CN114474041A - 一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法及***，方法包括：标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；将协作机器人进行手眼标定，获取双目结构光三维扫描仪和协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；在焊接场景下配置基准待焊工件，获取基准待焊工件的点云数据，在基准待焊工件上配置探针，获取配置基准待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，建立匹配模板；在焊接场景下配置实际待焊工件，获取实际待焊工件的点云数据，结合匹配模板得到配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿；求得在焊接实际待焊工件时协作机器人的焊接轨迹和位姿。本发明优化了焊接工艺流程，提高了焊接质量。
Description
技术领域
本发明涉及3D视觉焊接技术领域，尤其涉及一种焊接自动化智能引导方法及***。
背景技术
焊接技术在工业制造中有着举足轻重的地位，我国又是焊接制造大国，先进的焊接技术对于提升我国制造业能力十分重要，随着智能制造的发展，智能化的焊接引导方法是焊接领域发展的重要方向。目前，焊接工业中使用的焊接机器人多为示教编程和离线编程，示教机器人在大批量焊接中具有一定的优势，在保证焊接质量的同时有效提高工作效率，但是对于焊接轨迹复杂，焊接批次多的焊件，示教的效率和稳定性难以保证。因此，为了更加契合智能化焊接制造领域的发展，让机器人拥有人类的视觉获取和分析能力，如何获取更加精确的复杂焊接轨迹，优化焊接工艺流程，提高焊接质量是一个亟待解决的问题。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法及***，优化了焊接工艺流程，提高了焊接质量。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明的一个实施例公开了一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法，包括以下步骤：
S1：标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
S2：将协作机器人进行手眼标定，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
S3：在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述基准待焊工件的点云数据，并在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，将所述基准待焊工件的点云数据、配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
S4：在焊接场景下配置实际待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述实际待焊工件的点云数据，并结合所述匹配模板，得到配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿；
S5：根据配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接所述实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿。
优选地，步骤S1具体包括：
S11：将所述双目结构光三维扫描仪配置在所述协作机器人的上方，控制所述协作机器人上固定的标定板移动到预设的多个位置处，以通过所述双目结构光三维扫描仪采集不同位置处的第一标定图像，其中所述标定板上配置有编码标志点和非编码标志点；
S12：采用Canny算子对所述第一标定图像进行标志点边缘检测，并进行亚像素边缘提取，通过所述编码标志点检测得到编码点编号；
S13：基于相对定向完成所述编码标志点的三维重建，通过空间前方交会和后方交过程实现所述非编码标志点的三维重建；
S14：以最小化所述相机的重投影误差作为目标函数，采用最小二乘法对所述目标函数进行非线性优化，并加入比例尺参数，获取得到所述相机的内外参数。
优选地，步骤S2具体包括：
S21：将所述双目结构光三维扫描仪配置在所述协作机器人的上方，控制所述协作机器人上固定的标定板移动到预设的多个位置处，以通过所述双目结构光三维扫描仪采集不同位置处的第二标定图像，并记录所述协作机器人的示教器的位姿信息，其中所述标定板上配置有编码标志点和非编码标志点；
S22：对所述第二标定图像进行双目匹配、三维重建，求得所述标定板的坐标系与所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系之间的第一坐标转换矩阵；
