CN115056239B - 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统 - Google Patents

一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115056239B
CN115056239B CN202210797096.3A CN202210797096A CN115056239B CN 115056239 B CN115056239 B CN 115056239B CN 202210797096 A CN202210797096 A CN 202210797096A CN 115056239 B CN115056239 B CN 115056239B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cladding
laser
line segment
robot
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210797096.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115056239A (zh
Inventor
张承瑞
任月浩
尹贻生
周立涛
张晨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Zhijian Intelligent Electronic Technology Co.,Ltd.
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202210797096.3A priority Critical patent/CN115056239B/zh
Publication of CN115056239A publication Critical patent/CN115056239A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115056239B publication Critical patent/CN115056239B/zh
Priority to US18/346,952 priority patent/US20240009772A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/02—Positioning or observing the workpiece, e.g. with respect to the point of impact; Aligning, aiming or focusing the laser beam
    • B23K26/03—Observing, e.g. monitoring, the workpiece
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/352—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring for surface treatment
    • B23K26/354—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring for surface treatment by melting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/02—Positioning or observing the workpiece, e.g. with respect to the point of impact; Aligning, aiming or focusing the laser beam
    • B23K26/03—Observing, e.g. monitoring, the workpiece
    • B23K26/032—Observing, e.g. monitoring, the workpiece using optical means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/08—Devices involving relative movement between laser beam and workpiece
    • B23K26/082—Scanning systems, i.e. devices involving movement of the laser beam relative to the laser head
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/08—Devices involving relative movement between laser beam and workpiece
    • B23K26/0869—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction
    • B23K26/0876—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction in at least two axial directions
    • B23K26/0884—Devices involving movement of the laser head in at least one axial direction in at least two axial directions in at least in three axial directions, e.g. manipulators, robots
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/34—Laser welding for purposes other than joining
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
    • C23C—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; SURFACE TREATMENT OF METALLIC MATERIAL BY DIFFUSION INTO THE SURFACE, BY CHEMICAL CONVERSION OR SUBSTITUTION; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL
    • C23C24/00—Coating starting from inorganic powder
    • C23C24/08—Coating starting from inorganic powder by application of heat or pressure and heat
    • C23C24/10—Coating starting from inorganic powder by application of heat or pressure and heat with intermediate formation of a liquid phase in the layer
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P10/00—Technologies related to metal processing
    • Y02P10/25—Process efficiency

Abstract

本发明公开了一种膜式壁机器人激光熔覆方法，包括以下步骤：步骤1：将激光线扫描传感器1与激光熔覆头平行安装并且在进给方向上存在前向偏置；步骤2：将提取的特征点依次存储进特征点缓冲区；步骤3：工业相机2与激光熔覆头呈一定夹角进行安装，夹角恰使工业相机2采集范围紧跟当前熔覆位置；系统，包括数据采集系统、数据处理系统、检测修正系统和运动控制系统。本发明采用速度动态前瞻进行速度规划。上述速度动态前瞻根据实际的约束条件动态调整前瞻预读段数N，相比于固定预读段数规划的方式，动态速度前瞻规划的熔覆速度更平稳，熔覆质量也更加稳定。

