CN117901142A - 基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 - Google Patents
基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117901142A CN117901142A CN202410297916.1A CN202410297916A CN117901142A CN 117901142 A CN117901142 A CN 117901142A CN 202410297916 A CN202410297916 A CN 202410297916A CN 117901142 A CN117901142 A CN 117901142A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ultrasonic
- coordinate system
- mechanical
- preset
- image
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 195
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 27
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 27
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品,其中特种加工方法包括对所述超声波机器人进行标定的步骤,以及控制所述超声波加工头进行切割的步骤;对所述超声波机器人进行标定的步骤用于获取最佳加工位置,以及各所述最佳加工位置上所述摄像机的图像坐标系与所述超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系;控制所述超声波加工头进行切割的步骤用于根据映射关系和待加工图像,识别出相应最佳加工区域中待加工位置在所述机械坐标系中的坐标,以控制所述超声波加工头进行加工。本发明的技术方案可以保证对待加工零件的加工质量。
Description
技术领域
本发明涉及特种加工设备技术领域,特别是涉及一种基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品。
背景技术
超声波加工是一种高效、精密、适应性强的特种加工方法,其原理是采用超声波发生器产生超声震荡波,并由超声震荡波对待加工零件进行穿孔、切割、焊接、套料或者抛光加工。由于超声波加工具有加工精度高、速度快、加工材料适应范围广、加工时与工件接触轻、切削力小等有点,并且不会发生烧伤、变形、残余应力等缺陷,因此超声波加工具有良好的应用场景。
在超声波加工的过程中,如何确定出待加工零件上的加工位置,是保证对待加工零件的加工质量的重要因素。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品,用于在加工过程中准确定位出待加工零件的加工位置,以保证对待加工零件的加工质量。
具体地,本发明提供了一种基于超声波机器人的特种加工方法,所述超声波机器人包括机械臂,以及设置在所述机械臂的末端的超声波加工头和摄像机;
所述特种加工方法包括对所述超声波机器人进行标定的步骤,以及控制所述超声波加工头进行切割的步骤;其中:
其中,所述的对所述超声波机器人进行标定的步骤,包括:
响应于预设标定指令,控制所述末端按照预设路线进行移动,并在所述预设路线上的多个预设位置处,通过所述摄像机获取待加工区域的图像;
根据各所述图像中标志物的失真程度,从多个所述预设位置中选取最佳加工位置,并确定各所述最佳加工位置对应的最佳加工区域;
在各所述最佳加工位置上对所述超声波机器人进行标定,以得到各所述最佳加工位置上所述摄像机的图像坐标系与所述超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系;
所述的控制所述超声波加工头进行切割的步骤,包括:
响应于预设加工指令,控制所述末端依次移动到各所述最佳加工位置,在各所述最佳加工位置处,控制所述摄像机获取相应最佳加工区域的待加工图像,并根据所述映射关系和所述待加工图像,识别出相应最佳加工区域中待加工位置在所述机械坐标系中的坐标,以控制所述超声波加工头进行加工。
进一步地,所述根据各所述图像中标志物的失真程度,从多个所述预设位置中选取最佳加工位置,以及各所述最佳加工位置对应的最佳加工区域,包括:
根据所述预设位置的数量确定出多个预设分配策略,其中各预设分配策略包括从所述预设位置中选取的预设加工位置;
根据各所述预设加工位置的图像中标志物的失真程度,得到各预设加工位置对应的最佳加工区域;
根据预设评分规则计算出各所述预设分配策略的评分,并将评分最高的预设分配策略中的预设加工位置作为所述最佳加工位置。
进一步地,所述在各所述最佳加工位置上对所述超声波机器人进行标定,以得到所述摄像机的图像坐标系与所述超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系,包括:
控制所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置,并在各所述最佳加工位置通过所述摄像机获取对应最佳加工区域的检测图像,以获取各所述检测图像中靶标的图像坐标;
