CN112958959A - 一种基于三维视觉的自动化焊接和检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于三维视觉自动化焊接和检测方法，包含以下步骤：搭建基于三维视觉的自动化焊接和检测***；标定焊接和三维视觉两个***与机器人坐标系之间的关系；使用三维视觉对齐工件坐标系和机器人坐标系；提取焊接特征，生成焊接参数；使用机器人实施焊接；检测焊接质量。本发明使用挂载在机器人执行末端的三维视觉***，自动化的完成焊接过程中的找正、寻位、和检测工序。相比传统分立***，提高了效率，降低了成本，并且大大提高了焊接过程的自动化程度，有利于实现整个加工流程的高度自动化生产。
Description
技术领域：
本发明涉及一种基于三维视觉的自动化焊接和检测方法，主要使用三维视觉技术和机器人技术完成自动化的焊接以及焊接质量检测的方法。该发明属于工业自动化和机器视觉领域。
背景技术：
在机器人自动化焊接领域通常需要找正、寻位、焊接、检测等多道工艺流程。其中，找正常用的方法有：1)人工找正，使用人工操作机器人将其末端移动到特定的特征处，利用工件上的定位基准，换算出机器人坐标系和工件坐标系之间的关系。2)焊丝和电弧法，通过预先编制的机器人程序，通过机器人接近工件时的电流和电压信号，判断机器人和工件之间的相对关系，通过获取不同位置的数据，对工件的位置进行纠偏，进而完成找正。3)激光寻位，通过使用机器人带动线或者点激光对工件进行扫描，然后利用三维信息进行找正，或者是对特定位置进行数据采样，进一步最工件的位置进行纠偏进而完成找正。在上述几种方法中，人工找正，效率低，而且无法实现自动化；焊丝和电弧法，需要预先编程，并且只能完成纠偏，对于复杂情况或者工件位姿差距较大的情况，该方法将会失效，此外该方法效率也较低。利用激光寻位的方法中，如果使用激光扫描进行纠偏，和焊丝和电弧法一样，无法处理复杂场景。如果使用扫描的方法，由于机器人的运动精度限制，扫描得到的点云精度低，会增加找正的误差，而且使用机器人带动激光进行扫描的方法效率非常低。
焊接位置的寻位，在工件一致性较好的情况下，完成找正工序，即完成了寻位，可以按照预先编制的程序进行焊接。在工件一致性不好的条件下，还需要对焊缝进行定位。常用的方法有：1)人工示教。使用人工操作机器人找到焊接的轨迹。2)激光寻位，使用线激光寻找焊缝。人工的方法需要占用人工工时，并且对一线工人的技能要求很高，不适应焊接的自动化发展方向。激光寻位，只能对简单的平直焊缝进行寻位，无法完成对复杂焊缝进行寻位，并且容易受到焊点的干扰而失效。
焊接表面质量的检测。在完成焊接后，往往还需要对是否存在漏焊，以及焊接的质量进行检测。通常的检测方法是使线激光进行扫描或者外置的3D相机进行扫描，然后进行检测。线激光的效率较低，而外置的3D相机使用不便，而且还增加了成本。
本发明旨在利用最新的3D视觉技术，在一套硬件体系下，低成本、高效率的完成，找正、寻位、检测多道工序，实现自动化的焊接和检测解决方案。
发明内容：
本发明目的是提出一种基于三维视觉自动化焊接和检测方法，低成本、高效率的完成机器人焊接应用中的找正、寻位、检测多道工序。
一种基于三维视觉自动化焊接和检测方法，包含以下步骤：
(一)搭建基于三维视觉的自动化焊接和检测***
(二)标定焊接和三维视觉两个***与机器人坐标系之间的关系
(三)使用三维视觉对齐工件坐标系和机器人坐标系
(四)提取焊接特征，生成焊接参数
(五)使用机器人实施焊接
(六)检测焊接质量
所述步骤(一)中，基于三维视觉的自动化焊接和检测***，包含了用于运动执行机构机器人***、焊接***、和三维视觉***，以及上位机，如图1所示。