Description

一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统
技术领域
本发明涉及机器人激光熔覆加工技术领域，尤其涉及一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统。
背景技术
激光熔覆技术是一种先进的材料表面改性技术，它利用高能激光束对基体材料表面的辐照作用，快速产生局部高温熔化、扩展和冷却效果，实现基体材料与具有目标物理化学性能材料的有机结合，从而显著改善基体材料表面的耐腐蚀、耐磨、抗氧化等性能，提高基体材料表面强度。作为近年来发展起来的高新技术，相比于其他的表面加工和修复技术(如堆焊及喷涂等)激光加工具有能量密度高，冷却速度快，涂层与基体之间结合效果显著等特点。因此，被广泛应用于航空航天、电子元件、模具修复、汽车、船舶、石油化工等领域，具有广泛的应用前景。
当前针对大幅面激光熔覆，一般通过工业六轴机器人搭载激光熔覆头进行熔覆作业；现有技术中通过对工业六轴机器人示教编程，使激光熔覆头按编程轨迹运动，利用激光的高密度能量将粉末熔化，使熔化的粉末在基体材料表面形成一层熔覆层以达到表面质量优化的目的。而激光熔覆加工会产生局部高温，受高温影响复杂曲面会发生热变形，热变形后若不对激光熔覆路径进行动态调整会引起熔覆缺陷，这种情况对于膜式壁激光熔覆这种大幅面激光熔覆应用尤其明显。同时示教编程也存在效率低、灵活性差等问题，且无法适用小批量复杂工件生产的应用场景。针对上述示教编程存在的问题，现有研究中提出了离线编程技术，中国专利文件(申请号CN201811356468.9)提出了一种工业机器人空间相贯曲线焊接离线编程方法，然而发明人发现，上述申请文件焊缝轨迹是通过拾取原始三维模型的焊缝节点生成，因此该方法无法克服修复过程中受热变形造成的路径偏离的问题。同样的，中国专利文件(申请号201510769050.0)提出了一种机器人焊接系统及其焊接方法，发明人发现该申请文件提到的焊接路径防碰撞规划是离线进行的，其焊接轨迹本质上同样对加工过程中产生的热变形未做出有效的处理。因此，采用上述离线处理的方法依然无法克服热变形影响。针对上述离线处理方法存在的问题，现有研究中采用工业相机或激光线扫描传感器进行在线跟踪方案如中国专利文件(202110366806.2)，发明人发现该申请文件焊枪和相机之间存在偏置，执行的焊接轨迹属于超前规划好的，仅能在一定程度上减少已加工焊道产生的热变形对工件轮廓的影响，由于传感器与焊枪之间存在前向偏置，传感器无法感知当前焊道正在焊接位置对当前焊道的下一焊接位置产生的热变形。考虑到激光熔覆粉末和飞溅的影响，在线跟踪传感器的前向偏置距离会较大，故若不同时考虑已加工熔道和当前熔道产生的热变形，进行机器人位姿动态调整，会影响熔覆质量，极易引起熔覆缺陷。
综上所述，基于现有技术无法同时克服已加工熔道和当前熔道产生的热变形对工件轮廓的影响。
发明内容
1.要解决的技术问题
本发明的目的是为了解决现有技术中无法同时克服已加工熔道和当前熔道产生的热变形对工件轮廓影响的问题，而提出的一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统。
2.技术方案
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种膜式壁机器人激光熔覆方法，包括以下步骤：
步骤1：将激光线扫描传感器1与激光熔覆头平行安装并且在进给方向上存在前向偏置，考虑粉末和飞溅干扰确定前向偏置的距离；工业相机2在安装空间上滞后激光熔覆头一个偏置距离并呈一定夹角进行安装，工业相机2的采集范围紧跟当前熔覆位置，距当前熔覆位置15mm，利用激光线扫描传感器1在线跟踪扫描已加工部分熔道的膜式壁轮廓，通过执行特征点提取任务提取能够用于规划当前熔道轨迹的特征点；因为上一熔道产生的热变形会导致膜式壁轮廓发生变形，而激光线扫描传感器1采用在线跟踪扫描的方式提取特征点，故该方式下特征点信息能够感知上一熔道的热变形；