控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,以检测出各所述靶标在所述机械坐标系中的机械坐标;
根据各所述靶标的图像坐标和机械坐标,获取所述映射关系。
进一步地,所述的控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,包括:
在控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动的过程中,根据所述摄像机所获取的图像,确定所述超声波加工头是否移动到各所述靶标处。
进一步地,所述的控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,包括:
获取在各所述最佳加工位置上所述机械坐标系和所述图像坐标系之间的初始映射关系;
获取各所述靶标的图像坐标,并根据所述初始映射关系和各所述靶标的图像坐标,获取各所述靶标的初始机械坐标;
根据各所述初始机械坐标移动所述机械臂的末端,以使所述超声波加工头移动到各所述靶标处。
进一步地,所述的获取在各所述最佳加工位置上所述机械坐标系和所述图像坐标系之间的初始映射关系,包括:
通过外置摄像机获取各所述标志物在全局坐标系中的全局坐标;
根据所述全局坐标系与所述机械坐标系之间的映射关系,获取所述标志物的初始机械坐标;
获取各所述标志物的图像坐标,并根据所述图像坐标和所述初始机械坐标获取所述初始映射关系。
进一步地,在所述的控制所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置后,包括:
当所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置时,分别对所述机械臂进行位置校准。
进一步地,在所述的控制所述末端按照预设路线进行移动前,还包括:
采用多个按照预设形状分布的靶标,对所述机械臂在各方向上的移动误差进行修正。
另一方面,本发明还提供了一种机器可读存储介质,其上存储有机器可执行程序,所述机器可执行程序被处理器执行时,实现根据上述任一项基于超声波机器人的特种加工方法。
又一方面,本发明还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的机器可执行程序,并且所述处理器执行所述机器可执行程序时,实现根据上述任一项基于超声波机器人的特种加工方法。
本发明所提供的技术方案,在对超声波机器人进行标定的过程中,可以确定出多个最佳加工位置,以及各最佳加工位置对应的最佳加工区域,并标定出摄像机的图像坐标系与超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系。在控制超声波加工头进行切割的过程中,采用摄像机获取相应最佳加工区域的待加工图像,并根据该待加工图像和上述映射关系,准确识别出待加零件上待加工位置的机械坐标,以对待加工零件进行加工。由于本发明的技术方案,可以在对超声波机器人进行标定的过程中获取最佳加工位置,并可以在各最佳加工位置准确获取待加工零件的待加工位置,因此可以保证对待加工零件的加工质量。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本发明一个实施例的超声波机器人的结构示意图;
图2是根据本发明一个实施例的对超声波机器人进行标定的示意性流程图;
图3是根据本发明一个实施例的控制超声波加工头进行切割的示意性流程图;
图4是根据本发明一个实施例的获取最佳加工位置及对应最佳加工区域的的示意性流程图;
图5是根据本发明一个实施例的在各最佳加工位置上对超声波机器人进行标定的示意性流程图;
图6是根据本发明一个实施例的控制超声波加工头依次移动到各靶标处的示意性流程图;
图7是根据本发明一个实施例的获取机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系的示意性流程图;
图8是根据本发明一个实施例的靶标的分布示意图;
图9是根据本发明一个实施例的一种机器可读存储介质的示意图;
图10是根据本发明一个实施例的一种计算机设备的示意图。
具体实施方式
下面参照图1至图10来描述本发明实施例的一种基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品。在本实施例的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征,也即包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个、三个等,除非另有明确具体的限定。当某个特征“包括或者包含”某个或某些其涵盖的特征时,除非另外特别地描述,这指示不排除其它特征和可以进一步包括其它特征。
在本实施例的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
请参阅图1、图2和图3,图1所示出的是一种超声波机器人的结构示意图,该超声波机器人包括机械臂11,并在该机械臂11的末端12设置有超声波加工头13和摄像机14,其中超声波加工头13用于发出超声波,以对待加工零件进行加工,摄像机14用于获取加工图像。
本实施例提供一种基于超声波机器人的特种加工方法,该特种加工方法包括图2所示出的对超声波机器人进行标定的步骤,以及图3所示出的对控制超声波加工头进行切割的步骤。下面结合图2和图3所示出的流程,对本实施例的基于超声波机器人的特种加工方法做详细的介绍。
