KR20240038738A - 작업 표면을 처리하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

작업 표면의 영역 내의 복수의 샘플링된 포인트를 수신하는 표면 검사 시스템을 포함하는 로봇 시스템이 제시된다. 시스템은 또한 표면 처리 도구에 결합된 로봇 아암을 포함하며, 로봇 보수 아암은 표면 처리 도구가 작업 표면의 영역과 맞물리게 하도록 구성된다. 시스템은 또한, 복수의 샘플링된 포인트에 기초하여, 작업 표면의 영역의 표면 토포그래피를 근사화하고, 근사화된 표면 토포그래피에 기초하여, 로봇 아암에 대한 궤적을 수정하고, 영역 내로의 로봇 아암에 대한 경로를 포함하는 로봇 아암에 대한 제어 신호를 생성하도록 구성된 프로세스 매핑 시스템을 포함한다.

Description

작업 표면을 처리하기 위한 시스템 및 방법

클리어 코트 보수(clear coat repair)는 자동차 OEM(original equipment manufacturing) 분야에서 자동화될 마지막 작업들 중 하나이다. 이러한 프로세스뿐만 아니라, 연마재의 사용 및/또는 로봇 검사 및 보수를 받아들이는 페인트 응용(예를 들어, 프라이머 샌딩, 클리어 코트 결함 제거, 클리어 코트 폴리싱 등), 접착제 분배, 필름 래핑 응용, 또는 재료 제거 시스템을 포함한 다른 표면 처리 응용을 자동화하기 위한 기술이 요구된다. 결함 보수는 자동화에 대한 많은 문제를 야기한다.

작업 표면의 영역 내의 복수의 샘플링된 포인트를 수신하는 표면 검사 시스템을 포함하는 로봇 시스템이 제시된다. 시스템은 또한 표면 처리 도구에 결합된 로봇 아암(robotic arm)을 포함하며, 로봇 보수 아암은 표면 처리 도구가 작업 표면의 영역과 맞물리게 하도록 구성된다. 시스템은 또한, 복수의 샘플링된 포인트에 기초하여, 작업 표면의 영역의 표면 토포그래피(surface topography)를 근사화하고, 근사화된 표면 토포그래피에 기초하여, 로봇 아암에 대한 궤적을 수정하고, 영역 내로의 로봇 아암에 대한 경로를 포함하는 로봇 아암에 대한 제어 신호를 생성하도록 구성된 프로세스 매핑 시스템을 포함한다.

본 명세서에서의 시스템 및 방법은 평평하지 않은 작업 표면 - 예를 들어, 에지 또는 곡률을 갖는 표면 - 에 대한 표면 처리 작업을 완수하는 로봇 표면 처리 유닛의 능력을 증가시킬 수 있다. 이것은 전체 표면 처리 효율성을 증가시키고 수동으로 완료되어야 하는 작업의 수를 감소시킬 수 있다.

반드시 일정한 축척으로 작성되지는 않은 도면에서, 유사한 도면 부호들은 상이한 도면들에서 유사한 컴포넌트들을 표시할 수 있다. 도면은 일반적으로 본 문서에서 논의되는 다양한 실시예를 제한으로서가 아니라 예로서 예시한다.
도 1은 본 발명의 실시예가 유용한 로봇 표면 처리 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예가 유용할 수 있는 로봇 결함 보수의 방법을 예시한다.
도 3은 본 명세서에서의 실시예가 유용할 수 있는 다수의 표면 특징부를 갖는 작업 표면을 예시한다.
도 4는 본 명세서에서의 실시예에 따른 작업 표면을 처리하는 방법을 예시한다.
도 5는 본 명세서에서의 실시예에 따른 작업 표면 상의 표면 토포그래피를 식별하는 방법을 예시한다.
도 6은 본 명세서에서의 실시예에 따른 프로세스 매핑 시스템을 예시한다.
도 7a 내지 도 7c는 표면 특징부 위에서의 로봇 보수 유닛의 이동을 예시한다.
도 8은 보수 전략 생성 시스템 아키텍처이다.
도 9 내지 도 11은 이전 도면에 도시된 실시예에서 사용될 수 있는 컴퓨팅 디바이스의 예를 도시한다.
도 12 및 도 13은 표면 처리 계산의 예를 예시한다.
도 14a 내지 도 14c는 포인트들의 작은 세트로 표면 특징부를 갖는 작업 표면을 수학적으로 모델링한 결과를 예시한다.

이미징 기술 및 계산 시스템에 있어서의 최근의 진보는 생산 속도에서의 클리어 코트 검사의 프로세스를 실현가능하게 하였다. 특히, 스테레오 편향 측정(stereo deflectometry)은 공간 정보와 함께 적절한 해상도로 페인트 및 클리어 코트 결함의 이미지 및 위치를 제공하여(좌표 위치 정보 및 결함 분류를 제공하여) 후속의 자동화된 스폿 보수를 허용할 수 있는 것으로 최근에 밝혀졌다. 작업 표면의 자동화된 이미징이 개선됨에 따라, 작업 표면을 자동으로 처리하는 능력을 개선하는 것이 동등하게 요구된다. 예를 들어, 클리어 코트 보수의 경우에, 가능한 한 적은 수동 개입으로, 로봇 보수 시스템을 사용하여, 검출된 결함을 보수하는 것이 요구된다. 그러나, 본 명세서에서 논의되는 바와 같이, 높은 곡률 정도(평평한 표면인 것으로부터 상당히 벗어나는 곡률)를 나타내는 작업 표면은 로봇 시스템으로 처리하기에 특히 어렵다. 또한, 요구되는 보수 영역 부근의 급격한 표면 특징부(급한 굴곡(tight bend), 홈 등)의 존재는 자동화된 보수를 수행하기 위한 노력을 더욱 복잡하게 만들 수 있다. 인간은 표면 상의 볼록한 또는 오목한 표면 또는 에지를 다루기 위해 그들의 접근법을 어떻게 변경할지를 직관적으로 알지만, 로봇 시스템은 표면 특징부에 관한 정보를 받아야 할 뿐만 아니라, 검출될 때, 표면 특징부에 대응하기 위해 미리 프로그래밍된 궤적을 어떻게 조정할지를 훈련받아야 한다. 본 명세서에서의 시스템 및 방법은 표면 처리 작업이 상당한 곡률 및/또는 표면 특징부를 나타내는 표면에 매핑되어야 하는 임의의 표면 처리 응용에 유용할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "운송수단(vehicle)"은 제조 동안 페인트 또는 클리어 코트 중 적어도 하나의 코트를 받아들이는 광범위한 이동식 구조체를 포함하도록 의도된다. 본 명세서에서의 많은 예가 자동차에 관한 것이지만, 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템은 또한 트럭, 기차, 보트(모터를 갖거나 갖지 않음), 비행기, 헬리콥터 등에 적용가능하다는 것이 명백히 고려된다. 또한, 운송수단이 본 명세서에서의 실시예가 특히 유용한 예로서 설명되지만, 본 명세서에서의 몇몇 시스템 및 방법이 다른 산업에서의 표면 처리, 예를 들어 페인팅, 접착제 처리, 또는 재료 제거, 예를 들어 나무, 플라스틱, 페인트 등의 샌딩 또는 폴리싱에 적용될 수 있다는 것이 명백히 고려된다.

용어 "페인트"는 본 명세서에서 마무리 프로세스에서 적용된 운송수단의 e-코트, 충전제, 프라이머, 페인트, 클리어 코트 등의 다양한 층들 중 임의의 것을 널리 지칭하는 데 사용된다. 또한, 용어 "페인트 보수"는 페인트 층들 중 임의의 것 상의 또는 내의 임의의 시각적 아티팩트(artifact)(결함)의 위치를 찾고 보수하는 것을 포함한다. 몇몇 실시예에서, 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 목표 페인트 보수 층으로서 클리어 코트를 사용한다. 그러나, 제시된 시스템 및 방법은 수정이 거의 없거나 전혀 없이 임의의 특정 페인트 층(e-코트, 충전제, 프라이머, 페인트, 클리어 코트 등)에 적용된다.

본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "결함"은 시각적 미학을 방해하는 작업 표면 상의 구역을 지칭한다. 예를 들어, 많은 운송수단은 페인팅이 완료된 후에 빛나거나 금속성으로 보인다. "결함"은 작업 표면 상의 다양한 페인트 층들 중 하나 이상 내에 포획된 부스러기를 포함할 수 있다. 결함은 또한 페인트 내의 스머지(smudge), 스미어(smear) 또는 드리핑(dripping)을 포함한 과량의 페인트뿐만 아니라, 덴트(dent)를 포함할 수 있다.

페인트 보수는 여전히 대부분은 수동인 운송수단 제조 프로세스에서의 마지막 남은 단계들 중 하나이다. 역사적으로, 이것은 2개의 주요 요인들, 즉 충분한 자동화된 검사의 결여 및 보수 프로세스 자체를 자동화하는 것의 어려움으로 인한 것이다. 표면과 상호작용하는 인간은 표면 곡률, 에지 또는 다른 특징부에 어떻게 대응할지에 대한 본능적인 이해를 갖고 있다. 로봇 표면 처리 시스템은 훈련을 필요로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예가 유용한 로봇 페인트 보수 시스템의 개략도이다. 시스템(100)은 일반적으로 2개의 유닛, 즉 시각적 검사 시스템(110) 및 결함 보수 시스템(120)을 포함한다. 둘 모두의 시스템은 하나 이상의 애플리케이션 컨트롤러(150)로부터 명령어를 수신할 수 있는 모션 컨트롤러(112, 122)에 의해 각각 제어될 수 있다. 애플리케이션 컨트롤러는 입력을 수신하거나, 사용자 인터페이스(160)에 출력을 제공할 수 있다. 보수 유닛(120)은 엔드 이펙터(end-effector)(126)와 정렬될 수 있는 힘 제어 유닛(124)을 포함한다. 도 1에 예시된 바와 같이, 엔드 이펙터(126)는 2개의 처리 도구(128)를 포함한다. 그러나, 다른 배열이 또한 명백하게 고려된다.

운송수단 페인트 보수에서의 현재 최신 기술은, 바람직한 마감을 유지하면서(예를 들어, 클리어 코트에서의 경면성 정합), 전동 도구의 도움으로 또는 그의 도움 없이, 미세 연마 및/또는 폴리싱 시스템을 사용하여 결함을 수동으로 샌딩/폴리싱하는 것이다. 그러한 보수를 실행하는 전문가 인간은 많은 시간의 훈련을 활용하면서 동시에 그들의 감각을 이용하여 보수의 진행을 모니터링하고 그에 맞춰 변경을 행한다. 그러한 복잡한 행동은 제한된 감지를 갖는 로봇 해법에서는 캡처하기 어렵다.

또한, 연마 재료 제거는 압력 구동식 프로세스인 반면, 많은 산업용 머니퓰레이터(manipulator)는, 일반적으로, 기본적으로 위치 추적/제어 체제에서 동작하고 위치 정밀도를 염두에 두고 최적화된다. 결과는 본질적으로 노력 제어(즉, 조인트 토크 및/또는 데카르트 힘)에 좋지 않은 매우 경직된 에러 응답 곡선(즉, 작은 위치 변위가 매우 큰 보정력을 야기함)을 갖는 매우 정밀한 시스템이다. 민감한 힘/압력-구동식 처리를 훨씬 더 잘 받아들이는 유연한(즉, 경직되지 않은) 변위 곡선을 제공하는 더 최근의(그리고 더 성공적인) 힘 제어식 플랜지와 함께 후자를 해결하기 위해 폐쇄 루프 힘 제어 접근법이 사용되었다(제한된 유용성을 갖고서). 그러나, 강력한 프로세스 전략/제어의 문제가 남아 있으며 본 연구의 초점이다.

