CN115157272B - 一种基于视觉扫描的自动化编程系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业机器人控制领域，尤其涉及一种基于视觉扫描的自动化编程系统。本发明所述的自动化编程系统，通过建立视觉传感器对录入的工业机器人标准化工艺流程进行自动偏差矫正。本发明通过建立工业机器人加工过程中的加工次数与修正参数的比例关系，用以对工业机器人自加工操作中产生的误差进行实时修正，从而更好的克服由于加工产品与加工环境的差异，工业机器人在反复进行工序化加工后，随之产生的加工误差因为逐渐增大，当加工的次数达到一定阈值时，如果无人工干预进行校准处理，甚至会损坏工件发生安全事故的问题。

Description

一种基于视觉扫描的自动化编程系统

技术领域

本发明涉及工业软件技术领域，尤其涉及一种基于视觉扫描的自动化编程系统。

背景技术

现阶段随着工业化与智能化的发展，各种类型功能的工业机器人逐渐应用于实际的生产加工中，传统的工业机器人主要通过设定特定的工序步骤进行指定工艺流程的操作，通过重复性的操作提高工厂生产加工的效率，较少人力使用的成本，但是在实际生产加工中，工业机器人在反复操作后会产生加工误差，造成工件加工质量交底甚至会损坏工件的问题，此外工业机器人由于只按照标准化工艺流程加工，将无法适应实际生产中各种各样的加工要求，无法更好的进行工业机器人的自动化编程。

公开号为CN109291048B的中国专利，提供了一种磨抛工业机器人实时在线编程系统及方法，此专利中采用基于线结构的光视觉传感器进行待加工物体三维模型的重建，并根据重建的三维环境进行自动化编程加工，但是此专利中所述的三维模型重建对系统负载较大，易造成加工时间过程降低生产加工效率。

公开号为CN110465944B的中国专利，提供了基于平面视觉下的工业机器人坐标的计算方法，此专利由于使用的为平面视觉处理，因此在进行视觉坐标系与工件坐标系的坐标变换中，无需使用坐标旋转，简化坐标变换流程，但是此专利所述的技术应用范围有限，无法应用于三维坐标系标定中。

因此，针对现有的基于工业机器人的自动化编程中存在的问题，本发明提供了一种基于视觉扫描的自动化编程系统。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明提供了一种基于视觉扫描的自动化编程系统，具体包括，所述的自动化编程系统，通过建立视觉传感器对录入的工业机器人标准化工艺流程进行自动偏差矫正，所述的自动偏差矫正为：

S1、在工业机器人加工过程中首先记录预加工流程中的输入点位数据；

S2、将所述的输入点位数据，与工业机器人加工过程中的实际点位数据匹配后生成实时加工误差；

S3、在所述的实时加工误差中，设定实时加工误差修正参数，并建立修正参数与加工次数的比例关系，将比例关系作为自动偏差矫正所需的比例参数；

S4、根据所述的比例参数，建立工业机器人自动偏差矫正的闭环控制系统，通过闭环控制系统中反馈控制调节对标准化工艺流程进行自动偏差矫正。

优选的，所述的标准化工艺流程中，通过自动化编程系统进行轨迹自动生成，轨迹拟合与定位精度调节。

优选的，所述的视觉传感器，可进行非标准化工艺流程的自定义编程；所述的非标准化工艺流程的自定义编程通过视觉扫描功能进行工件三维点位自动识别。

优选的，根据所述的工件三维点位自动识别，建立工件坐标系并获取工件加工位姿坐标，根据输入的加工点位进行自定义工件加工。

优选的，所述的视觉扫描功能，在工业机器人加工过程中，使用视觉扫描进行加工工艺的一致性校准，所述的一致性校准，包括视觉坐标系与工件坐标系匹配校准，以及加工位置偏差校准。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

（1）本发明通过建立工业机器人加工过程中的加工次数与修正参数的比例关系，用以对工业机器人自加工操作中产生的误差进行实时修正，从而更好的克服由于加工产品与加工环境的差异，工业机器人在反复进行工序化加工后，随之产生的加工误差因为逐渐增大，当加工的次数达到一定阈值时，如果无人工干预进行校准处理，甚至会损坏工件发生安全事故，但是人工校准与维护也会产生一定的人力成本，使得工业机器人无法实现真正意义上的自动化操作的问题。

（2）在（1）的基础上，本发明建立了基于视觉扫描的自动化编程系统，用以对标准化工艺流程进行自动拟合与定位加工，对标准化工艺流程进行细化，用以克服根据设定的标准化工艺流程进行自动加工的机器人，在实际的加工中其加工路径过于单一，无法满足细致的产品要求的问题。

（3）在（2）的基础上，本发明所述的基于视觉扫描的自动化编程系统还可以进行非标准化工艺流程的自定义编程，所述的自定义编程通过视觉扫描进行工件点位信息的录入与处理，进行工件指定位置的自定义路径加工。用以克服修改标准化程序的工作量较大，导致机器人加工无法满足多种多样的加工形式与要求的问题。

