KR20050108645A - Apparatus for compensating in welding robot and method - Google Patents

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KR20050108645A KR1020040033599A KR20040033599A KR20050108645A KR 20050108645 A KR20050108645 A KR 20050108645A KR 1020040033599 A KR1020040033599 A KR 1020040033599A KR 20040033599 A KR20040033599 A KR 20040033599A KR 20050108645 A KR20050108645 A KR 20050108645A
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Abstract

본 발명은 3차원 형태의 복잡한 대상물에 대하여 용접을 수행 시, OLP 구현과 경로 분석법의 개발 및 미세 제어기를 통하여 자동으로 경로 보정을 수행하는 것으로, 이를 위한 구성은, 로봇의 파라미터를 측정하여 OLP를 구현하는 제1수단과, 구현된 OLP에서 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램을 작성하여 거시 궤적을 생성하는 제2수단과, 작성된 프로그램을 수행하여 로봇을 이송하는 제3수단과, 이송된 로봇과 용접 대상물간의 경로를 분석하는 제4수단과, 이송된 로봇을 용접 대상물에 적용하기 위한 가상 현실 작업장을 구축하는 제5수단과, 구현된 OLP에 용접하고자 하는 위치와 경로를 적용하여 로봇의 언어에 맞게 로봇 작업 프로그램을 생성하는 제6수단과, 작성된 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램에서 발생된 위치 오차를 보정하는 제7수단과, 로봇의 상황을 측정하여 모니터링하는 제8수단과, 보정된 프로그램에 맞게 로봇을 이용하여 용접기의 미세 제어를 통해 용접 작업을 수행하는 제9수단을 포함한다. 따라서, 미세 제어 시스템에 의해 로봇의 동적인 경로 오차를 능동적으로 보상할 수 있어 동적인 경로 상에서도 항상 정밀도를 유지시킬 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, when performing welding on a complex object having a three-dimensional shape, an OLP implementation, a path analysis method, and a path controller are automatically performed through a fine controller. The configuration for this purpose is to measure OLP by measuring parameters of a robot. A first means for implementing, a second means for generating a macroscopic trajectory by creating a welding work teaching point program of the robot in the implemented OLP, a third means for transferring the robot by executing the created program, and welding with the transferred robot The fourth means for analyzing the path between objects, the fifth means for building a virtual reality workshop for applying the transported robot to the welding object, and the position and path to be welded to the implemented OLP to suit the language of the robot. Sixth means for generating a robot work program, seventh means for correcting a position error generated in the welding work teaching point program of the created robot, and a robot And eighth means for monitoring and measuring conditions, using a robot to suit the corrected program comprises ninth means for performing a welding operation through the fine control of the welder. Therefore, the dynamic path error of the robot can be actively compensated by the fine control system, thereby maintaining the accuracy at all times even on the dynamic path.

Description

로봇 용접의 보정장치 및 그 방법{APPARATUS FOR COMPENSATING IN WELDING ROBOT AND METHOD}Compensation apparatus for robot welding and its method {APPARATUS FOR COMPENSATING IN WELDING ROBOT AND METHOD}

본 발명은 로봇 용접의 보정장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 3차원 형태의 복잡한 대상물을 용접할 수 있는 장치 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a robot welding correction apparatus and a method thereof, and more particularly to an apparatus and method for welding a complex object of a three-dimensional form.

일반적으로, 인간의 작업을 대신하기 위하여 산업 현장에서는 산업용 로봇을 이용하여 자동화 작업을 수행한다. 산업용 로봇은 기억장소에 한번 교시시켜 놓은 위치와 자세를 로봇이 허용하는 정밀도 내에서 반복 작업을 수행한다. 이는 단순 반복작업을 요하는 생산라인에서는 그 필요성이 날로 증가하고 있는 실정이다. 다시 말해서, 산업용 로봇은 대부분 자동화 작업을 수행하기 위하여 미리 작업 경로에 대한 위치 및 자세의 정보를 교시시켜둔 후, 교시 정보에 맞게 로봇을 제어하면서 단순 반복 작업을 수행한다. In general, in order to replace human tasks, industrial robots perform automated tasks using industrial robots. Industrial robots perform repetitive tasks within the accuracy that the robot allows for the positions and postures taught in storage. This is a situation that the need for the production line that requires simple iteration is increasing day by day. In other words, most industrial robots teach the position and attitude of the work path in advance in order to perform automation tasks, and then perform simple repetitive tasks while controlling the robot according to the teaching information.

이러한, 산업용 로봇은 인간에 의해 수행될 경우, 발생되는 작업의 위험 요소, 작업 시간의 증가, 생산성 저하,... 등을 개선시킬 수 있는 혁신적인 시스템으로서, 특히, 레이저 용접을 수행하는 산업용 로봇의 필요성은 다른 작업에 사용되는 로봇에 비하여 절실하게 필요한 산업용 로봇인 것이다. 즉, 레이저 용접용 산업용 로봇은 크게 세 가지로 분류한다. 첫째, 수동 교시 보정에 의한 용접 로봇과, 둘째, 오프 라인 교시 보정에 의한 용접 로봇과, 셋째, 비젼 측정 1차원 직선 보정에 의한 용접 로봇으로 분류한다. Such an industrial robot is an innovative system that can improve the risks of work occurring, the increase of working time, the decrease of productivity, etc., when performed by humans, in particular, of industrial robots performing laser welding. The necessity is an industrial robot that is desperately needed compared to the robot used for other tasks. That is, the industrial robot for laser welding is classified into three types. First, it is classified into welding robot by manual teaching correction, second, welding robot by offline teaching correction, and third, welding robot by vision measurement one-dimensional linear correction.

이중, 수동 교시 보정에 의한 용접 로봇은 도 1에 도시된 바와 같다. 도 1a를 참조하면, 사용자(1)가 직접 용접 제어부(9)에 의해 구동되는 용접기(3)를 이용하여 단순 형상의 용접 대상물(5)에 1차원 용접 구간(7)을 용접하는 도면이다. Of these, the welding robot by manual teaching correction is as shown in FIG. Referring to FIG. 1A, a user 1 welds a one-dimensional welding section 7 to a welding object 5 having a simple shape by using a welding machine 3 driven by a welding control unit 9.

도 1b를 참조하면, 로봇 제어부(13)에 의해 구동되는 다관절 로봇(19)의 끝단에 용접기(17)를 부착하고, 부착된 용접기(17)를 이용하여 용접 대상물(21)에 2차원 용접 구간(23)을 용접하는 도면이다. 이때, 다관절 로봇(19)은 로봇 제어부(13)에 의해 구동되며, 이 로봇 제어부(13)는 교시 조작반(10)에 세팅된 로봇(19)이 움직여야 될 위치에 맞게 로봇(19)을 제어한다. Referring to FIG. 1B, a welding machine 17 is attached to the end of the articulated robot 19 driven by the robot control unit 13, and two-dimensional welding is performed on the welding object 21 using the attached welding machine 17. It is a figure in which the section 23 is welded. In this case, the articulated robot 19 is driven by the robot controller 13, and the robot controller 13 controls the robot 19 according to a position to which the robot 19 set on the teaching operation panel 10 should move. do.

