CN114193240B - 一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，属于机器人加工领域，涉及一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法。该方法先采用线激光传感器对壳体内焊缝进行扫描，获得焊缝区域轮廓点云数据。再对各条母线进行焊缝特征识别，并滤除误识别母线，获得焊缝左右边界。根据焊缝区域的样貌随形生成加工理想焊缝轮廓，经修正与补偿后，进行焊缝粗磨加工，粗磨完成后，扫描获取粗磨后焊缝轮廓信息。根据焊缝实际形貌控制磨削工艺参数，进行焊缝精磨得到光顺焊缝轮廓。本发明通过测量—加工一体化的方法实现了特种移动机器人对壳体内焊缝的随形加工，解决了深腔薄壁壳体内焊缝自动化加工的难题，提升了壳体内焊缝的加工效率和质量。

Description

一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法
技术领域
本发明属于机器人加工领域，涉及一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，可以实现特种移动机器人对壳体内焊缝的高质量加工。
背景技术
航空航天、能源动力等重点制造领域的高端装备中常常采用薄壁壳体作为主体承力结构件。此类构件具有轻质、结构比强度高等优异性能，一般采用单段旋压、分段加工、对装拼焊的方式制造成型。焊接工序后，受壳体多段对接错缝、焊接过程局部热变形等因素影响，壳体内部会形成高于基材、外形不规整的环形焊缝。一般地，按照工艺要求，需要对这些焊缝进行高质量精密加工，使壳体内部形面光顺。然而，受限于壳体窄径、大长度尺寸以及薄壁结构弱刚性变形等不利因素制约，实现壳体内焊缝余高的高质量可控去除十分困难。实际生产中，需要由体型瘦小的工人钻入壳体内部，利用角磨机进行手动打磨去除，作业环境十分恶劣、劳动强度大且加工质量难以控制。现有的加工装备像机床、工业机器人等受自身尺寸和结构刚度限制，难以对远离壳体端口的环焊缝进行加工。
2013年，湖南鑫众工业装备有限责任公司在专利CN103231293A中公开了“一种内焊缝打磨小车”，采用模块化的结构，解决了人工劳动强度高和现有装备安装调试复杂的问题，这种装置未实现自动化，仍需要手动操作。2019年，东华大学在专利CN110421201A中公开了一种“螺旋管内壁焊缝打磨装置”，这种打磨装置能够实现对螺旋管内壁螺旋焊缝的自动化打磨，具有稳定性好、准确性高的优点，但是无法依据焊缝轮廓进行随形精密加工。因此，探索一种可实现壳体内部多道焊缝精密加工的技术方法很有必要。
发明内容
本发明为克服现有技术的缺陷，发明一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，该方法中设计了焊缝识别算法，实现对壳体内焊缝的快速准确识别，以解决当前内焊缝轮廓识别不准确和低效的问题；提出理想形貌随形生成方法，实现壳体内焊缝余高的高质量可控去除，以解决目前磨削装备适应性不强以及易伤基材的问题；提出的精磨工艺参数控制方法，可实现对精磨过程的控制，保证焊缝加工质量的一致性。该工艺方法用于特种移动机器人上，可实现对壳体内焊缝随形高效、精密加工。
本发明所采用的技术方案一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，其特征是，该工艺方法中采用的特种移动机器人由机器人主体单元Ⅰ与测量—打磨单元Ⅱ组成；所述机器人主体单元Ⅰ由行走支撑机构1和三轴驱动机构2构成；行走支撑机构1共6组，分前后两排间隔120°周向均布；由气缸提供支撑力，驱动机器人在薄壁壳体内变径支撑；前排行走支撑机构安装有驱动电机输出驱动力驱动机器人在壳体内行走；三轴驱动机构2由轴向电机、周向电机和径向电机组成，驱动测量—打磨单元Ⅱ沿轴向X方向、回转A方向和径向R方向运动，满足空间内机器人的测量—加工需求；
