CN115254537A - 一种喷胶机器人的轨迹修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种喷胶机器人的轨迹修正方法，通过单目相机实时拍摄末端执行器所走轨迹，采集实际喷胶轨迹图，并对实际喷胶轨迹图预处理后提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标，然后将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标后与理想运动轨迹整合在一张图，利用喷胶下落时因切向速度和垂直速度作用下轨迹改变的原理，得到实际轮廓点与理论轮廓点之间的关系，反解出修正后的轮廓点，并且根据需要不断迭代修正，使喷胶机器人按照修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图接近于理论运行轨迹，并将其作为喷胶机器人的实际运行轨迹。本发明能够有效地解决由振动及装配误差、以及胶水流动性等引起的喷胶机器人加工轨迹精度问题，减少生产残次品。

Description

一种喷胶机器人的轨迹修正方法

技术领域

本发明属于涂胶技术领域，具体涉及一种喷胶机器人的轨迹修正方法。

背景技术

喷胶机器人，专门对流体进行控制，并将流体点滴、涂覆于产品表面或产品内部的自动化机器，可实现三维、四维路径点胶，精确定位，精准控胶。如将产品工艺中的胶水、油漆以及其他液体精确涂到每个产品精确位置，可以用来实现画线、圆型或弧型。

但是随着对机器人的精度要求越来越高。机器人机构的安装精度，高速运动时的机械臂振动以及胶水的流体问题，都影响着涂胶精度。如何提升涂胶精度及修正因为各种原因造成的涂胶精度下降是一个急需解决的问题。传统的涂胶轨迹生成通常是手动输入行程轨迹或者是单纯利用视觉拍照识别提取轨迹轮廓，这种方式提取的是理论上的轨迹，但在实际加工过程中，由于机构误差及加速度的存在，轨迹往往会发生偏差导致和理论轨迹不一致。因此，针对这个问题，本申请提出了一种喷胶机器人的轨迹修正方法。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，提出一种喷胶机器人的轨迹修正方法，能够有效地解决由于机械臂的振动及装配误差、以及胶水流动性等引起的喷胶机器人加工轨迹精度问题，减少生产中的残次品的出现概率。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：

本发明提出的一种喷胶机器人的轨迹修正方法，喷胶机器人包括单目相机，喷胶机器人的轨迹修正方法包括如下步骤：

S1、获取理想运动轨迹，并对单目相机进行标定获得单目相机的内参和外参；

S2、利用单目相机采集喷胶机器人按照理想运动轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图；

S3、对实际喷胶轨迹图进行预处理，预处理包括依次进行灰度化、平滑处理和边缘增强处理；

S4、采用最大类间方差法对预处理后的图像进行边界检测，分割出目标图像；

S5、采用边缘检测算法提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标；

S6、根据单目相机的内参和外参将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标；

S7、将转换后的边缘轮廓的离散点坐标和理想运动轨迹整合为同一张图像上并保证中心重合，判断转换后的边缘轮廓的离散点坐标与理想运动轨迹是否重合，若是，将当前第一修正轨迹作为喷胶机器人的实际运行轨迹，结束流程，否则，执行步骤S8；

S8、以重合中心为原点构建直角坐标系，根据转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x′_i,y′_i)反解出对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x″_i,y″_i)，其中：

转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x′_i,y′_i)，公式如下：

x′_i＝x_i+R_isinθ_i

y′_i＝y_i+R_icosθ_i

其中，

则对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x″_i,y″_i)，公式如下：

x″_i＝x_i-R″_isinθ_i1

y″_i＝y_i-R″_icosθ_i1

其中，

θ_i1≈θ_i

v″_i2＝v_i2

式中，(x_i,y_i)为理想运动轨迹上的第i个轮廓点，h为喷胶的高度，g为重力加速度，R_i为理想运动轨迹上喷胶的偏差半径，R″_i为修正轨迹上喷胶的偏差半径，v_i1为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v_i2为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，v′_i1为转换后的边缘轮廓上第i个离散点喷胶下落的切向速度，v″_i1为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v″_i2为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，θ_i为理想运动轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角，θ_i1为修正轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角；

S9、将修正轨迹的所有轮廓点进行曲线拟合形成第一修正轨迹，利用单目相机采集喷胶机器人按照第一修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图，返回执行步骤S3。

