機器人視覺系統在焊裝車間自動上件應用

馮 睿，葛 騰，馬 強

（上汽通用五菱汽車股份有限公司，廣西 柳州545007）

0 引言

汽車行業競爭日趨激烈，對各車企制造質量及效率提出了更高的要求，傳統焊裝車間內，由于以下各種原因：車身零部件制造誤差、零部件對中臺放置誤差、車身輸送誤差、車身拼裝誤差等各項誤差的累積，造成在白車身自動拼裝焊接過程中零部件放置不到位，焊接錯誤導致生產不良率升高。通過在白車身拼裝，焊接的發那科機器人上安裝iRvision 視覺系統[1]，有效地避免工藝前序的各種累積誤差，提高自動化生產效率。

1 現狀

圖1 為某車間某線體頂蓋總成上件焊接工位布局圖（局部），改進前該工位頂蓋總成需要上料操作工使用簡易吊具從頂蓋料框位置⑥轉移至上件對中臺位置⑦，搬運機器人再從上件對中臺抓件上件至主線滾床上，4 臺焊接機器人通過點焊將頂蓋總成焊接到白車身上。由于頂蓋零件總成較重，人工通過吊具上件至對中臺效率較低，且不同車型對中臺無法共用，不同車型對中臺需要占用車間一大塊場地存放。類似的分總成廠外件都存在同樣的問題，隨著人力成本的不斷提升，焊裝車間分總成上件的痛點已成為阻礙整線自動化提升的突出問題。

圖1 現場布局

2 視覺方案設計

針對以上痛點，經過外部考察及方案對比，因料框中零件放置精度無法滿足上件定位精度要求從現場空間、效率、成本、設備柔性、設備穩定性等角度進行分析，決定該工位采用機器人配合視覺系統進行自動化改造提升，可直接從料框中識別零件放置偏差，通過視覺識別校正機器人抓取位置，實現機器人能從料框中自動上件至主線白車身上定位拼接，直接省去了上料操作工及上件對中臺，極大提升該工位自動化率[2]。

主要考慮圖2 和圖3 兩種方案，兩種方案的主要區別在于拍照相機是安裝在地面固定支架上，還是安裝在機器人工具側與機器人隨動。

圖2 固定式相機

圖3 手持式相機

鑒于抓取的頂蓋總成零件是堆疊在料框中進行抓取，選取的視覺鏡頭在400 mm 距離拍照效果最佳，固定式相機會存在每層零件拍照景深不一致，導致計算出來偏差值會隨著與標定面距離越遠，偏差值精度越低，且手持式相機可大范圍移動，實現各種拍照姿態，能有效解決不同車型選取最優特征點位置不同的問題，所以視覺方案采用手持式相機方案（圖3），并結合激光測距傳感器判斷零件在料框內所在層數[3]。

2.1 相機及光源選型

視覺系統硬件主要由控制裝置、相機線纜、相機鏡頭、光源、測距傳感器組成，整個系統構架如圖4所示。前端的相機鏡頭、光源及測距傳感器都安裝在視覺支架上，通過機器人管線包內的線纜連接到控制裝置外部接口，其中相機鏡頭和光源需要根據現場工況進行匹配選型。綜合考慮穩定性、拍照距離、通信、成本及現場工況等，相機鏡頭選擇KOWA 的SC130E B/W 相機匹配8mm 焦距鏡頭，同樣拍照高度下，鏡頭越小，拍照范圍越大；光源選擇奧普特OPT-R‖2000 的DPA電流型數字控制的4 通道環形光源。

圖4 系統構架

2.2 視覺支架設計

視覺支架如圖5 所示，全部連接件采用鋁合金材質，既保證牢固穩定，在機器人運行過程中不晃動，又較輕量化，減少機器人工具端負載。視覺支架連接在換槍盤上，與工具抓手分離開，在切換不同車型抓手的時候視覺鏡頭共用，且通過機器人移動覆蓋不同車型特征點位置。環形光源能套裝在鏡頭外圈，占用體積小，旋轉氣缸連接防塵蓋，可以在非拍照時間有效保護鏡頭和光源被焊塵污染。

圖5 視覺安裝支架

2.3 特征點選取

視覺抓取特征點選取，最好選擇零件上有精度要求的通孔，選取2 ～3 個特征點計算出偏移精度較為準確，特征點需要明暗對比明顯。

特征點不選用沒有尺寸精度的孔位、沖壓形面或者邊緣輪廓，否則視覺糾偏精度將受到特征點精度的影響而最終抓取失敗。如圖6 中頂蓋零件總成選取了前端兩個銷孔的位置，銷孔精度的是±0.1 mm，滿足零件定位精度。

圖6 特征點選取孔位

2.4 邏輯框架

視覺程序邏輯框架如圖7 所示，由于整框料零件有8 層，機器人通過測距傳感器設定拍照距離值，緩慢下探至傳感器反饋到位信號即停止，拍照得到當前零件圖像。在圖像中設定檢測范圍掃描特征，根據與標定特征點的尺寸及輪廓模型對比算法，計算出掃描到特征點與標定模型之間，在機器人坐標系下X、Y 方向及Z 軸旋轉量的偏差值，將偏差值輸入機器人OFFSET 指令寄存器內，添加到標定抓取軌跡點后進行零件抓取軌跡補正。

圖7 程序邏輯框架

3 現場實施

現場實施涉及以下內容：

（1）料框地面鎖緊機構安裝（對料框進行定位）；

（2）視覺支架安裝；

（3）相機、鏡頭、光源安裝及布線；

（4）鏡頭防塵板及旋轉氣缸安裝；

（5）視覺鏡頭標定；

（6）示教特征點模型；

（7）視覺系統程序編寫調試。

在所有硬件安裝和線纜連接完成后，將對相機鏡頭進行標定，其作用是讓機器人和鏡頭之間建立相對空間位置關系，整個實施過程中鏡頭標定是至關重要的一步，該步驟準確性將直接影響視覺偏移計算的誤差大小，其關鍵點是固定校準板和篩除誤差較大標定點。

現場運行照片如圖8 所示，視覺系統上線使用后，統計千件拍照識別成功率為99.2%。該工位實施改造后，頂蓋總成取件節拍由原人工40s/件，提升至24s/件；減少了每班次上料操作工1 名，3 個班次共計3 名；取消了原人工上件對中臺及人工上件踏臺，生產線場地節省5 m2，減少車間4 種車型頂蓋上件對中臺存放空間18 m2。

圖8 現場運行照片

4 結束語

本案例通過采用機器人視覺系統自動上件替代了原有人工調運對中臺上件的方式，既提升了生產線的自動化率又為車間節省了不同車型對中臺工裝的存放空間，達到降本增效的目標，降低了生產運行成本和空間成本[4]。本案例可推廣到車間各類零件分總成人工上件工位，為實現焊裝車間智能制造方向又邁出了一步。