S23：根据所述示教器的位姿信息和所述第一坐标转换矩阵，采用手眼标定求解得到所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和所述协作机器人的末端法兰的坐标系的第二坐标转换矩阵；
S24：在焊接场景下配置一标定物，控制所述协作机器人以使得所述焊枪的末端移动到所述标定物的顶端以对所述焊枪的末端的工具坐标系进行标定，并求解得到所述工具坐标系和所述协作机器人的末端法兰的坐标系的第三坐标转换矩阵；
S25：根据所述第二坐标转换矩阵和所述第三坐标转换矩阵，得到所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和所述工具坐标系的第四坐标转换矩阵，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系。
优选地，步骤S3中在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取基准待焊工件的点云数据具体包括：
S31：在焊接场景下配置基准待焊工件，采用所述双目结构光三维扫描仪从多个角度和位置拍摄所述基准待焊工件采集基准待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到所述基准待焊工件的场景点云数据；
S32：采用点云分割的方式，去除所述基准待焊工件的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到所述基准待焊工件的点云数据。
优选地，步骤S3中在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿具体包括：
S33：根据步骤S2获取的所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系，将得到的所述基准待焊工件的点云数据从所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系转换到所述协作机器人的底座坐标系下，并在所述基准待焊工件的点云数据的质心处建立基准待焊工件坐标系；
S34：将设有标识点的探针配置在基准待焊工件的焊缝的初始位置，并采用所述双目结构光三维扫描仪获取所述探针的点云数据，以求得所述探针的末端在所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系下的位姿，得到所述焊枪在所述基准待焊工件的焊缝的初始位置的位姿；
S35：将所述探针沿着焊缝的轨迹移动，得到所述焊枪的末端运动轨迹，并在所述探针的移动过程中采用所述双目结构光三维扫描仪获取所述标识点的运动轨迹，将所述标识点的运动轨迹进行离散化处理，根据离散化处理后的所述标识点的运动轨迹得到离散的所述焊枪的位姿，基于ICP方法求解离散的所述焊枪的位姿与所述焊枪在基准待焊工件的焊缝的初始位置的位姿之间的转换矩阵，求解得到焊接过程中的所述焊枪的位姿信息。
优选地，步骤S4具体包括：
S41：在焊接场景下配置实际待焊工件，采用所述双目结构光三维扫描仪从多个角度和位置拍摄所述实际待焊工件采集实际待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到所述实际待焊工件的场景点云数据；
S42：采用点云分割的方式，去除所述实际待焊工件的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到所述实际待焊工件的点云数据；
S43：根据步骤S2获取的所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系，将得到的所述实际待焊工件的点云数据从所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系转换到所述协作机器人的底座坐标系下，并在所述实际待焊工件的点云数据的质心处建立实际待焊工件坐标系；
S44：基于快速点特征直方图描述子和RANSAC算法将所述实际待焊工件的点云数据与所述匹配模板中的所述基准待焊工件的点云数据进行配准，得到实际待焊工件坐标系与基准待焊工件坐标系之间的第五坐标转换矩阵；
S45：基于所述第五坐标转换矩阵以及所述匹配模板中配置所述基准待焊工件的焊接场景下的所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，计算得到配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿。
优选地，步骤S43中在得到所述第五坐标转换矩阵之后还包括：以得到的所述第五坐标转换矩阵作为迭代初值，采用ICP方法进行再次配准以对所述第五坐标转换矩阵进行更新。
优选地，步骤S5具体包括：
S51：基于所述协作机器人的逆向运动学分析，根据配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接所述实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿；
S52：通过仿真运行步骤S51中的所述协作机器人的焊接轨迹和位姿，基于所述仿真结果对焊接过程所述焊枪运动进行评估；