步骤2：将提取的特征点依次存储进特征点缓冲区，特征点缓冲区内相邻编号特征点之间通过直线段直接拟合，为防止直线拟合后小线段衔接处存在较大拐角限制熔覆速度，首先执行小线段顺滑任务，小线段顺滑是指将小线段之间夹角大于阈值θmax的位置引入过渡圆弧进行转接，实现圆弧过渡提高加工速度，由于部分直线段之间插入了圆弧段故相关的直线段始末位置和线段类型发生变化，故需要在顺滑之后及时进行线段信息的刷新，刷新后的小线段成为熔覆轨迹；接着执行预读段数判断任务确定前瞻段数N，确定预读段数N后，在进行动态前瞻时直接在特征点缓冲区内从当前第i段起往后读到i+N段，通过动态速度前瞻确定小线段的末速度，并执行速度规划任务完成熔覆轨迹中每段小线段的速度规划；
步骤3：工业相机2与激光熔覆头呈一定夹角进行安装，夹角恰使工业相机2采集范围紧跟当前熔覆位置，距当前熔覆位置15mm，工业相机2采集图像后，图像首先通过高斯滤波进行降噪处理，并通过Gamma图片增强技术改善图像的对比度；其次采用OTSU二值化技术获取最佳的像素划分阈值，利用上述像素划分阈值能够准确的分割出目标前景区域，上述目标前景区域是指工业相机2视野范围内的上一熔道和当前熔道的区域；最后提取上述两条熔道的边缘位置以达到检测目的；采集当前熔道与上一熔道的搭接信息，通过搭接信息计算的搭接率β不在阈值区间(βmin,βmax)时，执行插补修正任务，修正下一段小线段的插补结果，将修正后的值实时下发给机器人各个轴，逐步完成熔覆轨迹的修正；故工业相机2采集的搭接信息可以用于补偿当前熔道正在熔覆的小线段对当前熔道即将熔覆的下一小线段产生的热变形影响，上述过程完成熔覆轨迹的动态修正可以实现高精度膜式壁激光熔覆。
优选地，所述激光线扫描传感器1在安装空间上超前激光熔覆头一个偏置距离，激光线扫描传感器1与激光熔覆头相互平行；激光线扫描传感器1按设定采集频率获取特征点，并将采集的特征点坐标通过手眼转换矩阵转换到机器人末端坐标系下，后通过末端坐标系到基坐标系变换矩阵将特征点坐标转换到基坐标系下，用于机器人在运动时规划机器人各个轴。
优选地，所述工业相机2在安装空间上滞后激光熔覆头一个第二偏置距离，工业相机2与激光熔覆头呈一定夹角进行安装，使采集范围紧跟当前熔覆位置，距当前熔覆位置15mm。
优选地，所述工业相机2采集的熔覆搭接信息可以经控制器转化为搭接率，若搭接率不在阈值区间(βmin,βmax)，将会把检测结果存储在误差缓冲区；误差部分将会均匀的分配到相邻下一小线段的插补周期中，用以修正搭接率超限的问题。
优选地，所述特征点缓冲区和误差缓冲区均为缓存机制，其中特征点缓冲区的基本信息包括：小线段起始点坐标、起始点的连续性、小线段终点坐标、终点的连续性、小线段类型、小线段长度，其中误差缓冲区存储工业相机2采集范围内相邻熔道搭接超出阈值的信息。
优选地，起始点的连续性和终点的连续性是指用来判断动态前瞻结束的标志位之一。
本发明还提出了一种膜式壁机器人激光熔覆系统，包括数据采集系统、数据处理系统、检测修正系统和运动控制系统，数据采集系统具体的指激光线扫描传感器1周期性采集运动方向上膜式壁的点云轮廓数据，并通过以太网将数据传输到系统控制器中；工业相机2采集当前熔道与上一熔道之间的搭接信息，并通过以太网将采集的信息传输到系统控制器中。
所述数据处理系统从控制器中读取采集的膜式壁点云轮廓数据，数据处理分为三步：第一步，点云经降噪处理后通过最小二乘法利用高阶曲线拟合生成膜式壁轮廓曲线，执行特征点提取任务找到高阶曲线极值点，即为能够规划熔覆路径的特征点坐标；第二步，上述特征点坐标是相对于激光线扫描传感器1内置的坐标系，需要通过坐标转换将特征点坐标转换到机器人末端标系下；第三步，将处理得到的特征点坐标信息存储在特征点缓冲区。
所述检测修正系统是指根据工业相机2采集的熔道搭接信息进行熔覆轨迹修正的系统部分，设定每段小线段插补完成后将在线采集一次搭接信息，通过搭接信息计算搭接率并判断是否修正下一小线段的熔覆轨迹，激光线扫描传感器1消除上一熔道对当前熔道的热变形影响，由于激光线扫描传感器1与激光熔覆头存在第一偏置距离，故通过激光线扫描传感器1提取特征点的方案规划的熔覆轨迹本质上超前当前位置一个第一偏置距离，因此实际熔覆时当前熔道正在熔覆的小线段势必会对当前熔道相邻的下一小线段产生热变形影响，造成熔覆轨迹偏移搭接率波动的问题。
