基于線結構光的焊縫位姿識別研究

陳東旭，趙鐵軍，喬赫廷

(沈陽工業大學 機械工程學院，遼寧 沈陽 110870)

0 引言

機器人焊接技術近幾年發展迅速，在汽車、船舶、航空等工業領域受到廣泛應用[1]。隨著人工智能、大數據等行業的發展，基于視覺引導的焊縫自動跟蹤技術成為研究的熱點[2]。其中線結構光[3，4]與工業相機相結合，基于激光三角測量原理，能夠識別物體的三維信息，在實現焊縫跟蹤方面具有高效率、高精度、抗干擾能力強等特點[5]。在實際工況中，大多焊接件表面為斜面或曲面等復雜焊縫，為保證焊接質量，本文提出利用構建向量的方法來描述焊縫的位姿，并根據歐拉角法計算焊接角度。

1 視覺系統標定

1.1 相機標定

工業相機成像模型如圖1所示。相機坐標系、圖像坐標系、世界坐標系之間關系如下：

圖1 相機成像模型 圖2 線激光與標定板交點 圖3 線激光擬合平面

(1)

1.2 線結構光標定

建立線激光平面在相機坐標系下的平面方程為:

Ax+By+Cz+D=0.

(2)

其中：A、B、C、D為平面方程系數。線激光在標定板上的投影如圖 2所示。

將wp轉換為相機下坐標點:

(3)

由式(1)可知，交點wp的像素坐標[u,v]與cp關系如下：

(4)

解方程組可由像素坐標(u,v)得到交點在相機坐標下坐標(cx,cy,cz)。拍攝多幅圖像，獲取不同標定板平面上的交點進行平面擬合并求取系數A、B、C、D，擬合效果如圖 3所示。

1.3 手眼標定

相機采用眼在手上(eye-in-hand)的安裝方式，工業相機、線激光器、焊槍與機器人末端剛性連接。將機器人移動到3個以上不同位姿采集標定板圖像，再結合每幅標定板圖像對應的機器人位姿，可完成手眼標定。機器人運動關系鏈如圖 4所示。

標定板相對于基坐標固定，圖4中共兩條關系鏈，實線為運動關系鏈1，虛線為運動關系鏈2，兩條運動關系鏈有如下關系：

(5)

(6)

令式(5)與式(6)相等得：

(7)

經移項得到如下公式：

(8)

2 圖像采集與處理

2.1 圖像采集

指定焊縫的起點和終點，通過示教機器人從起點運動至終點，實現焊縫圖像的連續采集。采集的原始焊縫圖像如圖5所示。

圖5 焊縫原始圖像

2.2 圖像處理

線結構光投射在焊接件表面時，會在焊縫處出現折點，通過提取焊縫兩側的線激光條紋區域的中心線，并求兩直線的交點，即可獲取能夠表達焊縫位置信息的特征點的像素坐標。輸入圖像后，首先選擇感興趣區域(ROI)，通過圖像增強提高激光條紋區域與背景的對比度，選取閾值將激光區域從原圖像中分割出來，再對此區域提取中心線，并求兩中心線交點的像素坐標。圖像處理流程如圖 6所示。

圖6 圖像處理流程

圖像處理結果如圖7所示，將兩條激光條紋中心線的交點記為點PA，以PA點為圓心作圓，與兩條中心線的交點記為點PB、PC，用于計算焊縫角度信息。

圖7 圖像處理結果(特征點坐標圖)

3 數據處理

3.1 位姿計算

焊縫特征點位姿表示為PA(x,y,z,Rx,Ry,Rz)，(x,y,z)為平移量，(Rx,Ry,Rz)為旋轉量。(x,y,z)由點PA的像素坐標(u,v)結合標定參數得到，PB、PC、PD點同理。實際焊接中，通常只考慮焊槍繞機器人基坐標x和y軸轉動。其中繞y軸的旋轉量β由前后兩個PA點確定，繞x軸的旋轉量γ由PA、PB、PC點確定。當焊槍z軸TZ垂直向下時，可以看作是焊槍繞機器人基坐標y軸旋轉了180°。根據歐拉角法運算，先繞基坐標系y軸旋轉180°，再繞動坐標系的y軸旋轉β，又繞新的動坐標系x軸旋轉γ得到焊槍旋轉矩陣R。

