CN101657767B - 用于控制焊接工件的机器人的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于控制焊接三维工件的机器人的方法，包括下述步骤：将型材(3)放置和粗焊到板(2)上以形成待焊接的工件(1)；通过三维成像***以三维像素的形式描绘所述工件；由所述三维像素确定所述板和型材的几何数据，包括切口和终止切割形状的分布；在考虑到型材放置线和型材的接触线的同时由所述几何数据确定焊缝数据；将所述焊缝数据分配给关于焊接方案的可用参数表示的规范，分配给所存储的、机器人的预定运动图案，以及分配给用于控制焊接过程的指令。

Description

用于控制焊接工件的机器人的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种用于控制焊接三维工件的机器人的方法。
背景技术
在造船中使用包括钢板和焊接在钢板上的加强型材的微面板。最初，不同类型的加强型材被点焊到钢板上，随后由曲臂机器人或门式焊接单元进行焊接。所述型材按不同的型材形状、尺度和终止切割边缘(end cut edge)进行区分，型材可以以任何方式布置在钢板上。然而，特别是在件数小的情况下，例如对于造船中的微面板，用于轨道焊接的焊接机器人的运动编程在整体上具有不相称的高复杂性，除非是自动化的制造过程。
目前，造船中用于焊接三维工件的几乎所有编程方法都是基于获取相应的CAD数据并随后转换该数据。除了接口问题和不同CAD程序及其输出数据文件(所述输出数据文件用于通常使用的CAM模块)的兼容性问题之外，这些编程方法与极度限制对临时改变待焊接部件的构造性特征或技术特征作出反应有关。如果由于型材丢失、型材具有构造性增添或型材的布置发生变化而使面板临时发生变化，则尽管还是原来的，但是相关的机器人程序不再运行。先前方式的另一个问题是需要依据机器人程序来调整工件的方向，或者对应于部件的位置而替换和重定向程序。
在现有技术中，已知另一种用于对焊接机器人进行控制和编程的方法(EP 1188 510 A2)，在该方法中，通过照相机产生其上分布有工件的构造模板的二维照片。根据图像数据，程序通过对比度差识别平面视图中的型材线。这种方法的限制在于既不能识别型材高度，即竖直接缝的长度，也不能识别型材的切口及不同的起始切割边缘和终止切割边缘。此外，为了将程序初始化，需要来自操作者的相对全面的交互输入，所述输入特别是描述了焊缝的起始条件和终止条件。
发明内容
本发明的目的在于提出一种用于控制焊接三维工件的机器人的方法，利用该方法，不要求提供待焊接工件的CAD数据，该方法自动确定水平和竖直方向上的焊缝且允许对临时改变待焊接工件的构造性特征和技术特征作出灵活的反应。
根据本发明，上述目的通过独立权利要求的特征来实现。
由于从属权利要求中给出的方案，可以得到有利的扩展和改进。
由于通过三维图像检测***以三维像素的形式对待焊接工件(其被构造为板，在该板上具有点焊的型材)进行成像，并且由所述三维像素确定板的几何数据和型材的几何数据，在考虑到型材放置线和型材的接触线的情况下由所述几何数据确定焊缝数据，且焊缝数据被分配给所存储的、机器人的预定义的运动图案和用于控制焊接过程的指令，因此，能够生成与工件的CAD数据无关的程序，作为控制机器人的方法。这种类型的程序生成在时间和位置上是直接的，防止可能由于在离线程序生成与焊接任务处理之间的时间内的发生技术或工艺变化而出现错误。
对于根据本发明的方法，图像检测***直接提供进一步处理被测目标所需的点云(三维像素)。这些点云是具有n行3列的矩阵，其中n行对应于测量点的数量，3列对应于空间的三个维度。直接基于该三维点云实现3D几何数据处理，即分割(将关于目标的点与背景分离，将基板的点与型材的点分离，将型材的点彼此分离)、特征提取(根据分割的点云建立型材的路线)、根据型材的特性考查各个型材的局部点云，诸如起始切割边缘和终止切割边缘、烧穿部分或咬边(undercut)、高度等。由于3D图像检测和3D图像处理的原因，可以避免在2D测量技术中所需的、用于生成焊接程序或与构造数据耦合的交互式用户输入。因此，按照根据本发明的方法运行的***可以认为是全自动的。
可提及的其它优点是关于：紧接在操作之前生成程序；参考当前出现的部件几何来生成程序；任何的部件定位和定向，考虑到所有的空间坐标，结果，还能够同时保证接近但不会碰撞。所述方法能够容易地适应现有的门式机器人***，并且，由于根据本发明的方法，在生产中获得了很大的灵活性。
能够提供任何被检测目标点的空间坐标的任何传感器方案都能够用于图像检测。数据的分辨率(即，点密度)越高，对细节的识别越好。有利的是通过3D激光扫描仪检测工件的图像，所述3D激光扫描仪从数个单独的画面获得待焊接工件的空间数字模型。利用至少一个图案投影仪和至少一个照相机利用指定的估计也可以进行三维图像坐标的检测。