상술한 바와 같이, 도 1b는 도 1a의 작업자(1)에 의해 직접적으로 용접이 수행되어 발생되는 작업자(1)의 위험 요소와, 작업 시간의 증가 및 용접 불량률의 증가, 그리고 생산성 저하 및 용접 경로의 정밀도 저하 등의 단점을 다소 해소하였지만, 도 1b 역시, 작업자(1)가 용접 대상물이 변경될 때마다 교시 작업반(10)에 일일이 변경된 위치를 직접 교시하여야 하는 불편한 점이 있다. As described above, FIG. 1B is a risk factor of the operator 1 generated by welding performed directly by the operator 1 of FIG. 1A, an increase in working time and an increase in welding failure rate, and a decrease in productivity and a welding path. Although some disadvantages, such as a decrease in precision, have been solved, FIG. 1B also has an inconvenience in that the operator 1 must directly teach the changed working position to the teaching work panel 10 whenever the welding object is changed.

다음으로, 오프 라인 프로그램(Off-Line Program, OLP) 교시 보정에 의한 용접 로봇은 도 2에 도시된 바와 같다. 도 2를 참조하면, OLP를 이용하여 복잡한 형태의 용접 대상물(42)에 3차원 용접 구간을 용접하는 도면이다. 즉, 도 2는 도 1의 단순 형상인 용접 대상물에 비하여 교시 점의 개수가 많거나 경로를 설정하기 어려운 복잡한 형상의 용접 대상물(42)에 3차원 용접 구간(44)을 용접하는 것으로, 이 3차원 용접 구간(44)과 동일한 CAD 데이터(30)를 가상 환경 프로그램인 OLP(32)에 적용시켜 로봇(38)의 교시 궤적 프로그램을 생성하고, 생성된 교시 궤적 프로그램을 로봇 제어부(34)에 다운로드 시키면, 다운로드 된 프로그램이 활성화되어 프로그램에 대응하게 로봇(38)이 용접을 수행한다. Next, the welding robot by the Off-Line Program (OLP) teaching correction is as shown in FIG. Referring to FIG. 2, a three-dimensional welding section is welded to a welding object 42 having a complicated shape using an OLP. That is, FIG. 2 is to weld the three-dimensional welding section 44 to the welding object 42 of a complicated shape that has a large number of teaching points or difficult to set a path, compared to the welding object of the simple shape of FIG. The same CAD data 30 as the dimensional welding section 44 is applied to the OLP 32 which is a virtual environment program to generate the teaching trajectory program of the robot 38, and download the generated teaching trajectory program to the robot controller 34. When the downloaded program is activated, the robot 38 performs welding in response to the program.

그러나, 도 2에 도시된 OLP(32)를 이용한 로봇 용접 기술은 복잡한 형태의 용접 대상물(42)에 3차원 용접 구간을 용접할 수는 있지만, CAD 데이터(30)의 오차나, 혹은 OLP 자체의 오차, 또는 로봇(38) 지그 자체의 오차 등으로 인하여 용접 대상물(42)에 3차원 용접 구간을 용접할 경우, 그 용접 상태가 상당히 부정확하게 된다. However, although the robot welding technique using the OLP 32 shown in FIG. 2 can weld a three-dimensional welding section to the welding object 42 having a complicated shape, the error of the CAD data 30 or the OLP itself When the three-dimensional welding section is welded to the welding object 42 due to an error or an error of the jig itself, the welding state becomes quite inaccurate.

마지막으로, 비젼 측정 1차원 직선 경로 보정에 의한 용접 로봇은 도 3에 도시된 바와 같다. 도 3을 참조하면, 비젼을 통해 1차원 직선 궤적의 높이와 심(Seam) 방향을 각각 측정한 값을 임의의 메모리에 세팅시켜둔 후, 2차 로봇 주행 시, 기 세팅된 측정값과 비젼을 통해 측정되는 값을 각각 비교하면서 용접 헤드를 움직여 오차를 보정할 수 있는 도면이다. Finally, the welding robot by vision measurement one-dimensional linear path correction is as shown in FIG. Referring to FIG. 3, after setting the measured values of the height and seam direction of the one-dimensional linear trajectory through the vision in an arbitrary memory, the measured values and the preset visions are set during the second robot driving. It is a drawing that can correct the error by moving the welding head while comparing the values measured through each.

그러나, 도 3에 도시된 용접 로봇은 1차원 직선 궤적에 대하여 보정할 수는 있지만, 2차원 혹은 3차원 궤적에 대하여는 보정할 수 있는 기능이 전혀 없으며, 또한 1차원 직선 궤적을 보정할 경우, 비젼을 통해 측정한 측정 위치와, 오프셋(offset)에 의하여 용접 위치가 항상 일정한 거리를 유지하여야 하는데, 용접 속도가 떨어질 경우, 일정한 거리를 유지하지 못하여 보정 거리가 일정하지 않다는 문제점을 갖는다. However, although the welding robot shown in FIG. 3 can correct for a one-dimensional linear trajectory, there is no function to correct for a two-dimensional or three-dimensional trajectory, and when correcting a one-dimensional linear trajectory, vision The welding position should be maintained at a constant distance at all times due to the measurement position measured by the offset and the offset. If the welding speed drops, the welding distance may not be maintained and the correction distance is not constant.

이에, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 그 목적은 3차원 형태의 복잡한 대상물에 대하여 용접을 수행할 때, OLP 구현과 경로 분석 및 미세 제어를 통해 자동으로 경로 보정을 수행할 수 있는 로봇 용접의 보정장치 및 그 방법을 제공함에 있다. Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problems, the object of which is to automatically perform path correction through OLP implementation and path analysis and fine control when welding to a complex object of a three-dimensional form The present invention provides a calibrating device for robot welding and a method thereof.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시 예에 따른 로봇 용접의 보정장치는 로봇의 파라미터를 측정하여 OLP를 구현하는 제1수단과, 구현된 OLP에서 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램을 작성하여 거시 궤적을 생성하는 제2수단과, 작성된 프로그램을 수행하여 로봇을 이송하는 제3수단과, 이송된 로봇과 용접 대상물간의 경로를 분석하는 제4수단과, 이송된 로봇을 용접 대상물에 적용하기 위한 가상 현실 작업장을 구축하는 제5수단과, 구현된 OLP에 용접하고자 하는 위치와 경로를 적용하여 로봇의 언어에 맞게 로봇 작업 프로그램을 생성하는 제6수단과, 작성된 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램에서 발생된 위치 오차를 보정하는 제7수단과, 로봇의 상황을 측정하여 모니터링하는 제8수단과, 보정된 프로그램에 맞게 로봇을 이용하여 용접기의 미세 제어를 통해 용접 작업을 수행하는 제9수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.Compensation apparatus for robot welding according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is the first means for implementing the OLP by measuring the parameters of the robot, by creating a welding operation teaching point program of the robot in the implemented OLP A second means for generating a macroscopic trajectory, a third means for transferring the robot by executing the created program, a fourth means for analyzing a path between the transferred robot and the welding object, and for applying the transferred robot to the welding object. Fifth means for building a virtual reality workplace, sixth means for generating a robot work program in accordance with the language of the robot by applying a position and a path to be welded to the implemented OLP, and a welding work teaching point program of the created robot A seventh means for correcting the corrected position error, an eighth means for measuring and monitoring the robot's condition, and a robot for the corrected program. It is characterized in that through the three control including ninth means for performing a welding operation.

