薄鋼板對接焊機(jī)器人焊接機(jī)器人控制方法

1圖像可視化組合實(shí)現(xiàn)焊槍到焊縫的初始點(diǎn)的定位控制目前，焊接和制造大傾角結(jié)構(gòu)時，幾乎只依賴手動操作。在焊接過程中，焊接工人繼續(xù)觀察焊接和焊接之間的位置，及時調(diào)整焊接頭的位置，使焊接槍與中焊接職位一致。這顯然極大地提高了工人的工作量。焊接過程中的電弧和毒煙傷害了工人的健康，對平均切割和焊接技術(shù)的要求非常高。因此，人工焊接操作中的焊接質(zhì)量一致性差、效率低。焊接機(jī)器人的起始點(diǎn)識別與定位的目標(biāo)是:在沒有人工干預(yù)的情況下,實(shí)現(xiàn)焊槍精確對中焊縫的起始點(diǎn).這是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化操作的第一步,直接影響到后續(xù)的機(jī)器人焊縫自動跟蹤的性能.起始點(diǎn)定位主要包含縱向和橫向兩個位置定位.目前,起始點(diǎn)定位主要有兩種方式,包括機(jī)械定位和視覺引導(dǎo)定位.機(jī)械定位的特點(diǎn)是每次焊接時,機(jī)械定位機(jī)構(gòu)將焊縫的起始點(diǎn)固定在一個位置,焊接機(jī)器人每次都從這個位置開始焊接.但是定位機(jī)構(gòu)的磨損、焊槍位置變化和對接焊縫的加工制造偏差等因素都會影響定位精度,使得這種定位方式的適應(yīng)性很差.視覺引導(dǎo)定位通過視覺傳感系統(tǒng)確定焊槍和焊縫的初始位置偏差,進(jìn)而自動調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)起始點(diǎn)定位,具有很強(qiáng)的柔性,可以在多種外界干擾下實(shí)現(xiàn)起始點(diǎn)的精確定位,是一種非常有前途的方法.在基于視覺的起始點(diǎn)識別的文獻(xiàn)中,朱振友等人利用UP-6示教再現(xiàn)型工業(yè)機(jī)器人,采用雙目立體視覺技術(shù)進(jìn)行焊接機(jī)器人對初始焊接位置的識別,對中控制實(shí)現(xiàn)了焊縫起始點(diǎn)的位置定位.當(dāng)系統(tǒng)的取像距離為250mm~300mm時,焊縫起始位置的識別成功率達(dá)到95%,此時對目標(biāo)點(diǎn)的最大定位誤差為4mm.這個算法在寬度大于20mm的焊縫的起始點(diǎn)位置識別上可以滿足使用要求,但是難以滿足薄板對接焊縫的起始點(diǎn)識別精度小于0.5mm的要求.朱振友等人還提出了一種兩階段模板匹配的方法識別焊縫起始點(diǎn),首先利用全局匹配的方法剔除明顯的錯誤數(shù)據(jù)點(diǎn),然后利用局部動態(tài)搜索方法尋找焊縫的起始點(diǎn).但是該文只是在圖像空間進(jìn)行了焊縫起始點(diǎn)的識別,沒有實(shí)現(xiàn)焊槍移動到焊縫起始點(diǎn)的定位控制.Yan等人基于焊接小車,提出一種焊縫起始點(diǎn)的視覺控制方法,利用雙目視覺檢測焊槍和焊縫,經(jīng)過圖像處理和識別,進(jìn)而得到焊槍位置與焊縫位置的偏差,設(shè)計(jì)了模糊控制器,實(shí)現(xiàn)了焊槍對準(zhǔn)焊縫起始點(diǎn)位置.但是這種方法的最終精度依然取決于視覺系統(tǒng)的測量精度,對較寬的V型焊縫進(jìn)行起始點(diǎn)識別時,能得到較好的效果.張俊強(qiáng)等人利用輪履式機(jī)器人進(jìn)行了焊縫起始點(diǎn)位置的識別和控制,他們首先在焊縫的起始點(diǎn)位置設(shè)置了一個“凸”字形狀主動目標(biāo),進(jìn)而通過識別這個主動目標(biāo)間接完成焊縫初始位置的識別,這種方法具有良好的魯棒性,但是最終的識別精度依賴于主動目標(biāo)的手動放置位置,而且放置主動目標(biāo)這個額外的操作也限制了它在狹窄空間、未知空間場合的使用.