S53：基于步骤S52中评估的结果，对无法运动实现的位置，通过添加过渡点或调整所述协作机器人的位姿以对所述焊枪的末端运动轨迹进行优化；对存在的运动不平稳位置，在两侧进行插值处理以确保焊接过程安全平稳运行。
本发明的一个实施例公开了一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导***，包括：
第一单元，用于标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
第二单元，用于将所述协作机器人进行手眼标定，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
第三单元，用于在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述基准待焊工件的点云数据，并在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，将所述基准待焊工件的点云数据、配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
第四单元，用于在焊接场景下配置实际待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取实际待焊工件的点云数据，并结合所述匹配模板，得到配置实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿；
第五单元，用于根据配置实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿。
本发明的一个实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使处理器实现上述的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明提出的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法及***，一方面，采用探针引导的方式，能够快速获取焊缝轨迹和焊枪的焊接位姿，另一方面，采用模板匹配的思路，在模板中保存有基准待焊工件点云数据、焊缝轨迹和焊枪位姿，使得在实际焊接时，实际待焊工件不需要高精度的定位，双目结构光三维扫描仪可以根据实际待焊工件的位置与模板中基准待焊工件的位姿进行配准，自动计算出实际焊接场景下焊缝轨迹和焊枪位姿，能大大提高本方法的适用性，优化了焊接工艺流程，并且焊接质量也得到了显著提高。
在进一步的方案中，采用探针上粘贴标识点的方式，用标识点表示焊枪位姿，减少不同时刻位姿与初始位姿转换关系计算时间，提高了计算效率。
附图说明
图1是本发明优选实施例的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法的流程示意图；
图2是图1中步骤S1的具体流程示意图；
图3是本发明具体实施例中的标准标定板及用于重建的比例尺示意图；
图4是图1中步骤S2的具体流程示意图；
图5是本发明具体实施例中手眼标定过程中机器人工具坐标系标定示意图；
图6是本发明具体实施例中一种焊接工件匹配模板获取的实际场景示意图；
图7是图1中步骤S3的具体流程示意图；
图8是图1中步骤S4的具体流程示意图；
图9是图1中步骤S5的具体流程示意图；
图10是本发明优选实例的基于协作机器人的焊接自动化智能引导***的示意图；
图11是本发明另一优选实例的基于协作机器人的焊接自动化智能引导***的示意图。
具体实施方式
以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外，连接既可以是用于固定作用也可以是用于电路/信号连通作用。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
焊接自动化智能引导***核心部分包括视觉感知部分与机器人运动控制部分；视觉感知部分在焊接自动化智能引导中的作用是识别、记录焊接轨迹，为机器人焊枪提供目标位置位姿信息，而机器人运动控制部分则用来高精度地完成焊接流程实现。现有的视觉感知部分以单目相机为主，通过二维图像平面完成目标轨迹的识别，但是由于其本身缺乏相应的深度信息，获取的三维目标信息存在信息损失，而双目相机在复杂的环境下进行轨迹识别时算法难度大，稳定性难以保证。另外，现有的自动化焊接***在进行焊接轨迹获取时主要采用以下两种方法：一种是基于待焊工件图像直接通过图像处理获得焊缝轨迹，另一种则是通过激光等方式引导焊枪运动轨迹，实现焊缝轨迹的获取，然而上述两种方法在焊接轨迹简单时效果很好，但是当焊缝轨迹复杂，焊枪运动范围受限时，规划的效果难以保证，因此，需要手动预先模拟出焊枪运动轨迹，然后再对轨迹进行优化。
现有的机器人焊接操作部分大多基于传统工业机器人，操作复杂，对于环境的可操作性差，人机协作性不好，更多的是应用在结构化的环境中。因此，如何提升机器人的视觉感知能力，并在此基础上完成复杂环境中目标轨迹的识别，定位和控制实现是焊接自动化智能引导***要解决的关键问题。