도 2는 본 발명의 실시예가 유용할 수 있는 로봇 결함 보수의 방법을 예시한다. 방법(200)은 본 명세서에 설명된 적어도 몇몇 실시예에 따라 로봇 보수 시스템이 결함을 보수하는 방법에 대한 개요이다.

블록(210)에서, 예를 들어, 도 1에서의 애플리케이션 컨트롤러(150)와 같은 로봇 컨트롤러로부터 명령어가 수신된다. 명령어는 힘 제어 유닛, 엔드 이펙터 모터 또는 도구 이동 패턴 등과 같은, 로봇 보수 유닛의 상이한 컴포넌트들에 대한 이동 명령어를 포함한다.

블록(220)에서, 로봇 모션 컨트롤러가 도구에 장착된 연마 용품을 결함과 맞물리도록 준비하기 위해 제 위치에 이동시킨다. 결함 위치는 검사 시스템으로부터 알려질 수 있거나, 달리 예를 들어 작업 표면의 CAD 파일에 기초하여 식별될 수 있다.

블록(230)에서, 연마 용품은 결함과 맞물린다. 결함과 맞물리는 것은 결함 구역을 샌딩하거나 결함 구역을 폴리싱하는 것을 포함할 수 있다.

블록(240)에서, 결함 구역이 클리닝된다. 클리닝은 샌딩 또는 폴리싱에 사용된 임의의 유체를 닦아 없애는 것뿐만 아니라, 부스러기를 닦아 없애는 것을 포함할 수 있다. 블록(342)에 표시된 바와 같이, 클리닝 단계 후에, 도구는 결함과 다시 맞물릴 수 있다.

블록(250)에서, 결함 구역이 검사되어, 보수가 충분한지를 결정한다. 추가적인 보수가 필요한 경우, 방법(200)은, 화살표(260)에 의해 표시된 바와 같이, 로봇 보수 유닛이 새로운 명령어를 수신하는 것을 포함할 수 있으며, 방법은 반복될 수 있다. 결함 보수를 검사하는 것은 보수후 이미지를 캡처하는 것(252)을 포함할 수 있으며, 이는 필요에 따라 보수 작업자에게 제시되거나 저장될 수 있다. 검사하는 것은 또한, 블록(254)에 표시된 바와 같이, 보수의 유효성을 확인하는 것을 포함할 수 있으며, 그 유효성 확인은 보수전 및 보수후 이미지들을 비교하는 것, 결함이 인간의 눈에 보일지/현저할지를 검출하는 것, 또는 다른 적합한 유효성 확인 기술을 포함할 수 있다.

도 3은 본 명세서에서의 실시예가 유용할 수 있는 다수의 표면 특징부를 갖는 작업 표면을 예시한다. 도 3에서 자동차 후드로서 예시된 작업 표면(300)은 다수의 표면 특징부(302) 및 몇몇 평평한 구역(304)을 갖는 표면을 포함한다. 현재, 결함이 검사 시스템에 의해 검출되고, 결함이 보수가능 구역인지 또는 비-보수가능 구역인지를 표시하는 인간 검토자에게 제공된다. 보수가능 결함(310)은 로봇 보수 유닛이 평평한 보수 표면에 기초하여 보수 궤적을 사용해 보수할 수 있는 작업 표면(300) 상의 구역 내에 있는 결함이다. 대조적으로, 표면 특징부(302)에 너무 가까운 결함은 수동 보수 결함(320), 또는 그것이 로봇 표면 처리 시스템에 의해 행해질 수 없기 때문에 손으로 보수되어야 하는 결함으로 간주된다. 현재, 많은 애플리케이션에서, 이미징된 결함은 사전 공포된 루틴 및 "보수함/보수하지 않음" 기준으로 운송수단의 영역에 매핑된다. 예를 들어, "급한" 또는 만곡된(오목한 또는 볼록한) 표면 상에 있는 구역은 "보수하지 않음" 구역이다.

시스템(100)과 같은 로봇 표면 처리 시스템이 표면 특징부에 가까운 또는 표면 특징부를 포함하는 구역 상에 있는 표면을 처리할 수 있도록 허용하는 시스템 또는 방법을 갖는 것이 요구된다. 또한, 운송수단 또는 다른 작업 표면의 CAD(컴퓨터 지원 설계) 모델에 대한 액세스 없이 결함 위치 부근의 표면 토포그래피를 결정할 수 있는 시스템을 갖는 것이 또한 요구되는데, 왜냐하면 운송수단 제조사로부터 그러한 모델을 획득하는 것이 항상 가능하지는 않을 수 있기 때문이다. 예를 들어, 차체 수리소와 같은 애프터 마켓 환경에서 보수를 수행할 때, 표면 데이터를 수집하는 유일한 방법은 직접 측정을 사용하는 것에 의하는 것일 수 있다.

본 명세서에 설명된 바와 같이, 몇몇 실시예에서, 결함이 식별되고, 결함 주위의 표면 상의 다수의 포인트가 측정된다. 그에 따라 포인트 클라우드(point cloud)가 획득되고, 포인트 클라우드에 기초하여, 표면의 토포그래피가 결정된다. 몇몇 실시예에서, 표면 토포그래피에 기초하여, 표면 특징부가 식별된다. 몇몇 실시예에서, 측정 결과로부터 피팅된 모델로부터 취해진 많은 샘플링된 포인트에서 일련의 곡률 메트릭이 계산된다. 각각의 샘플링된 포인트에서, 이러한 메트릭은 2개의 직교 벡터에 대해 계산된다(이러한 벡터들은 그 포인트에서 표면이 가장 많이 굴곡되는 곡률의 주축들과 일치함). 명백하게, 각각의 샘플링된 포인트에서, 곡률의 주축들과 정렬되는 2개의 벡터가 그러한 축들을 따른 연관된 곡률 크기 및 곡률 도함수와 함께 계산된다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 표면의 CAD 모델이 이용가능하지 않을 수 있기 때문에, 표면 특징부를 식별하기 위해서 결함 부근의 곡률을 근사화하기 위해 수학적 모델링이 필요하다.

도 4는 본 명세서에서의 실시예에 따른 작업 표면을 처리하는 방법을 예시한다. 방법(400)은 시스템(100)과 같은 시스템으로 구현될 수 있다. 그러나, 방법(400)의 몇몇 단계는 상이한 위치들에서 수행될 수 있는데, 예를 들어, 블록(470)에서 결함을 보수하는 보수 로봇과는 상이한 위치에 있는 검사 시스템에 의해, 블록(410)에 표시된 바와 같이, 결함이 식별될 수 있다. 게다가, 곡률을 추정하는 수학적 모델은 로컬 로봇 컨트롤러에 의해 검사 시스템, 로봇 보수 위치에서 로컬에서, 또는 예컨대 클라우드 기반 서버 또는 원격 로봇 컨트롤러에 의해 제3 위치에서 생성될 수 있다. 방법(400)은 운송수단 상의 페인트 또는 클리어 코트 결함의 로봇 보수의 맥락에서 논의된다. 그러나, 유사한 방법이 다른 산업에서 유용할 수 있다.

블록(410)에서, 운송수단의 표면에서 결함이 검출된다. 결함은 덴트, 스크래치, 클리어 코트 또는 페인트의 층 내의 매립된 입자, 기포 또는 스머지일 수 있다. 결함은, 블록(402)에 표시된 바와 같이, 작업 표면을 이미징하고 이미지에 기초하여 결함을 식별하는 비전 시스템(vision system)을 사용하여 식별될 수 있다. 결함은 또한, 블록(404)에 표시된 바와 같이, 예를 들어 결함 위치가 알려진 표면 특징부와 관련하여 정의될 수 있도록 CAD 모델에 정보를 공급함으로써, CAD 모델에 기초하여 식별될 수 있다. 블록(406)에서, 결함은, 적어도 부분적으로, 개인이 결함을 스크래치로서 식별하고, 비전 시스템이 위치를 식별할 수 있도록 보수를 위해 그것을 마킹하는 것과 같은 수동 프로세스에 의해, 또는 측정된 위치를 CAD 시스템에 공급하는 것에 의해 식별될 수 있다. 운송수단 표면 상의 결함 타입 또는 위치를 식별하기 위한 다른 옵션이 또한 구상된다.

블록(420)에서, 보수 표면이 측정된다. 몇몇 실시예에서, 블록(414)에 표시된 바와 같이, CAD 모델은 결함 위치에서의 그리고 결함 위치 주위의 표면 토포그래피의 정밀한 측정 결과를 제공한다. 그러나, 모든 작업 표면에 대한 CAD 모델을 얻는 것이 항상 가능하지는 않을 수 있다. 따라서, 도 5 및 방법(500)과 관련하여 더 상세히 논의되는 바와 같이, 블록(412)에 표시된 바와 같이, 비전 시스템을 사용하는 것이 가능할 수 있다. 블록(418)에 표시된 바와 같이, 수동으로(416) 또는 다른 방법을 사용하여 몇몇 표면 측정 결과를 획득하는 것이 또한 가능할 수 있다.

블록(430)에서, 수학적 모델이 생성되고, 작업 표면 상의 다수의 포인트, 예를 들어, 블록(420)에서 측정된 포인트에서의 표면 토포그래피를 근사화하는 데 사용된다. 모델(400)은, 상이한 실시예들에서, 저해상도 표면 토포그래피 모델링뿐만 아니라 고해상도 표면 토포그래피 모델링에도 유용할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 저해상도 표면 토포그래피는 적은 수의 표면 샘플링 측정, 예를 들어 25개 이하의 포인트, 20개 이하의 포인트, 15개 이하의 포인트, 10개 이하의 포인트에 의존한다. (F(x,y) = ax² + by² + cxy + dx + ey와 같은) 이변량 2차 모델이 사용되는 실시예에서, 5개의 상수 값(예를 들어, a, b, c, d, 및 e)을 풀기 위해 최소 5개의 포인트가 요구된다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 저해상도 시나리오에서, 표면 토포그래피 모델이 피팅될 수 있으며, 이는 이어서 표면 처리 작업이 매핑될 수 있는 기초로서의 역할을 할 수 있다. 이러한 실시예에서, 모델을 피팅하는 데 사용되는 표면 측정은 결함 위에 중심을 둔 프레임에서 제공된 것으로 가정된다(이에 따라 피팅된 모델에서 병진 상수가 필요하지 않음). 그러나, 몇몇 실시예에서, 표면 측정이 결함 위에 중심을 두지 않은 프레임에서 제공되는 경우, 병진 상수가 필요할 수 있다는 것이 명백하게 고려된다. 각각의 상수를 풀기 위해 더 많은 또는 더 적은 포인트를 요구할 수 있는 다른 모델이 또한 사용될 수 있다.

고해상도 시나리오에서, 더 많은 수의 표면 샘플이 획득되는데, 예를 들어 적어도 50개의 포인트, 또는 적어도 100개의 포인트, 또는 적어도 200개의 포인트, 또는 적어도 300개의 포인트, 또는 그보다 많은 포인트가 샘플링된다. 샘플링된 포인트의 수가 많을수록, 기본 표면을 근사화함에 있어서 표면 토포그래피 모델이 더 정확할 것이다. 예를 들어, 6 cm 직경 영역은 표면 토포그래피를 근사화하고 표면 곡률을 검출하기 위해 300개의 샘플링된 포인트를 사용할 수 있다. 고해상도 샘플링 시나리오에서, 기본 표면을 특성화하는 토포그래피 특징부(홈, 급격한 굴곡 등)를 더 정확하게 캡처하는 고차 수학적 모델을 피팅하는 것이 가능하다. 이어서 곡률의 도함수가 곡률의 주축을 따라 "제로 교차하는(cross zero)" 영역을 식별함으로써 이러한 고차 모델을 사용하여 이러한 특징부를 검출하는 것이 가능하다. 이어서 검출된 표면 특징부 및/또는 표면 토포그래피에 기초하여 로봇 궤적을 적응시키는 것이 가능할 수 있다.

