的说是一种应用于窗框喷涂的路径规划方法。包括以下步骤：S1、通过测量元件以在线方式获得所述窗框尺寸数据；S2、通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹。其中，在喷涂轨迹生成过程中根据漆面和工件类型生成不同的喷涂轨迹；其中所述漆面类型包括清漆和面漆，工件类型包括扇、框和辅料。通过测量元件以在线方式实时的对各种不同窗型进行识别，通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹进行轨迹规划，对整个生产流程的效率、节拍得到了极大的提升。

Description

一种应用于窗框喷涂的路径规划方法
技术领域
本发明涉及喷涂，更具体的说是一种应用于窗框喷涂的路径规划方法。
背景技术
现有喷涂方式多为示教目标点与离线编程的形式，示教目标点适用于形体结构复杂、产量小的工件，对于产量大的工件来说，示教操作工作量大、效率低，也难以保证喷涂位置的精度；离线编程可以适用于产量大、种类小的工件，虽然可以保证喷涂位置的精度，但是离线编程花费的时间长，对于种类繁多的工件，如果每一种都用离线来做，将会需要大量的时间，从而影响生产的进度。
对于窗框喷涂，以上方法都无法满足生产的需求。窗框样式成百上千，多种多样，结构大小不一，工艺要求高，对于一些工艺参数要可随时调整，生产趋势通常为小产量、多种类，无论用示教方式还是离线编程方式，都会造成工作量大、用时长、效率低、轨迹路径单一、参数可调性低等影响。
发明内容
本发明提供一种应用于窗框喷涂的路径规划方法，目的是提高喷涂窗框作业流程的效率。
上述目的通过以下技术方案来实现：
一种应用于窗框喷涂的路径规划方法，包括以下步骤：
S1、通过测量元件以在线方式获得所述窗框尺寸数据，通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹；其中，在喷涂轨迹生成过程中根据漆面和工件类型生成不同的喷涂轨迹；其中所述漆面类型包括清漆和面漆，工件类型包括扇、框和辅料；
其中所述漆面类型为清漆时，扇：外缘、内缘；框：外缘和内缘；辅料：正面；
所述漆面类型为面漆时：扇：外缘、内缘、正面；框：内缘、正面；辅料：正面。
其中所述外缘，以及正面的喷涂顺序依次为左侧、上侧、右侧和下侧；其中所述内缘的喷涂顺序依次为内侧上端中部、右上角、右下角、左下角和左上角。
S2、工件随吊链移入喷涂工位，并反馈到达信号，此时下一个喷涂工件未进入测量区；
S4、机器人通过反馈信号，收到工件到位信号后，自动更新程序数据获取喷涂轨迹并开始喷涂；
S5、在工件喷涂结束后，机器人回到初始安全位置等待，同时发送完成信号给上位机或PLC；
S6、收到完成信号后，吊链移动，将工件移出喷漆位置，进入下一个工序；其中所述下一个工序为人工补喷；
S7、重复上述步骤实现自动喷涂生产。
本发明一种应用于窗框喷涂的路径规划方法的有益效果为：
通过测量元件以在线方式实时的对各种不同窗型进行识别，通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹进行轨迹规划，这样不需要对各个窗型都进行单独的离线编程，减少工作量，排除了机器人工作前的准备时间，也大大减小了示教操作带来的精度误差，对整个生产流程的效率、节拍得到了极大的提升。
附图说明
图1显示了窗框喷涂作业整体上的路径规划；
图2显示了窗框喷涂的工作流程；
图3显示了本发明使用的软件控制系统的组成；
图4示意性显示了轨迹生成示例。
具体实施方式
参考图2，一种应用于窗框喷涂的路径规划方法，包括以下步骤：
1.通过测量元件以在线方式获得所述窗框尺寸数据，通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹；具体的，工件由人工挂到吊链上自动移入光栅测量工位，光栅对工件进行测量计算，获取工件尺寸，并将尺寸数据发送给机器人；含有电气部分用以反馈吊链位移信息；
其中所述机器人采用IRB 6700型号机器人，其中所述机器人采用ICR5控制系统；光栅采用现场总线的测量型自动化光栅MLG-2ProNet。
生成喷涂轨迹过程中，采用sobel算子进行边缘提取，分别获取横向边缘和纵向边缘，拟合得到工件边缘信息，在提取工件的横向边缘和纵向边缘后，拟合得到工件的边缘信息，一般采用最小二乘拟合算法进行拟合，当边缘存在较大的偏移点时会影响拟合精度，此时则采用RANSAC算法进行计算，能过提出偏差大的点保证边缘信息的有效性。
2.工件随吊链移入喷涂工位，并反馈到达信号；此时需保证下一个喷涂工件不在测量区。
3.机器人通过反馈信号，收到工件到位信号后，自动更新程序数据并开始喷涂；
4.在工件喷涂结束后，机器人回到初始安全位置等待，同时发送完成信号给上位机或PLC；
5.收到完成信号后，吊链移动，将工件移出喷漆位置，进入下一个工序，如此循环，实现自动喷涂生产。
上述内容主要包括四个单元协作运行，分别为工件传输单元(含有吊链)、测量光栅、系统控制单元和机器人喷涂单元；
其中，主要是根据工件输送单元参数和测量光栅获取的点云数据传递到系统控制单元以获取点云数据；随后进行点云数据处理：包括点云数据建立工件模型、工件识别和位姿估计以及轨迹转换等几个过程，实现不同类型、不同尺寸的工件测量及轨迹规化功能；最后进行轨迹执行：根据点云数据生成的喷涂轨迹点的位姿信息和机器人系统的标定数据进行数据转换得到机器人的运动轨迹控制喷涂机器人。
其中，将喷涂的轨迹、过渡的轨迹规划完成，是在离线仿真过程中的。要喷涂的部分以及喷涂路径的宽度大小，喷涂面积都是按照机器人的运动范围及姿态合理的规划验证，保留各个喷涂点位、过度点位的数据，同时留出相对于点位的偏移数据接口，做好与上位机的通讯协议，利用数据接口来接收上位机实时发送的窗宽尺寸数据，从而实时的对各种尺寸不一的窗框进行喷涂。
所述方法中使用深度优先搜索算法，以提高喷涂效率，具体如下：多个内框喷涂时，已知每个内框的喷涂起始点，给定n个内框的无向带权图G(V,E)，顶点代表内框起始点，权值代表内框之间的距离。若内框之间没有路径，则距离为无穷。
内框之间的距离存放在二维数组G[][]中。
从内框1出发，先到临近内框2，将走过的路程存放在变量cl中。
bestl代表当前找到的一种最短路径长度。
显然，向内框深处走时，cl只会增加。因此当cl>bestl时，不必再往深处走。限界条件为cl<bestl,cl初值为0，bestf初值为∞。
所述方法中喷涂的工件按照喷涂方式不同分成三类，分别为扇、框和辅料，漆面分为清漆和面漆。在轨迹生成过程中根据漆面和工件类型生成不同的喷涂轨迹。喷涂顺序有外缘、内缘、正面。其中所述外缘，以及正面的喷涂顺序依次为左侧1、上侧2、右侧3和下侧4；其中所述内缘的喷涂顺序依次为内侧上端中部a、右上角b、右下角c、左下角d和左上角e。