基于上述问题，如图1所示，本发明优选实施例提出一种基于协作机器人及高精度视觉算法的焊接自动化智能引导方法，包括以下步骤：
S1：标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
具体地，如图2所示，标定双目结构光三维扫描仪的相机的内外参数包括如下步骤：
S11：双目结构光三维扫描仪固定在位于协作机器人上方的横梁上，协作机器人上固定的标定板自动移动到预先设置好的多个位置，通过双目结构光三维扫描仪采集不同位置的第一标定图像；
如图3所示，是本发明具体实施例中配置有编码标志点和非编码标志点的标准标定板以及用于重建的比例尺示意图。
S12：采用Canny算子对第一标定图像进行标志点边缘检测，并进一步进行亚像素边缘提取，通过编码标志点检测得到编码标志点编号；
S13：基于相对定向完成编码标志点的三维重建，进一步通过空间前方交会和后方交会过程实现非编码标志点的三维重建；
S14：将最小化相机的重投影误差作为目标函数，采用最小二乘法对目标函数进行非线性优化，并加入比例尺参数，进而得到准确的相机的内外参数。
S2：将协作机器人进行手眼标定，以获取双目结构光三维扫描仪和协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
具体地，如图4所示，步骤S2具体包括：
S21：双目结构光三维扫描仪固定在位于协作机器人上方的横梁上，协作机器人上固定的标定板自动移动到预先设置好的多个位置，通过双目结构光三维扫描仪采集不同位置的第二标定图像，并记录下协作机器人的示教器上的位姿信息，标定板上配置有编码标志点和非编码标志点；
本步骤中采集的第二标定图像与步骤S11中采集的第一标定图像可以相同或不同，例如本步骤中需要采集15个不同位置的第二标定图像，而步骤S11中需要采集9个不同位置的第一标定图像。
S22：对第二标定图像进行双目匹配、三维重建，计算出编码标志点的三维坐标点在基准相机坐标系下的位置，进而求解出标定板的坐标系与双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系之间的第一坐标转换矩阵；
S23：根据示教器的位姿信息和第一坐标转换矩阵，采用手眼标定求解得到双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和协作机器人的末端法兰的坐标系的第二坐标转换矩阵；
S24：在焊接场景下配置一标定物，控制协作机器人以使得焊枪的末端移动到标定物的顶端以对焊枪的末端的工具坐标系进行标定，并求解得到工具坐标系和协作机器人的末端法兰的坐标系的第三坐标转换矩阵；
具体地，如图5所示，是手眼标定过程中协作机器人的工具坐标系标定示意图，其中协作机器人1固定安装在底座11上，支架2相对协作机器人1的底座11固定设置，焊枪13安装在协作机器人1的末端法兰12上，其中工具坐标系是在焊枪13的末端上建立的坐标系；标定物3安装在支架2上，通过协作机器人1控制焊枪13在三个位置(如图中的第一示教位置100、第二示教位置200和第三示教位置300)下完成示教过程，进而求解出协作机器人的工具坐标系与协作机器人的末端法兰12的坐标系的第三坐标转换矩阵。
S25：根据第二坐标转换矩阵和第三坐标转换矩阵，得到双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和工具坐标系的第四坐标转换矩阵，以获取双目结构光三维扫描仪和焊枪之间的相对位置关系。
S3：在焊接场景下配置基准待焊工件，根据双目结构光三维扫描仪获取基准待焊工件的点云数据，并在基准待焊工件上配置探针，基于所探针获取配置基准待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，将基准待焊工件的点云数据、配置基准待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
本发明实例中，采用一种基于模板匹配的思路，模板中包含基准待焊工件的三维点云数据和基准待焊工件坐标系、焊枪运动的轨迹和协作机器人控制程序。采用模板匹配的思路能够在待焊工件放置位姿发生变化时快速计算出新的位姿下焊接轨迹，适用于多种焊接场景。
如图6所示，是本发明具体实施例中建立匹配模板的场景示意图，其中包括协作机器人1、支架2、探针4、双目结构光三维扫描仪5、横梁6、计算机7、控制箱8，其中控制箱8连接协作机器人1和计算机7，计算机7连接双目结构光三维扫描仪5，双目结构光三维扫描仪5固定连接在位于协作机器人1上方的横梁6上，双目结构光三维扫描仪5包括左相机51和右相机52，其中左相机51为双目结构光三维扫描仪5的基准相机；焊枪13连接在协作机器人1的末端法兰12上，协作机器人1固定安装在底座11上，支架2相对协作机器人1的底座11固定设置，基准待焊工件9固定设置在支架2上，基准待焊工件9上设有焊缝91。
具体地，结合图6和图7所示，步骤S3具体包括：
S31：在焊接场景下配置基准待焊工件9，采用双目结构光三维扫描仪5从多个角度和位置拍摄基准待焊工件9采集基准待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到基准待焊工件9的场景点云数据；
