CN113681133B - 一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法 - Google Patents

一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，所述冗余自由度机器人具有水平移动导轨、设置于水平移动导轨上的大负载三轴机器人、串联于大负载三轴机器人上的小负载六轴机器人、设置于小负载六轴机器人末端的3d相机和焊枪。本发明增加了机器人的自由度数量，使其可以灵活的适应于形状复杂、尺寸较大的工件焊接，并排除了水平移动导轨和大负载的三轴机器人对绝对精度的影响，焊接质量仅依赖于小负载的六轴机器人，焊接精度高；同时实现了智能焊接，工件焊接可全程无人员参与。

Description

一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法
技术领域
本发明涉及工业机器人智能焊接技术领域，具体为一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法。
背景技术
工业机器人智能焊接是利用工业机器人配合视觉相机识别焊缝、焊接路径规划、焊接工艺参数适配等技术完成无人员操作下的自动焊接过程。为保证焊接所需的精度要求，现有的机器人智能焊接技术通常使用的是自由度较少的工业机器人进行焊接。因此，在被焊工件形状复杂或尺寸较大的情况下，由于机器人自由度较少会造成其姿态受限，从而难以满足全位置复杂焊接的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，以满足全位置复杂焊接要求。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，所述冗余自由度机器人具有水平移动导轨、设置于水平移动导轨上的大负载三轴机器人、串联于大负载三轴机器人上的小负载六轴机器人、设置于小负载六轴机器人末端的3d相机和焊枪，所述焊接方法包括如下步骤：
S1，将被焊工件放置于冗余自由度机器人的焊接区域内；
S2，规划冗余自由度机器人的运动轨迹，即使3d相机沿着待焊工件摆放方向每隔一定距离进行一次拍照，并获取待焊工件的点云图像；
S3，根据S2步骤中获取的点云图像计算焊缝特征信息，将计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对，找到工件需要的焊接部位，并以此判断焊缝在工件中的位置；
S4，根据焊缝特征信息判断焊缝的方向，控制冗余自由度机器人运动，使3d相机沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，并记录拍照时水平移动导轨的位移变量值和大负载三轴机器人的关节变量值；
S5，根据S3步骤所得的焊缝特征信息在焊接工艺数据库中检索匹配与之对应的焊接工艺数据；
S6，根据所得焊缝特征信息计算焊接路径的控制点的坐标与姿态，利用焊接路径的控制点进行线性插值生成所有焊接路径点，并将S5步骤中得到的焊接工艺数据附加到焊接路径点中；
S7，移动焊枪按照焊接路径点进行焊接，且每移动焊枪至下一个焊接路径点时，保持水平移动导轨的位移变量值和大负载三轴机器人的关节变量值分别与S4步骤拍照所记录水平移动导轨的位移变量值和大负载三轴机器人的关节变量值相同。
进一步的，S3步骤中焊缝特征信息具体包含焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α，具体计算步骤如下：
S31，通过3d相机拍摄待焊工件的表面，获取工件表面轮廓的点云数据，并通过点云数据拟合出四条直线，四条直线分别是工件顶部所在的直线、焊道坡口两侧所在的直线和焊道坡口底部所在的直线；
S32，计算四条直线的交点确定四个角点，并通过四个角点的坐标计算出焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α。
进一步的，焊接路径的控制点具体计算方式为：
根据焊接工艺要求，将每层的焊接分为单道焊接和多道焊接；
单道焊接时，焊接路径中控制点为该单道焊接区域的中点位置；
多道焊接时，先按焊接道数将焊接区域等分，焊接路径中控制点设为每个等分焊接区域的中点。
进一步的，焊缝理论特征信息包括理论坡口底宽、理论坡口顶宽、理论坡口高度和理论坡口角度，焊缝理论特征信息的数据由焊接工艺要求确定。
进一步的，若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值，则认为找到工件需要的焊接部位；若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果不满足所设定的相似度阈值，则3d相机继续沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，直至计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值。
进一步的，焊接工艺数据库的焊接工艺内容包含焊枪倾斜角、焊枪行进角、焊接速度、摆动宽度、左侧坡口焊接停留时间、右侧坡口焊接停留时间、起弧停留时间、收弧停留时间、干伸长度、电压、电流、电弧长度修正系数、电感修正系数、送丝速率和填充金属直径中的一种或多种组合，焊接工艺数据库中的数据通过焊接工艺试验测试或从历史焊接数据中获得。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1、本发明增加了机器人的自由度数量，使其可以灵活的适应于形状复杂、尺寸较大的工件焊接；
