焊缝磨抛机器人在线打磨方法与流程

本发明涉及一种工业机器人自动化在线打磨领域的技术，具体涉及焊缝磨抛机器人在线打磨方法。

背景技术：

金属焊接成型技术以其连接性能好、强度高、用料少、工艺简单等优点，被广泛运用在各类结构件的成型过程中。而焊后焊接毛刺、凸痕、焊道不均匀等现象的出现大大降低了工件间的连接强度，其疲劳能力也随之下降。因此为改善其焊接后的性能，在焊接完成后对焊接区域进行磨抛处理显得尤其重要。目前大都采用传统的手工磨抛，人工操作存在效率低、磨抛质量不稳定、成本高等问题，且磨抛环境下的粉尘还会危害身体，传统的机器人焊缝磨抛需要对每一个工件进行试教处理，过程繁琐、复杂，影响加工效率，且在实际的焊缝磨抛过程中常常因为存在焊缝变形、变错边以及工件加工装配误差等因素造成各焊缝位置和尺寸不一致，导致焊缝磨抛与机器人示教路径有偏差，使得磨抛质量难以保证，因此迫切需要对焊缝的智能磨抛的研究与实现。

技术实现要素：

本发明针对上述问题的出现，提出一种焊缝磨抛机器人在线打磨方法，其机器人本体安装一套焊缝跟踪系统，激光线扫描焊缝，视觉测量单元识别焊缝轮廓，提取焊缝高度特征点，打磨过程中视觉系统不断向机器人发送焊缝特征点坐标，实现了打磨过程中轨迹和高度的实时调整，克服了传统试教获取轨迹过程中的操作繁琐、耗时、耗力等问题方法，实现了真正意义上的智能磨抛。

本发明是通过以下技术方案实现的:

焊缝磨抛机器人在线打磨方法，具体包括如下步骤：

步骤1：标定视觉测量单元坐标，机器人坐标和打磨轮坐标之间的关系；

步骤2：通过enthercat建立机器人、视觉系统、pc机之间的通讯，创建通讯端口号；

步骤3：建立视觉系统的高度基准和轮廓基准，获取实时点云数据；

步骤4：创建机器人运动起始点，并将打磨轮移动到结构件焊缝磨抛的开始点；

步骤5：变频器调整砂轮转速，机器人慢慢靠近焊缝起始点；

步骤6：视觉测量单元识别焊缝轮廓，处理点云数据，获取焊缝特征值；

步骤7：机器人发送当前位置的信号，视觉系统将此刻提取的特征点数据反馈给机器人；

步骤8：控制机器人实时跟踪焊缝轮廓，并继续向视觉系统发送信号，重复步骤7，8；

步骤9：机器人完成焊缝的磨抛作业，回到home点。

在本发明的一个优选实施例中，测量末端机器法兰中心点与打磨轮中心点x,y,z方向上的距离，并记录在机器人工具坐标系中，测量视觉测量单元中心点与打磨轮中心点x,z之间的距离，在视觉系统的标定时进行补偿。

在本发明的一个优选实施例中，视觉系统、打磨系统以及pc机通过交换机连接，利用enthercat通讯，分别在视觉软件和krc(库卡机器人示教器)设置通讯端口，用于发送和接受数据，通过workvisual5.0配置机器人外接设备包括：变频器、电机、视觉测量单元。

在本发明的一个优选实施例中，机器人使打磨轮刚好接触焊缝，激光扫描焊缝，调整激光角度尽量使打磨接触点和激光线与焊缝交点重合。

在本发明的一个优选实施例中，机器人krc发送信号，变频器接受后控制电机以设定的速度转动

在本发明的一个优选实施例中，机器人到达磨抛初始位置，激光扫描焊缝，视觉测量单元读取激光线，计算焊缝轮廓的位置和高度，机器人发送信号后，将特征点的位置坐标反馈给机器人，下一时刻机器人走到该位置，并继续发送信号，视觉系统反馈下一个焊缝的特证点坐标，如此重复，直到焊缝磨抛完成，机器人回到home点。

在本发明的一个优选实施例中，将获取的点云数据转化到机器人末端坐标系中，利用处理后的点云数据，采用非均匀有理b样条曲线(nubrs)算法在线插值拟合磨削轨迹；基于点云数据特征，采用三角剖分法建立点云拓扑关系，划分三角拓扑网格，求取三角面片的法向量作为磨抛位姿，然后利用等参与高度法计算加工面的接触点数据，最后依据坐标系变化关系，将获得磨抛轨迹和位姿转变为机器人打磨轨迹及位姿。

本发明的焊缝磨抛机器人在线打磨方法与现有技术相比，具有以下优点:

1)通过机器人和视觉测距传感器信号的实时交换，实现了磨抛轨迹和磨抛高度的在线调整，解决了焊缝磨抛过程中的自适应问题，能够适应不同环境和焊缝形状。

2)能够替代目前传统的试教磨抛焊缝的方式，克服了传统试教机器人磨抛耗时、耗力等问题。

3)用pc机代替高性能服务器，节约成本。

4)该方法解决了对工件高定位精度的要求，降低了打磨过程中的装夹误差。

5)本发明视觉识别精度达到1微米，位置精度达到0.1毫米，机器人与视觉之间的响应时间小于200ms。本发明通过机器人、pc机和视觉系统之间数据传输，实现了打磨过程中轨迹和高度的实时调整，克服了传统试教获取轨迹过程中的操作繁琐、耗时、耗力等问题方法，实现了真正意义上的智能磨抛。