Claims (10)

1.一种应用于窗框喷涂的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过测量元件以在线方式获得所述窗框尺寸数据，通过离线仿真的方式确立窗口喷涂点位生产喷涂轨迹；
S2、工件随吊链移入喷涂工位，并反馈到达信号，此时下一个喷涂工件未进入测量区；
S4、机器人通过反馈信号，收到工件到位信号后，自动更新程序数据获取喷涂轨迹并开始喷涂；
S5、在工件喷涂结束后，机器人回到初始安全位置等待，同时发送完成信号给上位机或PLC；
S6、收到完成信号后，吊链移动，将工件移出喷漆位置，进入下一个工序；
S7、重复上述步骤实现自动喷涂生产。
2.根据权利要求1所述的方法，在喷涂轨迹生成过程中根据漆面和工件类型生成不同的喷涂轨迹。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述漆面类型包括清漆和面漆，工件类型包括扇、框和辅料。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述漆面类型为清漆时，扇：外缘、内缘；框：外缘和内缘；辅料：正面；所述漆面类型为面漆时：扇：外缘、内缘、正面；框：内缘、正面；辅料：正面。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述外缘，以及正面的喷涂顺序依次为左侧(1)、上侧(2)、右侧(3)和下侧(4)。
6.根据权利要求5或4所述的方法，其中所述内缘的喷涂顺序依次为内侧上端中部(a)、右上角(b)、右下角(c)、左下角(d)和左上角(e)。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述机器人采用IRB 6700型号机器人。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述机器人采用ICR5控制系统。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述下一个工序为人工补喷。
10.根据权利要求9所述的方法，还使用一种深度优先搜索算法，所述算法包括：多个内框喷涂时，已知每个内框的喷涂起始点，给定n个内框的无向带权图G(V,E)，顶点代表内框起始点，权值代表内框之间的距离；若内框之间没有路径，则距离为无穷；
内框之间的距离存放在二维数组G[][]中；
从内框1出发，先到临近内框2，将走过的路程存放在变量cl中；
bestl代表当前找到的一种最短路径长度；
限界条件为cl<bestl,cl初值为0，bestf初值为∞。
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