또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시 에에 따른 로봇 용접의 보정방법은 로봇의 파라미터를 측정하여 OLP를 구현하고, 구현된 OLP에서 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램을 작성하여 거시 궤적을 생성하는 제1단계와, 작성된 프로그램을 수행하여 로봇을 이송하며, 이송된 로봇과 용접 대상물간의 경로를 분석하는 제2단계와, 이송된 로봇을 용접 대상물에 적용하기 위한 가상 현실 작업장을 구축하는 제3단계와, 구현된 OLP에 용접하고자 하는 위치와 경로를 적용하여 로봇의 언어에 맞게 로봇 작업 프로그램을 생성하는 제4단계와, 작성된 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램에서 발생된 위치 오차를 보정하는 제5단계와, 로봇의 상황을 측정하여 모니터링하는 제6단계와, 보정된 프로그램에 맞게 로봇을 이용하여 용접기의 미세 제어를 통해 용접 작업을 수행하는 제7단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the robot welding correction method according to another embodiment of the present invention for achieving the above object is to implement the OLP by measuring the parameters of the robot, and to create a macroscopic trajectory by creating a welding operation teaching point program of the robot in the implemented OLP A first step of generating, a second step of analyzing the path between the transferred robot and the welding object by transferring the robot by executing the created program, and establishing a virtual reality workshop for applying the transferred robot to the welding object. Step 3, a fourth step of generating a robot work program according to the language of the robot by applying the position and the path to be welded to the implemented OLP, and a second step of correcting the position error generated in the welding work teaching point program of the created robot 5th step, 6th step to measure and monitor the robot's situation, and fine control of the welding machine using the robot according to the corrected program Characterized in that it comprises a seventh step of performing by the welding operation.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 일 실시 예를 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 의한 로봇 용접의 보정장치를 도시한 도면이다. 도 4를 참조하면, 복잡한 형태의 용접 대상물(112)의 3D CAD 데이터(101)를 기준으로 가상 현실 공간을 구현한 후, 구현된 가상현실 공간과 실제 작업장 공간을 일치시키기 위하여 로봇의 파라미터 측정(Calibration) 및 용접 대상물(112)의 정밀 위치를 측정하여 OLP(102)를 구현하며, 구현된 OLP(102)에서 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램을 작성하여 로봇 제어부(104)에 다운로드 하는 OLP 구현 시스템(100)과, OLP 구현 시스템(100)으로부터 다운로드 되는 용접 작업 교시점 프로그램에 맞게 로봇(108)의 이송을 제어하는 로봇 제어부(104)와, 용접기(110)의 동작을 제어하는 용접 제어부(106)와, 카메라(116)에 의해 촬상된 용접기(110)와 용접 대상물(112)간의 거리 오차를 측정하는 카메라 측정부(122)와, 카메라 측정부(122)에 의해 측정된 거리 오차를 보정하는 미세 제어 시스템(124)과, 미세 제어 시스템(124)에 저장된 거리 오차를 읽어와서 2축 구동부(120)를 미세 제어하는 미세 제어부(126)와, OLP 구현 시스템(100), 로봇 제어부(104), 용접 제어부(106), 카메라 측정부(122), 미세 제어 시스템(124), 미세 제어부(126)를 통합 관리하는 로봇 용접 자동 보정부(14)를 포함한다. 4 is a view showing a correction apparatus for robot welding according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, after realizing the virtual reality space based on the 3D CAD data 101 of the welding object 112 having a complicated shape, the parameter measurement of the robot is performed to match the implemented virtual reality space with the actual workplace space. OLP 102 is implemented by measuring the precise position of the welding object and the welding object 112, and the OLP implementation system for creating a welding work teaching point program of the robot from the implemented OLP 102 and downloading it to the robot controller 104 100, a robot control unit 104 for controlling the transfer of the robot 108 in accordance with a welding work teaching point program downloaded from the OLP implementation system 100, and a welding control unit 106 for controlling the operation of the welding machine 110. ), And the camera measuring unit 122 measuring the distance error between the welder 110 and the welding object 112 captured by the camera 116, and correcting the distance error measured by the camera measuring unit 122. Fine control system (124 And a fine control unit 126 for finely controlling the two-axis drive unit 120 by reading the distance error stored in the fine control system 124, the OLP implementation system 100, the robot control unit 104, and the welding control unit 106. ), The robot measuring unit 122, the fine control system 124, and the robot welding automatic correction unit 14 integrated management of the fine control unit 126.

이중, 도 4에 도시된 로봇 용접 자동 보정부(140)는 OLP 구현 시스템(100), 로봇 제어부(104), 용접 제어부(106), 카메라 측정부(122), 미세 제어 시스템(124), 미세 제어부(126)를 통합 관리하는 프로세서로서, 이 프로세서에 의해 전체 블록들이 유기적으로 동작하면서 용접 작업을 수행하며, 그 과정을 작업별로 구분하여 도 7에 도시된 바와 같이, 설명하면 다음과 같다.Of these, the robot welding automatic correction unit 140 shown in FIG. 4 includes an OLP implementation system 100, a robot control unit 104, a welding control unit 106, a camera measuring unit 122, a fine control system 124, and a fine unit. As a processor for integrated management of the control unit 126, all of the blocks are organically operated by the processor to perform a welding operation, and the process may be classified by tasks, as shown in FIG. 7.

즉, 도 7을 참조하면, 첫 번째로 교시 궤적을 생성하는 작업이다. 다시 말해서, 용접 대상물(112)의 형상이 간단하거나, 혹은 교시 작업의 시간적 여유가 있는지를 판단한다(단계 701). 판단 결과, 용접 대상물(112)의 형상이 간단하거나, 혹은 교시 작업의 시간적 여유가 있을 경우, 수동 교시 작업을 이용하여 로봇의 작업 프로그램을 생성한다(단계 702). That is, referring to FIG. 7, the first operation is to generate the teaching trajectory. In other words, it is determined whether the shape of the welding object 112 is simple or if there is time allowance for teaching work (step 701). As a result of the determination, when the shape of the welding object 112 is simple or there is a time allowance for the teaching work, the manual teaching work is used to generate a work program of the robot (step 702).

반면에, 판단 결과, 용접 대상물(112)의 형상이 복잡한 형상이거나, 혹은 교시 작업의 시간적 여유가 없을 경우, CAD 데이터(101)를 기준으로 가상 현실 공간을 구현하고(단계 703), 구현된 가상현실 공간과 실제 작업장 공간을 일치시키기 위하여 로봇(108)의 파라미터 측정과 용접 대상물(112)의 정밀 위치를 측정하므로, 가상 현실 공간의 로봇과 실제 로봇의 위치간의 오차를 최소화할 수 있도록 로봇(108)의 파라미터를 측정하여 OLP(102)를 구현한다(단계 704).On the other hand, if it is determined that the shape of the welding object 112 is a complicated shape or there is no time for teaching, the virtual reality space is implemented based on the CAD data 101 (step 703), and the implemented virtual Since the parameter measurement of the robot 108 and the precise position of the welding object 112 are measured to match the actual space with the actual workplace space, the robot 108 can be minimized to minimize the error between the position of the robot in the virtual reality space and the actual robot. To implement OLP 102 (step 704).

보다 상세하게 설명하면, OLP(102)를 구현함에 있어서, 가장 핵심 요소는 로봇(108)의 파라미터 측정으로써, 도 8은 도 7에 도시된 로봇 파라미터를 측정하기 위한 상세 흐름도이다. 로봇(108)의 파라미터 측정은 로봇 작업 프로그램상의 위치를 정밀 보정하기 위한 일련의 작업으로서, 그 과정은 측정을 위한 로봇 작업 프로그램을 생성한다(단계 704-1). More specifically, in implementing the OLP 102, the most essential element is the measurement of the parameters of the robot 108, and FIG. 8 is a detailed flowchart for measuring the robot parameters shown in FIG. The parameter measurement of the robot 108 is a series of tasks for precisely correcting the position on the robot work program, and the process generates a robot work program for the measurement (step 704-1).