所述机器人***是调整位置和姿态的执行机构，其为多轴工业机器人***，包含了机器人本体和机器人控制器；所述焊接***根据焊接工艺的不同包含了不同的组成部件，用于完成完整的焊接工艺；所述三维视觉***用于获取待焊接工件的三维特征信息，其是一个高精度3D相机，所述高精度指的是测量精度高于1mm。所述的3D相机是深度图帧速率大于1帧每秒的3D相机。所述3D相机是低功耗、小体积、低重量的3D相机。所述3D相机和焊接执行机构，如焊枪，同时挂载在机器人的末端。所述3D相机，优选基于MEMS的结构光3D相机，以满足上述特征；上位机用于进行特征计算和控制程序的生成。
所述步骤(二)中，分别标定机器人和焊接***的坐标转换关系，以及机器人和三维视觉***之间的坐标关系，两个标定过程没有先后顺序关系。以便将焊接***的坐标系和三维视觉***的坐标系都统一到机器人的坐标系中。
所述步骤(三)中，包含以下步骤：
1)使用机器人***将3D相机指向工件所在的区域，3D相机的所在的距离在其工作范围内。2)使用3D相机拍摄工件的点云图；3)使用基于点云特征的配准方法，将拍摄到的点云与数字三维模型的点云进行配准。4)计算工件坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
所述数字三维模型的来源包含但不限于：使用机器人末端的3D相机进行扫描、拼接、点云融合逆向得到；使用三维CAD软件建模；使用既有模型进行变换。按照以下方式优选数字三维模型，在具有原始CAD设计三维模型，并且工件的一致性较好的情况下，选择设计的CAD三维数字模型，否则优选逆向得到的数字三维模型。
所述步骤(四)中，在完成步骤(三)的找正后，按照预先定义的拍照位置，依次配设点云，从点云中提取焊接特征。所述的焊接特征至少包含以下特征中的一种：焊缝的轨迹、宽度、焊缝起点和终点、圆弧的半径和圆心、平面的交线、曲面和平面的交线、曲面和曲面的交线。
所述步骤(五)中，包含以下步骤：
1)使用步骤(四)提供的特征参数，进行参数化编程机器人的焊接轨迹和焊接姿态。
本发明的另一个实施方案中，此处使用步骤(四)提供的焊缝特征和法线特征，直接根据计算机程序计算机器人的轨迹和姿态，生成机器人控制参数。
2)使用机器人和附属机构(焊接***和三维视觉***)的信息，以及焊接轨迹和姿态信息进行干涉检查，防止在焊接过程中发生碰撞。
3)实施焊接：关闭三维视觉***，启动焊接***，按照步骤五中得到的机器人控制程序，控制机器人进行焊接，完成该工序后，关闭焊接***，启动三维视觉***。
所述步骤(六)中，其特征是包含以下子步骤：
1)使用机器人末端的三维视觉***拍摄步骤(五)中的焊接处的三维点云。其拍摄方式是，根据步骤(五)中轨迹和三维视觉***的视场大小，计算拍照位置，保证每次拍照至少有30％的区域重合；然后使用数字模型计算拍照姿态，使得拍照的方向和拍摄位置处的工件表面的主法矢量平行；依次拍摄焊接位置处的点云；使用机器人的位姿进行初拼接；使用ICP法进行全局优化，得到全部焊接位置的点云。
所述焊接位置的点云是一片点云，或者多片独立的点云。其取决于焊接位置的分布是否连续。
2)将上述逆向的含有焊缝信息的点云和原始数字三维模型的点云进行比对，求解出焊接质量参数。该步骤特征在于，首先将此处逆向得到的点云和原始点云进行配准，然后在逆向点云各点的空间领域内求取最近点的距离D，当距离值D在阈值以下时舍弃对应的点云，保留阈值以上的点；此时选中的即为焊缝点云，分段计算焊缝点云的平均距离Da和极大值Dmax，以及点云的平均坐标值P(Xa,Ya,Za),使用上述参数参照经验阈值，判断焊缝的质量是否合格，以及是否有漏焊。
3)输出检测结果，供计算机或人工决定后序操作。
本发明的积极效果
本发明使用挂载在机器人执行末端的三维视觉***，自动化的完成焊接过程中的找正、寻位、和检测工序。相比传统分立***，提高了效率，降低了成本，并且大大提高了焊接过程的自动化程度，有利于实现整个加工流程的高度自动化生产。