所述运动控制系统是指每个通信周期内将插补的结果下发给各个关节实现熔覆执行部分，在插补结果下发之前判断当前误差缓冲区是否存在搭接率误差超限值。
优选地，所述检测修正系统每完成一个小线段的熔覆过程工业相机2将对采集范围内的搭接信息在线采集一次，并通过控制器用采集到的信息计算搭接率，判断是否需要对下一小线段的熔覆轨迹进行修正补偿，上述搭接率检测与熔覆轨迹修正方案能够有效提高熔覆效果。
优选地，所述运动控制系统如果存在搭接率误差超限值，将超限值均匀分配到每个插补周期，修正目标位置，下发运动指令后初始化误差缓冲区内的数据，动态调整机器人的熔覆轨迹，提高熔覆效果。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
(1)本发明中，使用激光线扫描传感器通过跟踪上一熔道的方式实现在线熔覆轨迹的规划，规划的熔覆轨迹能够感知上一熔道对当前工作区域产生的热变形；再通过工业相机在线采集熔道之间的搭接信息，克服当前熔道产生的热变形，根据采集的搭接信息计算搭接率β并与阈值区间(βmin,βmax)比较，若β不在区间内，则修正下一段小线段的熔覆轨迹，确保熔覆搭接率能够动态调控以达到更优的熔覆效果。
(2)本发明中，采用速度动态前瞻进行速度规划。上述速度动态前瞻根据实际的约束条件动态调整前瞻预读段数N，相比于固定预读段数规划的方式，动态速度前瞻规划的熔覆速度更平稳，熔覆质量也更加稳定。
(3)本发明中，使用双缓冲的数据交互模式。激光线扫描传感器1采集的点云信息经过降噪拟合和特征点提取之后不断地存储在特征点缓冲区；工业相机对熔道搭接信息进行检测，根据检测到的搭接信息计算搭接率β，大于βmax或小于βmin的搭接信息存储进误差缓冲区；双缓冲数据交互共同确保了熔覆轨迹的规划、前瞻和动态修正，并可以实现更优的熔覆效果。
附图说明
图1为本发明提出的一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统的具体方法及系统示意图；
图2为本发明提出的熔覆系统主要组成示意图；
图3为本发明提出的通信架构示意图；
图4为本发明提出的熔覆示意图；
图5为本发明提出的熔道搭接示意图；
图6为本发明提出的刷新小线段原理图；
图7为本发明提出的动态前瞻算法流程图；
图8为本发明提出的机器人末端位姿计算流程图；
图9为本发明提出的特征点提取算法流程图；
图10为本发明提出的膜式壁轮廓扫描示意图。
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。
实施例1：
参照图1-10，一种膜式壁机器人激光熔覆方法，数据采集由激光线扫描传感器1和工业相机2完成；激光线扫描传感器1跟踪上一熔道，不断采集膜式壁的轮廓信息用于特征点的提取；工业相机2在线检测熔道之间的搭接情况用于熔覆轨迹的修正。
上述数据采集针对膜式壁激光熔覆具有两个阶段，分别为预扫描阶段和跟踪扫描阶段。预扫描阶段是指激光熔覆头不出光送粉器不送粉机器人执行直线运动模式工业相机2不采集数据，空间上从激光线扫描传感器1与加工位置平齐开始运动到激光熔覆头与加工位置齐平的过程。跟踪扫描阶段是指激光熔覆头出光送粉器开始送粉并且工业相机2开始采集数据，机器人退出直线运动模式转为执行由特征点在线规划的熔覆轨迹的过程。两个阶段激光线扫描传感器1均进行数据采集。
具体的数据采集形式如图4所示，图示4描述的当前熔道(灰色示意)为正在加工的当前熔道，图示4所述的上一熔道(黑色示意)为加工当前熔道之前刚加工完成的相邻熔道；激光线扫描传感器1在安装空间上超前激光熔覆头一个第一偏置距离，线激光束(图示4激光线扫描传感器1下方的灰色线激光示意)与激光熔覆头相互平行；激光线扫描传感器1采集的点云数据处理流程如图9所示，为了使得熔覆轨迹平稳将采集的点云数据先进行降噪处理，滤掉严重偏离轮廓轨迹的点云数据，降噪处理后通过最小二乘法利用六阶高阶曲线逼近膜式壁轮廓形貌；如图10所示，Z是X的六次函数，拟合的高阶曲线在特征点提取时采用的提取原则是：