모델을 사용하여 표면을 근사화하는 것은 로봇 컨트롤러가 표면을 설명하는 아주 적은 데이터 세트를 취하도록 허용할 수 있다. 블록(430)에서 생성된 수학적 모델은 결함 주위의 표면을 근사화하여 맞춤형 보수 작업이 작업 표면의 그 구역에 맞추어지도록 허용하기에 충분할 수 있다. 블록(430)에서 생성된 수학적 모델은 로봇 컨트롤러가 기본 표면 데이터를 완전히 인식함이 없이 양질의 보수를 실행하는 것을 가능하게 한다. 대신에, 표면 처리 시스템은 표면 측정 결과를 수신하고 이러한 측정 결과를 사용하여 보수를 계획하고 목표 표면에 매핑할 수 있다. 방법은, 블록(434)에 표시된 바와 같이, 2차 피팅, 3차 피팅, 4차 피팅 등과 같은, 임의의 다항식 표면 근사화 방법을 포함할 수 있다. 그러한 모델은 샘플링을 계속할 필요 없이 방정식으로부터 직접 표면 특성을 근사화하는 것을 허용한다. 수학적 모델은, 몇몇 실시예에서, 블록(434)에 표시된 바와 같이, 최소 제곱 선형 회귀를 사용하여 피팅될 수 있다. 블록(438)에 표시된 바와 같이, 다른 모델이 사용될 수 있다. 예를 들어, 더 많은 데이터가 이용가능할 때, 수학적 모델은 일 실시예에서 스플라인(B-스플라인, NURBS 등)을, 또는 다른 실시예에서 서포트 벡터 머신을 사용하여 피팅된 표면을 포함한 표면의 고차원 표현으로 구성될 수 있다.

블록(440)에서, 표면 결함 부근에서 특징부가 검출된다. 특징부는 오목한 표면, 볼록한 표면, 에지, 돌출부, 또는 정상적인 보수 궤적을 방해할 수 있는 다른 표면 특징부일 수 있다.

블록(450)에서, 검출된 특징부에 기초하여, 또는 알려진 또는 근사화된 표면 곡률에 기초하여, 또는 표면 토포그래피에 기초하여, 표면 처리 템플릿이 검색되고 수정된다. 보수 템플릿은 각각의 포인트에 또는 각각의 포인트 사이에 할당된 연관된 프로세스 파라미터(예를 들어, 인가된 힘, 디스크 속도, 로봇 동역학 등)를 갖는 2D 평면 내의 웨이포인트(waypoint)들의 세트이다. 그것은 로봇이 표면 처리 작업을 수행하기 위한 일반적인 명령어 세트를 정의한다.

템플릿은 계산된 곡률 메트릭에 따라 수정될 수 있다. 예를 들어, 2개의 웨이포인트에 또는 2개의 웨이포인트 사이에 할당된 프로세스 파라미터(예를 들어, 인가된 힘)가 이러한 2개의 포인트 사이에 존재하는 최대 표면 곡률의 크기에 비례하도록 수정되는 것이 바람직할 수 있다. 다른 예는 보수 템플릿 내의 웨이포인트들의 세트에 걸쳐 인가되는 힘 프로파일을, 그러한 포인트들에서 표면이 오목한 것으로 검출되는지 또는 볼록한 것으로 검출되는지에 따라 수정(예를 들어, 스케일 업 또는 다운에 의해)하는 것일 수 있다.

템플릿의 형상이 또한 근사화된 곡률 메트릭에 따라 수정될 수 있다. 예를 들어, 보수 템플릿은 그것을 검출된 표면 특징부 주위에서 휘게 하도록 왜곡될 수 있다. 이것은 흠 발생 또는 다른 바람직하지 않은 효과를 유발할 수 있는 매우 동적인 기동을 수행해야 함이 없이 로봇이 표면 특징부 부근의 결함을 처리하는 것을 가능하게 한다.

일단 템플릿이 적절하게 수정되면(그것의 프로세스 파라미터 및 형상 둘 모두), 그것은 이어서 피팅된 표면 모델을 사용하여 결함 위의 2D 기준 평면으로부터 표면 상에 매핑된다.

템플릿은, 블록(452)에 표시된 바와 같이, 검출된 결함 타입 또는 크기에 기초하여 검색될 수 있다. 템플릿은, 블록(454)에 표시된 바와 같이, 표면의 타입, 예를 들어 페인트의 타입 또는 컬러, 클리어코트의 타입, 또는 다른 표면 컨디셔닝에 기초하여 검색될 수 있다. 템플릿은 또한, 블록(456)에 표시된 바와 같이, 보수 중인 작업 표면의 면적에 기초하여 검색될 수 있다. 자동차의 후드 상의 보수 구역 내의 결함의 예에서, 증가된 페더링(feathering)이 필요하지 않을 수 있는, 보수 구역이 도어의 하부 에지에 있는 경우와는 대조적으로, 에지에서 증가된 페더링을 갖는 보수 템플릿이 검색될 수 있다. 수정은, 블록(462)에 표시된 바와 같이, 보수 궤적을 어느 정도 보존할 수 있는데, 예를 들어 웨이포인트들은 그들의 위치들이 보수 템플릿에 정의된 중심 포인트에 대해서 반경 방향으로만 이동되는 변환을 거칠 수 있다. 수정은 또한 표면 특징부를 간섭함이 없이 결함이 해결될 수 있게 하기 위해, 블록(464)에 표시된 바와 같이, 왜곡 메트릭을 포함할 수 있다. 표면 특징부를 회피하면서 로봇 보수 도구가 결함을 충분히 해결할 수 있게 하기 위해, 블록(466)에 표시된 바와 같이, 다른 수정 방법이 사용될 수 있다.

블록(460)에서, 보수와 연관된 웨이포인트가 생성되고, 시스템(100)과 같은 로봇 보수 시스템에 전송된다. 웨이포인트는 알려진 결함 위치에 기초하여 생성될 수 있다. 웨이포인트는 로봇 보수 유닛이 보수 도구를 결함 위치로 이동시키고 수정된 궤적을 따르게 할 수 있다. 웨이포인트는 작업 표면을 충분히 처리하거나 보수하기 위해 결함 주위의 근사화된 표면에 기초할 수 있다. 웨이포인트는 수정된 궤적을 표면에 매핑함으로써 생성될 수 있다. 매핑은 직교 매핑 또는 다른 적합한 기술을 포함할 수 있다.

블록(470)에서, 로봇 보수 유닛은 수정된 궤적을 따라 결함의 성공적인 보수를 수행한다. 방법(400)을 사용하면, 로봇 보수 유닛은 이용가능한 알려진 기하학 모델 없이도 표면을 보수할 수 있다.

현재, 운송수단 표면 상의 많은 구역이 로봇 보수 유닛에 대한 "접근 금지(no go)" 존으로 분류된다. 만곡된 표면 또는 에지를 갖는 구역 내의 결함은 보수 궤적에 대한 수정을 요구한다. 보수를 수행하는 인간은, 움직임, 힘 및 속도를 조정하여, 만곡된 표면을 어떻게 보수할지를 직관적으로 조정할 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 보수 궤적을 수정하여 운송수단 상의 "접근 금지" 존의 수를 감소시키는 것을 도울 수 있다. 그러나, 본 명세서에서의 시스템 및 방법은 여전히 검출된 토포그래피에 기초하여 몇몇 구역을 비-보수가능으로 분류할 수 있다는 것이 명백하게 고려된다. 검출된 토포그래피에 기초하여 구역을 보수하기 너무 어려운으로 검출하는 것은 부품이 설계 변경을 겪을 수 있기 때문에 "접근 금지 존"이 손으로 라벨링되고 계속해서 관리될 필요성을 제거한다.

도 5는 본 명세서에서의 실시예에 따른 작업 표면 상의 표면 특징부를 식별하는 방법을 예시한다. 특징부 검출을 위한 포인트-클라우드 방법의 사용은 알려져 있지 않은 게 아니다. 예를 들어, 문헌[Kim et. al, "Extraction of Ridge and Valley Lines from Unorganized Points." Multimedia tools and applications 63.1 (2013), pp 265-279]이 그러한 방법을 설명한다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 방법(500)의 수학적 모델은 어떻게 다항식 표면이 작업 표면에 피팅되는지에 있어서, 그리고 어떻게 극값 교차들이 검출되는지에 있어서 상이하다. 몇몇 실시예에서, 방법(500)은 관심 있는 위치 주위의 포인트들의 샘플링에 의존한다. 이어서 이러한 포인트들은 표면 주위의 "패치들"에서 많은 다항식 모델들을 피팅하는 데 사용되며, 이들은 이어서 함께 스티칭되어 효율적인 보간을 위한 표면의 거의 연속적인 표현을 제공한다. 그러나, 분석 표면을 일련의 포인트들에 피팅하는 다른 방법이 적합할 수 있다. 일 실시예에서, NURBS(Non-uniform Rational B-Splines) 표면이 측정 결과들의 세트에 피팅되고 이어서 곡률 메트릭(이전에 논의된 바와 같은 곡률의 주축, 곡률 크기 및 곡률 도함수)을 계산하는 데 사용된다. 다른 방법이 또한 적합할 수 있다.

블록(510)에서, 표면 상의 다수의 포인트들이 획득된다. 검출된 결함 주위의 구역을 샘플링하는, 예를 들어 비전 시스템과 같은, 별개의 시스템으로부터 샘플 포인트들이 획득된다. 포인트들은, 일 실시예에서, 도 13a에 예시된 바와 같은 격자 측정에 기초하여 체계적으로 샘플링된다. 도 13a는 국소 표면 토포그래피를 측정하는 데 사용되는 관심 있는 작업 표면에 투영된 평면 격자로 된 포인트들을 예시한다. 포인트들은, 일 실시예에서, 도 13a에 예시된 바와 같은 격자 측정에 기초하여 체계적으로 샘플링된다. 이 예에서, 평면이 결함 위치에서 정의되고 그 위치에서의 표면 법선에 대하여 정렬된다. 이어서 (이 평면에서 측정된 바와 같은) 중심 결함 위치의 반경 R_m 내에 있는 포인트들의 격자가 표면에 투영되어, 이 평면에 대한 깊이 측정 결과들의 샘플링을 제공한다. 이러한 투영된 포인트들은 표면 근사화 모델을 피팅하는 데 사용된다.

블록(520)에서, 근사화 모델이 구성된다. 일 실시예에서, 이것은 위에서 설명된 샘플링 평면에서 측정된 바와 같은, 결함 포인트의 반경 R_f 내에 있는 각각의 샘플 포인트에서 하나씩의, 일련의 국소 근사화 모델들을 피팅함으로써 행해진다. 각각의 국소 표면 모델은 샘플링 평면에서 측정된 바와 같은, 패치가 그 위에 중심을 둔 샘플 포인트의 반경 R_p 내에 있는 인근 포인트들의 '패치'를 사용하여 피팅된다. 이러한 국소 모델은 기본 표면 상의 보수 구역의 하위 영역의 분석 근사화이며, 그 하위 영역에서의 곡률 메트릭을 계산하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 국소 모델은 최소 제곱 회귀를 사용하여 하위 영역에 피팅된 이변량 다항식 함수로 구성될 수 있다.

다른 방법이 표면으로부터 취해진 측정 포인트들의 전체 세트로부터 직접 전역적 근사화 모델을 피팅하는 데 사용될 수 있다. 그러한 방법은 스플라인으로 구성된 표면 근사화를 이용할 수 있다. 예를 들어, 하나의 그러한 접근법이 문헌[Simple Method for Constructing NURBS Surfaces from Unorganized Points, Leal et al., Proceedings of the 19th International Meshing Roundtable pp 161-175]에 제시된다.