此外,在目前的工業(yè)焊接領(lǐng)域,大部分的焊接工作由焊工操作焊接專機(jī)完成.在此類焊接機(jī)器人中,焊槍和攝像機(jī)存在一段距離,通過圖像識別技術(shù)可以把攝像機(jī)定位在焊縫起始點(diǎn)位置,但是由于焊槍位置在焊縫糾偏調(diào)節(jié)過程中的實(shí)時變化、換焊絲導(dǎo)致的焊槍位置變化,使得即使攝像機(jī)定位到起始點(diǎn)位置也很難保證焊槍對中焊縫,因此利用攝像機(jī)識別焊槍的位置信息,進(jìn)而精確調(diào)節(jié)焊槍的位置到焊縫的起始點(diǎn),是一個挑戰(zhàn)性的問題.為了解決這些問題,本文提出一種利用視覺傳感器獲取焊槍的位置信息,進(jìn)而精確調(diào)節(jié)焊槍的位置到焊縫的起始點(diǎn),實(shí)現(xiàn)集裝箱薄鋼板焊接機(jī)器人自動定位焊槍到焊縫的起始位置的控制方法.2圖像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)集裝箱薄鋼板焊接工藝要求采用二氧化碳惰性氣體保護(hù)焊,并實(shí)現(xiàn)單面焊接雙面成型.這種焊接工藝在焊接過程中產(chǎn)生大量的飛濺和弧光,飛濺有可能影響成像質(zhì)量甚至損害攝像機(jī)的鏡頭,強(qiáng)烈的弧光可能導(dǎo)致焊縫區(qū)域光線飽和,導(dǎo)致攝像機(jī)得不到有效的焊縫區(qū)域圖像.因此,為了盡可能減弱這兩種干擾對攝像機(jī)和圖像質(zhì)量的影響,在視覺識別和定位控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上,一般把用于起始點(diǎn)識別、視覺伺服控制和視覺焊縫跟蹤的攝像機(jī)安裝在焊槍前方,并相隔一定的距離,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.圖1中,攝像機(jī)安裝于焊槍的前面,Y軸方向行走機(jī)構(gòu)帶動X軸方向糾偏調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、焊槍和視覺系統(tǒng)一起移動.行走機(jī)構(gòu)的步進(jìn)電機(jī)配有編碼器,用于檢測焊槍在Y軸的位置信息.兩塊集裝箱薄鋼板先通過點(diǎn)焊幾個位置拼接好并利用夾具機(jī)構(gòu)夾緊,糾偏調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)控制焊槍沿著生產(chǎn)線方向(即X軸方向)運(yùn)動,實(shí)現(xiàn)起始點(diǎn)的定位和焊縫跟蹤.需要注意的是,圖1中的X和Y方向與圖2一致.焊槍定位到焊縫的起始點(diǎn)主要受3方面因素的影響:1)機(jī)械定位誤差導(dǎo)致每次焊接時焊縫的起始點(diǎn)位置發(fā)生變化,焊槍的起始位置也要隨之變化,如圖2所示;2)經(jīng)常換焊絲,導(dǎo)致需要重新定位焊槍,人為地引入了焊槍對準(zhǔn)焊縫的誤差;3)焊接過程中,焊縫方向與行走機(jī)構(gòu)方向不一致,需要不斷地進(jìn)行X軸方向上的糾偏控制,導(dǎo)致焊槍回到焊縫起始點(diǎn)時偏離最初的起始點(diǎn).這3個因素對起始點(diǎn)定位的影響過程簡述如下.首次焊接時,焊槍對準(zhǔn)焊縫1的起始點(diǎn),如圖2中的P1點(diǎn)所示.當(dāng)焊接完焊縫1后,焊槍回到P1位置,準(zhǔn)備焊接焊縫2.