优选地，采用边缘检测算法提取分割后的图像的边缘轮廓时保证边缘为单像素宽度。

优选地，边缘检测算法为Canny算法。

优选地，喷胶机器人还包括机架、动平台、静平台、工作平台和喷胶针筒，动平台和静平台均与机架连接，单目相机固接于静平台上并位于动平台的正上方，工作平台位于动平台的正下方，动平台用于驱动喷胶针筒运动。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本申请通过单目相机实时拍摄末端执行器所走轨迹，采集实际喷胶轨迹图，并对实际喷胶轨迹图预处理后提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标，然后将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标后与理想运动轨迹整合在一张图，利用喷胶下落时因切向速度和垂直速度作用下轨迹改变的原理，得到实际轮廓点与理论轮廓点之间的关系，反解出修正后的轮廓点，并且根据需要不断迭代修正，使喷胶机器人按照修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图接近于理论运行轨迹，并将其作为喷胶机器人的实际运行轨迹，能够有效地解决由于机械臂的振动及装配误差、以及胶水流动性等引起的喷胶机器人加工轨迹精度问题，减少生产中的残次品的出现概率。

附图说明

图1为本发明的喷胶机器人的轨迹修正方法流程图；

图2为本发明喷胶机器人的结构示意图；

图3为本发明喷胶下落轨迹示意图；

图4为本发明理想运动轨迹上相邻轮廓点的连线与Y轴的夹角示意图；

图5为本发明的轨迹修正示意图。

附图标记说明：10、机架；11、单目相机；12、动平台；13、静平台；20、工作平台；21、喷胶针筒。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，当组件被称为与另一个组件“连接”时，它可以直接与另一个组件连接或者也可以存在居中的组件。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本申请。

如图1-5所示，一种喷胶机器人的轨迹修正方法，喷胶机器人包括单目相机11，喷胶机器人的轨迹修正方法包括如下步骤：

S1、获取理想运动轨迹，并对单目相机11进行标定获得单目相机11的内参和外参；

S2、利用单目相机11采集喷胶机器人按照理想运动轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图；

S3、对实际喷胶轨迹图进行预处理，预处理包括依次进行灰度化、平滑处理和边缘增强处理；

S4、采用最大类间方差法对预处理后的图像进行边界检测，分割出目标图像；

S5、采用边缘检测算法提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标；

S6、根据单目相机11的内参和外参将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标；

S7、将转换后的边缘轮廓的离散点坐标和理想运动轨迹整合为同一张图像上并保证中心重合，判断转换后的边缘轮廓的离散点坐标与理想运动轨迹是否重合，若是，将当前第一修正轨迹作为喷胶机器人的实际运行轨迹，结束流程，否则，执行步骤S8；

S8、以重合中心为原点构建直角坐标系，根据转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x′_i,y′_i)反解出对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x″_i,y″_i)，其中：

转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x′_i,y′_i)，公式如下：

x′_i＝x_i+R_isinθ_i

y′_i＝y_i+R_icosθ_i

其中，

则对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x″_i,y″_i)，公式如下：

x″_i＝x_i-R″_isinθ_i1

y″_i＝y_i-R″_icosθ_i1

其中，

θ_i1≈θ_i

v″_i2＝v_i2

式中，(x_i,y_i)为理想运动轨迹上的第i个轮廓点，h为喷胶的高度，g为重力加速度，R_i为理想运动轨迹上喷胶的偏差半径，R″_i为修正轨迹上喷胶的偏差半径，v_i1为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v_i2为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，v′_i1为转换后的边缘轮廓上第i个离散点喷胶下落的切向速度，v″_i1为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v″_i2为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，θ_i为理想运动轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角，θ_i1为修正轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角；

S9、将修正轨迹的所有轮廓点进行曲线拟合形成第一修正轨迹，利用单目相机11采集喷胶机器人按照第一修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图，返回执行步骤S3。

本申请通过单目相机实时拍摄末端执行器所走轨迹，采集实际喷胶轨迹图，并对实际喷胶轨迹图预处理后提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标，然后将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标后与理想运动轨迹整合在一张图，利用喷胶下落时因切向速度和垂直速度作用下轨迹改变的原理，得到实际轮廓点与理论轮廓点之间的关系，反解出修正后的轮廓点，并且根据需要不断迭代修正，使喷胶机器人按照修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图接近于理论运行轨迹，并将其作为喷胶机器人的实际运行轨迹，能够有效地解决由于机械臂的振动及装配误差、以及胶水流动性等引起的喷胶机器人加工轨迹精度问题，减少生产中的残次品的出现概率。

在一实施例中，采用边缘检测算法提取分割后的图像的边缘轮廓时保证边缘为单像素宽度。

在一实施例中，边缘检测算法为Canny算法。或还可为现有技术中本领域技术人员熟知的其他边缘检测算法，如Sobel算法等。

在一实施例中，喷胶机器人还包括机架10、动平台12、静平台13、工作平台20和喷胶针筒21，动平台12和静平台13均与机架10连接，单目相机11固接于静平台13上并位于动平台12的正上方，工作平台20位于动平台12的正下方，动平台12用于驱动喷胶针筒21运动。