所述测量—打磨单元Ⅱ由线激光传感器3、粗磨电主轴4、精磨电主轴5、圆弧砂轮6、千叶轮7、广角摄像头8构成；用于获取壳体内焊缝位置与轮廓的线激光传感器3安装在测量—打磨单元Ⅱ最前端；圆弧砂轮6由粗磨电主轴4驱动，用于内焊缝的粗磨，去除材料、削低内焊缝余高；千叶轮7由精磨电主轴5驱动，用于内焊缝的精磨，去除毛刺，修整焊缝轮廓外形；用于观察机器人当前位置与加工情况的广角摄像头8安装在测量—打磨单元Ⅱ的一侧。
一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，其特征是，该方法先对焊缝轮廓扫描测量，获得焊缝区域轮廓点云数据；再对各条母线进行焊缝特征识别，并滤除误识别母线，获得焊缝左右边界；根据焊缝区域的样貌随形生成加工理想焊缝轮廓，经修正与补偿后，进行焊缝粗磨加工；粗磨完成后，再次扫描获取粗磨后焊缝轮廓信息。根据焊缝实际形貌控制磨削工艺参数，进行焊缝精磨，修整内焊缝轮廓外形完成随形加工。方法的具体步骤如下：
第一步：第一次焊缝轮廓测量与特征识别
机器人进入壳体内，由广角摄像头8采集回的实时图像判断机器人到达焊缝位置处后，机器人停止移动，线激光传感器3对壳体内环形焊缝区域进行测量；将线激光传感器3测量数据与三轴驱动机构2中各运动轴位置信息匹配，获得壳体内焊缝区域轮廓的点云数据；将所获得的点云数据表示为圆柱坐标系(X-R-A坐标系)下的N条X-R平面内的母线(K1，K2，...KN)；然后，对各条母线在所处X-R平面内进行焊缝特征识别；以第M条母线KM为例，选取母线范围内最左侧m个点[(x1,r1),(x2,r2)...(xm,rm)]作为初始点由公式(1)拟合出初始左侧基材线；从最左侧第(u＝m+1)个点开始，由左至右依次由公式(2)计算各点至左侧基材线的距离
Figure BDA0003413829600000031
Figure BDA0003413829600000032
式中，(xi,ri)为参与拟合点的坐标，n为参与拟合点的个数；x为参与拟合点的x平均值；r为参与拟合点的r平均值；r＝ax+b为拟合出的基材线。
Figure BDA0003413829600000033
式中，(xi,ri)为点坐标；r＝ax+b为直线公式。
设置阈值
Figure BDA0003413829600000034
进行判定，若
Figure BDA0003413829600000035
判定u点仍是基材点，由最左侧u个点重新拟合左侧基材线，令u＝u+1，继续进行下一数据点判定；若
Figure BDA0003413829600000036
考虑识别存在的误差，实际焊缝特征点应在u点左侧，根据焊缝实际情况设置补偿量v，v取5—12整数进行补偿，因此判定第(u-v)点为焊缝的左特征点PML，判定循环结束，最终左侧基材线为lML；同理，由最右侧点拟合右侧基材线，并由右至左对各点进行判定，获得焊缝右特征点PMR和最终右侧基材线lMR；左右特征点的中间点PMC取为母线KM的焊缝中心特征点，由此，得到各条母线的左特征点(P1L,P2L,...PNL)、右特征点(P1R,P2R,...PNR)、中心特征点(P1C,P2C,...PNC)以及各母线左侧基材线(l1L,l2L,...lNL)、右侧基材线(l1R,l2R,...lNR)；
第二步：滤除由碎屑、油污引起的焊缝特征误识别母线
依次完成各条母线焊缝特征点识别后，对焊缝特征误识别母线进行滤除；以第M条母线KM为例，由母线焊缝左右特征点PML(xPML,rPML)和PMR(xPMR,rPMR)经公式(3)计算得到焊缝宽度。
wM＝xPMR-xPML (3)
根据实际内焊缝的特征，设置最小焊缝宽度wmin和最大焊缝宽度wmax，判定wM＞wmax以及wM＜wmin的母线为焊缝宽度识别异常母线；
在直角坐标系下，由各条母线的焊缝中心特征点(P1C,P2C,...PNC)通过公式(4)拟合出平面LT，并由公式(5)计算母线KM焊缝中心特征点PMC至平面LT的距离
Figure BDA0003413829600000041
Figure BDA0003413829600000042
其中，
