焊接机器人路径视觉识别的发展方向
时间:1753-01-01
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来源:机器人在线--业界资讯
焊接机器人路径视觉识别的发展方向
焊接过程的智能化、自动化技术是当前一项有活力且又复杂的研究方向，焊接技术的提高对推动着整个制造业的发展起到关键性的作用。伴随着《中国制造2025》的提出，我们国家的制造业对焊接技术势必提出更高的要求。本文从实现焊接过程的智能化、自动化的目的出发，对焊接路径的视觉识别和机器人轨迹规划展开研究，
主要内容包括以下几个方面:
1.基于Universal Robots公司的UR3型号的工业
焊接机器人与高清的COMS工业相机搭建视觉采集实验平台，采用Eye-to-Hand的摄像机安装方式，对焊接路径的图像进行采集。
2.对焊接路径的视觉采集系统进行建模，基于传统的相机标定方法，采用MATLAB相机标定工具箱对相机进行标定，得到摄像机的内外参数，提出了基于外参数的相机标定精度评估方法，指出在本文的标定方法下相机标定的测量误差在0.5mm左右。另外对手眼关系进行求解，得到手眼关系矩阵。
3.采用OpenCV对采集的焊接路径图像进行处理，主要内容包括采用改正的中值滤波算法对图像进行滤波，提高了滤波效率。采用自适应阈值对图像进行二值化处理，大大提高了图像的处理效率。经过图像预处理后采用Canny边缘检测算法对图像的边缘进行提取，最后使用Hough变换获取焊接路径的直线方程，进而得到焊接路径的特征点坐标。
4.采用DH的建模方式对UR3进行运动学建模，推导其正运动学和逆运动学。基于TCP/IP的通讯技术实现计算机与UR3机器人控制器之间的通讯，构建焊枪的偏差控制模型，控制焊接机器人完成纠偏，同时对焊接路径的过渡处进行轨迹规划，使机器人平稳地实现预期的焊接作业。最后做了验证实验，验证在本文的处理算法下，焊接机器人能够比较好地实现自主示教。
本文提出的焊接路径的视觉识别与机器人轨迹规划，能够提高机器人焊接的智能化、自动化水平。但受限于实验室的条件和时间，今后还需要在以下方面深入研究和完善:
1.本文虽然采用高清的CMOS工业相机进行图像采集，但是在图像处理的过程中都是在像素级进行的，在某些要求精密的的应用场合需要用到亚像素级的视觉传感器，下一步的研究工作是要寻求更高精度的视觉传感器方式。
2.本文忽略了机器人定位误差和手眼关系求解过程的误差，实际上这一部分的误差对焊接路径的识别也存在一定的影响，接下来需要研究它们之间的影响关系，寻求减小系统误差的方法，以提高识别精度。
3.本文是采用先采集图像，经过处理后作出决策的方式，虽然具有一定的自动化水平，但实时性不够好，在等待图像处理的过程中耗费时间，接下来可以研究实时的跟踪方法，提高焊接的效率。
4.开发完善的控制软件，简化操作流程，进一步提高焊接的智能化水平。
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