如图2所示,对超声波机器人进行标定的步骤包括:
步骤S101:在接收到预设标定指令的情况下,控制机械臂的末端按照预设路线进行移动,并在预设路线上的多个预设位置处,通过摄像机获取待加工区域的图像;
步骤S102:对所获取的图像进行识别,以得到各图像中标志物的失真程度;
步骤S103:根据各失真程度从多个预设位置中选取多个最佳加工位置,并获取各最佳加工位置对应的最佳加工区域;
步骤S104:在各最佳加工位置上对超声波机器人进行标定,以得到各最佳位置上摄像机的图像坐标系与超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系。
在上述步骤S101中,可以在待加工区域设置多个固定尺寸的物体作为标志物,并且各预设位置设置在预设路线上,其中预设轨迹是在机械坐标系的运动轨迹,可以通过控制机械臂的旋转,以驱动机械臂的末端按照预设路线进行移动,以及在机械臂到达预设路线中的各预设位置时,控制摄像机对待加工区域进行拍摄,从而分别在各预设位置获取待加工区域的图像,并且标志物也在该图像中。
在上述步骤S102中,由于在不同的预设位置拍摄的角度不同,因此受到视角或者光线的影响,在各图像中标志物的失真程度也不相同。本实施例中标志物的失真程度,可以根据图像中标志物的尺寸与标志物的实际尺寸得到,例如,当采用长方体形状的标志物时,可以图像中标志物各边界所确定的形状与长方体之间的差异,确定出标志物的失真程度,并且差异越大,对应的失真程度也越大。
在上述步骤S103中从各预设位置中选取最佳加工位置时,可以根据最佳加工位置的数量、各最佳加工位置所对应最佳加工区域中标志物的最大失真程度,建立相应的筛选条件,该筛选条件不仅使各最佳加工位置的最佳加工区域之间不重叠且连接后覆盖整个待加工区域,而且还使得最佳加工位置的数量、各最佳加工位置的最大失真程度达到平衡,从而不仅可以减少图像中标志物的失真,提高对待加工区域内物体定位的准确性,而且还能够减少最佳加工位置的数量,提高超声波机器人的工作效率。
在上述步骤S104中,可以分别在各最佳加工位置对相应最佳加工区域中设置多个检测目标,在各最佳加工位置获取相应最佳加工区域内的图像,并识别出各检测目标在对应图像中的图像坐标;然后获取各检测目标在机械坐标系中的机械坐标,其中机械坐标系是指机械臂的坐标系;最后根据各检测目标的图像坐标和机械坐标,建立各最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系。
以一个最佳加工位置为例,该最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的预设映射关系为:
其中ω为齐次系数,u和v分别是检测目标在对应图像坐标系中的横轴坐标和纵轴坐标,X g 、Y g 和Z g 分别为检测目标在机械坐标系中的横轴坐标、纵坐标和竖轴坐标,h 11 、h 12 、 h 13 、h 14 、h 21 、h 22 、h 23 、h 24 、h 31 、h 32 、h 33 、h 34 均为匹配系数,获取机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系的过程,即为计算各匹配系数的过程。
在本实施例中,在最佳加工位置获取到多个检测目标在对应图像中的图像坐标后,将各检测目标的图像坐标和机械坐标代入上述预设映射关系中,即可得到一个多元一次方程组,然后对该方程组求解以得到最佳加工位置对应的匹配系数,即可得到各最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系。
通过图2所示出的标定步骤,不仅可以获取最佳加工位置,而且还可以得到各最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系。
本实施例的基于超声波机器人的特种加工方法,控制超声波加工头进行切割的步骤还包括:在接收到预设加工指令的情况下,控制机械臂的末端依次移动到各最佳加工位置,并在各最佳加工位置上控制超声波加工头,对相应最佳加工区域内的待加工零件进行加工。
以其中一个最佳加工位置为例,在该最佳位置上控制超声波加工头进行切割的方法如图3所示,包括如下步骤:
步骤S201:采用摄像机获取相应最佳加工区域的待加工图像;
步骤S202:从待加工图像中识别出待加工零件上的待加工位置,并获取待加工位置的图像坐标;
步骤S203:根据机械坐标系和图像坐标系之间的预设映射关系,将待加工位置的图像坐标转化为待加工位置的机械坐标;
步骤S204:根据待加工位置的机械坐标,控制超声波加工头对待加工零件进行加工。
综上所述,本实施例的技术方案在对超声波机器人进行标定的过程中,可以确定出多个最佳加工位置,以及各最佳加工位置对应的最佳加工区域,并标定出摄像机的图像坐标系与超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系。在控制超声波加工头进行切割的过程中,采用摄像机获取相应最佳加工区域的待加工图像,并根据该待加工图像和上述映射关系,准确识别出待加零件上待加工位置的机械坐标,以对待加工零件进行加工。由于本实施例的技术方案,可以在对超声波机器人进行标定的过程中获取最佳加工位置,以及在各最佳加工位置准确获取待加工零件的待加工位置,因此可以保证对待加工零件的加工质量。
在本发明的一个实施例中,上述步骤S103的根据各失真程度从多个预设位置中选取多个最佳加工位置,并获取各最佳加工位置对应的最佳加工区域的流程如图4所示,包括如下步骤:
步骤S301:根据预设位置的数量确定出多个预设分配策略。
假设预设位置的数量为N,则预设分配类别的数量有N个,其中第i个预设分配类别中有i个预设加工位置,以及个预设分配策略,并且各预设分配策略中选取不同的预设位置作为预设加工位置。
步骤S302:根据各预设分配策略的预设加工位置的图像中标志物的失真程度,选取各分配策略的最佳加工区域,使各最佳加工区域中标志物的最大失真程度相差最小,并且各最佳加工区域连接后可以覆盖整个待加工区域。
以一个预设分配策略为例,假设该预设分配策略中有两个预设加工位置,则在这两个预设加工位置获取到待加工区域的图像后,根据图像中标志物的失真程度对各最佳加工区域的边界进行划分,使各最佳加工区域内标志物的最大失真程度相差最小,从而确定出各预设加工位置对应的最佳加工区域。
步骤S303:根据预设评分规则计算出各预设分配策略的评分,得到其中评分最高的预设分配策略,该预设分配策略中的预设加工位置即为最佳加工位置。
以一个分配策略为例,设该分配策略中预设加工位置的数量为M,其中第j个预设加工位置对应的最佳加工区域中的标志物的最大失真程度为L j ,则该分配策略的评分P为:
其中α为预设加工位置的匹配系数,β为失真程度的匹配系数。
通过本实施例的设置方式,可以使得到最佳分配策略同时兼顾最佳加工位置的数量和各最佳加工区域内的图像质量,因此根据本实施例所得到的最佳加工位置,不仅能够提高定位效果,而且还能够减少最佳加工位置的数量,提高超声波机器人的工作效率。
在本发明的一个实施例中,上述步骤S104中在各最佳加工位置上对超声波机器人进行标定的流程如图5所示,包括如下步骤:
步骤S401:控制机械臂的末端移动到各最佳加工位置,在各最佳加工位置分别获取对应最佳加工区域内的检测图像,并识别该图像中靶标的图像坐标;
步骤S402:控制机械臂的末端在各最佳加工区域内移动,使超声波加工头依次移动到各靶标处,以检测出各靶标在机械坐标系中的机械坐标;
步骤S403:根据各靶标在机械坐标系中的机械坐标和在相应图像坐标系中的图像坐标,得到各预设加工位置对应的机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系。
在上述步骤S401中,可以在待加工区域内设置多个靶标作为对机械臂进行标定时的检测目标,在各最佳位置获取对应最佳加工区域的图像后,可以通过图像识别的方式得到其中的靶标,并获取各靶标在对应图像中的坐标,即各靶标的图像坐标。
在上述步骤S402中,当控制机械臂的末端移动时,位于机械臂末端的摄像机可以检测到机械臂末端所在的最佳加工区域,并在机械臂的末端到达其中一个靶标所在的位置时,可以根据机械臂末端的运动轨迹计算出机械臂末端在机械坐标系中的机械坐标。在本实施例中可以将机械臂末端的位置作为该靶标的位置,即将机械臂末端在机械坐标系中的坐标,作为该靶标在机械坐标系中的机械坐标。
在上述步骤S403中获取各最佳加工位置的机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系的方法与上述实施例中的方法相同,这里不多做介绍。
通过本实施例的设置方式,可以根据机械臂末端的位置确定出各靶标在机械坐标系中的机械坐标,从而提高所得到的各最佳加工位置的机械坐标系和图像坐标系之间映射关系的准确性。
在本发明的一个实施例中,上述步骤S402中的控制机械臂的末端在各最佳加工区域内移动,使超声波加工头依次移动到各靶标处,包括:
在控制机械臂的末端在各最佳加工区域内移动的过程中,根据摄像机所获取的图像,确定超声波加工头是否移动到各靶标处。
在本实施例中,在控制机械臂的末端移动的过程中,可以通过摄像机获取超波加工头和各最佳加工区域的图像,并通过图像识别的方式,确定出超声波加工头是否移动到靶标处,以提高对超声波机器人标定的可靠性。
在本发明的一个实施例中,上述步骤S402中的控制机械臂的末端在各最佳加工区域内移动,使超声波加工头依次移动到各靶标处的方法如图6所示,包括如下步骤:
步骤S411:获取机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系;
步骤S412:根据上述初始映射关系和各靶标的图像坐标,获取各靶标的初始机械坐标;
步骤S413:根据各靶标的初始机械坐标移动机械臂,并根据摄像机对机械臂的末端位置进行校准。
在上述步骤S411中,可以设置一个初始位置,并获取该初始位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系;然后在控制机械臂的末端移动时,根据机械臂的末端的运动轨迹,得到图像坐标系在各方向上的变化量,然后根据该变化量建立机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系。
在上述步骤S412中,可以先获取各靶标在图像中的坐标,并根据上述初始映射关系计算出各靶标的初始机械坐标。
在上述步骤S413中,当机械臂的末端移动到靶标的初始机械坐标时,根据摄像机所拍摄的图像判断机械臂的末端是否与对应的靶标对应,如果不对应,则根据图像再移动机械臂的末端,并根据移动的方向和距离计算出靶标实际的机械坐标。
通过本实施例的设置方式,可以先获取各靶标的初始机械坐标,然后根据该初始机械坐标对机械臂的末端进行控制,并在机械臂的末端到靶标处时进行进一步的精确定位,以提高获取各靶标的机械坐标的准确性。
在本发明的一个实施例中,上述步骤S411的获取机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系的流程如图7所示,包括如下步骤:
步骤S421:通过外置摄像机获取标志物在全局坐标系中的全局坐标;
步骤S422:根据全局坐标系与机械坐标系之间的映射关系,获取标志物在机械坐标系中的初始机械坐标;
步骤S423:根据标志物在对应图像中的图像坐标和初始机械坐标,获取机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系。
在上述步骤S421中,外置摄像机是设置在焊接机器人的外部,其位置不会跟随机械臂的运动而发生变化,并且上述全局坐标系可以为该外置摄像机的图像坐标系。
在上述步骤S422中,可以先获取全局坐标系与机械坐标系之间的映射关系,例如,可以通过外置摄像机获取具有机械臂末端的图像,并获取机械臂的末端在该图像中的图像坐标,然后在根据该图像坐标和机械臂的末端的机械坐标,得到全局坐标系与机械坐标系之间的映射关系。
然后再将标志物在全局坐标系中的全局坐标代入上述全局坐标系与机械坐标系之间的映射关系,可以得到标志物在机械坐标系中的坐标,该坐标即为标志物的初始机械坐标。
在上述步骤S423中,可以将标志物的初始机械坐标和在对应图像坐标系中的图像坐标代入映射坐标模型,以得到该映射坐标模型中的匹配参数,从而得到机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系。
通过本实施例的设置方式,可以通过外置摄像机快速地获取机械坐标系和图像坐标系之间的初始映射关系,以提高对机械臂标定的工作效率。
在本发明的一个实施例中,在上述步骤S401中在各最佳加工位置对机械臂进行标定时,每当机械臂的末端移动到最佳加工位置后,对机械臂进行一次位置校准。
在本实施例中,依次在各最佳加工位置对机械臂进行标定,即在得到其中一个最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系后,再获取下一个最佳加工位置上机械坐标系和图像坐标系之间的映射关系。由于在各最佳加工位置对机械臂进行标定时,需要在各最佳加工位置获取对应最佳加工区域的图像,为了避免机械臂在移动过程中产生误差,所以每当机械臂的末端移动到最佳加工位置时,对机械臂的末端进行一次位置校准,以提高对机械臂控制的精确度。
在本实施例中,每当机械臂的末端到达最佳加工位置时,对机械臂进行校准的方法包括:
控制摄像机获取对应最佳加工区域的图像,并判断该图像内的标志物的图像坐标是否为对应的预设图像坐标,如果是,则无需对机械臂进行校准;如果否,则对机械臂的末端位置进行调整,直到标志物在图像坐标系中的坐标为预设图像坐标。
在本发明的一个实施例中,在步骤S101中控制机械臂末端按照预设轨迹运动前,先采用多个按照预设形状分布的靶标,对机械臂末端在各方向上的移动误差进行修正。
举例说明,如图8所示,其中的黑点为靶标,各靶标按照“V”字进行排布,在其他实施例中可以按照“十”字形分布或者按照其他形状进行分布;然后再控制机械臂的末端在各靶标处移动,并且当从一个靶标移动到下一个靶标时,移动方向为先沿着横轴运动,再沿着纵轴运动。
本实施例中,对机械臂末端在各方向上的移动误差进行修正的方法包括:
首先,获取各靶标在机械坐标系中的机械坐标,获取方法可以为:根据各靶标设置的位置,得到各靶标在全局坐标系中的全局坐标;再根据全局坐标系与机械坐标系之间的映射关系,得到各靶标在机械坐标系中的机械坐标。接着控制机械臂的末端从其中一个靶标开始向其他靶标处移动,并且当移动到对应靶标的机械坐标系时,通过机械臂末端的摄像机获取待加工区域的图像,以根据该图像判断机械臂的末端位置与相应的靶标是否相对应;如果不对应,则对机械臂末端的位置进行调整,以使机械臂的末端对准相应的靶标,并获取调整过程中机械臂末端在各方向上的移动距离,并将该移动距离作为机械臂在对应方向上的移动误差。
然后,根据机械臂在各方向上的移动误差,对机械臂末端在各方向上的移动误差进行修正,包括:
设共有R个靶标,机械臂末端从第n个靶标到第n+1个靶标移动时,在x轴方向上的移动距离为、移动误差为/>,在y轴方向上的移动距离为/>、移动误差为/>,在z轴方向上的移动距离为/>、移动误差为/>,则在控制超声波加工头13从加工机械坐标系中的位置/>移动到位置/>,控制超声波加工头13在x轴上的实际移动距离为:
在y轴上的实际移动距离为:
在z轴上的实际移动距离为:
本实施例的设置方式,可以根据机械臂的误差对机械臂的控制进行修正,以提高对机械臂末端在各方向上移动距离控制的精确度,进而提高对机械臂标定的可靠性。
本实施例还提供了一种机器可读存储介质和计算机设备。图9是根据本发明一个实施例的机器可读存储介质830的示意图;图10是根据本发明一个实施例的计算机设备900的示意图。机器可读存储介质830其上存储有机器可执行程序840,机器可执行程序840被处理器执行时实现上述任一实施例的特种加工设备的控制方法。
计算机设备900可以包括存储器920、处理器910及存储在存储器920上并在处理器910上运行的机器可执行程序840,并且处理器910执行机器可执行程序840时实现上述任一实施例的特种加工设备的控制方法。
需要说明的是,在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何机器可读存储介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。