機(jī)械結(jié)構(gòu)定位誤差和集裝箱薄鋼板的接頭加工誤差將導(dǎo)致焊縫2的起始點(diǎn)P2與P1有較大的變化.因此,如何利用視覺系統(tǒng)識別焊縫和焊槍的位置信息,以便調(diào)整焊槍位置使其對準(zhǔn)焊縫起始點(diǎn)P2,是一個必須要解決的問題.3識別和定位始于-就業(yè)點(diǎn)3.1工作流程及應(yīng)用為了使焊接機(jī)器人能夠自主地實(shí)現(xiàn)起始點(diǎn)識別和定位,本文采用3個步驟:1)開發(fā)自動識別點(diǎn)焊焊點(diǎn)中心的視覺圖像處理算法;2)開發(fā)自動識別焊縫的視覺圖像處理算法;3)獲得焊點(diǎn)中心和焊縫之間的偏差,把偏差傳遞給自動調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu),設(shè)計(jì)視覺控制算法實(shí)現(xiàn)起始點(diǎn)的定位.詳細(xì)的工作流程如圖3所示.在圖3所示的工作流程中,每一步具體的操作方法如下:(1)確定焊槍在Y軸的初始位置和點(diǎn)焊位置,對于寬度相同的集裝箱板僅需設(shè)置一次位置;(2)點(diǎn)焊位置的設(shè)定與焊槍和圖像透鏡中心線的距離有關(guān),原則是保證焊槍回到起始點(diǎn)后攝像頭正好“看到”點(diǎn)焊點(diǎn);(3)焊槍到達(dá)設(shè)定的點(diǎn)焊位置后,控制系統(tǒng)控制焊接起弧,在集裝箱薄鋼板上實(shí)現(xiàn)點(diǎn)焊操作;(4)由于初始位置和點(diǎn)焊位置的預(yù)先設(shè)置,焊槍退到Y(jié)軸的初始位置后,攝像機(jī)正好觀察到點(diǎn)焊的焊點(diǎn);(5)視頻圖像處理算法識別焊槍中心位置,此位置的X軸坐標(biāo)作為起始點(diǎn)定位的參考值;(6)確定好起始點(diǎn)定位的參考值后,攝像機(jī)識別焊縫直線的X方向坐標(biāo)作為反饋值,用變量F表示;(7)根據(jù)圖像空間的參考值和反饋值的偏差,實(shí)施視覺伺服控制,當(dāng)偏差達(dá)到設(shè)定值Fset后定位結(jié)束.可以看到,為了使用上述的工作流程完成焊接機(jī)器人的起始點(diǎn)定位,需要解決3個關(guān)鍵問題:1)焊點(diǎn)的識別;2)焊縫的識別;3)視覺伺服定位控制.3.2焊槍中心識別由于攝像機(jī)不能夠直接看到焊槍的位置,因此工作流程的第3步采用了點(diǎn)焊操作,以便通過圖像識別技術(shù)間接估計(jì)焊槍的位置.理想情況下,點(diǎn)焊之后形成的焊點(diǎn)應(yīng)該是一個圓形區(qū)域,其圓心表征了焊槍的位置.然而,實(shí)際過程中,多種干擾因素影響焊點(diǎn)的識別,如點(diǎn)焊導(dǎo)致的焊點(diǎn)的不規(guī)則以及對焊縫起始點(diǎn)附近的飛濺、煙熏等,如圖4所示.可以看出,焊槍的中心在焊點(diǎn)上的特征是不斷變化的,或者是一個亮點(diǎn)或者處于圓心位置.進(jìn)一步可分析發(fā)現(xiàn),即使在焊點(diǎn)區(qū)域比較規(guī)則的情況下,其附近也存在多個圓形特征.實(shí)際上,影響點(diǎn)焊焊點(diǎn)的形狀的原因極其復(fù)雜,如受到電焊機(jī)的電流、電壓、接地線位置以及點(diǎn)焊時間、鋼板的厚度和表面涂層材料差異等眾多因素影響,這帶來了識別焊槍中心點(diǎn)的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性.