S32：采用点云分割的方式，去除基准待焊工件9的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到基准待焊工件9的点云数据；
S33：根据步骤S25获取的双目结构光三维扫描仪5和协作机器人1末端法兰12上连接的焊枪13之间的相对位置关系，将得到的基准待焊工件9的点云数据从双目结构光三维扫描仪5的基准相机(左相机51)的坐标系转换到协作机器人1的底座坐标系(是在协作机器人1的底座11上建立的坐标系)下，并在基准待焊工件9的点云数据的质心处建立基准待焊工件坐标系；
S34：将设有标识点的探针4配置在基准待焊工件9的焊缝91的初始位置，并采用双目结构光三维扫描仪5获取探针4的点云数据，以求得探针4的末端在双目结构光三维扫描仪5的基准相机(左相机51)的坐标系下的位姿，得到焊枪13在基准待焊工件9的焊缝91的初始位置的位姿；
S35：将探针4沿着焊缝91的轨迹移动，得到探针4的末端运动轨迹，即为焊枪13的末端运动轨迹；并在探针4的移动过程中采用双目结构光三维扫描仪5获取标识点的运动轨迹，将标识点的运动轨迹进行离散化处理，根据离散化处理后的标识点的运动轨迹得到离散的焊枪13的位姿，基于ICP(Iterative Closest Point，迭代就近法，是一种用于点云精配准的方法)方法求解离散的焊枪13的位姿与焊枪13在基准待焊工件9的焊缝91的初始位置的位姿之间的转换矩阵，求解得到焊接过程中的焊枪13的一系列位姿信息；
具体地，为了减少配准时间，本实施例中任意时刻的焊枪13的位姿实际上都是用探针4上的标志点表示，例如将标识点的连续运动轨迹离散成n段，离散后的第i个位置(1≤i≤n)，此时的位置即探针4上多个标志点的三维坐标即为离散化处理后的标识点的运动轨迹，根据此可以得到离散的焊枪13的位姿；基于标志点求解第i个位置和初始时刻的转换矩阵，就是对应的第i个位置焊枪13的位姿和初始时刻焊枪13位姿的转换矩阵。
S36：将基准待焊工件9的点云数据以及步骤S35得到的配置基准待焊工件9的焊接场景下焊枪13的末端运动轨迹和焊接过程中的焊枪13的一系列位姿信息存储为匹配模板。
S4：在焊接场景下配置实际待焊工件，根据双目结构光三维扫描仪获取实际待焊工件的点云数据，并结合匹配模板，得到配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿；
具体地，如图8所示，步骤S4具体包括：
S41：在焊接场景下配置实际待焊工件，采用双目结构光三维扫描仪从多个角度和位置拍摄实际待焊工件采集实际待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到实际待焊工件的场景点云数据；
S42：采用点云分割的方式，去除实际待焊工件的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到实际待焊工件的点云数据；
S43：根据步骤S25获取的双目结构光三维扫描仪和焊枪之间的相对位置关系，将得到的实际待焊工件的点云数据从双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系转换到协作机器人的底座坐标系下，并在实际待焊工件的点云数据的质心处建立实际待焊工件坐标系；
S44：基于快速点特征直方图描述子(FPFH)和RANSAC算法将实际待焊工件的点云数据与匹配模板中的基准待焊工件的点云数据进行粗配准，得到实际待焊工件坐标系与基准待焊工件坐标系之间的第五坐标转换矩阵；
进一步地，在粗配准得到第五坐标转换矩阵之后，还以该粗配准得到的第五坐标转换矩阵作为迭代初值，采用ICP方法进行精配准以将第五坐标转换矩阵进行修正更新。
S45：基于第五坐标转换矩阵以及匹配模板中的焊枪的末端运动轨迹和位姿，计算得到配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿。
S5：根据配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接实际待焊工件时协作机器人的焊接轨迹和位姿。
具体地，如图9所示，步骤S5具体包括：
S51：基于协作机器人的逆向运动学分析，根据配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得协作机器人针对实际待焊工件的焊接轨迹和位姿；
S52：通过仿真运行协作机器人针对实际待焊工件的焊接轨迹和位姿，基于仿真结果对焊接过程焊枪运动的可行性和平稳性进行评估；
S53：基于可行性的评估结果，对无法运动实现的位置，如不可达点、碰撞点和奇异点等，通过添加过渡点或调整协作机器人的位姿以对焊枪的末端运动轨迹进行优化；基于平稳性的评估结果，对存在的运动不平稳位置，在两侧进行插值处理，进而保障运行的平稳性，确保焊接过程安全平稳运行。