附图说明
图1基于三维视觉的自动化焊接和检测***。1焊接***；2三维视觉***；3工业机器人***；4上位机
图2焊接检测流程
具体实施方式
本发明旨在使用三维视觉技术和机器人技术，在一套硬件***上，低成本、高效率、自动化的实现焊接过程中的找正、寻位、和检测工序。为了实现该目的，本方法给出如下示例技术方案：
(一)搭建基于三维视觉的自动化焊接和检测***
如图1所示，所搭建的***包含了用于运动执行机构机器人***3、焊接***1、三维视觉***2上位机4。所述机器人***是调整位置和姿态的执行机构，其为多轴工业机器人***，包含了机器人本体和机器人控制器；所述焊接***根据焊接工艺的不同包含了不同的组成部件，用于完成完整的焊接工艺；所述三维视觉***用于获取待焊接工件的三维特征信息，其是一个高精度3D相机，所述高精度指的是测量精度高于1mm。所述的3D相机是深度图帧速率大于1帧每秒的3D相机。所述3D相机是低功耗、小体积、低重量的3D相机。所述3D相机和焊接执行机构，如焊枪，同时挂载在机器人的末端。所述3D相机，优选基于MEMS的结构光3D相机，以满足上述特征；上位机用于进行特征计算和控制程序的生成。
(二)标定焊接和三维视觉两个***与机器人坐标系之间的关系
3D相机和机器人标定：使用机器人挂载3D相机，拍摄坐标点已知的标定板，记录机器人的位置和姿态；保持标定板不动，多次改变机器人的位置和姿态，拍摄标定板；使用最小二乘计算出最优化的手眼转换矩阵RT。
焊接执行机构和机器人的标定：将焊接***的末端(焊枪末端)使用机器人引导到固定的空间点(一种优选的方案是，使用一个固定的尖端作为参考点)，变换机器人的位置和姿态，同时保证得焊接***的末端空间坐标不变(始终对准固定的尖端)，多次进行上述操作后，计算出焊接***末端坐标在机器人坐标系中的位置。
(三)使用三维视觉对齐工件坐标系和机器人坐标系
使用机器人末端的3D相机拍摄工件，得到一个角度的3D点云。然后将点云和待焊接工件的三维模型的点云进行配准，得到点云和工件三维数据的之间的转换矩阵，即为工件坐标系和机器人坐标系的转换关系。
此处的三维数据使用预先通过CAD软件设计的三维数字模型。
(四)提取焊接特征，生成焊接参数
首先，在完成找正后，按照预定的拍摄位置，拍摄点云；然后使用拍摄的点云进行特征提取。
所述的特征提取是根据具体的案例情况提取焊接特征参数，提取方法是：
1)对于板状结构，按平面拟合，提取他们的交线，以及交线的交点。
2)对于管状结构，按圆柱进行拟合，求取圆柱的中心线，以及中心线、圆柱面和其他特征的相交点和相交线。
3)对于自由曲面，求取其曲率极大处的测地线。
(五)使用机器人实施焊接。包含以下步骤：
1)使用步骤(四)提供的特征参数，进行参数化编程机器人的焊接轨迹和焊接姿态。该方法适用于，焊缝特征相对简单的情况，如线段、圆弧、点的简单特征。
本发明的另一个实施方案中，此处使用步骤(四)提供的焊缝特征和法线特征，直接根据计算机程序计算机器人的轨迹和姿态，生成机器人控制参数。该方案适用于复杂焊缝，如空间不规则曲线。
2)使用机器人和附属机构(焊接***和三维视觉***)的信息，以及焊接轨迹和姿态信息进行干涉检查，防止在焊接过程中发生碰撞。
3)实施焊接：关闭三维视觉***，启动焊接***，按照步骤五中得到的机器人控制程序，控制机器人进行焊接，完成该工序后，关闭焊接***，启动三维视觉***。
(六)检测焊接质量
1)使用机器人末端的三维视觉***拍摄步骤(五)中的焊接处的三维点云。其拍摄方式是，根据步骤(五)中轨迹和三维视觉***的视场大小，计算拍照位置，保证每次拍照至少有30％的区域重合；然后使用数字模型计算拍照姿态，使得拍照的方向和拍摄位置处的工件表面的主法矢量平行；依次拍摄焊接位置处的点云；使用机器人的位姿进行初拼接；使用ICP法进行全局优化，得到全部焊接位置的点云。