Figure BDA0003413829600000043
式中，Ax+By+Cz+D＝0为拟合生成的平面；n为参与拟合点数量；(xi,yi,zi)为参与拟合点的三维坐标。
Figure BDA0003413829600000044
式中，df为点到平面的距离；(xi,yi,zi)为点坐标；Ax+By+Cz+D＝0为平面公式。
设定焊缝中心点距拟合平面距离阈值
Figure BDA0003413829600000045
判定
Figure BDA0003413829600000046
的母线为焊缝位置识别异常母线；通过以上两种判定方法滤除焊缝特征误识别母线，余下Z条合格的母线为(K′1，K′2，...K′Z)。
第三步：最大焊缝边界获取
将余下Z条合格的母线(K′1，K′2，...K′Z)内焊缝中心特征点(P′1C,P′2C,...P′ZC)拟合出焊缝中心平面Lc，并由公式(5)计算所有合格母线中的左特征点(P′1L,P′2L,...P′ZL)距焊缝中心平面Lc距离(d′1L,d′2L,...d′ZL)；取最大距离d′L＝max(d′1L,d′2L,...d′ZL)，在焊缝中心平面Lc左侧相距d′L距离处生成平行面Ll即焊缝左边界平面；同理，得到焊缝右边界平面Lr；最后，在三维坐标系下，求取全部N条母线(K1，K2，...KN)中左侧基材线(l1L,l2L,...lNL)与焊缝左边界平面Ll的交点即为各母线的焊缝左边界点(T1L,T2L,...TNL)；同理，得到各母线的焊缝右边界点(T1R,T2R,...TNR)；至此，内焊缝最大边界获取完成；
第四步：理想焊缝轮廓随形生成与粗磨加工
完成焊缝最大边界的获取后，随形生成理想焊缝轮廓，进行粗加工；以第M条母线KM为例，求取左边界点TML(xTML,rTML)与右边界点TMR(xTMR,rTMR)的中间位置xTMC＝(xTML+xTMR)/2；计算左基材线lML在中间位置处的点(xTMC,r1)与右基材线lMR在中间位置处的点(xTMC,r2)；考虑壳体焊接时错缝影响，比较左右侧基材线lML和lMR在中间位置处点高度r1和r2，若r1>r2，判断该母线内左侧基材高于右侧，中间点TMC坐标取为(xTMC,r1)；若r1≤r2，判断该母线内右侧基材高于左侧，中间点TMC坐标取为(xTMC,r2)；将TML、TMC、TMR三点连线，其中，lM1为TML点与TMC点的连线，lM2为TMC与TMR点的连线，lM1、lM2即为该母线理想焊缝轮廓，由公式(6)表示。
Figure BDA0003413829600000051
式中，r＝aM1x+bM1，rM2＝aM2x+bM2分别为lM1，lM2表达式；xTMC为左右边界的中间位置。
因机器人加工存在误差，为避免伤到基材，向上一定安全距离δ平行于焊缝理想轮廓生成加工轮廓；将加工轮廓离散为加工点，生成G代码，对壳体内焊缝进行粗磨加工；
第五步：第二次进行焊缝轮廓测量与精磨参数控制
粗磨完成后，采用线激光传感器3再次进行扫描，通过改变千叶轮的驻留时间，实现对焊缝各处磨削量的控制，实现焊缝精磨加工。首先，线激光扫描得到母线(K1，K2，...KN)粗磨后的形貌轮廓。在三维空间内根据各条母线的理想焊缝的中间点(T1C,T2C,...TNC)生成千叶轮7磨削轨迹。
以第M条母线KM为例，设置变量形貌差ξM表示母线KM粗磨后的焊缝形貌与理想焊缝轮廓的差异，由公式(7)计算焊缝区域各点距离理想焊缝距离dMi；
Figure BDA0003413829600000061
式中，ξM表示母线KM焊缝轮廓形貌差；n表示该母线焊缝区域点的个数；dMi表示实际的焊缝轮廓点至理想焊缝轮廓距离；
千叶轮具有柔性，在加工母线KM时，也会对母线KM周围区域磨削产生影响。因此，引入磨削权数μi表示千叶轮在母线KM处磨削时对各条母线焊缝产生磨削作用大小。千叶轮对母线KM处磨削时，母线KM受切削影响最大，对应μ0值取最大，附近母线根据受影响程度确定权重μi。由公式(8)对各母线的焊缝形貌差ξi加权计算后得到KM处焊缝磨削驻留时间系数ψM：