2、焊接质量仅依赖于小负载的六轴机器人，使其可以满足焊接质量所需精度高的要求；
3、实现了智能焊接，工件焊接可全程无人员参与。
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是本发明冗余自由度机器人的结构示意图；
图2是本发明焊缝特征信息示意图；
图3是本发明单道焊接时焊接路径中控制点的位置示意图；
图4是本发明多道焊接时焊接路径中控制点的位置示意图；
图中：1、水平移动导轨；2、大负载三轴机器人；3、小负载六轴机器人；4、3d相机；5、焊枪。
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。
请参阅图1-4，本发明提供技术方案：一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，冗余自由度机器人具有水平移动导轨1、设置于水平移动导轨1上的大负载三轴机器人2、串联于大负载三轴机器人2上的小负载六轴机器人3、设置于小负载六轴机器人3末端的3d相机4和焊枪5，水平移动导轨1可带动大负载三轴机器人2水平移出，大负载三轴机器人2设有三个轴(图1中的2轴-4轴)，具有三个自由度；小负载六轴机器人3设有六个轴(图1中5轴-10轴)，具有六个自由度；冗余自由度机器人通过水平移动导轨1、大负载三轴机器人2及小负载六轴机器人3组成十个自由度；焊接方法包括如下步骤：
S1，将被焊工件放置于冗余自由度机器人的焊接区域内；
S2，规划冗余自由度机器人的运动轨迹，即使3d相机4沿着待焊工件摆放方向每隔一定距离进行一次拍照，获取待焊工件的点云图像；
S3，根据S2步骤中获取的点云图像计算焊缝特征信息，将计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对，找到工件需要的焊接部位，并以此判断焊缝在工件中的位置；
S4，根据焊缝特征信息判断焊缝的方向，控制冗余自由度机器人运动，使3d相机4沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，并记录拍照时水平移动导轨1的位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值；
S5，根据S3步骤所得的焊缝特征信息在焊接工艺数据库中检索匹配与之对应的焊接工艺数据；
S6，根据所得到焊缝特征信息计算焊接路径的控制点的坐标与姿态，利用焊接路径的控制点进行线性插值生成所有焊接路径点，并将S5步骤中得到的焊接工艺数据附加到焊接路径点中；
S7，移动焊枪5按照焊接路径点进行焊接，且每移动焊枪5至下一个焊接路径点时，保持水平移动导轨1的位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值分别与S4步骤拍照所记录水平移动导轨的1位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值相同。
S3步骤中焊缝特征信息具体包含焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α，具体计算步骤如下：S31，通过3d相机4拍摄待焊工件的表面，获取工件表面轮廓的点云数据，并通过点云数据拟合出四条直线，四条直线分别是工件顶部所在的直线、焊道坡口两侧所在的直线和焊道坡口底部所在的直线；S32，计算四条直线的交点确定四个角点，并通过四个角点的坐标可以计算出焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α。
如图2所示，焊道坡口可近似看成一个梯形，梯形的四个角点即为S32步骤中的四个角点，四个角点作为焊缝的特征点。
焊缝理论特征信息包括理论坡口底宽、理论坡口顶宽、理论坡口高度和理论坡口角度，焊缝理论特征信息的数据由焊接工艺要求确定；
若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值，则认为找到工件需要的焊接部位；若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果不满足所设定的相似度阈值，则3d相机4继续沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，直至计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值。
焊接工艺数据库的焊接工艺内容包含焊枪倾斜角、焊枪行进角、焊接速度、摆动宽度、左侧坡口焊接停留时间、右侧坡口焊接停留时间、起弧停留时间、收弧停留时间、干伸长度、电压、电流、电弧长度修正系数、电感修正系数、送丝速率和填充金属直径中的一种或多种组合，焊接工艺数据库中的数据通过焊接工艺试验测得或从历史焊接数据中获得。
焊接路径的控制点具体计算可根据焊接工艺要求，将每层的焊接分为单道焊接和多道焊接；单道焊接时，焊接路径中控制点为该单道焊接区域的中点位置，如图3所示。多道焊接时，先按焊接道数将焊接区域等分，焊接路径中控制点设为每个等分焊接区域的中点，如图4所示。