z′-0|＜e
z″＞0
上述公式e是指误差精度，本公开误差精度设置为0.1mm；提取特征点的位置为高阶曲线的极值点位置即一阶导趋于零二阶导大于零的位置；若根据这一提取原则得到多个符合条件的特征点，需要根据机器人的加工方向和上一熔道的路径点位置就近进行选择；再将采集的特征点坐标通过手眼转换矩阵变换为机器人末端坐标系下的三维坐标；求解特征点对应机器人姿态的方法如图8所示，获得在机器人末端坐标系中特征点的位置和姿态。
如图1所示，激光线扫描传感器1每8ms完成一次特征点提取，后将特征点存储在特征点缓冲区，特征点缓冲区内特征点之间通过直线段拟合，故规划的熔覆轨迹最终呈现为折线路径，折线路径导致直线段之间势必存在夹角，夹角过大又会降低熔覆速度，为尽可能提高熔覆速度进行如图6所示的小线段顺滑处理，当小线段之间夹角大于阈值5°时进行圆弧过渡，其中阈值是经过大量实验验证，取夹角平均后再加上一个冗余度数确定的。
在进行管排式膜式壁激光熔覆时，当直线段夹角小于阈值时，在进行速度前瞻时拐点对速度影响较小，不引入圆弧处理；当夹角大于阈值时，执行小线段顺滑任务通过在拐角处引入圆弧过渡进行处理，引入过渡圆弧后会破坏原先小线段的信息，如图6所示第四段小线段终点i引入圆弧后终点改变为i-1；原第五段小线段类型为直线，引入圆弧后小线段类型改为圆弧；因此，在执行完小线段顺滑任务后需要刷新特征点缓冲区内的小线段信息。
小线段在特征点缓冲区刷新之后进行速度动态前瞻，前瞻最大预读段数设置为30段，但每次实际预读的段数N动态变化，N值的确定如图7所示；N值的限定条件包括减速距离、小线段类型(遇到圆弧预读结束)、剩余小线段段数C。执行预读段数判断任务确定预读段数N后，将从特征点缓冲区内取出N段小线段用于速度前瞻。
工业相机2采集范围通过跟踪激光熔覆头检测熔道之间的搭接情况。熔道搭接如图5所示，搭接率是指两道熔道熔覆时重复部分与单道熔道宽度的比值，本公开检测搭接情况是通过在线检测相邻两道熔道搭接后的两熔道边缘之间的距离L反映的，本公开所述距离L与搭接率β的转换关系如下：
L＝2D-ΔD
β＝ΔD/D×100％
β＝(2D-L)/D×100％
故，Lmax对应βmin，Lmin对应βmax：
βmin＝(2D-Lmax)/D×100％
βmax＝(2D-Lmin)/D×100％
考虑到在进行误差修正时要留有一定余量，本公开修正的范围为：β＞βmax或β＜βmin的情况。当L处于修正区间时计算需要修正的误差Δd：
Δd＝L-(Lmax+Lmin)/2β＜βmin
Δd＝0βmin＜β＜βmax
Δd＝(Lmin+Lmax)/2-Lβ＞βmax
上述修正误差Δd为距离L与非修正区间平均值的差值。
本公开进行搭接率检测有效避免了小线段之间存在连续多段未超阈值的夹角均不做处理时造成误差累积的情况，引入搭接率检测可以确保熔覆质量在误差允许范围内动态波动。检测到熔道距离L后判断是否在修正区间，当L不在修正区间时将会把Δd存储在误差缓冲区，执行插补修正任务进行周期修正，每个周期的修正值为Δd/T；T为经过速度规划并圆整后获得的相邻下一小线段插补总时间。
完成上述修正补偿后，将最终计算的插补结果下发给机器人各关节轴进行下一小线段的熔覆。
本公开的第二种典型的实施方式，如图1-3所示，提供了一种膜式壁机器人激光熔覆系统，其中包括数据采集系统、数据处理系统、检测修正系统和运动控制系统。
数据采集系统具体的指激光线扫描传感器1周期性采集运动方向上膜式壁的点云轮廓数据，并通过以太网通信将数据传输到系统控制器中；工业相机2用于采集当前熔道与上一熔道之间的搭接信息，并通过以太网通信将采集的信息传输到系统控制器中。
数据处理系统从控制器中读取采集的点云信息，数据处理分为三步：第一步，通过最小二乘法利用高阶曲线拟合生成膜式壁轮廓曲线，执行特征点提取任务找到高阶曲线极值点，即为能够规划熔覆路径的特征点坐标。