附图说明

图1为一种基于视觉扫描的自动化编程系统流程图；

图2为轨迹拟合计算的数据仿真图，其中k为轨迹拟合计算中的平滑因子，横坐标与纵坐标为轨迹坐标；

图3为所述的边缘计算的轮廓加强处理视觉扫描图；

图4为视觉扫描的自动化编程系统实操图。

具体实施方式

实施例1：

本实施例中所述的一种基于视觉扫描的自动化编程系统，如图1所示，具体包括，所述的自动化编程系统，通过建立视觉传感器对录入的工业机器人标准化工艺流程进行自动偏差矫正，所述的自动偏差矫正为：

S1、在工业机器人加工过程中首先记录预加工流程中的输入点位数据；

S2、将所述的输入点位数据，与工业机器人加工过程中的实际点位数据匹配后生成实时加工误差；

S3、在所述的实时加工误差中，设定实时加工误差修正参数，并建立修正参数与加工次数的比例关系，将比例关系作为自动偏差矫正所需的比例参数；

S4、根据所述的比例参数，建立工业机器人自动偏差矫正的闭环控制系统，通过闭环控制系统中反馈控制调节对标准化工艺流程进行自动偏差矫正。

本实施例中，所述的工业机器人为焊接机器人，所述的标准工艺流程包括根据焊接图纸获取待焊接工件的焊接点位，以及待焊接工件的焊接尺寸，并将焊接点位与焊接尺寸通过示教器建立示教编程，根据示教编程进行焊接机器人末端的直线与圆弧焊接控制。

本发明中所述的示教器编程，是根据待加工工件的加工尺寸，人工设定机器人末端行走轨迹参数，所述的轨迹参数例如点到点行走速度，加速度，减速度与进给量，通过人工设定的方式将行走轨迹参数输入至机器人末端控制器中，控制机器人完成指定的焊接操作，使用示教器对机器人进行运动控制是机器人控制领域的常规方法，目前现有的工业机器人基本全部采用示教器进行运动控制，所述的示教器的整体结构如图4中所示，本发明所述的基于视觉扫描的自动化编程系统，是在示教器编程建立的工业机器人标准化工艺流程的基础上，通过建立视觉传感器对录入的工业机器人标准化工艺流程进行自动偏差矫正的操作。

其中，传统焊接机器人进通过示教器示教进行焊接流程的控制，其焊接点位与焊接尺寸对应的参数为固定参数，在实际焊接过程中，由于机械误差，控制误差与焊接误差多种误差形式将造成实际焊接流程精确度较低的问题，为了进一步克服这一问题，本发明通过外设视觉传感器进行实际焊接点位与焊接尺寸对应的参数的实时监测，以此实现对标准化工艺流程进行自动偏差矫正

本实施例中，如图4所示，所述的工业机器人自加工操作，针对同一标准化工艺流程，自加工次数≥10，所述的控制参数为加工参数，加工路径与控制规程。所述的标准化工艺流程，为针对某一特定工艺流程，人工输入的标准化控制程序，并通过人工输入控制参数，启动工业机器人进行生产加工的执行；所述的控制参数包括但是不限制于加工参数，加工路径与控制规程。

本实施例中，所述的自动化编程系统中的工业机器人自加工操作，在人工设定的标准化工艺流程的基础上，通过额外增加传感器进行实际加工工艺数据采集，使用实际加工工艺数据对标准化工艺流程进行运动自动调整与偏差控制，用以提高工业机器人在实际生产过程中加工的精确程度。

本实施例中，所述的闭环控制系统，通过对工业机器人自加工操作过程中产生的偏差进行反馈调节，用以避免工业机器人在进行多次自加工操作后操作误差增大。同时由于加工次数造成的加工误差通常是由于加工装置自身的传感器累积误差，装置定位误差，或加工工件误差所引起的，所述的产生的误差值不会伴随加工次数的变化而降低或消失，通常会随着加工次数的累积而增加，最终造成工件加工的损伤。

所述的标准化工艺流程中，通过自动化编程系统进行轨迹自动生成，轨迹拟合与定位精度调节。

本实施例中，所述的轨迹自动生成的具体步骤如下：

A1、根据指定工艺设置起始点与终止点

A2、通过自动化编程可进行两点之间任一路径的生成；

A3、在步骤二生成的路径的基础上，进行轨迹跟踪过程中的轨迹拟合，所述的轨迹拟合通过建立插补算法进行拟合计算；

A4、在进行轨迹拟合的过程中，对已建立的工艺路径进行定位与误差纠偏；

A5、所述的定位与误差纠偏，通过尽可能的缩小标准工艺流程中存在实际定位偏差，用以提高定位与轨迹拟合的精度。

其中，如图2所示，所述的插补算法进行轨迹拟合计算的具体计算流程为：

C1、将指定工艺流程下的终止点定义为一个序列向量v0，v1，…，vn，分别对每一对向量vi和vi+1进行插值；

C2、每两个向量vi和vi+1之间使用贝塞尔曲线进行插值，之后将插值后的曲线连接起来；

C3、在C2的基础上报纸曲线的一阶导数按照曲线的变换趋势连续，同时确定序列向量中的前一个向量vi-1和后一个向量vi+2，并且用它们生成两个控制点si和si+1来控制曲线的变换趋势；