為此,本文提出了下面具有魯棒性的識別焊槍中心點(diǎn)的方法.3.2.1線性灰度變換為了消除煙熏、外界光照不均勻帶來的影響,使用下面的公式對圖像進(jìn)行線性灰度變換:式中,x表示原始圖像的灰度值,y表示線性變換后相應(yīng)圖像點(diǎn)的灰度值,a和b為預(yù)先設(shè)定的線性變換灰度閾值,用以調(diào)節(jié)圖像的整體亮度.3.2.2焊點(diǎn)區(qū)域邊緣定位算子由于圖像中存在大量噪聲,因此為了盡可能地抑制噪聲的干擾,同時較好地保留焊點(diǎn)區(qū)域的邊緣,本文采用Prewitt算子同時實(shí)現(xiàn)濾波和邊緣檢測的功能,其算子如下邊緣定位原理表示為式中,GT是預(yù)先設(shè)定的閾值,Gx、Gy表示行方向和列方向上的灰度值,通過適當(dāng)?shù)脑O(shè)置可以保留較長的、有效的邊緣.3.2.3霍夫變換識別圓形特征對焊點(diǎn)圖像進(jìn)行邊緣檢測處理之后,得到的圖像上有大量的邊緣輪廓,由于點(diǎn)焊之后的焊點(diǎn)比較逼近圓形,因此采用霍夫變換方法提取其中的圓形作為特征點(diǎn)所在的感興趣區(qū)域,從而在這個區(qū)域中,通過進(jìn)一步的圖像處理來識別出焊槍的位置.利用這些有限的邊緣點(diǎn)進(jìn)行霍夫變換可以大大減少計(jì)算量,有利于提高實(shí)時性.而且在識別圓形特征過程中,采用的投票程序在參數(shù)空間完成.半徑為r、圓心坐標(biāo)為(m,n)的圓在參數(shù)空間表示為式中,(xi,yi)表示焊點(diǎn)圖像中的邊緣坐標(biāo)值,(m,n)為圓心,r為半徑.霍夫變換的基本思想是投票數(shù)計(jì)算,首先在參數(shù)空間建立一個3維的累加數(shù)組A(m,n,r),根據(jù)圖像數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算出對應(yīng)的A(m,n,r)累加和,A取最大值時對應(yīng)的三元組(m,n,r)確定了所識別的圓的圓心和半徑,即識別出焊點(diǎn)圖像中的圓形輪廓,如圖5所示,較大藍(lán)色圓圈表示識別的焊點(diǎn)圓形區(qū)域,紅色的加號中心表示焊點(diǎn)區(qū)域的圓心.3.2.4霍夫變換后的圖像得到圓形感興趣區(qū)域之后的下一個關(guān)鍵任務(wù)是得到焊槍的特征點(diǎn),即焊槍在圖像空間的位置.本文采用下面的方法.1)得到感興趣區(qū)域的內(nèi)接正方形所在區(qū)域的局部圖像Irect,如圖5中的紅色方框所示.2)對圖像Irect進(jìn)行濾波和邊緣檢測處理后,進(jìn)行霍夫變換,獲得能量集中的白色區(qū)域和焊槍的特征點(diǎn),如圖5中較小的圓圈區(qū)域中黑色加號所示.式中,Ftorch表示焊槍在圖像空間的特征坐標(biāo),as表示圖5所示的圖像感興趣區(qū)域Irect中能量集中的白色區(qū)域的小圓圈的圓心橫坐標(biāo).從圖5中可以看到,圖像Irect與原圖像相比尺寸大幅度減小,大大提高了計(jì)算效率.同時,圖像Irect包含了能量集中的白色區(qū)域,外部的干擾也較小,因此提取特征點(diǎn)的效率和可靠性大大提高.得到圓形感興趣區(qū)域之后,根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場的實(shí)驗(yàn),圓形區(qū)域內(nèi)部的白色區(qū)域?yàn)楹附訒r候的能量集中點(diǎn),這個位置就是焊槍的特征點(diǎn),如圖5中的較小的圓圈區(qū)域所示.此外,圖5中的2個焊點(diǎn)圖像是經(jīng)過線性灰度變換后的圖像,圖像的亮度和對比度具有較好的一致性,這樣的處理使得算法對光照等外部干擾具有較強(qiáng)的魯棒性.3.3焊縫定位控制通過焊槍的特征點(diǎn)識別,獲得了焊槍在圖像空間的位置,而且在焊接過程中,焊槍和攝像頭的剛性連接保證了焊槍的位置恒定不變.