몇몇 실시예에서, 국소 피팅 함수만이 각각의 샘플링된 포인트에 대해 사용되며, 따라서 전역적 피팅이 요구되지 않고, 표면 수량들이 표면의 국소 근사화들에 걸쳐 비교될 수 있다.

블록(530)에서, 곡률 메트릭이 수학적 모델로부터 생성된 샘플 포인트들의 세트에서 근사화된다. 이러한 포인트들은 원래의 표면 측정의 해상도보다 더 세밀한 해상도로 분석 표면 모델로부터 샘플링될 수 있다. 표면 토포그래피를 설명하는 메트릭들의 세트가 38에서 피팅된 근사화 모델을 사용하여 각각의 샘플 포인트에서 계산된다. 이러한 메트릭들은 곡률(v₁, v₂)의 주축들을 따른 표면 곡률의 크기들(k₁, k₂)뿐만 아니라, 각각의 축을 따른 곡률의 연관된 도함수(e₁, e₂)를 포함한다.

이 논의에 대해 사용된 분석 모델은 아래의 방정식 1로서 제시된다. 그러나, 다른 모델이 가능하다는 것이 명백하게 고려된다. 표면을 일련의 이변량 2차 근사화 함수들에 의해 모델링되게 하면, 각각의 근사화 함수의 음함수 형태(implicit form)를 다음으로서 획득한다,

[방정식 1]

F(x,y) = z(x,y) - (ax² + by² + cxy + dx + ey+d)

아래의 방정식 2에 예시된 바와 같이, F의 기울기가 취해지고 표면에 수직인 벡터 N을 구하기 위해 정규화된다:

[방정식 2]

이어서 법선 벡터의 기울기의 고유 분해(∇N)가 취해진다. 2개의 가장 큰(절대값에 기초함) 고유 값과 연관된 2개의 고유 벡터는 곡률의 주축들을 따라 놓여 있는 벡터들이다. H를 F의 헤시안(Hessian)(이계 편도함수들의 행렬)이라고 하면, 벡터 v를 따른 연관된 곡률이 (Kim et al.에 제시된 바와 같이) 방정식 3을 사용하여 계산될 수 있다.

[방정식 3]

각각의 샘플링된 포인트에, 각각이 연관된 곡률의 값을 갖는, 극소 및 극대의, 곡률의 2개의 주축이 있다. 각각의 곡률 값은 연관된 축을 따라 표면과 접촉하는 원의 반경의 역을 나타낸다. 각각의 포인트에서의 곡률(v₁, v₂)의 주축은 위에서 논의된 바와 같이 그 동일한 포인트에서의 법선 벡터의 기울기의 고유 분해를 취함으로써 구해질 수 있다. k 및 v의 메트릭은 임의의 주어진 샘플 포인트에서 얼마나 많이, 그리고 어느 방향으로 표면이 "접히고" 있는지를 분석적으로 결정하기 위한 방법을 제공한다.

벡터 v를 따른 곡률의 도함수가 방정식 4(Kim et al.에 또한 제시됨)를 사용하여 계산될 수 있다.

[방정식 4]

T는 삼계 편도함수의 3x3x3 텐서이다. 둘 모두의 주축에서 이들을 계산하여 곡률의 도함수(e₁, e₂)를 획득한다. 방정식 3 및 4는 Kim et al.으로부터 온 것이다. 그러나, 이러한 방정식들의 사용이 이변량 3차 다항식 근사화의 맥락에서 논의되었지만, 이러한 방정식들은 약술된 것과 동일한 단계를 따르는 것에 의해 임의의 분석 모델에서 사용될 수 있다는 것이 명백하게 고려된다. 그렇게 함에 있어서, 방정식 1에서의 다항식은 선택되는 분석 모델로 대체될 것이다. 예를 들어, NURBS 표면 S(x,y)가 측정 결과들의 세트로부터 피팅된 경우, 방정식 1은 F(x,y) = z(x,y) - (S(x,y))가 되도록 적응될 것이고, 방법은 약술된 바와 같이 진행할 것이다.

블록(540)에서, 곡률의 각각의 주축을 따른 곡률의 도함수가 분석 모델로부터 샘플링된 각각의 포인트에서 계산된다.

블록(550)에서, 곡률의 주축을 따른 곡률의 도함수가 제로 교차하는 곳의 포인트가 근사화된다. 곡률의 도함수들에 있어서의 제로 교차들(예를 들어, 그곳에서 e₁, e₂가 이웃하는 포인트들에 걸쳐 부호들을 바꿈)은 표면 상의 밸리(valley)들 및 리지(ridge)들, 예를 들어 표면 특징부들과 상관된다. 따라서, 표면 특징부들은 샘플 포인트들에 걸친 도함수들(e₁, e₂)의 곡률의 국소 근사치들을 비교함으로써 검출될 수 있다.

곡률의 주축들이 방향적으로 애매모호하다는 것이 문헌에서 충분히 언급된다. 이것은 계산된 고유 벡터들(v₁, v₂)의 무작위 뒤집힘으로 이어질 수 있으며, 이러한 무작위 뒤집힘은 이어서 잘못된 특징부 포인트 검출로 이어질 수 있다(e₁ 및 e₂의 부호들이 또한 뒤집힘).

이것을 고려하기 위해, 곡률의 도함수(e)의 제로 교차가 2개의 샘플 포인트 사이에 존재하는지를 체크할 때, 연관된 주방향들이 국소적으로 정렬된다. 예를 들어, pt1에서의 고유 벡터 v₁이 이웃하는 포인트에서 계산된 고유 벡터 v₁의 90도 내에 있는 것으로 확인되지 않는 경우, pt1에서의 표현은 뒤집힌다(v₁ 및 e₁은 둘 모두가 무효화됨). 일단 그들이 정렬되면, 이러한 이웃하는 포인트들에 걸쳐 비교되는 e1의 부호에 있어서의 변화는 연관된 특징부 포인트를 드러낸다.

이웃하는 포인트들 사이의 곡률의 축들을 정렬한 후에, 곡률의 도함수의 부호가 변하는 경우 특징부 포인트가 검출된다. e-교차에서의 곡률의 값(k)의 부호는 표면 특징부가 리지인지 또는 밸리인지를 나타내고, 곡률의 값의 크기는 리지 또는 밸리가 얼마가 급격한지에 대한 메트릭을 제공한다. 예를 들어, 특징부 포인트는 그 특징부 포인트에서 계산된 곡률의 크기(|k|)가 사용자-정의 허용오차보다 작은 것으로 확인되는 경우 무시될 수 있는데, 왜냐하면 이러한 포인트는 보수를 수행할 때 특별한 고려를 정당화할 만큼 중요하지 않을 수 있기 때문이다.

특징부 포인트가 2개의 샘플링된 포인트 사이에 있는 것으로 검출될 때, 그러한 포인트들에서의 곡률의 도함수의 값들은, 아래의 방정식 5를 사용하여, 교차 포인트의 더 정확한 추정치를 결정하는 데 사용된다.

[방정식 5]

이것은 곡률의 도함수의 가장 작은 값을 "검출된 리지 포인트"이도록 할당하는 Kim et. al.의 방법과는 대조적이다. 전역적 근사화 모델로, 정확한 교차들을 검출하는 훨씬 더 정확한 방법들이 상상될 수 있다는 것이 고려된다. 이들은 뉴턴 랩슨(Newton Raphson)과 같은 근-해법 기술을 사용하여 행해질 수 있다.

로봇 보수 유닛이 만곡된 표면을 보수할 수 있기 위해, 그 표면을 나타내는 CAD 모델 상에 직접 경로가 투영될 수 있다. 이것은 궤적 플래너가 CAD 데이터에 대한 완전한 액세스를 갖고 그에 의해 그러한 경로 투영을 수행할 수 있다고 가정한다. 실제로, 이러한 CAD 파일은 그들의 복잡성, 동적 특성(예를 들어, 부품이 여러 번의 재설계를 거칠 수 있음), 및 그러한 데이터가 공유될 수 있기 전에 확립되어야 하는 기본적인 지적 재산 협정으로 인해 관리하기 어려울 수 있다. 방법(500)을 사용하면, 로봇 컨트롤러가 이러한 CAD 파일을 인식하고 관리하는 것을 필요로 함이 없이, 대신에 센서 또는 보조 시스템이 표면이 국소적으로 근사화되는 샘플 포인트를 그것에 제공하도록 허용하여, 로봇 보수 유닛이 방법(400)을 완료할 수 있다.

일단, 예를 들어 방법(500)을 사용하여, 표면을 근사화하는 모델이 피팅되면, 템플릿화된 로봇 보수 궤적을 정의하는 웨이포인트들이 2D 평면으로부터 3D 근사치에 매핑될 수 있다. 이러한 매핑의 한 가지 실현은 직교 투영을 통해 실현하는 것이다. 보수 경로의 2D에서 3D로의 투영에 의해 도입되는 방사 왜곡을 제한하려고 하는 것들을 포함하여, 이러한 경로 포인트를 매핑하는 다른 더 진보된 수단이 또한 상상될 수 있다.

도 6은 본 명세서에서의 실시예에 따른 프로세스 매핑 시스템을 예시한다. 프로세스 매핑 시스템(600)은, 몇몇 실시예에서, 로봇 보수 유닛의 로봇 컨트롤러 안에 내장될 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세스 매핑 시스템(600)은, 도 6에 표시된 바와 같이, 로봇 보수 유닛(670)으로부터 떨어져 있을 수 있다. 또한, 도 6은 궤적 데이터베이스(650)가 프로세스 매핑 시스템(600)과는 별개이고 그로부터 떨어져 있는 실시예를 예시하지만, 프로세스 매핑 시스템(600)이 궤적 데이터베이스(650)를 갖는 서버 상에 위치될 수 있다는 것이 명백하게 고려된다. 도 6에 예시된 것들과는 다른 컴포넌트들의 구성들이 구상된다는 것이 명백하게 고려된다.

결함 검출 시스템(610)은 작업 표면의 결함을 검출하고, 결함 및 표면 정보를 프로세스 매핑 시스템(600)에 제공한다. 결함 검출 시스템(610)은 도 1과 관련하여 설명된 바와 같은 이미징 시스템일 수 있다. 그러나, 다른 시스템(610)이 가능할 수 있다. 운송수단 보수의 예에서, 결함 검출기(612)가 작업 표면 상의 결함을 검출한다. 그러나, 접착제 분배의 실시예에서, 접착제 목표 구역 검출기(612)가 접착제가 분배되어야 하는 곳을 검출하거나 지정한다. 필름 래핑의 실시예에서, 목표 검출기(612)가 필름이 래핑될 구역, 또는 필름이 불균일하게 래핑될 수 있는 구역을 검출한다. 재료 제거의 실시예에서, 목표 제거 구역(612)이 표면으로부터 재료가 제거되어야 하는 곳을 검출한다. 표면 샘플러(616)는 검출된 결함/접착제 분배 목표/목표 제거 구역 주위의 표면을 샘플링한다. 결함 검출 시스템(610)은 다른 기능(618)도 포함할 수 있다. 예를 들어, 결함 검출 시스템(610)은 결함 제거/접착제 분배/재료 제거 작업 전에 그리고 후에 표면을 이미징하는 카메라 시스템일 수 있다.

로봇 보수 유닛(670)은 작업 표면 상에서 보수 궤적을 구현하는 것을 담당하는 기계 유닛이다. 로봇 보수 유닛(670)은 연마 도구(680)를 보수 작업을 위한 위치로 이동시키는 로봇 아암(672)을 포함한다. 로봇 아암(672)은, 도 7a 내지 도 7c에 예시된 바와 같이, 연마 도구(680)를 궤적을 통해 이동시키는, 모터 구동식 또는 다른 방식의, 다수의 이동 메커니즘을 가질 수 있다. 로봇 보수 유닛(670)은 또한 엔드 이펙터를 통해 연마 도구(680)에 힘을 인가하는 힘 제어 유닛(674)을 포함할 수 있다.