第二步，上述特征点位置是相对于激光线扫描传感器1内的坐标系，需要通过坐标转换将特征点位置信息转换到机器人末端标系下；因此，需要通过手眼转换矩阵将基于激光线扫描传感器1的特征点坐标转换到机器人末端坐标系；执行特征点姿态获取任务，根据特征点所在轮廓曲线的位置可以得到该点的法矢a＝[ax，ay，az]T，为方便数据处理，直接将机器人工具坐标系建立在特征点的位置，并通过特征点所在曲线获得特征点的切矢量[nx，ny，nz]T，法矢量a和切矢量n进行叉乘获得o矢量，数据处理至此获得在机器人末端坐标系中特征点的位置和姿态：
Figure GDA0004121530730000131
第三步，将处理得到的特征点信息缓存进特征点缓冲区。
检测修正系统是指根据工业相机2采集的熔道搭接信息进行熔覆轨迹修正的系统部分，每段小线段插补完成后将在线采集一次搭接信息，通过采集的搭接信息判断是否修正下一小线段的熔覆轨迹。激光线扫描传感器1消除上一熔道对当前熔道的热变形影响，由于激光线扫描传感器1与激光熔覆头存在第一偏置距离，故通过激光线扫描传感器1提取特征点的方案规划的熔覆轨迹本质上超前当前位置一个第一偏置距离，因此实际熔覆时当前位置的熔覆势必会对当前熔道的下一熔覆位置产生热变形影响，造成熔覆轨迹偏移搭接率波动的问题；针对上述问题，工业相机2对搭接信息实现在线采集，并通过控制器用采集到的信息计算搭接率，判断是否需要对下一小线段的熔覆轨迹进行修正补偿，上述方案能够有效保证熔覆效果。
运动控制系统是指每个通信周期内将插补的结果下发给机器人各个关节实现熔覆的系统部分，在插补结果下发之前判断当前误差缓冲区是否存在搭接率误差超限值，如果存在，将超限值均匀分配到相邻下一小线段的每个插补周期，修正当前目标位置，下发运动指令后初始化误差缓冲区内的数据，动态调整机器人的熔覆轨迹提高熔覆效果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种膜式壁机器人激光熔覆方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将激光线扫描传感器(1)与激光熔覆头平行安装并且在进给方向上存在前向偏置，考虑粉末和飞溅干扰确定前向偏置的距离；工业相机(2)在安装空间上滞后激光熔覆头一个偏置距离并呈一定夹角进行安装，工业相机(2)的采集范围距当前熔覆位置15mm，利用激光线扫描传感器(1)在线跟踪扫描已加工部分熔道的膜式壁轮廓，通过执行特征点提取任务提取能够用于规划当前熔道轨迹的特征点；上一熔道产生的热变形会导致膜式壁轮廓发生变形，而激光线扫描传感器(1)采用在线跟踪扫描的方式提取特征点，该方式下特征点信息能够感知上一熔道的热变形；
步骤2：将提取的特征点依次存储进特征点缓冲区，特征点缓冲区内相邻编号特征点之间通过直线段直接拟合，为防止直线拟合后小线段衔接处存在大于阈值θmax的拐角限制熔覆速度，首先执行小线段顺滑任务，小线段顺滑是指将小线段之间夹角大于阈值θmax的位置引入过渡圆弧进行转接，实现圆弧过渡提高加工速度，部分直线段之间插入了圆弧段故相关的直线段始末位置和线段类型发生变化，需要在顺滑之后及时进行线段信息的刷新，刷新后的小线段成为熔覆轨迹；接着执行预读段数判断任务确定前瞻段数N，确定前瞻段数N后，在进行动态前瞻时直接在特征点缓冲区内从当前第i段起往后读到i+N段，通过动态前瞻确定小线段的末速度，并执行速度规划任务完成熔覆轨迹中每段小线段的速度规划；
步骤3：工业相机(2)采集图像后，图像首先通过高斯滤波进行降噪处理，并通过Gamma图片增强技术改善图像的对比度；其次采用OTSU二值化技术获取最佳的像素划分阈值，利用上述像素划分阈值能够准确的分割出目标前景区域，上述目标前景区域是指工业相机(2)视野范围内的上一熔道和当前熔道的区域；最后提取上一熔道和当前熔道的边缘位置以达到检测目的；采集当前熔道与上一熔道的搭接信息，通过搭接信息计算的搭接率β不在阈值区间(βmin,βmax)时，执行插补修正任务，修正下一段小线段的插补结果，将修正后的值实时下发给机器人各个轴，逐步完成熔覆轨迹的修正；工业相机(2)采集的搭接信息能够用于补偿当前熔道正在熔覆的小线段对当前熔道即将熔覆的下一小线段产生的热变形影响，完成熔覆轨迹的动态修正实现高精度膜式壁激光熔覆。