즉, 로봇 작업 프로그램 생성은, 로봇(108)을 여러 측정 위치로 이동시키기 위해 생성하는 것으로, 여러 위치에서의 로봇(108) 툴(Tool) 끝단의 위치를 측정하여 로봇 시스템 인증(Identification)을 수행할 수 있으며, 인증 완료된 로봇에 대하여 로봇 작업 프로그램을 생성한다. 더불어, 로봇(108) 툴(Tool) 끝단의 위치 측정은 로봇의 레이아웃(Layout), 로봇 운동학 파라미터(Kinematics Parameter) 및 툴 들의 위치/방향 등이 정밀하게 계산되거나, 혹은 관측되어질 수 있는 위치이어야 한다. 또한, 관측되어질 수 있는 위치는 각종 파라미터들이 얼마나 잘 관측되는지를 나타내는 인덱스로서, 선정된 측정 위치들이 적절한지를 판단하고, 로봇 측정 위치/자세를 결정하는 방식으로 로봇 작업 프로그램을 생성한다. That is, the robot work program generation is generated to move the robot 108 to various measurement positions, and performs robot system identification by measuring the position of the tool tip of the robot 108 at various positions. The robot work program can be generated for the certified robot. In addition, the measurement of the position of the tool tip of the robot 108 should be a position where the layout of the robot, robot kinematics parameters, and the position / orientation of the tools are accurately calculated or observed. . In addition, the position that can be observed is an index indicating how well various parameters are observed. The robot work program is generated in such a manner as to determine whether the selected measurement positions are appropriate and determine the robot measurement position / posture.

다음으로, 로봇(108)의 파라미터 측정을 위해 현 공정/로봇에 대한 각종 정보를 자동 추출한다. 즉, 현재 워크셀(workcell) 상의 존재하는 로봇 툴들의 명칭과 제어 형태/타입, 그리고 노멀 레이아웃 위치 및 운동학 형태와, Weldgun의 종류에 대한 각종 정보들을 자동으로 추출한다(단계 704-2). 여기서, 추출되는 각종 정보는 작업 현장에서의 로봇 시스템 인증의 초기값으로 사용된다. Next, for the parameter measurement of the robot 108, various information about the current process / robot is automatically extracted. That is, various information about the name, control type / type, normal layout position and kinematics, and type of Weldgun of the robot tools existing on the current workcell are automatically extracted (step 704-2). Here, the various information to be extracted is used as the initial value of the robot system certification in the shop floor.

더불어, 로봇(108)의 파라미터 측정을 위해 현장 측정을 수행한다. 즉, 현장 측정은 생성된 로봇 작업 프로그램을 이용하지만, 현 로봇의 툴 종류와 형태에 따라 특수하게 설계 및 제작된 지그들을 사용하여 현장을 측정한다(단계 704-3). 이때, 측정 위치와 방법이 다르게 될 경우, 로봇 시스템 인증 방법도 달라지게 된다. In addition, field measurements are performed for parameter measurement of the robot 108. That is, the field measurement uses the generated robot work program, but the site is measured using jigs specially designed and manufactured according to the tool type and shape of the current robot (step 704-3). At this time, if the measurement position and the method is different, the robot system authentication method is also different.

또한, 현장을 측정함에 있어서, 측정 데이터들의 측정 오류검사 및 데이터 필터링 등이 이루어지며(단계 704-4), 각 공정별 및 툴의 형태별, 정밀도 레벨 별로 로봇의 레이아웃, 운동학 파라미터 들, 툴의 마운팅 위치/방향 및 TCP(Tool Center Point) 위치/방향 등이 정밀하게 평가하여 측정한다. 그리고, 정밀도 레벨에 따라 평가되어지는 파라미터 종류가 달라지게 되며, 그 값들은 레벨 별로 파일로 저장되어 IGRIP 상의 데이터를 보정하는데 이용된다.In addition, in the field measurement, measurement error inspection and data filtering of measurement data are performed (step 704-4), and the layout of the robot, kinematic parameters, and tool mounting for each process, tool type, and precision level. Position / direction and TCP (Tool Center Point) position / direction, etc. are evaluated with precision. The type of parameter to be evaluated varies according to the precision level, and the values are stored in a file for each level and used to correct data on the IGRIP.

그리고, 로봇(108)의 파라미터 측정을 위해 워크셀/로봇 형상 데이터 및 로봇 라이브러리 상의 운동학 파리미터를 자동 보정해야 한다(단계 704-5). 즉, 각 로봇 및 툴에 대하여 평가된 측정 데이터를 이용하여 IGRIP 상에서 정의된 워크셀 데이터를 업데이트하고, 로봇의 형상 데이터 및 라이브러리 상의 운동학 파라미터들을 업데이트한다. 이는 IGRIP 상으로 모델되어진 시스템을 리얼 시스템과 동일하게 맞추는 작업이다. Then, the kinematic parameters on the workcell / robot shape data and the robot library must be automatically corrected for parameter measurement of the robot 108 (step 704-5). That is, the workcell data defined on the IGRIP is updated using the measured data evaluated for each robot and the tool, and the shape data of the robot and the kinematic parameters on the library are updated. This is to match the system modeled on IGRIP to the real system.

상술한 바와 같이, OLP(102) 구현이 완료된 후, 두 번째로 OLP 구현 시스템(100)에서 수행하는 작업으로, 구현된 OLP(102)와 실제 로봇의 경로 분석(path analysis) 작업이다(단계 705). As described above, after the implementation of the OLP 102 is completed, the second operation performed by the OLP implementation system 100 is a path analysis operation between the implemented OLP 102 and the actual robot (step 705). ).

즉, 도 9는 도 7에 도시된 OLP와 실제 로봇의 경로를 분석하기 위한 상세 흐름도로써, OLP(102)와 실제 로봇의 경로 분석을 위해 우선적으로, 수동 교시 작업인지, 아니면, OLP(102) 작업인지를 체크한다(단계 705-1). 체크 결과, 수동 교시 작업일 경우, 실제 로봇의 위치 및 경로의 정밀도를 수동적으로 분석한다(단계 705-2). That is, FIG. 9 is a detailed flowchart for analyzing the paths of the OLP and the actual robot shown in FIG. 7, and is primarily a manual teaching operation or the OLP 102 for the path analysis of the OLP 102 and the actual robot. Check if it is a job (step 705-1). As a result of the check, in the case of manual teaching, the position of the actual robot and the accuracy of the path are manually analyzed (step 705-2).

반면에, 체크 결과, OLP(102) 작업일 경우, 구현된 OLP(102)와 실제 로봇간의 위치와 경로를 비교하므로(단계 705-3), 정적인 교시 위치와, 동적인 교시 경로를 각각 분석할 수 있으며, 분석된 결과를 이용하여 OLP(102)나 실제 로봇의 적용 가능여부를 파악할 있으며, 이 결과를 이용하여 미세 제어를 위한 기초 데이터로 사용한다(단계 705-4). On the other hand, in the case of the OLP 102 work, the position and the path between the implemented OLP 102 and the actual robot are compared (step 705-3), so that the static teaching position and the dynamic teaching path are analyzed respectively. By using the analyzed result, it is possible to determine whether the OLP 102 or the actual robot is applicable, and use the result as basic data for fine control (step 705-4).

