CN214200141U

CN214200141U - 基于视觉的机器人重复定位精度测量系统

Info

Publication number: CN214200141U
Application number: CN202120242364.6U
Authority: CN
Inventors: 崔立民; 张夫奕; 王守丽; 李佳霖; 李啸; 常耀文; 柴永生; 王昌辉; 陈义保
Original assignee: Yantai University
Current assignee: Yantai University
Priority date: 2021-01-28
Filing date: 2021-01-28
Publication date: 2021-09-14
Anticipated expiration: 2031-01-28

Abstract

基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述测量系统包括处理器，所述测量系统设有标靶、工业相机、机器人示教器、机器人控制器，所述标靶设置在待测机器人的作业有效空间内，所述工业相机安装在待测机器人末端，所述工业相机的数据输出端与处理器的数据输入端电连接；所述机器人示教器与机器人控制器信号连接，机器人控制器与待测机器人电连接，通过机器人示教器为待测机器人设定工业相机拍摄到所述标靶的点数量和位置，所述机器人控制器用于控制待测机器人的动作并循环采集标靶图像。本实用新型相对于激光跟踪仪高昂的设备价格，大大降低了测量成本；操作方便，对操作人员、工作环境要求低。

Description

基于视觉的机器人重复定位精度测量系统

技术领域

本实用新型涉及检测领域，用于工业机器人重复定位精度的测量，具体为一种基于视觉的机器人重复定位精度测量系统。

背景技术

重复定位精度指同一机器人，在各条件、参数一致的条件下应用同一程序，重复达到原指令或示教位置所得连续测量结果的一致程度。重复定位精度是工业机器人的一项重要参数，并且重复定位精度对绝对定位精度有直接影响，因此重复定位精度是评估工业机器人优劣的重要指标。随着现代工业生产的迅猛发展，越来越多工业机器人替代人，成为生产加工的主力军。而在机器人的往复运动过程中，为了保证所生产工件的加工精度达标，应使工业机器人具有较高的重复定位精度。

目前工业机器人重复定位精度检测主要采用激光跟踪仪，采用基于球坐标的API激光跟踪仪对工业机器人的重复定位精度进行测量。测量的对象是六轴工业机器人，所有测点均以API激光跟踪仪的测量头为参照点。机器人末端位置以额定速度从某一测点开始，依次经过其他测点，再回到开始时的测点，进行第二次循环，共循环30次。与API激光跟踪仪配套使用的测量软件为Spatial Analyzer，使用该软件采集数据，将所采集的机器人末端位置坐标原始数据导入计算机程序，计算出工业机器人在额定速度下几个测点的重复定位精度。

上述检测系统存在以下几方面缺点：

1.激光跟踪仪价格昂贵，且需要支付软件服务费，主要面向机器人研发检测，不适合批量检测；

2.激光跟踪仪对操作人员的技术水平要求较高，并且对工作环境的要求非常苛刻；

3.激光跟踪仪测量时需要与目标靶镜配合使用，在某些特殊使用场景中，将目标靶镜固定到待测位置的难度较大。

实用新型内容

本实用新型的目的是提供一种基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，用于解决现有的测量系统存在的问题，而提供一种基于视觉的成本低廉、结构简单、操作方便的机器人重复定位精度间接测量系统。

为了实现本实用新型的目的，采用以下技术方案：

基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述测量系统包括处理器，所述测量系统设有标靶、工业相机、机器人示教器、机器人控制器，所述标靶设置在待测机器人的作业有效空间内，所述工业相机安装在待测机器人末端，所述工业相机的数据输出端与处理器的数据输入端电连接；所述机器人示教器与机器人控制器信号连接，机器人控制器与待测机器人电连接，通过机器人示教器为待测机器人设定工业相机拍摄到所述标靶的点数量和位置，所述机器人控制器用于控制待测机器人的动作并循环采集标靶图像。