附图说明
根据本发明的方法的实施例将在后续描述中参考附图更加详细地予以说明。在附图中：
图1为被构造作为微面板的待焊接工件的透视图；
图2为另一工件的示图；以及
图3是用于校准实施例中所使用的激光扫描仪的通过标记方案。
具体实施方式
在图1和图2中以简化的方式示出两个微面板1，微面板1通常包括通常用于造船的钢板2，且具有点焊在钢板2上的钢制型材3，其表面积大体上不超过3m×16m。所示微面板是仅仅以示意性方式构造的，通常钢板2设有烧穿部分6和咬边，且型材3的数量也更大。
通过机器人(例如曲臂机器人)焊接这些微面板1，即型材3和钢板2，旨在以自动方式控制所述焊接。为此，在型材3和钢板2之间必须确定x-y平面上的焊接线，并且在型材3之间必须确定z方向上的焊接线。
于是，在本实施例中利用3D激光扫描仪来扫描所放置的微面板1，根据待检测的工作区域的尺寸，独立于扫描仪的记录视域而从不同的入射角度形成足够多的局部照片。通过各个图像相互间的已知的位置和方位的几何关系，由这些单独的照片生成具有待处理面板1的工作空间的三维图像。因此，整个图像在三维坐标系中以像素呈现。
然后根据被拍照的场景的图像数据，确定工作空间内的工件或微面板1的几何数据。为此，将与背景有关的数据与实际的工件数据分离，通常，工作台的构造支撑平面上方的所有测量点都为工件点，而此平面上或此平面以下的点为背景点。接着，确定钢板2的法向矢量，并且借助于该矢量，将坐标转换到工件坐标系内，所述工件坐标系的x-y平面对应于钢板平面，且所述工件坐标系的z轴与该特定法向矢量一致。
型材3在钢板表面上的路线对于焊缝的位置非常重要。为了确定这些路线，必须过滤出产生穿透钢板2表面的型材区域的型材数据。这些穿透线(例如型材平面与面板平面穿透的那些线)与型材路线对应。
为了确定型材的表面积，将钢板2的表面的像素与型材3的表面的像素分离。由于型材点明显都位于钢板2的水平面上方，所以z坐标的值能够用于区分和分配各个点。通过观察不同的高度层，通过分离面板平面上方的坐标，能够明确地将像素分成型材点和面板或钢板点。
在图1和图2中，示出面板1的简单形式，然而，面板1的形式可以有很多变化，并且可以变得复杂，具有凹陷和咬边。为了能够清晰地界定大的结构和背景，需要确定面板或钢板2的轮廓。为了明确地识别边缘点，将预先与其余部分分离的面板点组合，使得能够不再彼此区分z坐标。然后，关于边缘点，通过行和列考查如此确定的局部点云。
为了确定型材3的放置线(所述放置线为路线，沿着所述路线，型材3通过其直立表面被点焊到钢板2上)，需要在型材的相应像素内确定相干结构，以便能够将不同直线的路线彼此分离。为此，将点之间的间隔考虑在内，与搜索轮廓类似，通过行和列考查型材点云，以确定各结构或结构片断，然后由此通过分类来组合型材路线。
为了能够得到与后续焊缝的精确路线相关的明确的信息，必须确定型材3相互之间的相交点4、5(见图2)及其内、外侧，因为相交边是由此确定的，其中，将型材3彼此连接的向上的缝在所述相交边上延伸。需要将相交点分成一侧相交点4和两侧相交点5。如果两个型材元件接触，则相交点是一侧的，且需要两条竖直焊缝，如果两个型材元件彼此相交，则相交点是两侧的，且需要四条竖直焊缝。
相交的直线(其对应于型材放置线或其到两个直线相交为止的延伸)是焊缝的路线的几何基础，所述焊缝设置在识别出的型材的内插直线的左侧和右侧。为了得到这些，需要考虑型材的材料厚度。
能够使用相关型材的起始点和终止点作为相交直线的起始点和终止点，重要的是将得到的型材相交点考虑作为线连续的中断。用于将型材彼此焊接的竖直缝在这些点开始。竖直缝的起始点和终止点由面板平面的水平面和识别出的型材的高度得出。
在得到了焊缝(其为水平缝和向上的缝)的坐标之后，这些坐标被传送到焊接机器人的控制单元。此控制单元将可用参数表示的运动图案(所谓的宏)分配给指定的机器人，各焊缝借助于所传送的数据(例如参数)被分配给存储的宏，即通过参数、起始坐标和终止坐标、型材高度和材料厚度等等调整所述宏以适应具体焊缝的条件。用于控制焊接过程的特定指令，诸如打开和关闭气源、起弧、激活缝追踪、末端焊口填充和焊丝端部的迎火(back burning)已存储在宏内。
对于附加的功能，如碰撞检查，各型材3的高度和材料厚度被传送给控制单元并且在焊接期间予以考虑。
对焊缝的操作顺序(焊接方案)是通过已经存储的各种可修改的标准而自动预先确定的，但是可以由用户利用交互式程序输入进行改变。