本发明优选实施例公开的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法，首先对双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数进行标定，然后对协作机器人进行手眼标定，获得协作机器人末端焊枪和双目结构光三维扫描仪之间的位置关系；然后双目结构光三维扫描仪在获取探针的运动轨迹后，需要将其转换成协作机器人焊枪的可执行轨迹，手眼标定的精度直接影响了最终的焊接精度。具体地说，双目结构光三维扫描仪获取探针的运动轨迹，此时是在基准相机坐标系下，然后通过变换矩阵将其转换到协作机器人底座坐标系下，通过机器人运动学正解和协作机器人的工具坐标系标定，再将焊枪的运动轨迹转换成焊枪可执行轨迹。
本发明优选实施例提出的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法通过使用高精度的双目结构光三维扫描仪，能够快速获取质量高、密度大的三维点云信息，抗干扰能力强，并且单幅的扫描精度可达0.02mm；基于二维图像和三维点云数据，通过高精度的点云配准算法，可实现焊接轨迹的准确获取。
如图10所示，本发明优选实施例还公开了一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导***，包括***标定模块、视觉感知模块和运动控制模块，其中：
***标定模块包括双目相机标定单元和手眼标定单元，双目相机标定单元用于对双目结构光三维扫描仪的相机进行标定，手眼标定单元用于对协作机器人进行手眼标定；
视觉感知模块包括数据采集、焊接匹配模板建立和实际焊接场景匹配，匹配模板包括基准待焊工件位姿，探针引导的焊接轨迹和相应的焊枪的焊接位姿，实际焊接场景匹配包括实际待焊工件的位姿识别和协作机器人的焊枪运动路径规划；
机器人运动控制模块包括焊枪运动可靠性分析模块和焊接执行模块。
如图11所示，本发明优选实施例另外还公开了一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导***，包括：
第一单元，用于标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
第二单元，用于将协作机器人进行手眼标定，以获取双目结构光三维扫描仪和协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
第三单元，用于在焊接场景下配置基准待焊工件，根据双目结构光三维扫描仪获取基准待焊工件的点云数据，并在基准待焊工件上配置探针，基于探针获取配置基准待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，将基准待焊工件的点云数据、配置基准待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
第四单元，用于在焊接场景下配置实际待焊工件，根据双目结构光三维扫描仪获取实际待焊工件的点云数据，并结合匹配模板，得到配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿；
第五单元，用于根据配置实际待焊工件的焊接场景下焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接实际待焊工件时协作机器人的焊接轨迹和位姿。
本发明优选实施例另外还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法的步骤。
在数据采集方式上，本发明优选实施例采用双目结构光扫描仪获取点云数据，点云数据获取的密度大、精度高，能够实现待焊工件的高精度重建，精度可达0.02mm，该扫描仪能根据模型尺寸选择幅面大小，在保证扫描精度的同时提高扫描效率，适用于不同尺度的待焊工件扫描重建。
在焊接引导方式上，采用了一种探针引导的方式，这种方法不仅能获取焊接轨迹，而且能够快速的获取焊枪的焊接位姿。在规划复杂焊缝轨迹的焊枪位姿时，通过焊缝自动规划焊枪焊接位姿的效果较差，本方法能够快速完成复杂轨迹下焊枪位姿的获取。另外，优选实施例中采用探针上粘贴标识点的方式，用标识点表示焊枪位姿，减少不同时刻位姿与初始位姿转换关系计算时间，提高了计算效率。
整体上，本发明优选实施例采用了一种基于模板匹配的思路，在模板中保存的有待焊工件点云数据，焊缝轨迹和焊枪位姿。实际焊接时，待焊工件不需要高精度的定位，双目结构光三维扫描仪可以根据待焊工件实际的位置与模板中工件的位姿进行配准，自动计算出实际焊接场景下焊缝轨迹和焊枪位姿，能大大提高本方法的适用性。
本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息，而不是由其他人描述现有技术。因此，在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。
以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离由所附权利要求限定的范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。
Claims (10)
1.一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
