基于激光視覺傳感器的機器人實時焊縫跟蹤方法

陳新禹,張慶新,朱琳琳,胡 為

(沈陽航空航天大學自動化學院,遼寧 沈陽 110136)

1 引 言

焊接機器人可以提高生產效率、優化焊接質量、改善勞動條件,因此,被廣泛應用在航空航天、船舶制造、汽車生產和各類加工制造業中。但當焊接對象或者焊接條件改變時,焊接機器人如果不能及時做出相應的調整,會使得焊槍偏離焊縫中心,從而造成焊接質量下降[1],因此,需要借助合適的傳感器解決在線跟蹤問題。激光視覺傳感器憑借其非接觸、速度快、精度高和抗干擾能力強等優點,而被廣泛應用于機器人自動化焊接領域。

Chang等[2]搭建了一套移動焊接機器人系統,成功應用于造船廠的雙殼結構和鋼框架結構的自動焊接,并提出了一種微分特征點提取算法以及焊槍擺焊的路徑規劃算法。Ding等[3]搭建了一套基于激光視覺的焊縫跟蹤系統,并提出一種基于模板匹配的坡口定位方法,在此基礎上進一步提出利用FIFO堆棧來解決焊槍與傳感器之間的前置距離問題,但并未針對焊接過程中焊接姿態需要變換的情況提出解決方法。Graaf等[4-5]提出基于軌跡的跟蹤控制方法,實現焊縫在線實時跟蹤。中國科學院方灶軍[6]和景奉水等[7]基于激光視覺傳感器并結合模糊控制器分別實現角接焊縫和狹窄焊縫的自動焊接,解決了在跟蹤過程中機器人穩健控制問題。東南大學李新德[8]和河北工業大學陳海永[9]研究了焊縫特征描述算法,再通過模板匹配思想進行焊縫類型識別與定位,該類方法較好地解決了焊縫識別和識別準確度的問題。

以上學者在焊縫識別、實時跟蹤和運動控制等方面取得了顯著成果,大大促進了相關技術的發展和應用,但對變姿態焊縫跟蹤過程研究較少。本文提及的變姿態焊接是指:由于待焊母材的焊縫走勢不單一,焊接過程中,焊槍的前進方向和焊接姿態需要適當調整,以使焊縫始終處于傳感器視野范圍內同時焊槍也能以合適的姿態進行焊接作業。由于激光傳感器和焊槍之間存在一定的前置距離,尤其是前進方向和作業姿態需要適應焊縫不斷變換,使得實時焊縫跟蹤算法成為自動化焊接領域研究的難點[10]。為了解決焊接過程中前進方向、焊接姿態和焊接速度需要變化的問題,本文提出基于焊縫絕對空間軌跡的跟蹤方案,主要包括以下步驟:1)將傳感器采集到的焊縫位置點變換到機器人基礎坐標系下,形成絕對焊縫軌跡；2)利用非均勻樣條插值算法,計算焊槍與焊縫絕對軌跡之間的位置偏差；3)將位置偏差變換到焊槍工具坐標系下進行實時修正。最終解決在多約束條件下的實時焊縫跟蹤問題。

2 機器人焊縫跟蹤系統

2.1 焊縫跟蹤系統構成

機器人焊縫跟蹤系統主要由六自由度焊接機器人、線激光視覺傳感器、焊槍以及焊機組成,系統結構原理如圖1所示。從圖中可以看出激光傳感器實時采集焊縫位置數據,并將位置信息通過Transmission Control Protocol(TCP)發送給傳感器控制器完成偏差量的計算,再將計算結果通過TCP返回給機器人控制器,從而實現焊接機器人相對焊縫位置的實時修正。該系統是一個典型的閉環控制系統,激光視覺傳感器以及焊縫跟蹤算法構成其中的反饋環節,因此,對于實現良好的自動化焊接過程至關重要。