다시 말해서, OLP(102)와 실제 로봇의 경로를 분석함에 있어서, 레이저 용접의 특성상 정적인 교시 위치의 정밀도 보다 동적인 교시 경로의 정밀도가 레이저 용접의 품질을 우선적으로 결정한다. 특히, 레이저빔의 초점 직경이 0.6mm로서 아크 용접에 비해 경로의 정확성을 더욱 필요하다. 이에, OLP 구현 시스템(100)에 연동된 로봇 제어부(104)에 로봇이 이송할 수 있는 궤적을 크게 두 가지 형태로 내부적으로 구현되어 수식적인 연산에 의해 로봇을 이송할 수 있다. 여기서, 두 가지 형태는 교시된 두 점을 직선으로 이동하는 직선 보간법과, 교시된 세 점 이상을 기준으로 원을 따라 이동하는 원호 보간법으로 구분한다. In other words, in analyzing the paths of the OLP 102 and the actual robot, the precision of the dynamic teaching path preferentially determines the quality of the laser welding rather than the precision of the static teaching position due to the characteristics of the laser welding. In particular, the focal diameter of the laser beam is 0.6 mm, which requires more accuracy of the path than arc welding. Thus, the robot can traverse the trajectory that can be transported to the robot controller 104 interlocked with the OLP implementation system 100 in two main forms to transport the robot by mathematical operation. Here, the two types are divided into a linear interpolation method of moving two taught points in a straight line and an arc interpolation method of moving along a circle based on three or more taught points.

한편, OLP 구현 시스템(100)은 로봇을 이송하기 위하여 수식적인 연산을 수행하는데(단계 705-5), 그 수식적인 연산은, 내부적으로 교시점을 설정하고, 시뮬레이션을 통하여 OLP 경로 데이터와 실제 로봇에 입력될 로봇 커멘드(command)를 생성한다. 이중 시뮬레이션을 통하여 생성된 OLP 경로 데이터와 로봇 커멘드를 로봇 제어부(104)를 통해 로봇(108)에 입력하여 로봇을 이송시킨다. 이후, 구동되는 로봇의 이동 궤적 데이터를 레이저 측정 장비(118)를 통해 측정한다. On the other hand, the OLP implementation system 100 performs a mathematical operation to transfer the robot (step 705-5), the mathematical operation is to set the teaching point internally, and through the simulation OLP path data and the actual robot Create a robot command to be input to. The OLP path data and the robot command generated through the double simulation are input to the robot 108 through the robot controller 104 to transfer the robot. Thereafter, the movement trajectory data of the driven robot is measured through the laser measuring equipment 118.

여기서, OLP 구현 시스템(100)과 로봇의 수식적인 연산 방법은 시작 교시점에 대하여 다음 위치의 좌표를 계산하고, 이 좌표를 역 운동학을 통하여 각 관절값을 도출한 후, 도출된 관절값으로 로봇을 이송시키고, 다시 다음 위치의 좌표를 계산하는 연산 방법을 통해 로봇을 이송시킨다. Here, the OLP implementation system 100 and the robot's mathematical calculation method calculates the coordinates of the next position with respect to the starting teaching point, and derives each joint value through the inverse kinematics, and then uses the derived joint values as the robot. The robot is moved through a calculation method that calculates the coordinates of the next position.

참고적으로, OLP(102)와 실제 로봇(108)간의 경로 분석을 수행하는 과정은 다음과 같다.For reference, a process of performing a path analysis between the OLP 102 and the actual robot 108 is as follows.

먼저, Least Square 방법을 통해 연속 점들의 데이터가 포함되어 있는 3차원 공간상의 평면을 구한다. 구한 평면에서 Translation, Rotation에 의한 Equivalent Angle Axis 방법을 통해 기준 좌표축을 새로운 좌표축으로 변환한다.First, we obtain a plane in 3D space that contains data of continuous points by using the Least Square method. In the obtained plane, the reference coordinate axis is converted to the new coordinate axis using the equivalent angle axis method by translation and rotation.

이후, 새로운 좌표축을 기준으로 하여 연속 점들 데이터의 추정식을 구한다. 즉, Least Square 방법과, 조밀 격자 데이터 생성에 의한 수식의 오차가 최소가 되는 파라미터(직선 : 시작점과 끝점, 원 : 중심점 및 반지름)를 구한다. Subsequently, an equation for continuous point data is obtained based on the new coordinate axis. In other words, the least square parameters and the parameters (linear: start point and end point, circle: center point, and radius) that minimize the error of the equation generated by the dense grid data generation are obtained.

이어서, 생성된 연속 점들 수식의 데이터(조밀 격자 데이터)를 생성하고, 연속 점들 수식의 데이터와 연속 점들 데이터의 오차를 비교하며, 연속 점들 수식의 데이터(파라미터 및 생성된 점)와 비교된 오차 데이터를 이용하여 기준 좌표축으로 변환한다.Subsequently, data of the generated continuous points formula (dense grid data) is generated, the error of the data of the continuous points formula and the continuous points data are compared, and the error data compared with the data of the continuous points formula (parameters and generated points). Convert to the reference coordinate axis using.

상술한 바와 같이, OLP 구현 시스템(100)에 의해 OLP(102)와 실제 로봇간의 경로 분석이 완료된 후, 세 번째로 OLP 구현 시스템(100)에서 가상 현실 작업장을 구축하는 것으로, 용접 대상물(112)에 적용하기 위한 최종적인 가상 현실 작업장을 구축하는 작업이다. 즉, 용접 대상물(112)에 해당되는 3D CAD 데이터(101)를 기준으로 실제 작업장에서 용접 대상물(112)이 놓여진 위치를 측정하여 가상현실 작업장의 용접 대상물의 위치와 일치하도록 하는 것으로, 실제 용접하고자 하는 환경과 가상현실 작업장간에 최소한의 오차를 갖도록 구축한다(단계 706). As described above, after the path analysis between the OLP 102 and the actual robot is completed by the OLP implementation system 100, the third object is to build a virtual reality workshop in the OLP implementation system 100. It's about building the final virtual reality workshop for the application. That is, by measuring the position where the welding object 112 is placed in the actual workshop based on the 3D CAD data 101 corresponding to the welding object 112 to match the position of the welding object in the virtual reality workshop, It is established to have a minimum error between the environment and the virtual reality workplace (step 706).

OLP 구현 시스템(100)에 의해 최종적인 가상 현실 작업장 구축이 완료된 후, 네 번째로 로봇(108)이 용접 작업을 수행하도록 하는 프로그램을 생성하는 작업이다. 즉, 구현된 OLP(102)에 용접하고자 하는 위치나 경로를 적용시켜 로봇의 언어에 맞게 실제 로봇 작업 프로그램을 구현하여 로봇 제어부(104)에 다운로드 시킨다(단계 707). 이때, 초기의 로봇 작업 프로그램은 용접 구간에서 용접 신호를 주는 대신 측정 신호만을 제공하도록 구현한다. After final construction of the virtual reality workplace is completed by the OLP implementation system 100, the fourth operation is to generate a program for the robot 108 to perform a welding operation. That is, by applying the position or path to be welded to the implemented OLP 102 to implement the actual robot work program in accordance with the language of the robot to download to the robot controller 104 (step 707). In this case, the initial robot working program is implemented to provide only the measurement signal instead of the welding signal in the welding section.