Figure BDA0003413829600000062
式中，ψM表示母线KM处磨削驻留时间系数；μi表示磨削权数；ξi表示母线KM焊缝轮廓形貌差；
最后根据公式(9)得到千叶轮磨削在母线KM处驻留时间tM。
tM＝ψMt0 (9)
式中，t0表示单位驻留时间；ψM表示驻留时间系数；tM表示千叶轮母线KM处驻留时间。
同理，计算(K1，K2，...KN)各母线处的驻留时间(t1，t2，...tN)并生成G代码，对焊缝区域进行精磨，完成壳体内焊缝的随形加工。
本发明的有益效果是：通过测量—加工一体化的工艺方法实现了特种移动机器人对壳体内焊缝的随形加工，解决了关键领域中深腔薄壁壳体内焊缝自动化加工的难题。方法中，提出了焊缝识别算法，实现了对壳体内焊缝的快速准确识别；提出了理想焊缝轮廓生成方法，根据内焊缝轮廓形貌随形生成加工轮廓，在粗磨削平内焊缝余高的同时也避免了对壳体基材造成损伤。提出了精磨工艺参数控制方法，实现了对精磨过程的控制，保证了焊缝加工质量的一致性。该内焊缝随形加工工艺方法已在特种移动机器人上获得了应用，实现了对多种型号壳体内焊缝的自动化精密加工，提升了机器人整体加工效率和加工质量。
附图说明
图1为特种加工机器人结构示意图。其中，1—行走支撑机构；2—三轴驱动机构；3—线激光传感器；4—粗磨电主轴；5—精磨电主轴；6—圆弧砂轮；7—千叶轮；8—广角摄像头。
图2为壳体内焊缝随形加工工艺方法流程图。
图3a)为壳体内焊缝区域轮廓点云图，图3b)为局部放大图。
图4为母线KM内焊缝特征识别示意图。其中，lML—最终左侧基材线；lMR—最终右侧基材线；PML—左特征点；PMR—右特征点；PMC—中心特征点；
Figure BDA0003413829600000071
—点至基材线阈值。
图5为母线KM理想焊缝轮廓生成示意图。其中，TML—左边界点；TMR—右边界点；TMC—中间点；lM1—TML点与TMC点的连线，lM2—TMC与TMR点的连线，lM1、lM2也是该母线理想焊缝轮廓；δ—安全距离。
图6为内焊缝随形加工示意图。
具体实施方式
结合附图和技术方案详细说明本发明的具体实施方式。
特种移动机器人的工作流程是：机器人进入壳体内，向壳体焊接区域爬行，经广角摄像头8采集回的实时图像判断机器人到达焊缝位置处，机器人停止，行走支撑机构1加力撑紧，保证机器人与壳体相对静止，至此，机器人运动寻迹过程完成，三轴驱动机构2结合测量—打磨单元Ⅱ开始对壳体内焊缝进行测量加工。
附图3是壳体内焊缝区域轮廓点云图，特种移动机器人薄壁壳体的直径400mm、厚度2mm、距离端口2.1m，宽度约6mm的内焊缝进行精密加工。
特种移动机器人结构如图1所示，该特种移动机器人由机器人主体单元Ⅰ与测量—打磨单元Ⅱ组成。机器人主体单元Ⅰ由行走支撑机构1；三轴驱动机构2构成；行走支撑机构1共6组，分前后两排间隔120°周向均布，由气缸提供支撑力，驱动机器人在壳体内变径支撑。前排行走支撑机构安装有驱动电机输出驱动力，驱动机器人在壳体内行走。三轴驱动机构2由轴向电机、周向电机和径向电机组成，可驱动测量—打磨单元Ⅱ沿轴向X方向、回转A方向和径向R方向运动，满足空间内机器人的测量—加工需求。
测量—打磨单元Ⅱ由线激光传感器3、粗磨电主轴4、精磨电主轴5、圆弧砂轮6、千叶轮7、广角摄像头8构成。线激光传感器3安装在测量—打磨单元Ⅱ最前端，用于获取壳体内焊缝的位置与轮廓。圆弧砂轮6由粗磨电主轴4驱动，用于内焊缝的粗磨去除材料、削低内焊缝余高。千叶轮7由精磨电主轴5驱动，用于内焊缝的精磨，去除毛刺，修整焊缝轮廓外形。广角摄像头8安装在测量—打磨单元Ⅱ的一侧，用于观察机器人当前位置与加工情况。
附图2是壳体内焊缝随形加工工艺方法的流程图，该方法先对焊缝轮廓扫描测量，获得焊缝区域轮廓点云数据；再对各条母线进行焊缝特征识别，并滤除误识别母线，获得焊缝左右边界；根据焊缝区域的样貌随形生成加工理想焊缝轮廓，经修正与补偿后，进行焊缝粗磨加工；粗磨完成后，再次扫描获取粗磨后焊缝轮廓信息。根据焊缝实际形貌控制磨削工艺参数，进行焊缝精磨，修整内焊缝轮廓外形完成随形加工。方法具体实施步骤如下：