就本实施例的描述而言,机器可读存储介质830可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质40甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。
计算机设备900可以是例如服务器、台式计算机、笔记本式计算机、平板计算机或智能手机。在一些示例中,计算机设备900可以是云计算节点。计算机设备900可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型的例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等。计算机设备900可以在通过通信网络链接的远程处理设备执行任务的分布式云计算环境中实施。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
计算机设备900可以包括适于执行存储的指令的处理器910、在操作期间为所述指令的操作提供临时存储空间的存储器920。处理器910可以是单核处理器、多核处理器、计算集群或任何数量的其他配置。存储器920可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器、闪存或任何其他合适的存储系统。
处理器910可以通过系统互连(例如PCI、PCI-Express等)连接到适于将计算机设备900连接到一个或多个I/O设备(输入/输出设备)的I/O接口(输入/输出接口)。I/O设备可以包括例如键盘和指示设备,其中指示设备可以包括触摸板或触摸屏等等。I/O设备可以是计算机设备900的内置组件,或者可以是外部连接到计算设备的设备。
处理器910也可以通过系统互连链接到适于将计算机设备900连接到显示设备的显示接口。显示设备可以包括作为计算机设备900的内置组件的显示屏。显示设备还可以包括外部连接到计算机设备900的计算机监视器、电视机或投影仪等。此外,网络接口控制器(network interface controller,NIC)可以适于通过系统互连将计算机设备900连接到网络。在一些实施例中,NIC可以使用任何合适的接口或协议(诸如因特网小型计算机系统接口等)来传输数据。网络可以是蜂窝网络、无线电网络、广域网(WAN))、局域网(LAN)或因特网等等。远程设备可以通过网络连接到计算设备。
本实施例提供的流程图并不旨在指示方法的操作将以任何特定的顺序执行,或者方法的所有操作都包括在所有的每种情况下。此外,方法可以包括附加操作。在本实施例方法提供的技术思路的范围内可以对上述方法进行附加的变化。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (10)
1.一种基于超声波机器人的特种加工方法,所述超声波机器人包括机械臂,以及设置在所述机械臂的末端的超声波加工头和摄像机;
其特征在于,所述特种加工方法包括对所述超声波机器人进行标定的步骤,以及控制所述超声波加工头进行切割的步骤;
其中,对所述超声波机器人进行标定的步骤,包括:
响应于预设标定指令,控制所述末端按照预设路线进行移动,并在所述预设路线上的多个预设位置处,通过所述摄像机获取待加工区域的图像;
根据各所述图像中标志物的失真程度,从多个所述预设位置中选取最佳加工位置,并确定各所述最佳加工位置对应的最佳加工区域;
在各所述最佳加工位置上对所述超声波机器人进行标定,以得到各所述最佳加工位置上所述摄像机的图像坐标系与所述超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系;
控制所述超声波加工头进行切割的步骤,包括:
响应于预设加工指令,控制所述末端依次移动到各所述最佳加工位置,并在各所述最佳加工位置处执行如下步骤:
采用所述摄像机获取相应最佳加工区域的待加工图像;
根据所述映射关系和所述待加工图像,识别出待加工零件上待加工位置在所述机械坐标系中的机械坐标;
根据所述机械坐标控制所述超声波加工头对所述待加工零件进行加工。
2.根据权利要求1所述的特种加工方法,其特征在于,所述的根据各所述图像中标志物的失真程度,从多个所述预设位置中选取最佳加工位置,以及各所述最佳加工位置对应的最佳加工区域,包括:
根据所述预设位置的数量确定出多个预设分配策略,其中各预设分配策略包括从所述预设位置中选取的预设加工位置;
根据各所述预设加工位置的图像中标志物的失真程度,得到各预设加工位置对应的最佳加工区域;
根据预设评分规则计算出各所述预设分配策略的评分,并将评分最高的预设分配策略中的预设加工位置作为所述最佳加工位置。
3.根据权利要求1或2所述的特种加工方法,其特征在于,所述在各所述最佳加工位置上对所述超声波机器人进行标定,以得到所述摄像机的图像坐标系与所述超声波机器人的机械坐标系之间的映射关系,包括:
控制所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置,并在各所述最佳加工位置通过所述摄像机获取对应最佳加工区域的检测图像,以获取各所述检测图像中靶标的图像坐标;
控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,以检测出各所述靶标在所述机械坐标系中的机械坐标;
根据各所述靶标的图像坐标和机械坐标,获取所述映射关系。
4.根据权利要求3所述的特种加工方法,其特征在于,所述的控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,包括:
在控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动的过程中,根据所述摄像机所获取的图像,确定所述超声波加工头是否移动到各所述靶标处。
5.根据权利要求3所述的特种加工方法,其特征在于,所述的控制所述机械臂的末端在各所述最佳加工区域内移动,使所述超声波加工头依次移动到各所述靶标处,包括:
获取在各所述最佳加工位置上所述机械坐标系和所述图像坐标系之间的初始映射关系;
获取各所述靶标的图像坐标,并根据所述初始映射关系和各所述靶标的图像坐标,获取各所述靶标的初始机械坐标;
根据各所述初始机械坐标移动所述机械臂的末端,以使所述超声波加工头移动到各所述靶标处。
6.根据权利要求5所述的特种加工方法,其特征在于,所述的获取在各所述最佳加工位置上所述机械坐标系和所述图像坐标系之间的初始映射关系,包括:
通过外置摄像机获取各所述标志物在全局坐标系中的全局坐标;
根据所述全局坐标系与所述机械坐标系之间的映射关系,获取所述标志物的初始机械坐标;
获取各所述标志物的图像坐标,并根据所述图像坐标和所述初始机械坐标获取所述初始映射关系。
7.根据权利要求3所述的特种加工方法,其特征在于,在所述的控制所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置后,包括:
当所述机械臂的末端移动到各所述最佳加工位置时,分别对所述机械臂进行位置校准。
8.根据权利要求1所述的特种加工方法,其特征在于,
在所述的控制所述末端按照预设路线进行移动前,还包括:
采用多个按照预设形状分布的靶标,对所述机械臂在各方向上的移动误差进行修正。
9.一种机器可读存储介质,其上存储有机器可执行程序,所述机器可执行程序被处理器执行时,实现根据权利要求1至8任一项所述的基于超声波机器人的特种加工方法。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的机器可执行程序,并且所述处理器执行所述机器可执行程序时,实现根据权利要求1至8任一项所述的基于超声波机器人的特种加工方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410297916.1A CN117901142B (zh) | 2024-03-15 | 基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410297916.1A CN117901142B (zh) | 2024-03-15 | 基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117901142A true CN117901142A (zh) | 2024-04-19 |
CN117901142B CN117901142B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103702607A (zh) * | 2011-07-08 | 2014-04-02 | 修复型机器人公司 | 相机系统的坐标系统的校准和变换 |
CN109454634A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-12 | 广东工业大学 | 一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法 |
CN110148187A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-08-20 | 郑州大学 | 一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法和系统 |
CN114137085A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-04 | 仲恺农业工程学院 | 一种基于视觉辅助定位的超声波探伤机器人及其检测方法 |
US20230182313A1 (en) * | 2020-04-03 | 2023-06-15 | Beumer Group A/S | Controllable gripper for a pick and place robot |
CN116568465A (zh) * | 2020-11-10 | 2023-08-08 | 光明机器公司 | 用于机器人单元的改进的自动校准的方法和系统 |
US20240001557A1 (en) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | National Tsing Hua University | Robot and robot hand-eye calibrating method |
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103702607A (zh) * | 2011-07-08 | 2014-04-02 | 修复型机器人公司 | 相机系统的坐标系统的校准和变换 |
CN109454634A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-12 | 广东工业大学 | 一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法 |