為了得到焊槍和焊縫之間的偏差,還需要得到焊縫在圖像空間的位置,即焊縫位置反饋?zhàn)鴺?biāo),焊縫直線如圖4和圖5所示.此處提取的是焊縫位置的反饋?zhàn)鴺?biāo),對于視覺伺服控制的成敗具有決定性的作用.因此為了提高反饋?zhàn)鴺?biāo)識別的魯棒性,根據(jù)不同焊縫寬度的情況,使用霍夫變換法來獲得焊縫位置反饋?zhàn)鴺?biāo).首先通過下面的梯度邊緣檢測算子獲取圖像列方向上的邊緣:式中,a1、a2、b1三個參數(shù)可根據(jù)焊縫的寬度適當(dāng)調(diào)節(jié),使得邊緣檢測算法具有魯棒性和較好的適應(yīng)性.得到梯度后,進(jìn)行邊緣提取,le是存儲邊緣的數(shù)組,j為邊緣點(diǎn)的列坐標(biāo).完成上面的操作之后,在每一行都提取到一個焊縫的中心點(diǎn),但是由于圖像存在很多的干擾,需要基于這些點(diǎn)進(jìn)行霍夫變換獲得焊縫的特征直線,以得到高精度的直線式中,k、c是焊縫特征直線的斜率和截距.焊縫直線特征點(diǎn)可用下式得到:式中,F是提取的圖像特征點(diǎn)坐標(biāo),為焊縫直線與圖像水平中線的交點(diǎn),也是定位控制時的反饋?zhàn)鴺?biāo),H為焊縫圖像的高度,x0為焊縫直線垂直圖像u軸時的特征點(diǎn)坐標(biāo).3.4圖像點(diǎn)圖像的圖像對比得到焊槍的特征點(diǎn)坐標(biāo)Ftorch和焊縫位置反饋?zhàn)鴺?biāo)F后,焊接機(jī)器人控制焊槍開始自動調(diào)節(jié),其視覺控制結(jié)構(gòu)如圖6所示.在焊槍起始點(diǎn)定位視覺控制過程中,首先使用攝像機(jī)采集點(diǎn)焊區(qū)域的圖像,使用3.2節(jié)提出的圖像處理和特征提取算法,得到點(diǎn)焊區(qū)域的焊槍的圖像坐標(biāo),此坐標(biāo)作為定位視覺伺服控制的目標(biāo)位置.然后使用3.3節(jié)的算法實(shí)時采集焊縫區(qū)域的圖像,得到焊縫的特征坐標(biāo)F,與表示焊槍位置的焊槍的特征點(diǎn)坐標(biāo)比較,在它們之間的偏差大于設(shè)定值Fset之前,焊接機(jī)器人一直對焊槍進(jìn)行調(diào)整,直到它們之間的偏差小于設(shè)定值Fset,焊槍的起始點(diǎn)定位控制過程結(jié)束,同時開始下一步的焊縫跟蹤控制操作.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析復(fù)合器官僚機(jī)構(gòu)4.1圖像的采集控制集裝箱薄鋼板焊接機(jī)器人系統(tǒng)如圖7所示,由電焊機(jī)、送絲機(jī)構(gòu)、視覺控制器、焊槍、攝像頭、步進(jìn)電機(jī)和機(jī)械系統(tǒng)構(gòu)成.壓腳等機(jī)械系統(tǒng)可以壓緊集裝箱薄鋼板以減小焊接過程中的熱變形和振動等多種干擾的影響.控制器采用歐姆龍的PLC,采用工業(yè)攝像機(jī)DH-HV315UC–M采集焊縫圖像,工業(yè)電腦、PLC和輔助的電氣單元構(gòu)成視覺控制器,可以實(shí)現(xiàn)焊縫視頻圖像的采集、通信、處理、識別、定位控制等多種功能.起始定位控制的執(zhí)行調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)包括步進(jìn)電機(jī)、滾珠絲杠、攝像機(jī)、光源和焊槍.采用PID控制器實(shí)現(xiàn)基于視覺的定位控制,控制過程直接在圖像空間進(jìn)行,不需要復(fù)雜的視覺標(biāo)定過程.比例、積分和微分增益分別為0.4、0.08和0.005,圖像空間的像素值和步進(jìn)電機(jī)的脈沖數(shù)之間的比例關(guān)系定義為脈沖當(dāng)量,其值為25脈沖/像素.