C4、使用vi和vi+1作为曲线变换的两个端点，si和si+1作为曲线变换的中间的控制点，使用一个三次贝塞尔曲线来近似这个两个向量之间的插值。

所述的视觉传感器，可进行非标准化工艺流程的自定义编程；所述的非标准化工艺流程的自定义编程通过视觉扫描功能进行工件三维点位自动识别。

根据所述的工件三维点位自动识别，建立工件坐标系并获取工件加工位姿坐标，根据输入的加工点位进行自定义工件加工。

本实施例中，所述的视觉扫描的具体流程如下：

B1、进行基于视觉坐标系与工件坐标系的标定，确定工件放置的初始值；

B2、通过视觉扫描确定待加工工件的轮廓信息，对轮廓信息进行基于滤波与边缘计算的轮廓加强处理；

B3、在步骤二的基础上建立基于工件轮廓的位姿信息，根据确定的位姿信息进行工件的加工路径设定；

B4、根据设定的加工路径进行工件的自定义加工处理。

其中步骤二中所述的基于滤波与边缘计算的轮廓加强处理的具体计算流程为：

D1、将视觉传感器通过视觉扫描采集视觉图像进行最邻近像素值拟合滤波处理，所述的最邻近像素值拟合滤波处理中，将视觉图像转换为像素矩阵形式，其中所述的视觉图像为图3所示；

D2、建立基于像素矩阵下指定直径下的像素相似度阈值；

D3、通过计算在像素相似阈值下的像素标准差，将指定直径下的像素进行均匀化处理。

相比与传统的滤波方法中将多余的噪声点剔除的方式，本发明中所述的最邻近像素值拟合滤波处理用以更好地还原视觉图像的真实度与图像特征，避免由于滤波造成的图像特征缺失导致焊接工件的焊接点位识别不准确的问题，最终得到的处理后的图像如图3所示。

本实施例中所述的边缘计算的轮廓加强处理中，通过获取视觉扫描采集视觉图像，进行基于视觉图像的二值化与灰度化处理，所述的视觉图像的二值化与灰度化处理如图3所示，为了进一步对图像中的边缘图像进行轮廓加强处理，对建立的灰度化视觉图像中建立基于梯度下降算法的矩阵计算，用以对视觉图像中用以描述边缘轮廓的灰度值进行加强计算，并将加强计算后得到的视觉图像与原视觉图像做差，从而突出视觉图像中的边缘化轮廓。

本实施例中，所述的视觉扫描功能，在工业机器人加工过程中，使用视觉扫描进行加工工艺的一致性校准，所述的一致性校准，包括视觉坐标系与工件坐标系匹配校准，以及加工位置偏差校准。

Claims (5)

1.一种基于视觉扫描的自动化编程系统，其特征在于，具体包括，所述的自动化编程系统，通过建立视觉传感器对录入的工业机器人标准化工艺流程进行自动偏差矫正，所述的自动偏差矫正为：

S1、在工业机器人加工过程中首先记录预加工流程中的输入点位数据；

S2、将所述的输入点位数据，与工业机器人加工过程中的实际点位数据匹配后生成实时加工误差；

S3、在所述的实时加工误差中，设定实时加工误差修正参数，并建立修正参数与加工次数的比例关系，将比例关系作为自动偏差矫正所需的比例参数；

S4、根据所述的比例参数，建立工业机器人自动偏差矫正的闭环控制系统，通过闭环控制系统中反馈控制调节对标准化工艺流程进行自动偏差矫正。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉扫描的自动化编程系统，其特征在于，所述的标准化工艺流程中，通过自动化编程系统进行轨迹自动生成，轨迹拟合与定位精度调节。

3.根据权利要求1中所述的一种基于视觉扫描的自动化编程系统，其特征在于，所述的视觉传感器，可进行非标准化工艺流程的自定义编程；所述的非标准化工艺流程的自定义编程通过视觉扫描功能进行工件三维点位自动识别。

4.根据权利要求3中所述的一种基于视觉扫描的自动化编程系统，其特征在于，根据所述的工件三维点位自动识别，建立工件坐标系并获取工件加工位姿坐标，根据输入的加工点位进行自定义工件加工。

5.根据权利要求3所述的一种基于视觉扫描的自动化编程系统，其特征在于，所述的视觉扫描功能，在工业机器人加工过程中，使用视觉扫描进行加工工艺的一致性校准，所述的一致性校准，包括视觉坐标系与工件坐标系匹配校准，以及加工位置偏差校准。

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