第一步，对焊缝轮廓测量与特征识别
首先，通过机器人三轴驱动机构2中沿图1中的A方向回转带动测量—打磨单元Ⅱ线激光传感器3对壳体内环形焊缝区域进行测量。将线激光传感器3测量数据与三轴驱动机构2中各运动轴位置信息匹配，获得壳体内焊缝区域轮廓的点云数据。将所获得的点云数据表示为圆柱坐标系(X-R-A坐标系)下的1440条X-R平面内的母线(K1，K2，...K1440)。
对各条母线在所处X-R平面内进行焊缝特征识别，如图4所示。以第M条母线KM为例，选取母线范围内最左侧40个点[(x1,r1),(x2,r2)...(x40,r40)]作为初始点，由公式(1)拟合出初始左侧基材线。再从最左侧第(u＝41)个点开始，由左至右用公式(2)依次计算各点至左侧基材线的距离
Figure BDA0003413829600000091
设置阈值
Figure BDA0003413829600000092
进行判定，若
Figure BDA0003413829600000093
判定u点仍是基材点，由最左侧u个点重新拟合左侧基材线，令u＝u+1，继续进行下一数据点判定；若
Figure BDA0003413829600000094
考虑识别存在的误差，实际焊缝特征点应在u点左侧，设置补偿量v＝6进行补偿，因此判定第(u-6)点为焊缝的左特征点，判定循环结束PML，最终左侧基材线为lML。同理，由最右侧点拟合右侧基材线并由右至左对各点进行判定，也可获得焊缝右特征点PMR和最终右侧基材线lMR。左右特征点的中间点PMC取为母线KM的焊缝中心特征点。基于此种方法可得到各条母线的左特征点(P1L,P2L,...P1440L)、右特征点(P1R,P2R,...P1440R)、中心特征点(P1C,P2C,...P1440C)以及各母线左侧基材线(l1L,l2L,...l1440L)、右侧基材线(l1R,l2R,...l1440R)。
第二步：滤除由碎屑、油污引起的焊缝特征误识别母线
依次完成各条母线焊缝特征点识别后，对焊缝特征误识别母线进行滤除。以第M条母线KM为例，由母线焊缝左右特征点PML(xPML,rPML)和PMR(xPMR,rPMR)经公式(3)计算得到焊缝宽度。
根据实际内焊缝的特征，设置最小焊缝宽度wmin＝4mm和最大焊缝宽度wmax＝8mm，判定wM＞wmax以及wM＜wmin的母线为焊缝宽度识别异常母线。在直角坐标系下，由各条母线的焊缝中心特征点(P1C,P2C,...P1440C)通过公式(4)拟合出平面LT，并由公式(5)计算母线KM焊缝中心特征点PMC至平面LT的距离
Figure BDA0003413829600000095
设定焊缝中心点距拟合平面距离阈值
Figure BDA0003413829600000096
判定
Figure BDA0003413829600000097
的母线为焊缝位置识别异常母线。通过以上两种判定方法滤除焊缝特征误识别母线。
第三步：最大焊缝边界获取
完成误识别母线过滤后，进行最大焊缝边界获取。将余下1380条合格的母线(K′1，K′2，...K′1380)内焊缝中心特征点(P′1C,P′2C,...P′1380C)拟合出焊缝中心平面Lc，并由公式(5)计算所有合格母线中的左特征点(P′1L,P′2L,...P′1380L)距焊缝中心平面Lc距离(d′1L,d′2L,...d′1380L)。取最大距离d′L＝max(d′1L,d′2L,...d′1380L)，在焊缝中心平面Lc左侧相距d′L距离处生成平行面Ll即焊缝左边界平面。同理，可得到焊缝右边界平面Lr。最后，在三维坐标系下，求取全部1440条母线(K1，K2，...K1440)中左侧基材线(l1L,l2L,...l1440L)与焊缝左边界平面Ll的交点即为各母线的焊缝左边界点(T1L,T2L,...T1440L)。同理，可得各母线的焊缝右边界点(T1R,T2R,...T1440R)。至此，内焊缝最大边界获取完成。
第四步：理想焊缝轮廓随形生成与粗磨加工