로봇(108)의 언어에 맞게 실제 로봇 작업 프로그램이 구현된 후, 다섯 번째로 첫 번째 과정인 거시 궤적을 생성하는 과정에서 작성된 로봇 작업 프로그램의 정적인 교시 위치를 보정하는 작업이다. 즉, 거시 궤적에서의 로봇 작업 프로그램은 동일한 용접 대상물이라 할지라도 용접 대상물의 미소 형상 변화나, 혹은 용접 대상물을 고정하는 지그의 반복 작업 오차에 의하여 위치 오차가 발생한다. 이러한 위치 오차는 카메라(116) 촬상을 통해 카메라 측정부(122)에서 위치 오차를 측정하고, 측정된 위치 오차를 미세 제어 시스템(124)에 제공하여 보정하는데, 주로 미세 제어 시스템(124)에서는 동적인 경로 오차를 보정한다(단계 708). After the actual robot work program is implemented in accordance with the language of the robot 108, the fifth task is to correct the static teaching position of the robot work program created in the process of generating a macro trajectory. In other words, even if the robot work program in the macro trajectory is the same welding object, a position error occurs due to a small shape change of the welding object or a repetitive work error of the jig fixing the welding object. The position error is corrected by measuring the position error in the camera measuring unit 122 through imaging of the camera 116 and providing the measured position error to the fine control system 124. The in path error is corrected (step 708).

더불어, 로봇 작업 프로그램의 정적인 교시 위치를 보정하는 작업에 대하여 도 10을 참조하면서 보다 상세하게 설명하면, 용접 대상물의 위치 오차를 측정하기 위해 미세 제어 시스템(124)을 초기화한다(단계 708-1). 그 초기화 작업은 로봇 용접 위치의 기준 거리에서 카메라(116)로 측정한 값을 기준값으로 설정한 후, 거시 궤적을 생성하는 과정에서 작성된 로봇 작업 프로그램을 로봇 제어부(104)에 적용시켜 실제 로봇(108)이 작업을 수행하도록 한다(단계 708-2).In addition, the operation of correcting the static teaching position of the robot work program will be described in more detail with reference to FIG. 10, whereby the fine control system 124 is initialized to measure the position error of the welding object (step 708-1). ). The initialization operation sets the value measured by the camera 116 at the reference distance of the robot welding position as the reference value, and then applies the robot operation program created in the process of generating the macro trajectory to the robot control unit 104, thereby realizing the robot 108. To perform the operation (step 708-2).

그리고, 카메라 측정부(122)는 로봇(108)이 용접 대상물(112)을 따라 이동하고 있을 때 로봇 작업 프로그램상의 교시점 위치에서 카메라(116)를 통해 오차량을 측정하고(단계 708-3), 측정된 데이터를 미세 제어 시스템(124)에 제공하여 저장한다(단계 708-4). 미세 제어 시스템(124)은 로봇(108)의 작업이 종료된 후, 카메라 측정부(122)에 의해 측정된 정적 교시점 위치 오차에 대하여 보정 작업을 수행하여 새로운 로봇 작업 프로그램을 생성한다(단계 708-5). 이러한 정적 교시점 위치 보정 방법은 용접 대상물(112)의 형상 오차들에 대하여 정적인 교시점에서의 위치 오차를 줄여주게 된다.Then, the camera measuring unit 122 measures an error amount through the camera 116 at the teaching point position on the robot work program when the robot 108 is moving along the welding object 112 (step 708-3). The measured data is then provided to the fine control system 124 and stored (step 708-4). After the operation of the robot 108 is finished, the fine control system 124 performs a correction operation on the static teaching position error measured by the camera measuring unit 122 to generate a new robot working program (step 708). -5). This static teach point position correction method reduces the position error at the static teach point with respect to the shape errors of the welding object 112.

로봇 작업 프로그램의 정적인 교시 위치를 보정하는 작업을 완료한 후, 여섯 번째로 OLP 구현 시스템(100)에 연동된 로봇 제어부(104)에서 로봇(108)의 상황을 측정하여 모니터링하는 작업이다. 즉, 로봇(108)의 실제 이동 상황을 알려주는 작업으로, 로봇 제어부(104)는 로봇(108)의 각 관절 위치와 툴(Tool)의 위치, 툴의 세 방향(X,Y,Z) 속도 등을 측정하여 사용자에게 출력한다(단계 709). 다시 말해서, 로봇(108)과 로봇 제어부(104)간의 양방향 통신을 통해 포인트 위치 저장, 연속 데이터 저장, 연속적인 로봇의 상황 관측, 상대적으로 움직임 량을 관측할 수 있는 데이터 Reset, 로봇의 툴 속도 관측, 현재 경과 시간 등을 양방향 통신으로 측정하여 OLP 구현 시스템(100)을 통해 출력한다. After completing the task of correcting the static teaching position of the robot task program, the sixth task is to measure and monitor the situation of the robot 108 in the robot controller 104 linked to the OLP implementation system 100. That is, in the operation of informing the actual movement state of the robot 108, the robot controller 104 is the position of each joint of the robot 108, the position of the tool (Tool), the speed of the three directions (X, Y, Z) of the tool And the like are measured and output to the user (step 709). In other words, through the two-way communication between the robot 108 and the robot control unit 104, the point position storage, continuous data storage, the continuous observation of the situation of the robot, the data reset to observe the relative movement amount, the tool speed observation of the robot The current elapsed time is measured through bidirectional communication and output through the OLP implementation system 100.

보충 설명하면, 도 11은 도 7에 도시된 로봇의 상황을 모니터링하기 위한 상세 흐름도이다. 즉, OLP 구현 시스템(100)과 로봇 제어부(104)간의 통신 포트를 활성화시켜 통신 포트를 확보한다(단계 709-1). 통신 포트가 확보될 때, OLP 구현 시스템(100)은 로봇 제어부(104)에 의해 측정된 좌표 및 관절 데이터를 읽어온 후(단계 709-2), 이중 좌표 데이터를 이용하여 로봇(108)의 툴 속도와 측정 시간을 계산(단계 709-3)하여 사용자가 볼 수 있도록 출력한다(단계 709-4). 이어서, 통신 포트가 비활성화 되었는지를 확인한다(단계 709-5). 확인 결과, 활성화일 경우, OLP 구현 시스템(100)은 로봇 제어부(104)에 의해 관측되는 특정 순간 데이터를 읽어와서 저장하거나, 혹은 연속적인 데이터들로 읽어와서 저장하거나, 또는 현재 관측되는 데이터를 읽어와서 사용자가 볼 수 있도록 출력한다. 반면에, 확인 결과, 비활성화일 경우, 모니터링을 종료한다(단계 709-6).Supplementally, FIG. 11 is a detailed flowchart for monitoring the situation of the robot shown in FIG. 7. That is, the communication port is secured by activating the communication port between the OLP implementation system 100 and the robot controller 104 (step 709-1). When the communication port is secured, the OLP implementation system 100 reads the coordinates and joint data measured by the robot controller 104 (step 709-2), and then uses the tool of the robot 108 using the dual coordinate data. The speed and measurement time are calculated (step 709-3) and output for viewing by the user (step 709-4). Then, it is checked whether the communication port is deactivated (step 709-5). As a result of the check, when activated, the OLP implementation system 100 reads and stores specific instantaneous data observed by the robot controller 104, or reads and stores them as continuous data, or reads currently observed data. Come and print it out for the user to see. On the other hand, if it is confirmed that it is inactive, monitoring ends (step 709-6).