R=R(z,Rz)R(y,Ry)R(x,Rx)=

R(y,180)R(y,β)R(x,γ)=

(9)

其中：c=cos，s=sin。令式(9)為：

(10)

其中:將R中的元素表示為rij(i,j=1,2,3)。求解Rx、Ry、Rz:

(11)

其中:Atanz(y,x)為雙變量反正切函數。程序框圖如圖 8所示。

圖8 程序框圖

輸入圖像后，通過圖像處理，獲取焊縫特征點像素坐標PA、PB、PC，結合標定參數，獲得PA、PB、PC點在機器人基坐標系下三維坐標。當輸入第i幅圖時，獲得第i-1個特征點的位姿(xi-1,yi-1,zi-1,Rxi-1,Ryi-1,Rzi-1)。

當i為終點時，其位姿為(xi,yi,zi,Rxi-1,Ryi-1,Rzi-1)。

如圖9所示，PAiPAi-1在PAi-1點的垂線與焊槍z軸TZ的夾角即為β。

圖9 β角度圖 圖10 γ角度圖

已知點PAi-1(xi-1,yi-1,zi-1)，PAi(xi,yi,zi)，當i>1時，對于第i-1點有:

(12)

如圖10所示，PAPB與PAPC為焊接件表面，且PA、PB、PC、PD點共面，PD點為PC點在線激光面與機器人基坐標xOy面的交線的垂點，坐標為(xA,yC,zA)。

由于PA、PB、PC、PD點已知，構建向量PAPB、PAPC、PAPD，θ1為向量PAPB與PAPC的角度，即V型焊接件夾角;θ2為向量PAPC與基坐標xOy面的夾角，即:

(13)

可得：

(14)

將β、γ代入式(10)后通過式(11)可求得Rx、Ry、Rz。

3.2 離散點擬合

此時得到的點PAi(i=1,2,3,…,N)為離散點，不具備平穩光滑的條件，需要對數據進行最小二乘擬合，擬合曲線及擬合誤差如圖 11所示。

圖11 擬合曲線及誤差圖

擬合焊縫軌跡如圖12所示。圖12中，坐標系{A}為機器人基坐標系，坐標系{B}為焊槍坐標系，表示機器人焊接時的焊槍位姿。

圖12 焊縫位姿擬合圖

4 實驗與分析

實驗設備：采用ABB公司IRB120機器人、德國Balser acA1300-60gc相機、日本FL-CC0814A-2M鏡頭，焊接件為2 mm厚鋁板，機器人視覺焊接系統如圖13所示。

圖13 機器人視覺焊接系統實驗臺

為測量實際焊縫坐標，通過示教器將機器人焊槍移動至焊縫上，在焊縫上采集5個點，并讀取示教器中的坐標，焊縫點坐標如表 1所示，對5個坐標點進行直線擬合，得到焊縫實際位置。

表1 焊縫點坐標

當x值一定時，擬合焊縫與實際焊縫的y值和z值誤差如圖14所示。

圖14 焊縫誤差圖

焊縫軌跡如圖 15所示。

經實驗分析，當x一定時，y方向平均誤差為0.553 9 mm，z方向平均誤差為0.565 5 mm。旋轉方向如圖15所示，圖15(a)為Rx方向，處于焊縫角平分線位置；圖15(b)為Ry方向，與焊縫方向垂直。

圖15 焊縫軌跡圖

5 總結

本文針對V型焊縫，通過構建向量的方法來修正焊槍的旋轉角度，能夠改善焊接質量。該方法簡單實用，穩定性高，通過實驗驗證了方法的可行性，該方法對于曲線焊縫仍適用。將測量的平均誤差補償后能夠減少整體定位誤差，滿足實際焊接需求，為下一步的焊縫自動糾偏系統提供了一定的理論參考與實驗依據。