CN110148187A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-08-20 | 郑州大学 | 一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法和系统 |
US20230182313A1 (en) * | 2020-04-03 | 2023-06-15 | Beumer Group A/S | Controllable gripper for a pick and place robot |
CN116568465A (zh) * | 2020-11-10 | 2023-08-08 | 光明机器公司 | 用于机器人单元的改进的自动校准的方法和系统 |
CN114137085A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-04 | 仲恺农业工程学院 | 一种基于视觉辅助定位的超声波探伤机器人及其检测方法 |
US20240001557A1 (en) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | National Tsing Hua University | Robot and robot hand-eye calibrating method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11911914B2 (en) | System and method for automatic hand-eye calibration of vision system for robot motion | |
CN110355755B (zh) | 机器人手眼系统标定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN106483963B (zh) | 机器人系统的自动标定方法 | |
JP2020011339A (ja) | ロボットシステムの制御方法、およびロボットシステム | |
US10571254B2 (en) | Three-dimensional shape data and texture information generating system, imaging control program, and three-dimensional shape data and texture information generating method | |
CN111515944B (zh) | 非固定路径机器人自动标定方法 | |
CN109910000B (zh) | 基于视觉的操纵系统的校准以及操作 | |
CN111390901B (zh) | 机械臂自动标定方法以及标定装置 | |
US20180161985A1 (en) | Control device, robot, and robot system | |
CN114714029B (zh) | 铝合金自动弧焊方法及装置 | |
US20240017416A1 (en) | Coordinate System Calibration Method, Automatic Assembly Method, and Apparatus | |
KR102243694B1 (ko) | 로봇의 위치 정보 복원 방법 | |
CN117901142B (zh) | 基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 | |
CN109895098B (zh) | 一种机器人结构参数和手眼关系的统一标定模型 | |
CN117901142A (zh) | 基于超声波机器人的特种加工方法及相关产品 | |
WO2020125737A1 (zh) | 一种工程机械定位方法及系统 | |
US20220155065A1 (en) | Measurement apparatus, control apparatus, and control method | |
CN112971984B (zh) | 一种基于一体化手术机器人的坐标配准方法 | |
JP6559425B2 (ja) | レーザ照射制御装置 | |
CN115239816A (zh) | 一种相机标定方法、系统、电子设备及存储介质 | |
US11478936B2 (en) | Image processing apparatus that processes image picked up by image pickup apparatus attached to robot, control method therefor, and storage medium storing control program therefor | |
CN114800520B (zh) | 高精度的手眼标定方法 | |
JP7183372B1 (ja) | マーカ検出装置及びロボット教示システム | |
CN117884754B (zh) | 特种加工机器人系统 | |
CN116563380A (zh) | 一种对接校正方法、对接校正装置、对接装置、计算机设备 |
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 |