但是要注意的是,起始點(diǎn)定位僅需要在生產(chǎn)線方向(即X軸方向)進(jìn)行,過程軸方向(即Y軸方向)上的起始位置由Y軸方向上的編碼器或者定位機(jī)械機(jī)構(gòu)來保證.4.2焊槍特征點(diǎn)圖像提取根據(jù)現(xiàn)場易受光線干擾的特點(diǎn),為了驗(yàn)證焊槍特征點(diǎn)識別算法的可靠性,利用現(xiàn)場的集裝箱焊接機(jī)器人系統(tǒng)在不同位置、不同亮度、不同對比度下得到了兩類典型焊縫各10幅圖片進(jìn)行算法測試.焊槍特征點(diǎn)離焊縫距離較近和較遠(yuǎn)的兩種情況分別如圖8和圖9所示.在圖8和圖9中可以看到,對同一個焊點(diǎn)在不同位置和不同照度下,本文提出的算法可以可靠地實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的選擇,如圖中較大的藍(lán)色圓形區(qū)域所示.最終可靠地實(shí)現(xiàn)了焊槍特征點(diǎn)的識別和提取,如圖中較小的藍(lán)色圓形區(qū)域中的“+”所示.利用這兩組10幅圖像提取的坐標(biāo)如表1所示,分別為估計(jì)的焊槍特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)、識別的焊槍特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)、直線特征點(diǎn)圖像坐標(biāo).估計(jì)的焊槍特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)是在圖像處理軟件打開圖像之后,操作鼠標(biāo)到焊縫特征點(diǎn)位置得到的圖像坐標(biāo).通過這兩組數(shù)據(jù)可以看到,識別的焊槍特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)與估計(jì)的焊槍特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)誤差很小,最大的誤差6.8315像素是第1組的第4行數(shù)據(jù),此時對應(yīng)的世界坐標(biāo)系的誤差約為0.35mm,也能夠滿足薄鋼板焊接的工藝要求.此外,在圖8和圖9中,可以明顯地看到在不同條件下可以實(shí)現(xiàn)焊縫直線的識別,如圖中的紅色直線所示,進(jìn)而利用3.3節(jié)的算法得到焊縫直線的特征坐標(biāo),如表1中的直線特征點(diǎn)圖像坐標(biāo)所示.4.3初始點(diǎn)識別和定位控制的特點(diǎn)視覺系統(tǒng)識別出焊槍位置后,在圖像空間根據(jù)焊槍位置和測量的焊縫位置之間的偏差進(jìn)行定位控制,在整個控制過程根據(jù)偏差進(jìn)行PID運(yùn)算.由于焊槍和攝像頭的位置是剛性連接的,因此識別出焊槍的位置之后,無論調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)如何運(yùn)動,焊槍在圖像空間的位置是不變的.因此把焊縫的特征點(diǎn)位置調(diào)節(jié)到焊槍的特征點(diǎn)位置后就表示兩者的位置重合了,即焊槍在初始位置對準(zhǔn)了焊縫,從而實(shí)現(xiàn)了起始點(diǎn)定位控制.在控制過程中,被控量是焊縫的特征值在圖像空間的位置,系統(tǒng)的設(shè)定值是焊槍在圖像空間的位置.如圖6所示,控制量u是脈沖數(shù),用來控制步進(jìn)電機(jī)以執(zhí)行生產(chǎn)線X軸方向的起始點(diǎn)定位調(diào)節(jié),得到的控制量的變化曲線如圖10所示.