所述焊接位置的点云是一片点云，或者多片独立的点云。其取决于焊接位置的分布是否连续。
2)将上述逆向的含有焊缝信息的点云和原始点云进行比对，求解出焊接质量参数。该步骤特征在于，首先将此处逆向得到的点云和原始点云进行配准，然后在逆向点云各点的空间领域内求取最近点的距离D，当距离值D在阈值以下时舍弃对应的点云，保留阈值以上的点；此时选中的即为焊缝点云，首选判断是否有漏焊；其次分段计算焊缝点云的平均距离Da和极大值Dmax，以及点云的平均坐标值P(Xa,Ya,Za),使用上述参数参照经验阈值，判断焊缝的质量是否合格。当Da和Dmax和均大于阈值时；说明此处焊接质量不合格，Da不大于阈值而Dmax大于阈值，说明此处有瑕疵；Da大于阈值而Dmax不大于阈值时，说明此处焊接质量不合格，其余为合格情况。P(Xa,Ya,Za)超过阈值说明位置偏离，不合格。流程如图2所示
3)输出检测结果，供计算机或人工决定后序操作。
在列举若干工具的装置权利要求中,这些工具中的一些可由一个相同的硬件项目实现。相互不同的从属权利要求中叙述或不同的实施方案中描述了特定量度这一事实,并不表示不能使用这些量度的组合以使有点突出。
在列举若干工具的装置权利要求中,这些工具中的一些可由一个相同的硬件项目实现。相互不同的从属权利要求中叙述或不同的实施方案中描述了特定量度这一事实,并不表示不能使用这些量度的组合以使有点突出。
应强调,在本说明书中使用术语“包括/包含(comprises/comprising)”时,其被理解为规定存在所述的特征、整数、步骤或组分,但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、组分或其群组。
上文和下文描述的方法的特征可以软件实施,且可通过执行计算机可执行指令而在数据处理***或其它处理工具上执行。指令可以是程序代码,其从存储介质或经由计算机网络从另一台计算机载入内存(例如RAM)。或者,所述的特征可由硬连线电路代替软件实现,或由硬连线电路和软件组合实现。
Claims (10)
1.一种基于三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，包含以下步骤：
(一)搭建基于三维视觉的自动化焊接和检测***；
(二)标定焊接和三维视觉两个***与机器人坐标系之间的关系；
(三)使用三维视觉对齐工件坐标系和机器人坐标系；
(四)提取焊接特征，生成焊接参数；
(五)使用机器人实施焊接；
(六)检测焊接质量。
2.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述步骤(一)中，基于三维视觉的自动化焊接和检测***，包含了用于运动执行机构机器人***、焊接***、和三维视觉***，以及上位机；所述机器人***是调整位置和姿态的执行机构，其为多轴工业机器人***，包含了机器人本体和机器人控制器。
3.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述三维视觉***用于获取待焊接工件的三维特征信息，其是一个高精度3D相机，所述高精度指的是测量精度小于1mm；所述的3D相机是深度图帧速率大于1帧每秒的3D相机；所述3D相机是低功耗、小体积、低重量的3D相机；所述3D相机和焊接执行机构，同时挂载在机器人的末端。
4.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述3D相机，优选基于MEMS的结构光3D相机，以满足上述特征；上位机用于进行特征计算和控制程序的生成。