결함 정보 수신기(602)는, 예를 들어 결함 검출 시스템(610)으로부터, 결함에 관한 정보를 검색한다. 결함 정보 검색기(602)는, CAD 모델과 관련하여, 결함 위치를 검색할 수 있거나, 다른 위치 정보를 수신할 수 있다.

표면 정보 검색기(604)는 표면 샘플러(616)에 의해 검색된 표면 샘플링 정보를 검색한다. 검색된 표면 샘플링에 기초하여, 모델 생성기(620)는 곡률을 근사화하고 결함 부근의 표면 특징부를 검출하기 위한 수학적 모델을 생성할 수 있다. 표면 근사화기(622)는 표면을 근사화한다. 이것은 다항식 근사화, 논의된 바와 같은 다항식 "패치들"의 세트, 스플라인-기반 방법(B-스플라인, NURB 표면 등)을 사용한 근사화, 서포트 벡터 머신, 또는 다른 적합한 근사화를 사용하여 행해질 수 있다. 표면 근사화에 기초하여, 곡률 근사화기(624)는 샘플링된 포인트들 각각에서의 주곡률의 크기 및 방향을 결정한다. 도함수 계산기(626)는 피팅된 모델로부터 취해진 샘플 포인트들의 세트에서의 곡률의 주축과 관련하여 곡률의 도함수를 계산한다. 도함수 계산에 기초하여, 특징부 식별기(628)는 특징부 포인트들의 세트, 예를 들어 밸리, 리지, 증가되는 곡률의 구역, 볼록 곡률의 구역, 오목 곡률의 구역, 볼록 및 오목 곡률의 급속한 전이의 구역(예를 들어, 급한 홈을 나타냄), 또는 다른 특징부와 대응하는 포인트들의 세트를 식별한다.

궤적 생성기(640)는 표면 곡률에 기초하여 수정된 궤적을 생성한다. 결함 검색기(642)는, 예를 들어 결함 검출 시스템(610)으로부터, 결함에 관한 정보를 검색한다. 검색된 결함 정보는 궤적 템플릿을 선택하는 데 유용할 수 있는 결함 타입, 크기, 위치, 심각도 또는 다른 정보를 포함할 수 있다. 궤적 검색기(644)는 궤적 데이터베이스(650)로부터 궤적 템플릿을 검색할 수 있다. 궤적 데이터베이스(650)는, 블록(654)에 표시된 바와 같이, 결함 타입, 결함 위치, 결함 크기, 결함 심각도 등과 같은, 결함 파라미터에 기초하여 선택될 수 있는 다수의 궤적을 포함할 수 있다. 궤적은 또한 선택된 연마 용품(652) 또는 도구에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 연마 디스크 또는 백업 패드의 크기 또는 타입은, 적어도 어느 정도까지, 궤적 선택을 좌우할 수 있다. 작업 표면 재료(예를 들어, 목재, 플라스틱, 금속, 페인트, 클리어코트, 그의 층 등)와 같은, 블록(656)에 표시된, 작업 표면에 관한 정보는 궤적 선택에 영향을 미칠 수 있다. 유사하게, 힘 제어 유닛(674)이 가할 수 있는 최대 힘, 연마 도구의 최대 RPM, 또는 상이한 컴포넌트들에 대해 필요한 간격 범위와 같은, 로봇 보수 유닛(670)의 프로세스 제약(662)은 궤적 선택에 영향을 미칠 수 있다. 결함, 표면, 및 로봇 보수 유닛(670)에 관한 알려진 정보에 기초하여, 나선형, 원형, 타원형, 하이포트로코이드(hypotrochoid), 로제트(rosette), 또는 다른 적절한 형상과 같은 궤적 형상들(658)로부터 초기 궤적 형상이 선택될 수 있다.

검색된 정보 모두에 기초하여, 궤적 생성기(640)는 수신된 궤적을 수정한다. 예를 들어, 웨이포인트들에서 또는 웨이포인트들 사이에서, 다수의 파라미터들 각각이 지정될 수 있다. 어택 앵글(attack angle)뿐만 아니라(또는 이에 더하여), 엔드 이펙터 속도, 스피닝 도구의 RPM, 진동 도구의 진동 속도, 인가된 힘, 접착제 분배 속도, 필름 분배 속도 등이 조정될 수 있다.

토포그래피 검색기(646)는, 저해상도 시나리오에서, 표면 근사화기(622)로부터 표면 근사치뿐만 아니라, 곡률 근사화기(624)로부터 곡률 정보, 및 특징부 식별기(628)로부터 임의의 식별된 특징부를 검색한다. 궤적 수정기(648)는 표면 토포그래피 및 임의의 검출된 곡률 및 표면 특징부에 기초하여 검색된 궤적을 수정한다. 궤적은 곡률에 대응하기 위해 스칼라량에 의해 수정될 수 있는데, 예를 들어 줄어들거나 확장될 수 있거나, 또는 다른 방식으로 조정될 수 있는데, 예를 들어 신장되거나 압축될 수 있다. 수정된 궤적에 기초하여, 웨이포인트 생성기(649)에 의해, 다수의 웨이포인트가 생성될 수 있다. 웨이포인트는 보수를 완료하기 위해서 로봇 아암(672)을 이전 결함 또는 현재 위치로부터 결함 위치로 그리고 수정된 궤적을 통해 안내하기 위해 생성될 수 있다.

도 7a 내지 도 7c는 표면 특징부 위에서의 로봇 보수 유닛의 이동을 예시한다. 도 7a에서, 보수 로봇(700)은 작업 표면(710)에 접근하고 있어, 도구(712)를 결함 부근으로 가져오고 있다. 도 7b에 예시된 바와 같이, 도구(712)는 만곡된 표면의 제1 측(714)에서 비스듬히 작업 표면(710)과 맞물리고 있다. 도 7c에 예시된 바와 같이, 도구(712)는 만곡된 표면의 제2 측(716)에서 작업 표면(710)과 맞물리고 있다. 단일 궤적이 로봇 보수 유닛(700)이 만곡된 작업 표면의 제1 측(714)으로부터 제2 측(716)으로 이동하도록 도구(712)의 어택 앵글을 조정할 수 있게 하여, 이전에는 수동 보수를 요구했었을 예시된 표면 특징부를 따른 결함을 해결할 수 있다.

도 8은 표면 처리 시스템 아키텍처이다. 표면 처리 시스템 아키텍처(800)는 결함 검출 및 순위지정 시스템(810)의 구현의 일 실시예를 예시한다. 예로서, 표면 처리 시스템(800)은 서비스를 전달하는 시스템의 물리적 위치 또는 구성에 관한 최종-사용자 지식을 요구하지 않는 계산, 소프트웨어, 데이터 액세스, 및 저장 서비스를 제공할 수 있다. 다양한 실시예에서, 원격 서버는, 적절한 프로토콜을 사용하여, 인터넷과 같은, 광역 네트워크를 통해 서비스를 전달할 수 있다. 예를 들어, 원격 서버는 광역 네트워크를 통해 애플리케이션을 전달할 수 있고, 그것은 웹 브라우저 또는 임의의 다른 컴퓨팅 컴포넌트를 통해 액세스될 수 있다. 도 1 내지 도 7에 도시되거나 설명된 소프트웨어 또는 컴포넌트뿐만 아니라 대응하는 데이터는 원격 위치에 있는 서버에 저장될 수 있다. 원격 서버 환경에서의 컴퓨팅 리소스들은 원격 데이터 센터 위치에서 통합될 수 있거나, 그들은 분산될 수 있다. 원격 서버 인프라들은, 사용자에게 단일 액세스 포인트로 보일지라도, 공유 데이터 센터들을 통해 서비스들을 전달할 수 있다. 이에 따라, 본 명세서에서 설명되는 컴포넌트들 및 기능들은 원격 서버 아키텍처를 사용하여 원격 위치에 있는 원격 서버로부터 제공될 수 있다. 대안적으로, 그들은, 클라이언트 디바이스들 상에 직접 설치된, 종래의 서버에 의해, 또는 다른 방식으로 제공될 수 있다.

도 8에 도시된 예에서, 몇몇 아이템은 이전 도면에 도시된 아이템과 유사하다. 도면은 특별히 프로세스 매핑 시스템(810)이 원격 서버 위치(802)에 위치될 수 있는 것을 도시한다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스(820)는 원격 서버 위치(802)를 통해 그 시스템에 액세스한다. 조작자(850)는 컴퓨팅 디바이스(820)를 사용하여 사용자 인터페이스(822)에도 액세스할 수 있다.

도 8은 본 명세서에 설명된 시스템의 몇몇 요소들이 원격 서버 위치(802)에 배치되는 반면, 다른 것들은 그렇지 않은 것이 또한 고려되는 것을 도시한다. 예로서, 저장소(830, 840 또는 660) 또는 로봇 보수 시스템(870)은 위치(802)와는 별개의 위치에 배치되고, 위치(802)에 있는 원격 서버를 통해 액세스될 수 있다. 그들이 어디에 위치되는지에 관계없이, 그들은 네트워크(광역 네트워크 또는 근거리 네트워크 중 어느 하나)를 통해 컴퓨팅 디바이스(820)에 의해 직접 액세스되거나, 서비스에 의해 원격 사이트에서 호스팅되거나, 서비스로서 제공되거나, 원격 위치에 상주하는 접속 서비스에 의해 액세스될 수 있다. 또한, 데이터는 실질적으로 임의의 위치에 저장되고, 간헐적으로 이해관계자에 의해 액세스되거나 이해관계자에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 전자파 캐리어 대신에 또는 그에 더하여 물리적 캐리어가 사용될 수 있다.

본 명세서에 설명된 시스템들의 요소들 또는 그들의 부분들이 매우 다양한 상이한 디바이스들 상에 배치될 수 있다는 것을 또한 알 것이다. 그러한 디바이스들 중 몇몇은 서버, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 임베디드 컴퓨터, 산업용 컨트롤러, 태블릿 컴퓨터, 또는 다른 모바일 디바이스, 예컨대 팜톱 컴퓨터, 휴대폰, 스마트폰, 멀티미디어 플레이어, 개인 휴대 정보 단말기 등을 포함한다.

도 9 내지 도 12는 이전 도면에 도시된 실시예에서 사용될 수 있는 컴퓨팅 디바이스의 예를 도시한다.

도 9는 본 시스템(또는 그의 부분)이 배치될 수 있는, 사용자의 또는 클라이언트의 핸드헬드 디바이스(16)로서(예컨대, 도 9에서의 컴퓨팅 디바이스(820)로서) 사용될 수 있는 핸드헬드 또는 모바일 컴퓨팅 디바이스의 하나의 예시적인 예의 단순화된 블록도이다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 데이터를 생성하거나, 처리하거나, 디스플레이하는 데 사용하기 위해 컴퓨팅 디바이스(820)의 조작자 컴파트먼트(compartment) 내에 배치될 수 있다. 도 10은 핸드헬드 또는 모바일 디바이스의 다른 예이다.

도 9는 본 명세서에 설명 및 도시된 몇몇 컴포넌트를 실행할 수 있는 클라이언트 디바이스(916)의 컴포넌트의 일반적인 블록도를 제공한다. 클라이언트 디바이스(916)는 그들과 상호작용하거나, 몇몇을 실행하고 몇몇과 상호작용한다. 디바이스(916)에서, 핸드헬드 디바이스가 다른 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있게 하고 몇몇 실시예하에서, 예를 들어 스캐닝에 의해, 정보를 자동으로 수신하기 위한 채널을 제공하는 통신 링크(913)가 제공된다. 통신 링크(913)의 예는 네트워크에 대한 셀룰러 액세스를 제공하는 데 사용되는 무선 서비스와 같은 하나 이상의 통신 프로토콜뿐만 아니라, 네트워크에 대한 로컬 무선 접속을 제공하는 프로토콜을 통한 통신을 허용하는 것을 포함한다.