S2：将协作机器人进行手眼标定，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
S3：在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述基准待焊工件的点云数据，并在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，将所述基准待焊工件的点云数据、配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
S4：在焊接场景下配置实际待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述实际待焊工件的点云数据，并结合所述匹配模板，得到配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿；
S5：根据配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接所述实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿。
2.根据权利要求1所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
S11：将所述双目结构光三维扫描仪配置在所述协作机器人的上方，控制所述协作机器人上固定的标定板移动到预设的多个位置处，以通过所述双目结构光三维扫描仪采集不同位置处的第一标定图像，其中所述标定板上配置有编码标志点和非编码标志点；
S12：采用Canny算子对所述第一标定图像进行标志点边缘检测，并进行亚像素边缘提取，通过所述编码标志点检测得到编码点编号；
S13：基于相对定向完成所述编码标志点的三维重建，通过空间前方交会和后方交过程实现所述非编码标志点的三维重建；
S14：以最小化所述相机的重投影误差作为目标函数，采用最小二乘法对所述目标函数进行非线性优化，并加入比例尺参数，获取得到所述相机的内外参数。
3.根据权利要求1所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
S21：将所述双目结构光三维扫描仪配置在所述协作机器人的上方，控制所述协作机器人上固定的标定板移动到预设的多个位置处，以通过所述双目结构光三维扫描仪采集不同位置处的第二标定图像，并记录所述协作机器人的示教器的位姿信息，其中所述标定板上配置有编码标志点和非编码标志点；
S22：对所述第二标定图像进行双目匹配、三维重建，求得所述标定板的坐标系与所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系之间的第一坐标转换矩阵；
S23：根据所述示教器的位姿信息和所述第一坐标转换矩阵，采用手眼标定求解得到所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和所述协作机器人的末端法兰的坐标系的第二坐标转换矩阵；
S24：在焊接场景下配置一标定物，控制所述协作机器人以使得所述焊枪的末端移动到所述标定物的顶端以对所述焊枪的末端的工具坐标系进行标定，并求解得到所述工具坐标系和所述协作机器人的末端法兰的坐标系的第三坐标转换矩阵；
S25：根据所述第二坐标转换矩阵和所述第三坐标转换矩阵，得到所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系和所述工具坐标系的第四坐标转换矩阵，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系。
4.根据权利要求1所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S3中在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取基准待焊工件的点云数据具体包括：
S31：在焊接场景下配置基准待焊工件，采用所述双目结构光三维扫描仪从多个角度和位置拍摄所述基准待焊工件采集基准待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到所述基准待焊工件的场景点云数据；
S32：采用点云分割的方式，去除所述基准待焊工件的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到所述基准待焊工件的点云数据。
5.根据权利要求1所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S3中在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿具体包括：
S33：根据步骤S2获取的所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系，将得到的所述基准待焊工件的点云数据从所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系转换到所述协作机器人的底座坐标系下，并在所述基准待焊工件的点云数据的质心处建立基准待焊工件坐标系；