6)本发明能够适应不同工件、不同环境的焊缝打磨，大大提高了生产效率。适合在智能化工厂中大量使用。

附图说明

图1为本发明焊缝磨抛机器人在线打磨方法的原理框图。

图2为本发明机器人的手眼标定方法的示意图。

图3为焊缝磨抛机器人在线打磨方法实时调整打磨轨迹流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式来进一步描述本发明。

如图1至图3所示，本发明涉及的焊缝磨抛机器人在线打磨方法,具体步骤如下:

步骤1:将视觉系统、打磨系统安装于机器人本体上，通过手眼标定，确定机器人坐标与视觉坐标转化关系。具体为：利用三点法确定砂轮坐标，通过控制机器人末端执行器，使相机在不同位置，不同姿态扫描小球轮廓，得到视觉坐标和机器人坐标的手眼变化矩阵。

所述的手眼标定矩阵为：利用视觉系统固定在机器人末端执行器上，即相机坐标系与机器人末端坐标系之间关系为一恒定值的原理来完成机器人基坐标系与相机坐标系之间的标定。首先手动控制机器人以只平移不旋转的方式运动，使视觉系统扫描陶瓷标准球并求取球心在相机坐标系下的空间坐标，根据球心坐标不变的约束条件可列方程组，对矩阵进行奇异值分解求取手眼矩阵中的旋转矩阵部分；然后机器人带动视觉传感器以任意位姿运动，同样用激光视觉传感器扫描标准球，然后利用最小二乘法求解出手眼矩阵的平移矩阵部分。

本发明中所求手眼关系矩阵为其中rc为旋转矩阵部分可采用一组单位四元数(q0，q1，q2，q3)来表示。

步骤2:在视觉测量单元中进行焊缝模板注册、测量高度校准和零点标定。具体为：激光扫面焊缝表面，将得到的焊缝图像注册到视觉系统中，在此基础上设定较大的搜索范围和跟踪范围，利用已知高度的物体，进行测量高度校准，并在打磨轮接触砂轮的位置进行零点标定。

步骤3:通过enthercat建立机器人、视觉系统、pc机之间的通讯，分别在机器人和视觉系统上创建接受、发送信号的端口。

所述的通讯实现程序为：

ret＝eki_init(“xmlcallback”)；ret＝eki_open(“xmlcallback”)。

所述xmlcallback为接收信号的端口名称。

步骤4:所述的信号传输通过上位机控制实现。

步骤5:设置视觉系统操作界面，基于c#语言和opencv视觉算法库，调用采集到点云数据的动态链接库，处理得到焊缝高度、宽度、中心点偏移量等特征信息

所述的高度信息获取为：利用c#编写程序，调用激光视觉传感器采集焊缝轮廓后生成的dll文件，设置好焊缝搜索区域和基准面搜索区域，分别计算各搜索区域的激光线高度差，获得焊缝轮廓平均高度和峰值高度信息。

所述的宽度信息获取为：利用c#编写程序，调用激光视觉传感器采集焊缝轮廓后生成的dll文件，设置好焊缝起始搜索区域和终止搜索区域，分别提取各区域内高低差突变的两点，并计算两点之间的距离，得到焊缝宽度信息。

所述的中心点坐标获取为：在求得上述焊缝宽度和高度信息的基础上，得到整条焊缝轮廓信息，调用opencv算法库函数得到焊缝轮廓中心点坐标，进一步求得磨抛过程中焊缝中心点坐标相对于起始位置的偏移量。

步骤6:创建机器人运动起始点，并将打磨轮移动到结构件焊缝磨抛的开始点。

步骤7:变频器调整砂轮转速，机器人慢慢靠近焊缝起始点。

步骤8:激光线扫描焊缝，视觉测量单元识别焊缝轮廓，获得焊缝轨迹特征点，等待机器人发送信号。

步骤9:机器人发送数值为1的信号，端口接收信号后，视觉系统将此刻提取的特征点坐标反馈给机器人，将特征点数据设置为工具坐标系1，机器人在此坐标下进行运动。

所述的工具坐标系1设置程序为：

tool_data[1]＝tool_data[1]:valueframe；tool_data[1]＝tool_data[1]:{x0,y0,z0,a0,b0,c0}。

所述valueframe为提取的焊缝特征点坐标值

步骤10:下一时刻，机器人运动到视觉系统反馈的位置坐标，并继续向视觉系统发送信号，重复上述步骤。

所述的机器人运动程序为：linp4vel＝0.05m/scpdattool[1]base[0]。

步骤11:机器人完成焊缝的磨抛作业，并清除上位机发送的数据，回到home点。

所述的机器人清除数据程序为：

ret＝eki_close(“xmcallback”)；ret＝eki_clear(“xmcallback”)。

本发明实验对象是石油运输管焊缝，通过实际实验，视觉算法在windows10操作系统环境下，采用c#语言编写实现，平均处理时间在10s，运行内存450mb。最终的焊缝厚度和位置识别精度在0.001mm之内。

与现有技术相比，本方法实现了打磨过程中在线调整轨迹和磨削深度。提高了处理速度和识别精度，能够适应不同焊缝形状和焊缝位置的磨抛，减少了人工的干涉，大大提高了生产效率。

上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

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