다른 예에서, 인터페이스(915)에 접속된 이동식 SD(Secure Digital) 카드에 애플리케이션이 수용될 수 있다. 인터페이스(915) 및 통신 링크(913)는 메모리(1621) 및 입력/출력(I/O) 컴포넌트(923)뿐만 아니라, 클록(925) 및 위치확인 시스템(927)에 또한 접속되는 버스(919)를 따라 (프로세서를 또한 구현할 수 있는) 프로세서(1617)와 통신한다.

I/O 컴포넌트들(923)은, 일 실시예에서, 입력 및 출력 동작을 용이하게 하기 위해 제공되고, 디바이스(916)는 버튼, 터치 센서, 광학 센서, 마이크, 터치 스크린, 근접 센서, 가속도계, 배향 센서와 같은 입력 컴포넌트, 및 디스플레이 디바이스, 스피커, 및/또는 프린터 포트와 같은 출력 컴포넌트를 포함할 수 있다. 다른 I/O 컴포넌트(923)가 또한 사용될 수 있다.

클록(925)은 시간 및 날짜를 출력하는 실시간 클록 컴포넌트를 예시적으로 포함한다. 그것은 또한 프로세서(917)를 위한 타이밍 기능을 제공할 수 있다.

예시적으로, 위치확인 시스템(927)은 디바이스(916)의 현재 지리적 위치를 출력하는 컴포넌트를 포함한다. 이것은, 예를 들어, GPS(global positioning system) 수신기, LORAN 시스템, 추측 항법 시스템, 셀룰러 삼각 측량 시스템, 또는 다른 위치 확인 시스템을 포함할 수 있다. 그것은, 예를 들어, 원하는 맵, 내비게이션 경로 및 다른 지리적 기능을 생성하는 매핑 소프트웨어 또는 내비게이션 소프트웨어를 또한 포함할 수 있다.

메모리(921)는 운영 체제(929), 네트워크 설정(931), 애플리케이션(933), 애플리케이션 구성 설정(935), 데이터 저장소(937), 통신 드라이버(939), 및 통신 구성 설정(941)을 저장한다. 메모리(921)는 모든 타입의 유형적 휘발성 및 비휘발성 컴퓨터-판독가능 메모리 디바이스를 포함할 수 있다. 그것은 또한 컴퓨터 저장 매체(아래에서 설명됨)를 포함할 수 있다. 메모리(921)는 컴퓨터 판독가능 명령어를 저장하며, 이 컴퓨터 판독가능 명령어는, 프로세서(917)에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 명령어에 따라 컴퓨터-구현 단계 또는 기능을 수행하게 한다. 프로세서(1617)는 또한 그들의 기능을 촉진하기 위해 다른 컴포넌트에 의해 활성화될 수 있다.

도 10은 디바이스가 스마트폰(1001)일 수 있는 것을 도시한다. 스마트폰(1071)은 아이콘 또는 타일 또는 다른 사용자 입력 메커니즘(1075)을 디스플레이하는 터치 감응 디스플레이(1073)를 갖는다. 메커니즘(1075)은 애플리케이션을 실행하고, 전화를 걸고, 데이터 전송 작업을 수행하고 등등을 위해 사용자에 의해 사용될 수 있다. 일반적으로, 스마트폰(1071)은 모바일 운영 체제를 기반으로 하며, 피처폰보다 더 진보된 컴퓨팅 능력 및 접속성을 제공한다.

다른 형태의 디바이스(1016)가 가능하다는 점에 유의한다.

도 11은 이전 도면에 도시된 실시예에서 사용될 수 있는 컴퓨팅 환경의 블록도이다.

도 11은 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들의 요소들, 또는 (예를 들어) 그들의 부분들이 배치될 수 있는 컴퓨팅 환경의 일례이다. 도 11을 참조하면, 몇몇 실시예를 구현하기 위한 예시적인 시스템은 컴퓨터(1110)의 형태의 범용 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컴퓨터(1110)의 컴포넌트는 (프로세서를 포함할 수 있는) 처리 유닛(1120), 시스템 메모리(1130), 및 시스템 메모리를 포함한 다양한 시스템 컴포넌트를 처리 유닛(1120)에 결합하는 시스템 버스(1121)를 포함할 수 있지만, 이로 제한되지 않는다. 시스템 버스(1121)는 메모리 버스 또는 메모리 컨트롤러, 주변기기 버스, 및 다양한 버스 아키텍처들 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스를 포함한 여러 타입의 버스 구조들 중 임의의 것일 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법과 관련하여 설명되는 메모리 및 프로그램은 도 11의 대응하는 부분에 배치될 수 있다.

컴퓨터(1110)는 전형적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터(1110)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있으며, 휘발성/비휘발성 매체 및 이동식/비이동식 매체 둘 모두를 포함한다. 제한이 아닌, 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 변조된 데이터 신호 또는 반송파와는 상이하며, 그것을 포함하지 않는다. 그것은 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위해 임의의 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성/비휘발성 및 이동식/비이동식 매체 둘 모두를 포함하는 하드웨어 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 다른 광 디스크 저장소, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨터(1110)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 통신 매체는 수송 메커니즘에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터를 구현할 수 있으며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 용어 "변조된 데이터 신호"는 신호의 특성들 중 하나 이상이 신호에 정보를 인코딩하는 방식으로 설정되거나 변경된 신호를 의미한다.

시스템 메모리(1130)는 판독 전용 메모리(ROM)(1131) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1132)와 같은 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리의 형태의 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 예를 들어 시동 동안, 컴퓨터(1110) 내의 요소들 사이에서 정보를 전송하는 데 도움이 되는 기본 루틴을 포함하는 기본 입력/출력 시스템(1133)(BIOS)이 전형적으로 ROM(1131)에 저장된다. RAM(1132)은 전형적으로 처리 유닛(1120)에 의해 즉시 액세스 가능하고/하거나 현재 동작되고 있는 데이터 및/또는 프로그램 모듈을 포함한다. 제한이 아닌, 예로서, 도 11은 운영 체제(1134), 애플리케이션 프로그램(1135), 다른 프로그램 모듈(1136), 및 프로그램 데이터(1137)를 예시한다.

컴퓨터(1110)는 또한 다른 이동식/비이동식 및 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 단지 예로서, 도 11은 비이동식 비휘발성 자기 매체로부터 판독하거나 그것에 기입하는 하드 디스크 드라이브(1141), 비휘발성 자기 디스크(1152), 광 디스크 드라이브(1155), 및 비휘발성 광 디스크(1156)를 예시한다. 하드 디스크 드라이브(1141)는 전형적으로 인터페이스(1140)와 같은 비이동식 메모리 인터페이스를 통해 시스템 버스(1121)에 접속되고, 광 디스크 드라이브(1155)는 전형적으로 인터페이스(1150)와 같은 이동식 메모리 인터페이스에 의해 시스템 버스(1121)에 접속된다.

대안적으로, 또는 추가로, 본 명세서에 설명되는 기능은, 적어도 부분적으로, 하나 이상의 하드웨어 로직 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 그리고 제한 없이, 사용될 수 있는 하드웨어 로직 컴포넌트의 예시적인 타입은 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 특정 용도 집적 회로(예컨대, ASIC), 특정 용도 표준형 제품(예컨대, ASSP), 시스템-온-칩 시스템(SOC), 컴플렉스 프로그래머블 로직 디바이스(CPLD) 등을 포함한다.

위에서 논의되고 도 11에 예시된 드라이브들 및 그들의 연관된 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 및 컴퓨터(1110)를 위한 다른 데이터의 저장을 제공한다. 도 11에서, 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(1141)는 운영 체제(1144), 애플리케이션 프로그램(1145), 다른 프로그램 모듈(1146), 및 프로그램 데이터(1147)를 저장하는 것으로 예시된다. 이러한 컴포넌트들은 운영 체제(1134), 애플리케이션 프로그램(1135), 다른 프로그램 모듈(1136), 및 프로그램 데이터(1137)와 동일하거나 상이할 수 있다는 점에 유의한다.

사용자는 키보드(1162), 마이크(1163)와 같은 입력 디바이스, 및 마우스, 트랙볼 또는 터치 패드와 같은 포인팅 디바이스(1161)를 통해 명령 및 정보를 컴퓨터(1110)에 입력할 수 있다. 다른 입력 디바이스(도시되지 않음)는 조이스틱, 게임 패드, 위성 수신기, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이들 및 다른 입력 디바이스들은 종종 시스템 버스에 결합된 사용자 입력 인터페이스(1160)를 통해 처리 유닛(1120)에 접속되지만, 다른 인터페이스 및 버스 구조에 의해 접속될 수 있다. 시각 디스플레이(1191) 또는 다른 타입의 디스플레이 디바이스가 또한 비디오 인터페이스(1190)와 같은 인터페이스를 통해 시스템 버스(1121)에 접속된다. 모니터에 추가하여, 컴퓨터는 또한 출력 주변기기 인터페이스(1195)를 통해 접속될 수 있는, 스피커(1197) 및 프린터(1196)와 같은 다른 주변 출력 디바이스를 포함할 수 있다.

컴퓨터(1110)는 원격 컴퓨터(1180)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터에 대한 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN)와 같은 논리적 접속을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작된다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1110)는 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1170)를 통해 LAN(1171)에 접속된다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1110)는 전형적으로 모뎀(1172), 또는 인터넷과 같은 WAN(1173)을 통해 통신을 확립하기 위한 다른 수단을 포함한다. 네트워크화된 환경에서, 프로그램 모듈은 원격 메모리 저장 디바이스에 저장될 수 있다. 도 11은, 예를 들어, 원격 애플리케이션 프로그램(1185)이 원격 컴퓨터(1180) 상에 상주할 수 있는 것을 예시한다.

작업 표면의 영역 내의 복수의 샘플링된 포인트를 수신하는 표면 검사 시스템을 포함하는 로봇 시스템이 제시된다. 시스템은 또한 표면 처리 도구에 결합된 로봇 아암을 포함하며, 로봇 보수 아암은 표면 처리 도구가 작업 표면의 영역과 맞물리게 하도록 구성된다. 시스템은 또한, 복수의 샘플링된 포인트에 기초하여, 작업 표면의 영역의 표면 토포그래피를 근사화하고, 근사화된 표면 토포그래피에 기초하여, 로봇 아암에 대한 궤적을 수정하고, 영역 내로의 로봇 아암에 대한 경로를 포함하는 로봇 아암에 대한 제어 신호를 생성하도록 구성된 프로세스 매핑 시스템을 포함한다.

로봇 시스템은 작업 표면이 운송수단이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 표면 검사 시스템이 비전 시스템을 포함하도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 비전 시스템이 카메라를 포함하도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 영역이 결함을 포함하며, 표면 맞물림 도구는 재료 제거 도구이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 표면 처리 도구가 샌더(sander) 또는 폴리싱 도구이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들이 운송수단의 3D 모델을 사용하여 식별되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 3D 모델이 CAD 모델이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들이 운송수단을 측정함으로써 식별되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적이 근사화된 표면 상에 매핑되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 표면 토포그래피가 10개 미만의 샘플링된 포인트로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 또한 영역 내의 샘플링된 포인트들 각각에서 곡률을 근사화하는 것을 포함할 수 있다. 근사화된 표면 토포그래피는 근사화된 곡률을 포함한다.