完成焊缝最大边界的获取后，随形生成理想焊缝轮廓，进行粗加工。如图5所示，以第M条母线KM为例，求取左边界点TML(xTML,rTML)与右边界点TMR(xTMR,rTMR)的中间位置xTMC＝(xTML+xTMR)/2。计算左基材线lML在中间位置处的点(xTMC,r1)与右基材线lMR在中间位置处的点(xTMC,r2)。考虑壳体焊接时错缝影响，比较左右侧基材线lML和lMR在中间位置处点高度r1和r2，因r1>r2，判断该母线内左侧基材高于右侧，中间点TMC坐标取为(xTMC,r1)。将TML、TMC、TMR三点连线，其中，lM1为TML点与TMC点的连线，lM2为TMC与TMR点的连线，lM1、lM2即为该母线理想焊缝轮廓，由公式(6)表示。
因机器人加工存在误差，为避免伤到基材，向上一定安全距离δ＝0.1mm平行于焊缝理想轮廓生成加工轮廓。将加工轮廓离散为加工点，生成G代码，对壳体内焊缝进行随形粗磨加工。
第五步：再次进行焊缝轮廓测量与精磨参数控制
粗磨完成后，采用线激光传感器3再次进行扫描，通过改变千叶轮的驻留时间，实现对焊缝各处磨削量的控制，实现焊缝精磨加工。首先，线激光扫描得到母线(K1，K2，...K1440)粗磨后的形貌轮廓。在三维空间内根据各条母线的理想焊缝的中间点(T1C,T2C,...T1440C)生成千叶轮7磨削轨迹。以第M条母线KM为例，设置变量形貌差ξM表示母线KM粗磨后的焊缝形貌与理想焊缝轮廓的差异，由公式(7)计算焊缝区域各点距离理想焊缝距离得到。千叶轮具有柔性，在加工母线KM时，对母线KM附近母线(KM-4,...KM-1,KM+1,...KM+4,)磨削会产生影响。因此，引入磨削权数μi表示千叶轮在母线KM处磨削时对各条母线焊缝产生磨削作用大小。权重μ0＝8，μ1＝5，μ2＝4，μ3＝3，μ4＝1。由公式(8)对各母线的焊缝形貌差ξi加权计算后得到KM处焊缝磨削驻留时间系数ψM。最后根据公式(9)得到千叶轮磨削在母线KM处驻留时间tM。同理，计算(K1，K2，...K1440)各母线处的驻留时间(t1，t2，...t1440)并生成G代码，对焊缝区域进行精磨，完成壳体内焊缝的随形加工。
本发明的一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，实现了特种移动机器人对壳体内焊缝的随形加工，提升了壳体内焊缝的加工效率和质量。

Claims (2)

1.一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，其特征是，该方法先对焊缝轮廓扫描测量，获得焊缝区域轮廓点云数据；再对各条母线进行焊缝特征识别，并滤除误识别母线，获得焊缝左右边界；根据焊缝区域的样貌随形生成加工理想焊缝轮廓，经修正与补偿后，进行焊缝粗磨加工；粗磨完成后，再次扫描获取粗磨后焊缝轮廓信息；根据焊缝实际形貌控制磨削工艺参数，进行焊缝精磨，修整内焊缝轮廓外形完成随形加工；方法的具体步骤如下：
第一步：第一次焊缝轮廓测量与特征识别
机器人进入壳体内，由广角摄像头(8)采集回的实时图像判断机器人到达焊缝位置处后，机器人停止移动，线激光传感器(3)对壳体内环形焊缝区域进行测量；将线激光传感器(3)测量数据与三轴驱动机构(2)中各运动轴位置信息匹配，获得壳体内焊缝区域轮廓的点云数据；将所获得的点云数据表示为圆柱坐标系(X-R-A坐标系)下的N条X-R平面内的母线(K1，K2，...KN)；然后，对各条母线在所处X-R平面内进行焊缝特征识别；以第M条母线KM为例，选取母线范围内最左侧m个点[(x1,r1),(x2,r2)...(xm,rm)]作为初始点由公式(1)拟合出初始左侧基材线；从最左侧第(u＝m+1)个点开始，由左至右依次由公式(2)计算各点至左侧基材线的距离
Figure FDA0003771618380000011
Figure FDA0003771618380000012
式中，(xi,ri)为参与拟合点的坐标，n为参与拟合点的个数；
Figure FDA0003771618380000015