마지막 과정으로, 로봇(108)을 제어하여 실제 용접을 수행하는 작업이다. 즉, OLP 구현 시스템(100)에서 작성된 로봇 작업 프로그램을 일차적으로 수행시킬 경우, 로봇 제어부(104)는 다운로드받은 로봇 작업 프로그램에서 용접 작업의 시작신호를 검출하고, 검출된 시작신호에 맞게 로봇(108)을 제어하여 용접을 수행하도록 한다. 이때, 용접 수행은 용접 제어부(106)의 용접 제어 신호에 따라 1차 수캔(scan)으로 미세 제어를 수행한 다음(단계 710)에, 2차 제어로 미세 제어를 수행하여 실제 용접 작업을 수행한다(단계 711). In the last step, the robot 108 is controlled to perform actual welding. That is, in the case of primarily executing the robot work program created in the OLP implementation system 100, the robot controller 104 detects a start signal of a welding work in the downloaded robot work program, and matches the robot 108 with the detected start signal. ) To perform welding. At this time, the welding is performed by fine control with the primary can scan according to the welding control signal of the welding control unit 106 (step 710), and then fine control is performed by the secondary control to perform the actual welding operation. (Step 711).

한편, 미세 제어 시스템(124)은 레이저 용접의 초점거리를 정밀하게 유지하는 초점거리 제어시스템이다. 즉, 미세 제어 시스템(124)은 도 5에 도시된 바와 같이, 로봇 헤드를 미세하게 2방향으로 구동시킬 수 있는 2축(예로, x축 방향 구동용 모터(129)와 z축 방향 구동용 모터(128)에 동작되는 축) 구동부(2-Axis Motorlized Stage)(120)와, 모터를 미세하게 제어하기 위한 미세 제어부(126)와, 2방향, 즉 x축과 z축의 거리를 계측할 수 있는 거리 센서(118)와, 로봇 헤드에 부착되어 용접 위치와 측정 위치가 동일하지를 촬상하는 카메라(116)를 구비한다. On the other hand, the fine control system 124 is a focal length control system for precisely maintaining the focal length of laser welding. That is, as shown in FIG. 5, the fine control system 124 may include two axes (for example, an x-axis driving motor 129 and a z-axis driving motor) capable of driving the robot head in two directions finely. Axis (operated at 128) drive unit (2-Axis Motorlized Stage) 120, fine control unit 126 for finely controlling the motor, and can measure the distance in two directions, i.e. x-axis and z-axis The distance sensor 118 is attached to the robot head, and the camera 116 which image | photographs whether a welding position and a measurement position are the same is provided.

먼저, 2방향의 거리 계측은 레이저 용접기(110)와 용접 대상물(112)간의 거리를 측정하는 것과, 용접선(114)이 띠 레이저 광선(132)의 초점에서 벗어난 거리를 센서(118)를 통해 측정하는 것으로 구분한 다음에, 띠 레이저 광선(132)을 용접선(114)에 비추어 CCD 카메라(116)에 얻어지는 띠 레이저 영상의 변형 및 위치를 가지고 현재 용접선 높이 및 위치를 계산한다. First, two-way distance measurement measures the distance between the laser welder 110 and the welding object 112, and the distance that the welding line 114 is out of focus of the band laser beam 132 through the sensor 118 Then, the band laser beam 132 is projected on the welding line 114 to calculate the current weld line height and position with the deformation and position of the band laser image obtained by the CCD camera 116.

참고적으로, 미세 제어 시스템(124)에 연동되어 있는 미세 제어부(126) 및 카메라 측정부(122)와, 그리고, 미세 제어부(126)에 연동된 2축 구동부(120)와, 카메라 측정부(122)에 연동된 카메라(116)와, 용접기(110) 일 측에 장착된 센서(118)를 레이저 용접 시스템에서의 비젼 시스템이라 칭한다. For reference, the fine control unit 126 and the camera measuring unit 122 interlocked with the fine control system 124, the two-axis drive unit 120 interlocked with the fine control unit 126, and the camera measuring unit ( The camera 116 linked to 122 and the sensor 118 mounted on one side of the welding machine 110 are referred to as a vision system in a laser welding system.

이러한 비젼 시스템 내 미세 제어 시스템(124)은 마이컴을 내장하고 있으며, 이 마이컴에서의 알고리즘 및 연산은 TI의 TMS320C32가 담당하고, 센서정보를 받아들이고 구동기를 구동하기 위해서는 ADC, PWM 등의 주변장치들이 필요하며, Infineon의 SAK-C167CR을 이용하여 일괄 처리하여 용접선의 위치와 정렬 상태를 정확하게 제공한다. The micro-control system 124 in this vision system has a built-in microcomputer, and the algorithm and operation of the microcomputer are in charge of TI's TMS320C32, and peripheral devices such as ADC and PWM are required to receive sensor information and drive the driver. Infineon's SAK-C167CR is used for batch processing to provide accurate weld line position and alignment.

또한, 미세 제어 시스템(124)에서의 미세 제어 방법은, 도 6에 도시된 바와 같이, 1차 주행의 스캔 모드 영역(S1)에서 미세 제어부(126)의 제어에 따라 모터 정지와 모터 구동(용접)을 선택적으로 반복 동작한다. 또한, 2차 주행의 용접 제어 모드 영역(S2)에서 미세 제어부(126)의 제어에 따라 모터 정지와 모터 구동(용접)을 선택적으로 반복 동작한다.In addition, the fine control method in the fine control system 124, as shown in Fig. 6, the motor stop and the motor drive (welding) under the control of the fine control unit 126 in the scan mode area (S1) of the first run. ) Optionally repeats. Further, the motor stop and motor drive (welding) are selectively repeatedly operated under the control of the fine control unit 126 in the welding control mode region S2 of the secondary travel.

즉, 미세 제어 시스템(124)은 1차 주행에서는 센서(118)를 이용하여 실제 용접시제와 용접 헤드와의 거리를 계산하고, 계산된 값을 이용하여 기준 거리인 용접 포커스 거리와의 오차를 계산하여 저장한다. 이후, 로봇(108)의 2차 주행에서는 오프 라인(Off-Line)으로 저장된 거리를 로딩하여 거리 궤적을 기준으로 용접한다.That is, the fine control system 124 calculates the distance between the actual welding reagent and the welding head using the sensor 118 in the first driving, and calculates an error between the reference focusing distance and the welding focus distance using the calculated value. Save it. Thereafter, in the second driving of the robot 108, the distance stored in the off-line is loaded and welded based on the distance trajectory.

이때, 용접 작업은 6축 로봇과 미세 제어 시스템(124)간에 동기가 이루어져 있어야 한다. 예를 들면, 용접 시작점과 제어를 해야 할 위치, 데이터 저장 등의 작업으로서, 동기화와 제어를 위해서는 5가지 모드, 즉 초기화 모드, 스캔 모드, 제한 프로텍션 모드, 모터 정지 모드, 용접 모드로 구분되며, 크게는 3가지 모드, 즉 초기화 모드, 스캔 모드, 용접 제어 모드로 구분되면서 용접 작업을 수행한다. At this time, the welding operation should be synchronized between the six-axis robot and the fine control system 124. For example, the welding start point, the position to be controlled, the data storage, etc., are divided into five modes for synchronization and control: initialization mode, scan mode, limited protection mode, motor stop mode, and welding mode. The welding is performed in three modes, namely, initialization mode, scan mode, and welding control mode.