로봇 시스템은 곡률을 근사화하는 것은 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들은 제1 샘플링된 포인트들이고 근사화된 표면을 샘플링하는 것은 제2 세트의 샘플링된 포인트들을 샘플링하는 것을 포함하도록 구현될 수 있다. 제2 세트의 포인트들 각각은 제1 샘플링된 포인트들 각각 주위의 모델로부터 취해진 샘플들이다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들의 수가 50개 미만이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 또한 샘플링된 포인트들 각각에서 근사화된 곡률의 도함수를 계산하는 것; 및 도함수 계산에 기초하여 영역 내의 표면 특징부를 식별하는 것을 포함할 수 있다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들의 수가 100개 초과이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 경로가 영역을 통과하는 일련의 웨이포인트들을 포함하도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적이 결함 크기, 결함 위치, 결함 타입 또는 결함 심각도에 기초하여 선택되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적이 근사화된 표면 토포그래피 내에서 식별된 표면 특징부에 기초하여 수정되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적이 신장되거나 압축되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적 형상이 원형, 타원형, 로제트, 나선형 또는 하이포트로코이드이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 궤적이 비례적으로 확장되거나 축소되도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 수정된 궤적이 수정된 도구 힘, 디스크 속도, 또는 도구 속도를 포함하도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 로봇 아암이 제어 신호를 실행하고 경로를 따르도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 근사화가 다항식 근사화이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 다항식 근사화가 3차 다항식이도록 구현될 수 있다.

로봇 시스템은 샘플링된 포인트들의 수가 20개 미만이도록 구현될 수 있다.

표면 이미징 시스템으로부터 복수의 표면 샘플들을 수신하는 표면 샘플링 수신기를 포함하는, 작업 표면 상의 특징부를 검출하기 위한 표면 특징부 검출 시스템이 제시된다. 시스템은 또한 근사화를 사용하여 복수의 표면 샘플들 각각에서 표면을 근사화하는 표면 근사화기를 포함한다. 시스템은 또한 복수의 표면 샘플들 각각에서 곡률 및 곡률의 도함수를 근사화하는 곡률 근사화기를 포함한다. 시스템은 또한, 표면 샘플들 각각에서의 곡률 근사치의 도함수에 기초하여, 곡률의 도함수에서의 제로 교차의 포인트를 검출된 특징부 포인트로서 식별하는 특징부 검출기를 포함한다.

시스템은 또한 검출된 특징부의 표시를 디스플레이 컴포넌트에 송신하는 통신 컴포넌트를 포함할 수 있다.

시스템은 검출된 특징부가 근사화된 표면 위에 오버레이되도록 구현될 수 있다.

시스템은 검출된 특징부가 샘플링된 표면들 위에 오버레이되도록 구현될 수 있다.

시스템은 복수의 표면 샘플들이 CAD 모델로부터 수신되도록 구현될 수 있다.

시스템은 복수의 표면 샘플들이 표면 측정 시스템으로부터 수신되도록 구현될 수 있다.

시스템은 표면 측정 시스템이 카메라를 포함하도록 구현될 수 있다.

시스템은 근사화가 다항식 근사화이도록 구현될 수 있다.

시스템은 다항식 근사화가 3차 다항식이도록 구현될 수 있다.

시스템은 복수의 표면 샘플들이 작업 표면 상의 목표 구역의 반경 내에 있도록 구현될 수 있다.

시스템은 작업 표면이 운송수단 표면이고, 목표 구역은 결함을 포함하며, 표면 특징부는 결함에 근접한 운송수단 표면 상의 밸리, 리지, 증가된 곡률의 구역, 볼록 곡률의 구역, 오목 곡률의 구역, 볼록 및 오목 곡률의 급속한 전이의 구역이도록 구현될 수 있다.

시스템은 복수의 표면 샘플들이 작업 표면을 이미징하는 비전 시스템으로부터 수신되도록 구현될 수 있다.

시스템은 또한 결함을 해결하기 위해 보수 궤적을 수정하는 궤적 수정기에 검출된 특징부를 출력하는 통신 컴포넌트를 포함할 수 있다.

시스템은 궤적의 형상이 검출된 특징부에 기초하여 신장되거나 압축되도록 구현될 수 있다.

시스템은 궤적이 비례적으로 확장되거나 축소되도록 구현될 수 있다.

시스템은 궤적 수정기가 궤적 템플릿을 근사화된 표면 상에 매핑하여 수정된 궤적을 획득하도록 구현될 수 있다.

시스템은 또한, 근사화된 곡률 및 근사화된 곡률의 도함수에 기초하여, 구역을 로봇 보수 가능 또는 로봇 보수 불가능으로 분류하는 보수 평가기를 포함할 수 있다.

시스템은, 구역이 로봇 보수 가능인 경우, 궤적 수정기가 구역을 통과하는 궤적을 생성하도록 구현될 수 있다.

시스템은 궤적이 복수의 웨이포인트들을 포함하고, 복수의 웨이포인트들 각각에서, 작업 표면과 접촉하는 표면 처리 도구의 힘 및 속도이도록 구현될 수 있다.

시스템은 표면 처리 도구가 회전 도구이며, 복수의 웨이포인트들 각각은 회전 속도를 포함하도록 구현될 수 있다.

시스템은 표면이 10개 미만의 샘플링된 포인트로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

시스템은 곡률을 근사화하는 것은 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하도록 구현될 수 있다.

시스템은 샘플링된 구역들이 제1 샘플링된 구역들이고, 근사화된 표면을 샘플링하는 것은 제2 세트의 샘플링된 구역들을 샘플링하는 것을 포함하고, 제2 세트의 구역들 각각은 제1 샘플링된 구역들 각각 주위의 모델로부터 취해진 샘플들이도록 구현될 수 있다.

시스템은 샘플링된 구역들의 수가 50개 미만이도록 구현될 수 있다.

시스템은 샘플링된 구역들의 수가 100개 초과이도록 구현될 수 있다.

시스템은 샘플링된 구역들의 수가 20개 미만이도록 구현될 수 있다.

시스템은 수정된 궤적이 수정된 도구 힘, 디스크 속도, 또는 도구 속도를 포함하도록 구현될 수 있다.

시스템은 궤적 템플릿이 결함 크기, 결함 위치, 결함 타입 또는 결함 심각도에 기초하여 선택되도록 구현될 수 있다.

시스템은 궤적이 식별된 표면 특징부에 기초하여 수정되도록 구현될 수 있다.

재료 제거를 위한 작업 표면 상의 목표 구역을 식별하는 단계, 작업 표면 상의 목표 구역 주위의 표면을 샘플링하는 단계, 표면을 모델링하고, 모델에 기초하여, 표면 토포그래피를 검출하는 단계, 검출된 표면 토포그래피에 기초하여 표면 처리 궤적을 수정하는 단계를 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법이 제시된다. 표면 처리 궤적은 목표 구역을 통과하는 이동 경로를 포함한다. 방법은 또한 제어 신호를 로봇 재료 제거 시스템에 송신하는 단계를 포함하며, 제어 신호는 수정된 궤적을 포함한다.

방법은 표면을 모델링하는 단계가 복수의 샘플링된 표면 위치들 각각에서 표면을 근사화하는 단계를 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 근사화가 다항식 근사화이도록 구현될 수 있다.

방법은 목표 구역이 결함을 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 작업 표면이 운송수단을 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 표면을 샘플링하는 단계가 비전 시스템이 표면을 이미징하는 단계를 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 비전 시스템이 카메라를 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 처리 궤적이 이동 경로를 따른 힘 프로파일을 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 수정된 표면 처리 궤적이 목표 구역을 통과하는 수정된 이동 경로를 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 수정된 이동 경로가 원래의 이동 경로보다 더 작은 면적을 갖도록 구현될 수 있다.

방법은 수정된 이동 경로가 원래의 이동 경로로부터 선형적으로 병진되도록 구현될 수 있다.

방법은 수정된 이동 경로가 원래의 이동 경로로부터 신장되거나 압축되도록 구현될 수 있다.

방법은 수정된 이동 경로가 로봇 재료 제거 시스템의 표면 맞물림 도구에 대한 어택 앵글을 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 비전 시스템이 목표 구역을 결함을 포함하는 것으로서 식별하도록 구현될 수 있다.

방법은 또한 표면 토포그래피로부터 표면 특징부를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

방법은 또한, 검출된 표면 토포그래피에 기초하여, 목표 구역을 로봇 보수 가능으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

방법은 표면 맞물림 도구가 재료 제거 도구이되도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 처리 도구가 샌더 또는 폴리싱 도구이도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 토포그래피가 운송수단의 3D 모델로부터 샘플링되도록 구현될 수 있다.

방법은 3D 모델이 CAD 모델이도록 구현될 수 있다.

방법은 또한 샘플링된 표면 위치들 각각에서 곡률을 근사화하는 단계; 및 근사화된 곡률의 도함수 값에 기초하여 표면 특징부를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

방법은 표면 토포그래피가 10개 미만의 샘플링된 표면 위치로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 토포그래피가 20개 미만의 샘플링된 표면 위치로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 토포그래피가 50개 미만의 샘플링된 표면 위치로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

방법은 표면 토포그래피가 100개 초과의 샘플링된 표면 위치로부터 근사화되도록 구현될 수 있다.

방법은 곡률을 근사화하는 것은 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하도록 구현될 수 있다.

방법은 샘플링된 구역들은 제1 샘플링된 구역들이고 근사화된 표면을 샘플링하는 것은 제2 세트의 샘플링된 구역들을 샘플링하는 것을 포함하도록 구현될 수 있다. 제2 세트의 구역들 각각은 제1 샘플링된 구역들 각각 주위의 모델로부터 취해진 샘플들이다.

방법은 템플릿 표면 처리 궤적이 결함 크기, 결함 위치, 결함 타입 또는 결함 심각도에 기초하여 선택되도록 구현될 수 있다.

방법은 템플릿 표면 처리 궤적이 식별된 표면 특징부에 기초하여 선택되도록 구현될 수 있다.

예

예 1

다음에 의해 정의된 분석 표면 상에서 에지들이 찾아진다:

[방정식 6]

R_M(전체 원의 반경)은 0.06으로 설정되고, R_P(경로 반경)는 0.015로 설정된다. 도 12a에 예시된 바와 같이, 측정 포인트들 x는 격자 패턴으로 서로로부터 d_x = 0.003의 거리를 두고 떨어져 있다. 분석 표면 상의 이러한 포인트들의 투영이 도 12b에 도시된다. 더 밝은 포인트들은 원래의 샘플링 세트로부터 피팅된 국소 다항식 패치들을 평가함으로써 각각 발견된 보간 포인트들의 샘플을 보여준다. 도 12a는 기본 표면의 형상을 근사화하기 위해 국소 모델들이 어떻게 함께 패치될 수 있는지를 예시한다. 도 12c는 후에 표면을 국소적으로 근사화하는 데 사용되는 다항식 모델을 피팅하는 데 각각 사용되는, 패치들의 샘플링을 예시한다. 도 12d는 모든 포인트에서 플로팅된 v_max를 예시한다. 포인트들(1210)은 표면이 본질적으로 국소적으로 구형인 배꼽 모양의 포인트들을 예시한다. 포인트들(1212)은 곡률 크기가 거의 0인 구역들에 상관된다. 포인트들(1210 및 1212)의 교차점은 표면이 국소적으로 평평한 구역을 예시한다. 도 12e에, 곡률의 도함수들의 검출된 교차들이 도시된다. 포인트들(1220)은 예시된 "밸리들"이고, 포인트들(1222)은 표면 상의 "리지들"이다.

예 2

알려지지 않은 토포그래피를 갖는 표면에 대해 고해상도 샘플링이 수행된다. 이것을 행하기 위해, 거동이 바른(well behaved) 매끄러운 표면을 나타내는 CAD 모델로부터 포인트들이 샘플링된다. 샘플 포인트들 x 사이의 거리는 d_x = 0.003이도록 선택된다. R_M = 0.03이고 R_P = 0.0075이다. 샘플링 평면은 CAD 기하학 상의 중심 샘플링된 포인트에서의 표면 법선과 정렬되도록 취해진다. 도 13a 및 도 13b는 알고리즘이 어떻게 기본 표면의 특징부들을 검출하는 데 사용되었는지를 예시한다.