为了进一步实现本实用新型的目的，还可以采用以下技术方案：

如上所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述标靶采用型号为GP07012*9的棋盘格标定靶；工业相机选用BASLERacA2500-14gc型工业相机。

如上所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述标靶上至少设定20个点来采集靶标图像。

如上所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述机器人控制器控制待测机器人采集标靶图像至少循环20次以上。

如上所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述工业相机通过夹具固定安装在待测机器人末端。

本实用新型基于视觉的重复定位精度测量新系统，包括处理器中设置的相机标定模块、位姿估计模块、重复定位精度计算模块；位姿估计模块在对循环测量法所拍摄图像进行位姿估计之前，先使用机械臂末端相机随即拍摄二十组靶标图像进行相机标定，纠正相机畸变；循环采集靶标图像的位姿完全是机械臂活动范围内能拍摄到靶标的随机点，机械臂的活动范围没有限制，不会出现激光跟踪仪测量方法所存在的目标靶镜特殊场景固定困难的问题。且为了提高测量精度，还可以添加更多的点以及增加循环次数。

与现有技术相比，本实用新型的优点在于：

本实用新型仅需要工业相机、高清镜头、靶标、处理器、机器人示教器等设备，结合原有的机器人控制器即可完成重复定位精度的测量，相对于激光跟踪仪高昂的设备价格，大大降低了测量成本；

相比于激光跟踪仪对操作人员技术水平要求高、对工作环境要求苛刻以及特定场景下目标靶镜存在难以固定到待测位置等问题，本实用新型操作方便，对操作人员、工作环境要求低。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍。

图1是本实用新型的系统原理图；

图2是本实用新型标靶图像循环采集流程图。

附图标记：1-待测机器人，2-工业相机，3-标靶，4-处理器，5-机器人示教器，6-机器人控制器。

具体实施方式

为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1所示，本实施例公开的一种基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，该测量系统包括处理器4、标靶3、工业相机2、机器人示教器5、机器人控制器6，标靶3设置在待测机器人1的作业有效空间内，工业相机2安装在待测机器人1末端，工业相机2的数据输出端与处理器4的数据输入端电连接；机器人示教器5与机器人控制器6信号连接，机器人控制器6与待测机器人1 电连接，通过机器人示教器4为待测机器人1设定工业相机2拍摄到所述标靶3 的点数量和位置，机器人控制器6用于控制待测机器人1的动作并循环采集标靶图像。

处理器为现有的测试平台，包括相机标定模块、位姿估计模块、重复定位精度计算模块。工业机器人与末端工业相机通过专门设计的夹具刚性连接，因此相机夹具在机器人运动过程中产生的微小柔性变形可忽略。

所以工业相机在空间范围内运动前后的空间位置数据可以间接反映机器人末端执行器原点的运动情况，基于该测量原理具体步骤如下所述。

步骤S1、在待测机器人有效空间位置放置靶标一枚；

步骤S2、应用待测机器人在其活动范围内随机选取20个或以上点来采集靶标图像；

步骤S3、利用处理器中的相机标定模块处理，从靶标图像数据中获取相机内参矩阵的α、β、u₀、v₀，畸变系数k1-k5并输出重投影误差，目的是为了消除相机畸变，提高测量精度；

步骤S4：在机器人示教器内写入数个可以保证机器人末端相机能拍摄到靶标的点，为了保证重复定位精度测量的准确性，一般写入点数量应大于5；控制机器人按某一额定速度依次到达所写入的点并采集靶标图像数据，此过程往复循环20次以上。所采集的点以及循环次数越多，测量结果越精确，图2是以5 个点、循环20次为例的靶标图像循环采集流程图。