2.根据权利要求1所述的一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统，其特征在于，激光线扫描传感器(1)按设定采集频率获取特征点，并将采集的特征点坐标通过手眼转换矩阵转换到机器人末端坐标系下，后通过末端坐标系到基坐标系变换矩阵将特征点坐标转换到基坐标系下，用于机器人在运动时规划机器人各个轴。
3.根据权利要求1所述的一种膜式壁机器人激光熔覆方法，其特征在于，所述工业相机(2)采集的熔覆搭接信息经控制器转化为搭接率，若搭接率不在阈值区间(βmin,βmax)，将会把检测结果存储在误差缓冲区；误差部分将会均匀的分配到相邻下一小线段的插补周期中，用以修正搭接率超限的问题。
4.根据权利要求1所述的一种膜式壁机器人激光熔覆方法，其特征在于，所述特征点缓冲区和误差缓冲区均为缓存机制，其中特征点缓冲区的基本信息包括：小线段起始点坐标、起始点的连续性、小线段终点坐标、终点的连续性、小线段类型、小线段长度，其中误差缓冲区存储工业相机(2)采集范围内相邻熔道搭接超出阈值的信息。
5.根据权利要求4所述的一种膜式壁机器人激光熔覆方法，其特征在于，起始点的连续性和终点的连续性是用来判断动态前瞻结束的标志位之一。
6.一种膜式壁机器人激光熔覆系统，包括数据采集系统、数据处理系统、检测修正系统和运动控制系统，其特征在于，数据采集系统指激光线扫描传感器(1)周期性采集运动方向上膜式壁的点云轮廓数据，并通过以太网将数据传输到系统控制器中；工业相机(2)采集当前熔道与上一熔道之间的搭接信息，并通过以太网将采集的信息传输到系统控制器中；
所述数据处理系统从控制器中读取采集的膜式壁点云轮廓数据，数据处理分为三步：第一步，点云经降噪处理后通过最小二乘法利用高阶曲线拟合生成膜式壁轮廓曲线，执行特征点提取任务找到高阶曲线极值点，即为规划熔覆路径的特征点坐标；第二步，上述特征点坐标是相对于激光线扫描传感器(1)内置的坐标系，需要通过坐标转换将特征点坐标转换到机器人末端标系下；第三步，将处理得到的特征点坐标信息存储在特征点缓冲区；
所述检测修正系统是指根据工业相机(2)采集的熔道搭接信息进行熔覆轨迹修正的系统部分，设定每段小线段插补完成后将在线采集一次搭接信息，通过搭接信息计算搭接率β，当β不在阈值区间(βmin,βmax)时修正下一小线段的熔覆轨迹；
所述运动控制系统是指每个通信周期内将插补的结果下发给各个关节实现熔覆执行部分，在插补结果下发之前判断当前误差缓冲区是否存在搭接率误差超限值。
7.根据权利要求6所述的一种膜式壁机器人激光熔覆系统，其特征在于，如果存在搭接率误差超限值，运动控制系统将超限值均匀分配到每个插补周期，修正目标位置，下发运动指令后初始化误差缓冲区内的数据，动态调整机器人的熔覆轨迹。
CN202210797096.3A 2022-07-06 2022-07-06 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统 Active CN115056239B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210797096.3A CN115056239B (zh) 2022-07-06 2022-07-06 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统
US18/346,952 US20240009772A1 (en) 2022-07-06 2023-07-05 Robot-based laser cladding method and system for membrane wall