具体地，本实施例中喷胶机器人包括单目相机11、机架10、动平台12、静平台13、工作平台20和喷胶针筒21，动平台12和静平台13均与机架10连接，单目相机11固接于静平台13上并安装在静平台13正下方且位于动平台12的正上方，工作平台20位于动平台12的正下方，动平台12用于驱动喷胶针筒21运动，可实现多自由度运动。喷胶针筒21安装在喷胶机器人的末端执行器中心下方。单目相机11通过数据连接线与计算机连接，从而能够进行数据的传输。当需要进行轨迹修正时，执行如下操作：

(1)首先用标定板对单目相机11进行标定，得到单目相机11的内参和外参，建立物体和单目相机11的投影数学模型。输入理想运动轨迹，如将理想运动轨迹离散成坐标点，转换成脉冲导入喷胶机器人中，让喷胶机器人走理论轨迹坐标点，使喷胶机器人在下方工作平台20上，喷涂出一个实际的椭圆轨迹(实际喷胶轨迹图)。喷涂过程中单目相机11对喷胶轨迹进行实时的图像采集。

(2)对采集到的图像(实际喷胶轨迹图)在OpenCV平台编制的图像处理程序上进行灰度化、图像平滑以及图像边缘增强预处理，去除噪声点和假轮廓，，消除图像中的无关信息，突出图像的轮廓线，增强边缘轮廓的可检测性。在预处理后，图像的边缘轮廓和细节保留并突出。随后对预处理后的图像采用最大类间方差法进行对边界的检测，较好地分割出目标图像。处理完后，利用Canny边缘检测算法对目标图像的实际边缘轮廓进行提取，然后去除毛刺和支链来保证边缘为单像素宽度，获得边缘轮廓的离散点坐标。并根据单目相机11的内参和外参将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标，作为实际喷胶轨迹。

(3)利用OpenCV平台编制的图像处理程序将转换后的边缘轮廓的离散点和理论轨迹图像整合到一张图上，以轨迹中心为原点构建坐标系。由于边缘轮廓的全部离散点也构成类似的椭圆图形，这两个椭圆图形是共圆心的，但轨迹有所偏差，因为在高速运动的情况下，如图3所示，在喷胶的过程中，液体会有一个切向的速度v_i1和一个竖直的喷射速度v_i2。在这两个速度的作用下，喷胶的椭圆轨迹L会发生改变。喷胶的偏差半径即受切向速度影响，胶水轨迹向轨迹切线方向偏差的距离。

(4)通过推导速度公式，由实际喷胶轨迹反解修正轨迹，完成轨迹修正，根据需要可以通过对实际喷胶轨迹不断地迭代修正来达到提高喷胶精度的效果。具体地，假设h为喷胶的高度，此处为定值，g为重力加速度，R_i为理想运动轨迹上喷胶的偏差半径，两点之间运动时间为t，如等时间间隔取轮廓点，则：

R_i＝v_i1t (2)

对该公式进行化简得：

则转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x′_i,y′_i)，公式如下：

x′_i＝x_i+R_isinθ_i (5)

y′_i＝y_i+R_icosθ_i (6)

由上述步骤(3)可知，在已知理想运动轨迹的情况下可以预测出实际喷胶轨迹，实际喷胶轨迹和理想运动轨迹之间存在一个关系，因此也可以由实际喷胶轨迹反推出理想运动轨迹。如果喷胶机器人在液体切向速度和喷射速度(垂直速度)同时作用下得到理想运动轨迹，这是想要得到的轨迹，因此可以反解出未受这两个速度影响之前的轨迹点即所求的修正轨迹。

现对实际喷胶轨迹进行修正，由于理想运动轨迹与实际喷胶轨迹上的点有一一对应的关系，获取实际喷胶轨迹上的点，计算出实际喷胶轨迹上每个点的切向速度v′_i1，由

得

因此，可以得到修正轨迹上每个点对应的切向速度v″_i1。

实际喷胶轨迹与理想运动轨迹上一一对应的两点间所对应夹角近似相等，即θ_i1≈θ_i，如图4所示，θ_i为理想运动轨迹上第i个轮廓点P_i和第i+1个轮廓点P_i+1的连线与Y轴的夹角，在已经求得v″_i1和sinθ_i、cosθ_i的情况下，由此可以根据公式(5)(6)反解回经过修正的轮廓点(x″_i,y″_i)，公式如下：

x″_i＝x_i-R″_isinθ_i1 (7)

y″_i＝y_i-R″_icosθ_i1 (8)