步骤S5、位姿估计模块是在相机标定所得结果基础上的进一步图像信息提取操作，是求解机器人末端处固连的相机光心的位置信息问题。对某一额定速度下循环测量所采集的各点的靶标数据执行应用Python语言编写的位姿估计自动化程序，程序分为导入标定参数纠正相机畸变、加载和预处理图像、提取角点、亚像素角点识别和存储角点信息、求解旋转和平移向量等步骤；通过位姿估计求解外部参数R(旋转矩阵)和t(平移向量)，具体计算公式如下：

r₁＝λA^-1h₁

r₂＝λA^-1h₂

r₃＝r₁×r₂

t＝λA^-1h₃；

λ表示任意标量，且：

t＝(t_x t_y t_z)^T；

H＝(h₁ h₂ h₃)；

A^-1(h₁h₂ h₃)＝λ(r₁ r₂ t)；

其中，R表示旋转向量矩阵，r₁、r₂、r₃分别表示R在z、y、x轴的旋转分量； t表示水平向量矩阵，t_x、t_y、t_z分别表示t在x、y、z轴的位移分量；K表示相机内参矩阵，α、β表示以像素单位表示的焦距，u₀、v₀表示图像中心的主点；H 表示图像单应性矩阵，h₁、h₂、h₃表示H的三个分量。

通过计算，可得到相机光心在世界坐标系的位姿信息，即平移向量t、旋转向量R，世界坐标系建立在靶标左下角。

步骤S6、空间点的位姿信息包含平移向量t和旋转向量R，共6个参数(x， y，z，a，b，c)。重复定位精度由平移向量中的(x，y，z)3个位置参数得出。

第i张图像位置误差Ei为：

平均位置误差E为：

其中，Δx_i、Δy_i、Δz_i为别为第i张图像在x、y、z三个方向的分量误差，表示为：

x_i、y_i、z_i分别表示第i张图像在x、y、z三个方向的分量。

对上述视觉测量系统的准确性通过实验平台进行验证，选取关节机器人作为视觉测量系统的待测对象；靶标选用高精度棋盘格标定靶，型号为GPO70 12＊9；相机选用BASLER acA2500-14gc型工业相机。

经试验平台、随机拍摄靶标图像进行相机标定后，选用待测机器人10％额定速度下某一位姿的20张图像求解外部参数R和t，具体公式如步骤S5所述；对所得平移向量t进行步骤S6重复定位误差计算，经计算得到：

平均位置误差E≈0.0077mm；

最大位置误差EiMAX≈0.0127mm；

最小位置误差EiMIN≈0.0014mm；

待测机器人出厂前制造单位给出的激光跟踪仪测量得到的重复定位误差精度值为0.014mm，选取最大测量误差0.0127mm作为本实用新型的测量结果，重复定位误差精度提升了约(0.014-0.0127)/0.014≈9％。

重复上述过程，选用待测机器人不同额定速度下某位姿图像，经相机标定模块、位姿估计模块以及重复定位精度计算模块的自动化程序，经过多次试验验证，所得最大重复定位精度误差相较于制造单位所给出的应用激光跟踪仪测量所得到的重复定位误差精度值减小了8～10％，验证得出本实用新型所提出的基于视觉测量的工业机器人重复定位精度测量方案具有较好测量精度和效率。

本实用新型未详尽描述的技术内容均为公知技术。

Claims

1.基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，所述测量系统包括处理器，其特征在于，所述测量系统设有标靶、工业相机、机器人示教器、机器人控制器，所述标靶设置在待测机器人的作业有效空间内，所述工业相机安装在待测机器人末端，所述工业相机的数据输出端与处理器的数据输入端电连接；所述机器人示教器与机器人控制器信号连接，机器人控制器与待测机器人电连接，通过机器人示教器为待测机器人设定工业相机拍摄到所述标靶的点数量和位置，所述机器人控制器用于控制待测机器人的动作并循环采集标靶图像。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，其特征在于，所述标靶采用型号为GP07012*9的棋盘格标定靶；工业相机选用BASLER acA2500-14gc型工业相机。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，其特征在于，所述标靶上至少设定20个点来采集靶标图像。

4.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，其特征在于，所述机器人控制器控制待测机器人采集标靶图像至少循环20次以上。

5.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人重复定位精度测量系统，其特征在于，所述工业相机通过夹具固定安装在待测机器人末端。