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210797096.3A CN115056239B (zh) 2022-07-06 2022-07-06 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115056239A CN115056239A (zh) 2022-09-16
CN115056239B true CN115056239B (zh) 2023-05-26

Family

ID=83204938

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210797096.3A Active CN115056239B (zh) 2022-07-06 2022-07-06 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20240009772A1 (zh)
CN (1) CN115056239B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115482228B (zh) * 2022-09-26 2023-05-16 阳江市安佳源五金制品有限公司 一种利用激光熔覆技术强化刀刃的制备工艺
CN117742239A (zh) * 2024-02-19 2024-03-22 南京超颖新能源科技有限公司 机床的垂直矫正系统及矫正方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105195868B (zh) * 2015-11-12 2018-05-15 上海电气核电设备有限公司 一种机器人焊接系统及其焊接方法
CN107688028B (zh) * 2017-08-08 2020-07-14 大连理工大学 一种激光增材制造搭接率在线监测方法
CN109226967B (zh) * 2018-07-25 2021-03-09 同高先进制造科技（太仓）有限公司 一种用于激光-电弧复合焊的主动激光视觉稳健焊缝跟踪系统
CN109226937B (zh) * 2018-11-14 2020-11-06 南京工程学院 一种工业机器人空间相贯曲线焊接离线编程方法
US20220143704A1 (en) * 2019-03-13 2022-05-12 Nanyang Technological University Monitoring system and method of identification of anomalies in a 3d printing process
CN110039523A (zh) * 2019-05-20 2019-07-23 北京无远弗届科技有限公司 一种工业机器人视觉伺服系统、伺服方法及装置
CN110052704B (zh) * 2019-05-21 2021-04-20 哈尔滨工程大学 一种对打标工件自动定位调焦的激光打标机工作台
CN110408925B (zh) * 2019-08-29 2020-05-19 山东大学 激光熔覆机床激光头高度动态调节方法、装置及系统
CN110524583B (zh) * 2019-09-16 2023-06-02 西安中科光电精密工程有限公司 基于嵌入式平台的焊缝寻位跟踪3d视觉传感器及跟踪方法
CN111633668B (zh) * 2020-07-27 2021-07-02 山东大学 一种用于机器人加工三维自由曲面的运动控制方法
CN112959329B (zh) * 2021-04-06 2022-03-11 南京航空航天大学 一种基于视觉测量的智能控制焊接系统
CN113927165A (zh) * 2021-10-20 2022-01-14 中北大学 一种机器人填丝激光熔覆缺陷快速定位修复方法与系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20240009772A1 (en) 2024-01-11
CN115056239A (zh) 2022-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115056239B (zh) 一种膜式壁机器人激光熔覆方法及系统
LU101680B1 (en) Active Laser Vision Robust Weld Tracking System and Weld Position Detection Method
CN108637435B (zh) 一种基于视觉与弧压传感的三维焊缝跟踪系统及方法
CN110064819B (zh) 基于结构光的柱面纵向焊缝特征区域提取、焊缝跟踪方法及系统
CN111192307B (zh) 基于激光切割三维零部件的自适应纠偏方法
CN206263418U (zh) 一种六自由度焊接机器人线激光实时焊缝跟踪系统
CN111014879B (zh) 一种基于激光焊缝跟踪的机器人波纹板自动焊接方法
CN113427168A (zh) 一种焊接机器人实时焊缝跟踪装置及方法
Zhou et al. Autonomous acquisition of seam coordinates for arc welding robot based on visual servoing
CN105171289A (zh) 变坡口宽度的中厚板多层多道焊接轨迹规划方法
CN114769988A (zh) 一种焊接控制方法、系统、焊接设备及存储介质
CN113352317A (zh) 一种基于激光视觉系统的多层多道焊接路径规划方法
CN111496344A (zh) 一种基于激光传感器的v型坡口信息处理方法
Ashida et al. Development of Image Sensing Technology for Automatic Welding (Image Recognition by Deep Learning)
Wang et al. Fuzzy-PI double-layer stability control of an online vision-based tracking system
CN113618277B (zh) 带可达性球分层搜索树的焊接机器人离线焊接路径规划方法
JP2006331255A (ja) 産業用ロボットの制御方法
CN109523548B (zh) 一种基于临界阈值的窄间隙焊缝特征点提取方法
CN111151932A (zh) 一种厚板焊接机器人的焊接控制方法
US11474246B2 (en) Vehicle tracking device
CN114932292B (zh) 一种窄间隙被动视觉焊缝跟踪方法及系统
CN115157656B (zh) 一种用于大型3d打印的辊压整形拐角补偿算法
CN112828888A (zh) 一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法
CN116512270A (zh) 一种基于焊接机器人轨迹跟踪及过程纠偏方法
Luo et al. Laser visual sensing and process control in robotic arc welding of titanium alloys

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231120

Address after: Room 4004-11, Building M7, Huanghe Digital Economy Industry Center, No. 600 Niujia Village, Cuizhai Street, Xianxian District, Jinan City, Shandong Province, 251400

Patentee after: Shandong Zhijian Intelligent Electronic Technology Co.,Ltd.

Address before: 250100 No. 27 South Grand Road, Shandong, Ji'nan

Patentee before: SHANDONG University

TR01 Transfer of patent right