如上所述，根据本发明的装置设有图像检测***，该图像检测***包括图像检测模块，该图像检测模块接收图像检测传感器的数据并且将各个图像的点云组合以形成工作空间的整个图像。如上所述，几何检测模块根据所记录的场景的图像数据和必要的焊缝数据确定工作空间内的工件的几何数据，并且，包括控制算法的控制装置通过使用机器人的控制单元实现对焊接过程的控制/调节。
此外，提供了校准模块，该校准模块将机器人的坐标系、图像检测传感器的坐标系以及构造模板或工件的坐标系相关联。它还包括各个图像的确切位置和方位，用于结合到一起以形成统一的图像复合。关于这组数据，存储有协助交互式测量的校准算法。此外，它还包括用于优化几何识别的参数和设定。
下面描述三维图像检测***的校准方法，所述三维图像检测***被构造为3D激光扫描仪，然而，所述***也可以用于其它类型的图像检测。对于此校准方法，没有涉及激光扫描仪本身，且校准本身是在单元安装期间或安装之后实现的，或者常规地在出现任何测量不准的情况下执行。
为了校准，在此实施例中，在作为安装架的框架8上的基准球7彼此间隔地均匀设置，而所述框架设置在待焊接工件的工作台9上。激光扫描仪11的图像检测区域10由框架8或位于框架8外部上面的球7规定。基准球7中心的基准值在任何坐标系内都是已知的，即在由根据图3的方案所规定的坐标系内是已知的。此外，球的直径是已知的。中心球大体设置在图像检测区域的中心，即设置在扫描仪的坐标系的中心。接着，基准球由扫描仪进行拍照，且产生待校准的平的工作区域内的基准球的点云。
球中心的实际值是根据点云确定的，具体为：此点云被分成各个局部点云，各局部点云分别包含各个球的表面点(分割)。接着，借助于最小平方差法由各个球的表面点确定球中心。
扫描仪11具有矩阵，如图像传感器，包括大量的像素，该矩阵在下面被称为扫描仪矩阵。在此矩阵中，确定与所确定的球中心相关联的行索引和列索引，由z_i、s_i表示，i是各个球的编号。然后，各中心的基准值(称为基准数据)的坐标系被定向到实际值的坐标系，即被定向到根据利用扫描仪拍摄的点云所获得的球中心(称为实际数据)的坐标系。此定向通过分别由所述球中心通过的平面进行，也就是说，将所述球中心的实际数据的平面与所述球中心的基准数据的平面对齐，此外，所述球中心的基准数据和实际数据之间的间隔在此平面内于是被最小化，关于该最小化，使用在扫描仪的坐标系中心的中间球中心。对于此中心球，基准数据和实际数据基本上对应。
接着，计算出所述球中心的基准数据和实际数据之间的偏差Δxz_i，s_i、Δyz_i， s_i、Δzz_i，s_i，并且，通过内插/外插，对应于行和列，确定扫描仪矩阵的所有像素元素的三维第一校正值。
已经表明利用与上述步骤对应的校准方法得到的精度仍然不是完全令人满意，从而采用又一校准处理。为此，借助于第一校正值来校正由扫描仪初始拍摄的点云的数据，且如上所述，再次由扫描仪的校正后的点云确定球中心的实际值。然后，又关于这些确定的球中心确定扫描仪矩阵的行索引和列索引，并且，与上所类似，基准数据的坐标系向实际数据的坐标系定向。然后，再次确定球中心的基准数据和实际数据之间的偏差，并且，通过内插/外插，确定扫描仪矩阵的所有像素元素的三维第二校正值。通过第一校正值和第二校正值的和，结果得到校正矩阵Δxz，s、Δyz，s、Δzz，s，所述校正矩阵被分别用在后续的测量中，用于由扫描仪产生的点云的三维校正。
在大于3m的所需目标距离处，借助于这样的校准方法，所使用的激光扫描仪的精度被提高大约10倍。

Claims (17)

1.一种用于控制焊接三维工件的机器人的方法，包括以下步骤：
将型材（3）放置和点焊到板（2）上以形成待焊接工件（1）；
通过三维图像检测***以三维像素的形式对所述工件进行成像；
由所述三维像素确定所述板的几何数据和包括指定切口和终止切割边缘的所述型材的几何数据，其中，分离板平面的像素和所述型材的像素，根据相干结构对所述型材的像素进行预分类，由相干结构的像素确定线性型材路线，由所述线性型材路线和所述板平面的位置确定型材放置线和型材的接触线，确定所述板的轮廓以界定工件和背景；
在考虑型材放置线和型材的接触线的情况下由所述几何数据确定焊缝数据；
将所述焊缝数据分配给关于焊接方案的可用参数表示的规范，分配给所存储的、机器人的预定运动图案以及分配给用于控制和调节焊接过程的指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工件（1）的图像是通过3D激光扫描仪来获得的。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工件的图像是通过图案投影和至少一个照相机利用指定的评估来获得的。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述几何数据的确定是通过3D处理来实现的。