2.2 焊縫特征點提取

將工件置于激光傳感器的視野內,激光線被投射到焊縫上,如圖2(a)；同時CCD相機采集被焊縫表面調制后的光條信息,如圖2(b)；使用Steger算法提取光條中心,如圖2(c)；最后在三維數據點的基礎上,采用二階差分特征點檢測算法實現焊縫位置的識別和定位[2]。算法處理過程主要經過高斯平滑濾波、二階差分、局部極大值抑制等算法,左高搭接焊縫的最終檢測結果如圖2(d)。為了減小實際焊接過程中的強弧光和飛濺的干擾,除了傳感器上安裝波長匹配的濾光鏡以及尺寸適當的擋弧片外,軟件采用基于多角度拉東變換的去噪算法[11],實現了較好的效果,但由于不是本文的重點,這里不做詳述。

圖1 焊縫跟蹤系統示意圖

圖2 焊縫特征點提取圖

2.3 機器人手眼標定

傳感器坐標系到機器人坐標系的變換過程如公式(1)所示:

(1)

(2)

2.4 焊接跟蹤流程

焊接作業前,首先需要示教機器人的初始焊接路徑,示教路徑要兼顧焊槍和激光傳感器相對焊縫的位置。跟蹤開始后,機器人先運動到焊接位置的起點,并發送激光傳感器啟動指令,然后控制機器人按照示教的初始路徑進行移動。運行過程中機器人不斷將實時位置和姿態發送給傳感器控制器。傳感器控制器在接收到機器人位置后同步控制激光傳感器采集焊縫位置,并使用本文提出的焊縫跟蹤算法計算當前焊槍的位置偏差,返回給機器人控制柜進行位置修正,從而實現對焊縫的實時跟蹤,保證焊槍以準確的姿態進行焊接作業。

3 實時焊縫跟蹤算法

圖3 焊縫跟蹤過程示意圖

3.1 算法流程

跟蹤算法具體實現步驟為:

(2)獲取傳感器數據:與步驟(1)同步,觸發激光傳感器采集當前焊縫特征點PS。

(3)更新軌跡堆棧:在(1)和(2)步驟的基礎上,利用式(1)計算新采樣焊縫位置PR并壓入焊縫軌跡堆棧,如圖3中的方塊點。為了防止錯誤焊縫位置點被引入到軌跡中,提出采用卡爾曼濾波方法對新采集位置點進行濾波處理,具體細節參照3.2節。

(3)

3.2 基于卡爾曼濾波的軌跡去噪

(4)

式中,dis(·,·)表示兩點之間的歐拉距離；thr為設定閾值,需要根據不同的焊縫變化曲率和焊接速度來設置,一般取值在0.5～1.5 mm之間。

3.3 基于NURBS的路徑點插值

本文采取累計弦長的方式實現各個位置點的參數化,從而將每個位置點對應于唯一的節點數值。控制點向量中第k個控制點的節點數值可由公式(6)計算。

(5)

(6)

(7)

(8)

式中,Ni,4(u)為三次B樣條基,可由以下遞推公式迭代計算:

這里由于引入非均勻有理B樣條算法進行插值處理,使得傳感器的采樣點不必均勻分布。對于焊接過程中前進速度的改變、激光傳感器采集焊縫位置出現小概率失敗等情況均具有很好地適應能力,解決了基于位置偏差進行焊縫跟蹤一類方法的不足(如文獻[3]的跟蹤方法)。

4 實驗驗證與分析

本實驗系統主要由安川YRC1000控制柜、MOTOMAN-AR1440型機器人、自主研發的激光焊縫跟蹤傳感器、多種焊接試驗件、焊縫跟蹤控制軟件等構成,系統平臺如圖4所示。傳感器通過支架被安裝在焊槍絕緣套上,為了確保傳感器的安全,需進一步在傳感器安裝支架上添加絕緣墊圈。跟蹤實驗前要先標定出傳感器與機器人間的手眼矩陣,本文借鑒文獻[13]方法實現,手眼矩陣結果為:

為了驗證本文跟蹤算法的可行性和精度,分別對圓弧、異形、S形焊縫進行跟蹤實驗。實驗過程中,將上述形狀的切割板材放置在實驗平臺上,此時切割板材的邊沿與實驗平臺構成搭接型坡口,該坡口與真實焊縫坡口類似,可以滿足跟蹤測試的要求。并且所使用測試樣件的坡口相較真實焊縫具有更好的一致性,可以將焊縫坡口檢測誤差控制在更小的范圍內,從而更有針對性地評價本文所提出的實時跟蹤算法的性能。同時為了更有針對性地測試跟蹤算法的精度,而不是坡口檢測和抗弧光算法的性能,實驗過程中并沒有真實起弧焊接,以避免弧光、飛濺等干擾對檢測精度造成影響,從而將誤差累加到整體跟蹤過程。實驗中,機器人的前進速度設置為10 mm/s,機器人位置的修正頻率為20 f/s(即機器人與激光傳感器的通訊幀率和激光傳感器的采樣頻率均為20 f/s)。跟蹤過程中將計算的絕對焊縫軌跡以及焊槍位置的實時偏差量進行顯示和分析,實驗結果分別如圖5～7所示。圖5所示是一個直徑400 mm的標準部分圓工件。圖6為一個異形樣件,其具有直邊、斜邊、R角以及需要完整跟蹤一周的特點。圖7是一個波浪曲線樣件。

從各圖的跟蹤誤差曲線可以看出,跟蹤過程只有在起始階段存在較大誤差,這主要是因為初始跟蹤時焊槍和工件間存在明顯位置偏差,但隨著跟蹤算法的介入,跟蹤誤差迅速減小。在忽略初始位置偏差的情況下,正常跟蹤過程的誤差均可以控制在0.5 mm以內,具體誤差統計結果如表1。為了更合理的分析跟蹤誤差,統計中使用的是實際誤差的絕對值,避免正負誤差中和的問題。需要說明的是,雖然本文實驗的跟蹤精度是在一定程度地保正坡口檢測精度、去除弧光干擾等條件下獲得的,但仍可以證明本文提出實時跟蹤算法的有效性和精度。

圖4 焊縫跟蹤系統實物

表1 跟蹤誤差結果(單位:mm)

由實驗結果可以看出,提出的跟蹤方法可以很好地解決實時焊縫跟蹤問題,分別實現對圓弧、異形、S形焊縫進行連續不間斷跟蹤。經進一步分析,跟蹤過程的誤差主要由以下幾方面造成:

(1)焊槍工具坐標系標定誤差。一般焊槍工具會存在0.2 mm以上的標定誤差；

(2)傳感器與機器人之間的手眼矩陣以及機器人本體運動存在的誤差；

(3)系統通訊以及傳感器采集數據的延時誤差。經測量發現,系統整體存在約0.02 s的延時,針對10 mm/s的焊接速度,在前進方向會產生約0.2 mm的位置偏差；

(4)跟蹤算法在對應點查找、偏差修正方面帶來的誤差。

圖5 圓形焊縫跟蹤結果

圖6 異形焊縫跟蹤結果

圖7 S形焊縫跟蹤結果

5 結 論

本文對激光視覺傳感器的機器人焊縫跟蹤系統的結構和工作流程進行了介紹,提出基于絕對軌跡的焊縫實時跟蹤算法。通過對多種不同類型的標準焊接樣件進行跟蹤實驗,實驗結果表明:在焊接速度約為10 mm/s的條件下,跟蹤過程響應迅速,運動路徑平滑光順,未出現明顯抖動現象,整體跟蹤精度優于0.5 mm。證明本文提出實時跟蹤算法的可行性,基本滿足實時在線引導焊接應用的要求。