为参与拟合点的x平均值；
Figure FDA0003771618380000013
为参与拟合点的r平均值；r＝ax+b为拟合出的基材线；
Figure FDA0003771618380000014
式中，(xi,ri)为点坐标；r＝ax+b为直线公式；
设置阈值
Figure FDA0003771618380000021
进行判定，若
Figure FDA0003771618380000022
判定u点仍是基材点，由最左侧u个点重新拟合左侧基材线，令u＝u+1，继续进行下一数据点判定；若
Figure FDA0003771618380000023
考虑识别存在的误差，实际焊缝特征点应在u点左侧，根据焊缝实际情况设置补偿量v，v取5—12整数进行补偿，因此判定第(u-v)点为焊缝的左特征点PML，判定循环结束，最终左侧基材线为lML；同理，由最右侧点拟合右侧基材线，并由右至左对各点进行判定，获得焊缝右特征点PMR和最终右侧基材线lMR；左右特征点的中间点PMC取为母线KM的焊缝中心特征点，由此，得到各条母线的左特征点(P1L,P2L,...PNL)、右特征点(P1R,P2R,...PNR)、中心特征点(P1C,P2C,...PNC)以及各母线左侧基材线(l1L,l2L,...lNL)、右侧基材线(l1R,l2R,...lNR)；
第二步：滤除由碎屑、油污引起的焊缝特征误识别母线
依次完成各条母线焊缝特征点识别后，对焊缝特征误识别母线进行滤除；以第M条母线KM为例，由母线焊缝左右特征点PML(xPML,rPML)和PMR(xPMR,rPMR)经公式(3)计算得到焊缝宽度；
wM＝xPMR-xPML (3)
根据实际内焊缝的特征，设置最小焊缝宽度wmin和最大焊缝宽度wmax，判定wM＞wmax以及wM＜wmin的母线为焊缝宽度识别异常母线；
在直角坐标系下，由各条母线的焊缝中心特征点(P1C,P2C,...PNC)通过公式(4)拟合出平面LT，并由公式(5)计算母线KM焊缝中心特征点PMC至平面LT的距离
Figure FDA0003771618380000024
Figure FDA0003771618380000025
其中，
Figure FDA0003771618380000026
式中，Ax+By+Cz+D＝0为拟合生成的平面；n为参与拟合点数量；(xi,yi,zi)为参与拟合点的三维坐标；
Figure FDA0003771618380000031
式中，df为点到平面的距离；(xi,yi,zi)为点坐标；Ax+By+Cz+D＝0为平面公式；
设定焊缝中心点距拟合平面距离阈值
Figure FDA0003771618380000032
判定
Figure FDA0003771618380000033
的母线为焊缝位置识别异常母线；通过以上两种判定方法滤除焊缝特征误识别母线，余下Z条合格的母线为(K′1，K′2，...K′Z)；
第三步：最大焊缝边界获取
将余下Z条合格的母线(K′1，K′2，...K′Z)内焊缝中心特征点(P′1C,P′2C,...P′ZC)拟合出焊缝中心平面Lc，并由公式(5)计算所有合格母线中的左特征点(P′1L,P′2L,...P′ZL)距焊缝中心平面Lc距离(d′1L,d′2L,...d′ZL)；取最大距离d′L＝max(d′1L,d′2L,...d′ZL)，在焊缝中心平面Lc左侧相距d′L距离处生成平行面Ll即焊缝左边界平面；同理，得到焊缝右边界平面Lr；最后，在三维坐标系下，求取全部N条母线(K1，K2，...KN)中左侧基材线(l1L,l2L,...lNL)与焊缝左边界平面Ll的交点即为各母线的焊缝左边界点(T1L,T2L,...TNL)；同理，得到各母线的焊缝右边界点(T1R,T2R,...TNR)；至此，内焊缝最大边界获取完成；
第四步：理想焊缝轮廓随形生成与粗磨加工