이상에서 본 바와 같이, 본 발명은 3차원 형태의 복잡한 대상물에 대하여 용접을 수행 시, OLP 구현과 경로 분석법의 개발 및 미세 제어기를 통하여 자동으로 경로 보정을 수행함으로서, 체계적으로 용접 작업을 수행할 수 있다. 특히, 미세 제어 시스템에 의해 로봇의 동적인 경로 오차를 능동적으로 보상할 수 있어 동적인 경로 상에서도 항상 정밀도를 유지시킬 수 있다. As described above, the present invention can perform the welding operation systematically by automatically performing the path correction through the microcontroller and the implementation of the OLP implementation and path analysis method when welding the complex object of the three-dimensional form have. In particular, the micro-control system can actively compensate for the dynamic path error of the robot, so that accuracy can always be maintained even on the dynamic path.

또한, 본 발명은 작업자 대신에 로봇을 이용하여 용접을 수행함으로서, 안정성을 높였고, 3차원 형태의 복잡한 형상들에 대해서도 자동으로 용접할 수 있다. 그리고, 제어부 및 장비들에 의하여 발생될 수 있는 모든 오차요소를 최소화시킬 수 있으며, 특히 동적인 경로 상의 오차를 능동적으로 처리할 수 있다. 더불어, 사용자의 요구 조건, 즉 용접 속도와, 용접 정밀도와, 비용 등의 요소들에 의하여 적절히 선택 할 수 있는 방안을 내재하고 있기 때문에 로봇을 이용한 용접 작업에서는 유연성이 높다는 효과를 갖고 있다. In addition, the present invention improves stability by performing welding using a robot instead of an operator, and can automatically weld even complex shapes in a three-dimensional form. In addition, it is possible to minimize all error factors that may be generated by the controller and the devices, and particularly to actively process errors on a dynamic path. In addition, it has the effect of high flexibility in welding work using robots because it includes a method that can be appropriately selected according to user requirements, that is, welding speed, welding precision, and cost.

또한, 본 발명의 사상 및 특허청구범위 내에서 권리로서 개시하고 있으므로, 본원 발명은 일반적인 원리들을 이용한 임의의 변형, 이용 및/또는 개작을 포함할 수도 있으며, 본 명세서의 설명으로부터 벗어나는 사항으로서 본 발명이 속하는 업계에서 공지 또는 관습적 실시의 범위에 해당하고 또한 첨부된 특허청구범위의 제한 범위내에 포함되는 모든 사항을 포함한다. In addition, since the present invention is disclosed as a right within the spirit and claims of the present invention, the present invention may include any modification, use and / or adaptation using general principles, and the present invention as a matter deviating from the description of the present specification. It includes all matter falling within the scope of known or customary practice in the art to which it belongs and falling within the scope of the appended claims.

도 1은 수동 교시 보정에 의한 기존 용접장치를 도시한 도면이고,1 is a view showing a conventional welding device by manual teaching correction,

도 2는 오프 라인 교시 보정에 의한 기존 용접장치를 도시한 도면이며,2 is a view showing a conventional welding apparatus by the offline teaching correction,

도 3은 비젼 측정 1차원 직선 보정에 의한 기존 용접장치를 도시한 도면이며,3 is a view showing a conventional welding apparatus by vision measurement one-dimensional linear correction,

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 의한 로봇 용접의 보정장치를 도시한 도면이며, 4 is a view showing a correction apparatus for robot welding according to an embodiment of the present invention,

도 5는 도 4에 도시된 로봇 용접의 보정 장치 중 미세 보정장치만을 도시한 도면이며,5 is a view showing only a fine correction device of the correction device of the robot welding shown in FIG.

도 6은 본 발명에 따른 미세 제어 시스템에서의 미세 제어 방법을 도시한 도면이며, 6 is a view showing a fine control method in a fine control system according to the present invention,

도 7은 본 발명에 따른 로봇 용접의 보정방법에 대하여 전체적으로 설명한 상세 흐름도이며,7 is a detailed flowchart for the robot welding correction method according to the present invention as a whole,

도 8은 도 7에 도시된 로봇 파라미터를 측정하기 위한 상세 흐름도이며,FIG. 8 is a detailed flowchart for measuring the robot parameter shown in FIG. 7;

도 9는 도 7에 도시된 OLP와 실제 로봇의 경로를 분석하기 위한 상세 흐름도이며,FIG. 9 is a detailed flowchart for analyzing a path of an OLP and an actual robot shown in FIG. 7;

도 10은 도 7에 도시된 로봇 작업 프로그램의 정적인 교시 위치를 보정하기 위한 상세 흐름도이며,FIG. 10 is a detailed flowchart for correcting a static teaching position of the robot work program shown in FIG. 7;

도 11은 도 7에 도시된 로봇의 상황을 모니터링하기 위한 상세 흐름도이다.FIG. 11 is a detailed flowchart for monitoring the situation of the robot shown in FIG. 7.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>

100 : OLP 구현 시스템 101 : CAD 데이터100: OLP implementation system 101: CAD data

102 : OLP 104 : 로봇 제어부102: OLP 104: robot control unit

106 : 용접 제어부 108 : 로봇106: welding control unit 108: robot

110 : 용접기 112 : 용접 대상물110: welding machine 112: welding object

114 : 용접선 116 : 카메라114: welding line 116: camera

118 : 센서 120 : 2축 구동부118 sensor 120 two-axis drive unit

122 : 카메라 측정부 124 : 미세 제어 시스템122: camera measurement unit 124: fine control system

126 : 미세 제어부 128 : z축 방향 구동용 모터126 fine control unit 128 z-axis drive motor

129 : x축 방향 구동용 모터 132 : 띠 레이저 광선129: x-axis drive motor 132: band laser beam

140 : 로봇 용접 자동 보정부140: robot welding automatic correction unit

Claims (1)

상기 로봇의 파라미터를 측정하여 OLP를 구현하는 제1수단과, First means for implementing an OLP by measuring a parameter of the robot; 상기 구현된 OLP에서 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램을 작성하여 거시 궤적을 생성하는 제2수단과, Second means for generating a macro trajectory by creating a welding work teaching point program of the robot in the implemented OLP; 상기 작성된 프로그램을 수행하여 상기 로봇을 이송하는 제3수단과, Third means for transferring the robot by executing the created program; 상기 이송된 로봇과 용접 대상물간의 경로를 분석하는 제4수단과, Fourth means for analyzing a path between the transferred robot and a welding object; 상기 이송된 로봇을 상기 용접 대상물에 적용하기 위한 가상 현실 작업장을 구축하는 제5수단과, Fifth means for constructing a virtual reality workplace for applying the transferred robot to the welding object; 상기 구현된 OLP에 용접하고자 하는 위치와 경로를 적용하여 상기 로봇의 언어에 맞게 로봇 작업 프로그램을 생성하는 제6수단과, Sixth means for generating a robot work program in accordance with the language of the robot by applying a position and a path to be welded to the implemented OLP; 상기 작성된 로봇의 용접 작업 교시점 프로그램에서 발생된 위치 오차를 보정하는 제7수단과, Seventh means for correcting a position error generated in the welding operation teaching point program of the created robot; 상기 로봇의 상황을 측정하여 모니터링하는 제8수단과, An eighth means for measuring and monitoring a situation of the robot; 상기 보정된 프로그램에 맞게 로봇을 이용하여 용접기의 미세 제어를 통해 용접 작업을 수행하는 제9수단Ninth means for performing a welding operation through fine control of a welding machine using a robot according to the corrected program; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 용접의 보정장치.Compensation apparatus for robot welding, comprising a.
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