5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，所述板（2）设置在工作台上，在确定所述几何数据期间确定板平面的位置，且所述工件的测量点被转换到本地工件坐标系中，所述坐标系的x-y平面与所述板的平面一致。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，使用高度坐标来进行所述板平面的像素和所述型材的像素的分离。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像检测***通过下面的步骤校准：
a）将基准球放置在关于待随后焊接的工件的平面内，规定所述基准球的中心在任意坐标系内的基准值以及用于控制所述校准方法的至少一个参数；
b）利用所述图像检测***产生所述基准球的点云，并在分配给实际值的坐标系内确定所述球中心的实际值；
c）将所述基准值的坐标系定向到所述实际值的坐标系；
d）计算所述球中心的基准值和实际值之间的三维偏差；
e）通过内插/外插确定关于图像检测区域的坐标的三维第一校正值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，借助于所述第一校正值校正在步骤b）中拍摄的所述点云，并确定所述球中心的校正后的实际值，重复步骤c）和步骤d）且通过内插/外插确定关于所述图像检测***的坐标的三维第二校正值，形成所述第一校正值和所述第二校正值的和以确定用于所述图像检测***的三维校正值。
9.根据权利要求7或8所述的方法，所述图像检测***为图像检测传感器形式的激光扫描仪，该激光扫描仪具有扫描仪矩阵，其特征在于，在步骤b）和步骤c）之间确定所述扫描仪矩阵的、与所确定的球中心相关联的行索引和列索引，且关于所述扫描仪矩阵的所有像素元素确定所述三维第一校正值。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，为了确定所述第二校正值，确定所述扫描仪矩阵的、与所述球中心的校正后的实际值相关联的列索引和行索引的步骤也重复执行，并且，关于所述扫描仪由所述第一校正值和所述第二校正值的和形成三维校正矩阵。
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过将所述点云分成各个局部点云、确定表面点的坐标并借助于最小平方差法计算各个球的中心来确定所述球中心的实际值。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，通过将所述点云分成各个局部点云、确定表面点的坐标并借助于最小平方差法计算各个球的中心来确定所述球中心的实际值。
13.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过经由球中心所通过的平面进行的定向，实现根据步骤d）的所述定向，并且，在此平面内，通过使所述球中心的基准值和实际值之间的间隔最小化且通过放置在实际值的坐标系的中心的中心球进行定向。
14.一种用于控制焊接三维工件的机器人的装置，包括：
图像检测***，所述图像检测***用于检测待焊接工件的三维图像且用于传送像素形式的图像数据，所述工件具有点焊到板上的型材；
几何识别模块，所述几何识别模块用于由三维像素确定所述板的几何数据和所述型材的几何数据，包括分离板的像素和所述型材的像素，根据相干结构对像素进行预分类，由相干结构的像素确定线性型材路线，由所述线性型材路线和板平面的位置确定型材放置线和型材的接触线，以及确定所述板的轮廓以界定工件和背景，以及用于在考虑到型材放置线和型材的接触线的情况下由所述几何数据且确定焊缝数据；以及
控制装置，所述控制装置包括控制算法，所述控制算法用于将焊缝数据分配给关于焊接方案的可用参数表示的规范，分配给所存储的、机器人的预定运动图案，以及分配给用于控制/调节焊接过程的指令。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述图像检测***具有3D激光扫描仪，所述3D激光扫描仪从数个单独的照片得出所述待焊接工件的空间数字模型。
16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，设有校准模块，该校准模块用于所述机器人、所述图像检测***和所述待焊接工件的坐标系的几何校正。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述校准模块包括与根据权利要求7至13之一所述的方法对应的校准算法。
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