完成焊缝最大边界的获取后，随形生成理想焊缝轮廓，进行粗加工；以第M条母线KM为例，求取左边界点TML(xTML,rTML)与右边界点TMR(xTMR,rTMR)的中间位置xTMC＝(xTML+xTMR)/2；计算左基材线lML在中间位置处的点(xTMC,r1)与右基材线lMR在中间位置处的点(xTMC,r2)；考虑壳体焊接时错缝影响，比较左右侧基材线lML和lMR在中间位置处点高度r1和r2，若r1>r2，判断该母线内左侧基材高于右侧，中间点TMC坐标取为(xTMC,r1)；若r1≤r2，判断该母线内右侧基材高于左侧，中间点TMC坐标取为(xTMC,r2)；将TML、TMC、TMR三点连线，其中，lM1为TML点与TMC点的连线，lM2为TMC与TMR点的连线，lM1、lM2即为该母线理想焊缝轮廓，由公式(6)表示；
Figure FDA0003771618380000034
式中，r＝aM1x+bM1，rM2＝aM2x+bM2分别为lM1，lM2表达式；xTMC为左右边界的中间位置；
因机器人加工存在误差，为避免伤到基材，向上一定安全距离δ平行于焊缝理想轮廓生成加工轮廓；将加工轮廓离散为加工点，生成G代码，对壳体内焊缝进行粗磨加工；
第五步：第二次进行焊缝轮廓测量与精磨参数控制
粗磨完成后，采用线激光传感器(3)再次进行扫描，通过改变千叶轮的驻留时间，实现对焊缝各处磨削量的控制，实现焊缝精磨加工；首先，线激光扫描得到母线(K1，K2，...KN)粗磨后的形貌轮廓；在三维空间内根据各条母线的理想焊缝的中间点(T1C,T2C,...TNC)生成千叶轮7磨削轨迹；
以第M条母线KM为例，设置变量形貌差ξM表示母线KM粗磨后的焊缝形貌与理想焊缝轮廓的差异，由公式(7)计算焊缝区域各点距离理想焊缝距离dMi；
Figure FDA0003771618380000041
式中，ξM表示母线KM焊缝轮廓形貌差；n表示该母线焊缝区域点的个数；dMi表示实际的焊缝轮廓点至理想焊缝轮廓距离；
千叶轮具有柔性，在加工母线KM时，也会对母线KM周围区域磨削产生影响；因此，引入磨削权数μi表示千叶轮在母线KM处磨削时对各条母线焊缝产生磨削影响的大小；千叶轮对母线KM处磨削时，母线KM受切削影响最大，对应μ0值取最大，附近母线根据受影响程度确定权重μi；由公式(8)对各母线的焊缝形貌差ξi加权计算后得到KM处焊缝磨削驻留时间系数ψM：
Figure FDA0003771618380000042
式中，ψM表示母线KM处磨削驻留时间系数；μi表示磨削权数；ξi表示母线KM焊缝轮廓形貌差；
最后根据公式(9)得到千叶轮磨削在母线KM处驻留时间tM；
tM＝ψMt0 (9)
式中，t0表示单位驻留时间；ψM表示驻留时间系数；tM表示千叶轮母线KM处驻留时间；
同理，计算(K1，K2，...KN)各母线处的驻留时间(t1，t2，...tN)并生成G代码，对焊缝区域进行精磨，完成壳体内焊缝的随形加工。
2.根据权利要求1所述的一种特种移动机器人壳体内焊缝随形加工工艺方法，其特征是，该工艺方法中采用的特种移动机器人由机器人主体单元(Ⅰ)和测量—打磨单元(Ⅱ)组成；所述机器人主体单元(Ⅰ)由行走支撑机构(1)和三轴驱动机构(2)构成；行走支撑机构(1)共6组，分前后两排间隔120°周向均布；由气缸提供支撑力，驱动机器人在薄壁壳体内变径支撑；前排行走支撑机构安装有驱动电机输出驱动力驱动机器人在壳体内行走；三轴驱动机构(2)由轴向电机、周向电机和径向电机组成，驱动测量—打磨单元(Ⅱ)沿轴向X方向、回转A方向和径向R方向运动，满足空间内机器人的测量—加工需求；
所述测量—打磨单元(Ⅱ)由线激光传感器(3)、粗磨电主轴(4)、精磨电主轴(5)、圆弧砂轮(6)、千叶轮(7)、广角摄像头(8)构成；用于获取壳体内焊缝位置与轮廓的线激光传感器(3)安装在测量—打磨单元(Ⅱ)最前端；圆弧砂轮(6)由粗磨电主轴(4)驱动，用于内焊缝的粗磨，去除材料、削低内焊缝余高；千叶轮(7)由精磨电主轴(5)驱动，用于内焊缝的精磨，去除毛刺，修整焊缝轮廓外形；用于观察机器人当前位置与加工情况的广角摄像头(8)安装在测量—打磨单元(Ⅱ)的一侧。
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