对转换后的边缘轮廓的全部离散点进行如上操作，就能得到所有对应的修正轨迹的轮廓点。

(5)对修正轨迹的所有轮廓点进行曲线拟合形成第一修正轨迹，即为修正后的曲线，如图5所示，图中S、S＇、S＇＇依次为理想运动轨迹、实际喷胶轨迹和第一修正轨迹，P_i为理想运动轨迹上第i个轮廓点，P′_i为实际喷胶轨迹上第i个轮廓点，P_i″为第一修正轨迹上第i个轮廓点，v_i1为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v′_i1为转换后的边缘轮廓上第i个离散点喷胶下落的切向速度，v″_i1为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v″_i2为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度。然后将第一修正轨迹离散成坐标点，转换成脉冲导入喷胶机器人中，让喷胶机器人按照第一修正轨迹运行。一次修正的效果往往达不到预期的效果，因此需要进行连续迭代修正使喷胶机器人按照修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹收敛至理想运动轨迹。当第一修正轨迹收敛至理想运动轨迹时，即可将当前第一修正轨迹作为喷胶机器人的实际运行轨迹，完成轨迹修正。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请描述较为具体和详细的实施例，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种喷胶机器人的轨迹修正方法，所述喷胶机器人包括单目相机，其特征在于：所述喷胶机器人的轨迹修正方法包括如下步骤：

S1、获取理想运动轨迹，并对单目相机进行标定获得单目相机的内参和外参；

S2、利用单目相机采集喷胶机器人按照理想运动轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图；

S3、对实际喷胶轨迹图进行预处理，所述预处理包括依次进行灰度化、平滑处理和边缘增强处理；

S4、采用最大类间方差法对预处理后的图像进行边界检测，分割出目标图像；

S5、采用边缘检测算法提取目标图像的边缘轮廓，获得边缘轮廓的离散点坐标；

S6、根据单目相机的内参和外参将边缘轮廓的离散点坐标转换为世界坐标；

S7、将转换后的边缘轮廓的离散点坐标和理想运动轨迹整合为同一张图像上并保证中心重合，判断转换后的边缘轮廓的离散点坐标与理想运动轨迹是否重合，若是，将当前第一修正轨迹作为喷胶机器人的实际运行轨迹，结束流程，否则，执行步骤S8；

S8、以重合中心为原点构建直角坐标系，根据转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x_i′,y_i′)反解出对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x_i″,y_i″)，其中：

所述转换后的边缘轮廓的离散点坐标(x_i′,y_i′)，公式如下：

x_i′＝x_i+R_isinθ_i

y_i′＝y_i+R_icosθ_i

其中，

则所述对应的修正轨迹的轮廓点坐标(x_i″,y_i″)，公式如下：

x_i″＝x_i-R_i″sinθ_i1

y_i″＝y_i-R_i″cosθ_i1

其中，

θ_i1≈θ_i

v″_i2＝v_i2

式中，(x_i,y_i)为理想运动轨迹上的第i个轮廓点，h为喷胶的高度，g为重力加速度，R_i为理想运动轨迹上喷胶的偏差半径，R_i″为修正轨迹上喷胶的偏差半径，v_i1为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v_i2为理想运动轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，v_i′₁为转换后的边缘轮廓上第i个离散点喷胶下落的切向速度，v″_i1为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的切向速度，v″_i2为修正轨迹上第i个轮廓点喷胶下落的垂直速度，θ_i为理想运动轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角，θ_i1为修正轨迹上第i个轮廓点和第i+1个轮廓点的连线与Y轴的夹角；

S9、将修正轨迹的所有轮廓点进行曲线拟合形成第一修正轨迹，利用单目相机采集喷胶机器人按照第一修正轨迹运动时生成的实际喷胶轨迹图，返回执行步骤S3。

2.如权利要求1所述的喷胶机器人的轨迹修正方法，其特征在于：所述采用边缘检测算法提取分割后的图像的边缘轮廓时保证边缘为单像素宽度。

3.如权利要求1所述的喷胶机器人的轨迹修正方法，其特征在于：所述边缘检测算法为Canny算法。

4.如权利要求1所述的喷胶机器人的轨迹修正方法，其特征在于：所述喷胶机器人还包括机架、动平台、静平台、工作平台和喷胶针筒，所述动平台和静平台均与机架连接，所述单目相机固接于所述静平台上并位于所述动平台的正上方，所述工作平台位于所述动平台的正下方，所述动平台用于驱动所述喷胶针筒运动。

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