S34：将设有标识点的探针配置在所述基准待焊工件的焊缝的初始位置，并采用所述双目结构光三维扫描仪获取所述探针的点云数据，以求得所述探针的末端在所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系下的位姿，得到所述焊枪在所述基准待焊工件的焊缝的初始位置的位姿；
S35：将所述探针沿着焊缝的轨迹移动，得到所述焊枪的末端运动轨迹，并在所述探针的移动过程中采用所述双目结构光三维扫描仪获取所述标识点的运动轨迹，将所述标识点的运动轨迹进行离散化处理，根据离散化处理后的所述标识点的运动轨迹得到离散的所述焊枪的位姿，基于ICP方法求解离散的所述焊枪的位姿与所述焊枪在基准待焊工件的焊缝的初始位置的位姿之间的转换矩阵，求解得到焊接过程中的所述焊枪的位姿信息。
6.根据权利要求5所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
S41：在焊接场景下配置实际待焊工件，采用所述双目结构光三维扫描仪从多个角度和位置拍摄所述实际待焊工件采集实际待焊工件图像，通过图像预处理得到所需图像特征，并进行双目匹配和三维重建，得到所述实际待焊工件的场景点云数据；
S42：采用点云分割的方式，去除所述实际待焊工件的场景点云数据中的背景点云和离散点，得到所述实际待焊工件的点云数据；
S43：根据步骤S2获取的所述双目结构光三维扫描仪和所述焊枪之间的相对位置关系，将得到的所述实际待焊工件的点云数据从所述双目结构光三维扫描仪的基准相机的坐标系转换到所述协作机器人的底座坐标系下，并在所述实际待焊工件的点云数据的质心处建立实际待焊工件坐标系；
S44：基于快速点特征直方图描述子和RANSAC算法将所述实际待焊工件的点云数据与所述匹配模板中的所述基准待焊工件的点云数据进行配准，得到实际待焊工件坐标系与基准待焊工件坐标系之间的第五坐标转换矩阵；
S45：基于所述第五坐标转换矩阵以及所述匹配模板中配置所述基准待焊工件的焊接场景下的所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，计算得到配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿。
7.根据权利要求6所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S43中在得到所述第五坐标转换矩阵之后还包括：以得到的所述第五坐标转换矩阵作为迭代初值，采用ICP方法进行再次配准以对所述第五坐标转换矩阵进行更新。
8.根据权利要求1所述的焊接自动化智能引导方法，其特征在于，步骤S5具体包括：
S51：基于所述协作机器人的逆向运动学分析，根据配置所述实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接所述实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿；
S52：通过仿真运行步骤S51中的所述协作机器人的焊接轨迹和位姿，基于所述仿真结果对焊接过程所述焊枪运动进行评估；
S53：基于步骤S52中评估的结果，对无法运动实现的位置，通过添加过渡点或调整所述协作机器人的位姿以对所述焊枪的末端运动轨迹进行优化；对存在的运动不平稳位置，在两侧进行插值处理以确保焊接过程安全平稳运行。
9.一种基于协作机器人的焊接自动化智能引导***，其特征在于，包括：
第一单元，用于标定双目结构光三维扫描仪中的相机的内外参数；
第二单元，用于将所述协作机器人进行手眼标定，以获取所述双目结构光三维扫描仪和所述协作机器人末端法兰上连接的焊枪之间的相对位置关系；
第三单元，用于在焊接场景下配置基准待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取所述基准待焊工件的点云数据，并在所述基准待焊工件上配置探针，基于所述探针获取配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，将所述基准待焊工件的点云数据、配置所述基准待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿存储为匹配模板；
第四单元，用于在焊接场景下配置实际待焊工件，根据所述双目结构光三维扫描仪获取实际待焊工件的点云数据，并结合所述匹配模板，得到配置实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿；
第五单元，用于根据配置实际待焊工件的焊接场景下所述焊枪的末端运动轨迹和位姿，求得在焊接实际待焊工件时所述协作机器人的焊接轨迹和位姿。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至8任一项所述的基于协作机器人的焊接自动化智能引导方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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