通常小负载的六轴机器人绝对定位精度较高，而大负载的三轴机器人绝对精度较低，为排除大负载的三轴机器人绝对定位精度对焊接质量的影响，每移动焊枪5至下一个焊接路径点时，保持水平移动导轨1位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值分别与S4步骤水平移动导轨1位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值相同，因此，移动焊枪5至下一个焊接路径点时导轨位移变量值和大负载三轴机器人2的关节变量值即为S4步骤中记录的值，同时可提高焊接质量。
本发明由于增加了机器人的自由度数量，使其可以灵活的适应于形状复杂、尺寸较大的工件焊接，并排除了大负载的三轴机器人对绝对精度的影响，焊接质量仅依赖于小负载的六轴机器人，使其可以满足焊接质量所需的精度要求；此外，还实现了智能焊接，工件焊接全程无人员参与。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：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 (4)

1.一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，其特征在于：所述冗余自由度机器人具有水平移动导轨(1)、设置于水平移动导轨(1)上的大负载三轴机器人(2)、串联于大负载三轴机器人(2)上的小负载六轴机器人(3)、设置于小负载六轴机器人(3)末端的3d相机(4)和焊枪(5)，所述焊接方法包括如下步骤：
S1，将被焊工件放置于冗余自由度机器人的焊接区域内；
S2，规划冗余自由度机器人的运动轨迹，即使3d相机(4)沿着待焊工件摆放方向每隔一定距离进行一次拍照，并获取待焊工件的点云图像；
S3，根据S2步骤中获取的点云图像计算焊缝特征信息，将计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对，找到工件需要的焊接部位，并以此判断焊缝在工件中的位置；
S4，根据焊缝特征信息判断焊缝的方向，控制冗余自由度机器人运动，使3d相机(4)沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，并记录拍照时水平移动导轨(1)的位移变量值和大负载三轴机器人(2)的关节变量值；
S5，根据S3步骤中的焊缝特征信息在焊接工艺数据库中检索匹配与之对应的焊接工艺数据；
S6，根据所得到焊缝特征信息计算焊接路径的控制点的坐标与姿态，利用焊接路径的控制点进行线性插值生成所有焊接路径点，并将S5步骤中得到的焊接工艺数据附加到焊接路径点中；
S7，移动焊枪(5)按照焊接路径点进行焊接，且每移动焊枪(5)至下一个焊接路径点时，保持水平移动导轨(1)的位移变量值和大负载三轴机器人(2)的关节变量值分别与S4步骤中拍照所记录的水平移动导轨(1)位移变量值和大负载三轴机器人(2)的关节变量值相同；
焊接路径的控制点具体计算方式为：
根据焊接工艺要求，将每层的焊接分为单道焊接和多道焊接；
单道焊接时，焊接路径中控制点为该单道焊接区域的中点位置；
多道焊接时，先按焊接道数将焊接区域等分，焊接路径中控制点设为每个等分焊接区域的中点；
焊接工艺数据库的焊接工艺内容包含焊枪倾斜角、焊枪行进角、焊接速度、摆动宽度、左侧坡口焊接停留时间、右侧坡口焊接停留时间、起弧停留时间、收弧停留时间、干伸长度、电压、电流、电弧长度修正系数、电感修正系数、送丝速率和填充金属直径中的一种或多种组合，焊接工艺数据库中的焊接工艺数据通过工艺试验测得或从历史焊接数据中获得。
2.根据权利要求1所述的一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，其特征在于：S3步骤中焊缝特征信息具体包含焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α，具体计算步骤如下：
S31，通过3d相机(4)拍摄待焊工件的表面，获取工件表面轮廓的点云数据，并通过点云数据拟合出四条直线，四条直线分别是工件顶部所在的直线、焊道坡口两侧所在的直线和焊道坡口底部所在的直线；
S32，计算四条直线的交点确定四个角点，并通过四个角点的坐标计算出焊缝的坡口底宽w1、坡口顶宽w2、坡口高度h和坡口角度α。
3.根据权利要求1所述的一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，其特征在于：焊缝理论特征信息包括理论坡口底宽、理论坡口顶宽、理论坡口高度和理论坡口角度，焊缝理论特征信息的数据由焊接工艺要求确定。
4.根据权利要求1、2或3所述的一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法，其特征在于：若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值，则认为找到工件需要的焊接部位；若S3步骤中计算焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果不满足所设定的相似度阈值，则3d相机(4)继续沿着焊缝方向每隔一定距离进行一次拍照，直至计算出的焊缝特征信息与焊缝理论特征信息比对结果满足所设定的相似度阈值。
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