예 2에 예시된 알고리즘의 장점은 표면으로부터의 측정 결과들의 세트로 표면의 기본 특성들을 캡처하는 능력이다. 시스템은 표면을 스캔하거나 달리 표면으로부터 측정 결과들을 취하고, 본질적으로 매우 동적인 영역들을 검출하고, 이어서 본 명세서에 설명된 바와 같은 곡률 측정 결과들을 사용하여 동적 가변성을 정량화할 수 있다. 이것은 표면 특징부들이 확실하게 그리고 효율적으로 검출될 수 있게 한다. 여기서 논의되는 알고리즘들에 의해 검출되는 특징부 포인트들은 샘플링 격자에서 사용되는 해상도까지 정확하며, 이는 도 13a에 예시된 특징부 포인트들의 약간 S-곡선에 의해 예시된다. 피팅된 모델의 더 높은 해상도 샘플링은 피팅된 모델에 대하여 검출된 리지 라인들의 정확도를 개선할 것이다.

예 3

도 14a 내지 도 14c는 포인트들의 작은 세트로 표면 특징부를 갖는 작업 표면을 수학적으로 모델링한 결과를 예시한다. 측정 결과들(1402, 1404)의 세트가 운송수단을 나타내는 CAD 표면(1400) 상에서 샘플링된다. 이러한 포인트들에 분석 모델이 피팅되고, 각각의 샘플 포인트에서 곡률의 도함수가 측정된다. 곡률의 도함수가 부호들을 뒤집는 곳에서, 특징부 라인(1402)이 검출된다. 이어서 이러한 영역 부근의 보수들은 이러한 특징부 라인을 회피하도록, 또는 그것에 평행 및/또는 수직이 되도록 변환될 수 있다. 경로 속도, 도구 힘 및 도구 속도가 또한 조정될 수 있다.

도 14a는 작업 표면(1410) 상의 샘플링된 표면(1420)을 예시한다. 작업 표면(1410)은 도 14a 내지 도 14c에 휠 웰(wheel well) 위의 리지 부근에 위치된 결함을 갖는 운송수단로서 예시된다. 도 14b 및 도 14c는 샘플링된 구역의 상이한 도면들을 예시한다. 샘플링된 포인트들(1422)뿐만 아니라 외측 링(624)이 도 1의 비전 시스템과 같은 샘플링 시스템으로부터 수신된다. 피팅된 수학적 표면이 웨브(web)(1428)에 의해 표현된다. 모델은 국소적으로 정확하며, 결함으로부터 더 멀리 떨어져 발산한다. 화살표(1426)는 표면으로부터의 법선을 나타낸다. 몇몇 실시예에서, 포인트들(1422)은 법선(1426)의 기준 프레임으로부터 취해지지만, 다른 실시예에서, 포인트 클라우드(1422)가 임의의 기준 프레임으로부터 취해질 수 있는 것으로 고려된다. 포인트들(1422)이 상이한 기준 프레임으로부터 취해지는 경우, 수정할 결함에 대한 법선 평면.

Claims (40)

1. 로봇 시스템으로서,
   작업 표면의 영역 내의 복수의 샘플링된 포인트들을 수신하는 표면 검사 시스템;
   표면 처리 도구에 결합된 로봇 아암(robotic arm) - 상기 로봇 보수 아암은 상기 표면 처리 도구가 상기 작업 표면의 상기 영역과 맞물리게 하도록 구성됨 -; 및
   프로세스 매핑 시스템을 포함하며, 상기 프로세스 매핑 시스템은, 상기 복수의 샘플링된 포인트들에 기초하여,
   상기 작업 표면의 상기 영역의 표면 토포그래피(surface topography)를 근사화하고,
   상기 근사화된 표면 토포그래피에 기초하여, 상기 로봇 아암에 대한 궤적을 수정하고,
   상기 영역 내로의 상기 로봇 아암에 대한 경로를 포함하는, 상기 로봇 아암에 대한 제어 신호를 생성하도록 구성되는, 로봇 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 작업 표면은 운송수단(vehicle)인, 로봇 시스템.
3. 제2항에 있어서, 상기 영역은 결함을 포함하고, 상기 표면 맞물림 도구는 재료 제거 도구인, 로봇 시스템.
4. 제3항에 있어서, 상기 표면 처리 도구는 샌더(sander) 또는 폴리싱 도구인, 로봇 시스템.
5. 제2항에 있어서, 상기 샘플링된 포인트들은 상기 운송수단의 3D 모델을 사용하여 식별되는, 로봇 시스템.
6. 제1항에 있어서, 상기 궤적은 상기 근사화된 표면 상에 매핑되는, 로봇 시스템.
7. 제1항에 있어서,
   상기 로봇 시스템은 상기 영역 내의 상기 샘플링된 포인트들 각각에서 곡률을 근사화하는 것을 추가로 포함하며,
   상기 근사화된 표면 토포그래피는 상기 근사화된 곡률을 포함하는, 로봇 시스템.
8. 제7항에 있어서, 곡률을 근사화하는 것은 상기 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하는, 로봇 시스템.
9. 제1항에 있어서,
   상기 샘플링된 포인트들 각각에서 상기 근사화된 곡률의 도함수를 계산하는 것; 및
   상기 도함수 계산에 기초하여 상기 영역 내의 표면 특징부를 식별하는 것을 추가로 포함하는, 로봇 시스템.
10. 제2항에 있어서, 상기 궤적은 결함 크기, 결함 위치, 결함 타입 또는 결함 심각도에 기초하여 선택되는, 로봇 시스템.
11. 제1항에 있어서, 상기 궤적은 상기 근사화된 표면 토포그래피 내에서 식별된 표면 특징부에 기초하여 수정되는, 로봇 시스템.
12. 제11항에 있어서, 상기 궤적은 신장되거나 압축되는, 로봇 시스템.
13. 제11항에 있어서, 상기 궤적은 비례적으로 확장되거나 축소되는, 로봇 시스템.
14. 제1항에 있어서, 상기 로봇 아암은 상기 제어 신호를 실행하고 상기 경로를 따르는, 로봇 시스템.
15. 작업 표면 상의 특징부를 검출하기 위한 표면 특징부 검출 시스템으로서,
    표면 이미징 시스템으로부터 복수의 표면 샘플들을 수신하는 표면 샘플링 수신기;
    근사화를 사용하여 상기 복수의 표면 샘플들 각각에서 표면을 근사화하는 표면 근사화기;
    상기 복수의 표면 샘플들 각각에서 곡률 및 곡률의 도함수를 근사화하는 곡률 근사화기; 및
    상기 표면 샘플들 각각에서의 곡률 근사치의 도함수에 기초하여, 상기 곡률의 도함수에서의 제로 교차(zero-crossing)의 포인트를 검출된 특징부 포인트로서 식별하는 특징부 검출기를 포함하는, 표면 특징부 검출 시스템.
16. 제15항에 있어서, 상기 검출된 특징부의 표시를 디스플레이 컴포넌트에 송신하는 통신 컴포넌트를 추가로 포함하는, 표면 특징부 검출 시스템.
17. 제16항에 있어서, 상기 검출된 특징부는 상기 근사화된 표면 위에 오버레이되는, 표면 특징부 검출 시스템.
18. 제16항에 있어서, 상기 검출된 특징부는 상기 샘플링된 표면들 위에 오버레이되는, 표면 특징부 검출 시스템.
19. 제15항에 있어서, 상기 근사화는 다항식 근사화인, 표면 특징부 검출 시스템.
20. 제19항에 있어서, 상기 다항식 근사화는 3차 다항식인, 표면 특징부 검출 시스템.
21. 제15항에 있어서, 상기 복수의 표면 샘플들은 상기 작업 표면 상의 목표 구역의 반경 내에 있는, 표면 특징부 검출 시스템.
22. 제21항에 있어서, 상기 작업 표면은 운송수단 표면이고, 상기 목표 구역은 결함을 포함하고, 상기 표면 특징부는 상기 결함에 근접한 상기 운송수단 표면 상의 밸리(valley), 리지(ridge), 증가된 곡률의 구역, 볼록 곡률의 구역, 오목 곡률의 구역, 볼록 및 오목 곡률의 급속한 전이의 구역인, 표면 특징부 검출 시스템.
23. 제15항에 있어서, 궤적 수정기는 궤적 템플릿을 상기 근사화된 표면 상에 매핑하여 수정된 궤적을 획득하는, 표면 특징부 검출 시스템.
24. 제15항에 있어서,
    상기 근사화된 곡률 및 근사화된 곡률의 도함수에 기초하여, 구역을 로봇 보수 가능 또는 로봇 보수 불가능으로 분류하는 보수 평가기를 추가로 포함하는, 표면 특징부 검출 시스템.
25. 제24항에 있어서, 상기 구역이 로봇 보수 가능인 경우, 궤적 수정기가 상기 구역을 통과하는 궤적을 생성하는, 표면 특징부 검출 시스템.
26. 제25항에 있어서, 상기 궤적은 복수의 웨이포인트(waypoint)들 및, 상기 복수의 웨이포인트들 각각에서, 상기 작업 표면과 접촉하는 표면 처리 도구의 힘과 속도를 포함하는, 표면 특징부 검출 시스템.
27. 제15항에 있어서, 상기 표면은 10개 미만의 샘플링된 포인트로부터 근사화되는, 로봇 시스템.
28. 제27항에 있어서, 곡률을 근사화하는 것은 상기 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하는, 로봇 시스템.
29. 제23항에 있어서, 상기 수정된 궤적은 수정된 도구 힘, 디스크 속도, 또는 도구 속도를 포함하는, 로봇 시스템.
30. 제23항에 있어서, 상기 궤적 템플릿은 결함 크기, 결함 위치, 결함 타입 또는 결함 심각도에 기초하여 선택되는, 로봇 시스템.
31. 제23항에 있어서, 궤적은 식별된 표면 특징부에 기초하여 수정되는, 로봇 시스템.
32. 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법으로서,
    재료 제거를 위한 상기 작업 표면 상의 목표 구역을 식별하는 단계;
    상기 작업 표면 상의 상기 목표 구역 주위의 표면을 샘플링하는 단계;
    상기 표면을 모델링하고, 상기 모델에 기초하여, 표면 토포그래피를 검출하는 단계;
    상기 검출된 표면 토포그래피에 기초하여 표면 처리 궤적을 수정하는 단계 - 상기 표면 처리 궤적은 상기 목표 구역을 통과하는 이동 경로를 포함함 -; 및
    제어 신호를 로봇 재료 제거 시스템에 송신하는 단계 - 상기 제어 신호는 상기 수정된 궤적을 포함함 - 를 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
33. 제32항에 있어서, 상기 표면을 모델링하는 단계는,
    복수의 샘플링된 표면 위치들 각각에서 상기 표면을 근사화하는 단계를 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
34. 제33항에 있어서, 상기 표면 근사화는 다항식 근사화인, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
35. 제32항에 있어서, 상기 목표 구역은 결함을 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
36. 제35항에 있어서, 상기 작업 표면은 운송수단을 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
37. 제32항에 있어서, 상기 표면 처리 궤적은 상기 이동 경로를 따른 힘 프로파일을 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
38. 제32항에 있어서, 상기 수정된 이동 경로는 원래의 이동 경로보다 더 작은 면적을 갖는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
39. 제32항에 있어서, 상기 수정된 이동 경로는 원래의 이동 경로로부터 신장되거나 압축되는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.
40. 제32항에 있어서, 곡률을 근사화하는 것은 상기 근사화된 표면을 샘플링하는 것을 포함하는, 작업 표면으로부터 재료를 제거하는 방법.

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