5.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述步骤(二)中，分别标定机器人和焊接***的坐标转换关系，以及机器人和三维视觉***之间的坐标关系，两个标定过程没有先后顺序关系；以便将焊接***的坐标系和三维视觉***的坐标系都统一到机器人的坐标系中。
6.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述步骤(三)中，包含以下步骤：
1)使用机器人***将3D相机指向工件所在的区域，3D相机的所在的距离在其工作范围内；2)使用3D相机拍摄工件的点云图；3)使用基于点云特征的配准方法，将拍摄到的点云与数字三维模型的点云进行配准；4)计算工件坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
7.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，
所述数字三维模型的来源包含但不限于：使用机器人末端的3D相机进行扫描、拼接、点云融合逆向得到；使用三维CAD软件建模；使用既有模型进行变换；按照以下方式优选数字三维模型，在具有原始CAD设计三维模型，并且工件的一致性较好的情况下，选择设计的CAD三维数字模型，否则优选逆向得到的数字三维模型。
8.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述步骤(四)中，在完成步骤(三)的找正后，按照预先定义的拍照位置，依次配设点云，从点云中提取焊接特征；所述的焊接特征至少包含以下特征中的一种：焊缝的轨迹、宽度、焊缝起点和终点、圆弧的半径和圆心、平面的交线、曲面和平面的交线、曲面和曲面的交线。
9.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，所述步骤(五)中，包含以下步骤：
1)使用步骤(四)提供的特征参数，进行参数化编程机器人的焊接轨迹和焊接姿态；
本发明的另一个实施方案中，此处使用步骤(四)提供的焊缝特征和法线特征，直接根据计算机程序计算机器人的轨迹和姿态，生成机器人控制参数；
2)使用机器人和附属机构(焊接***和三维视觉***)的信息，以及焊接轨迹和姿态信息进行干涉检查，防止在焊接过程中发生碰撞；
3)实施焊接：关闭三维视觉***，启动焊接***，按照步骤五中得到的机器人控制程序，控制机器人进行焊接，完成该工序后，关闭焊接***，启动三维视觉***。
10.如权利要求1所述三维视觉自动化焊接和检测方法，其特征在于，
所述步骤(六)中，其特征是包含以下子步骤：
1)使用机器人末端的三维视觉***拍摄步骤(五)中的焊接处的三维点云；其拍摄方式是，根据步骤(五)中轨迹和三维视觉***的视场大小，计算拍照位置，保证每次拍照至少有30％的区域重合；然后使用数字模型计算拍照姿态，使得拍照的方向和拍摄位置处的工件表面的主法矢量平行；依次拍摄焊接位置处的点云；使用机器人的位姿进行初拼接；使用ICP法进行全局优化，得到全部焊接位置的点云；
所述焊接位置的点云是一片点云，或者多片独立的点云；其取决于焊接位置的分布是否连续；
2)将上述逆向的含有焊缝信息的点云和原始数字三维模型的点云进行比对，求解出焊接质量参数；该步骤特征在于，首先将此处逆向得到的点云和原始点云进行配准，然后在逆向点云各点的空间领域内求取最近点的距离D，当距离值D在阈值以下时舍弃对应的点云，保留阈值以上的点；此时选中的即为焊缝点云，分段计算焊缝点云的平均距离Da和极大值Dmax，以及点云的平均坐标值P(Xa,Ya,Za),使用上述参数参照经验阈值，判断焊缝的质量是否合格，以及是否有漏焊；
3)输出检测结果，供计算机或人工决定后序操作。
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