本發(fā)明涉及一種基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備及其方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的焊接工藝是利用火焰加熱，熔化焊絲進行焊接，焊接過程會產(chǎn)生大量煙塵，加熱效率低。感應(yīng)釬焊是一種新型焊接工藝，通過電磁感應(yīng)加熱，能夠高效率完成焊接，并且綠色環(huán)保，已逐步替代火焰焊接。

2、目前感應(yīng)釬焊是由人工操作感應(yīng)釬焊設(shè)備，需要手持焊槍，將焊槍的兩個感應(yīng)塊移動到圓管物體兩測，保證物體在兩個感應(yīng)塊中心實現(xiàn)均勻受熱，在高度方向上待焊管件的連接處(兩個圓柱的交界面)須位于感應(yīng)塊的中心高度，且須保證圓管與感應(yīng)塊內(nèi)壁保持平行。同時，需要將焊絲對準(zhǔn)物體上的焊點。由于視線遮擋，人工目視很難實現(xiàn)準(zhǔn)確送絲。同時，由于手持焊槍操作穩(wěn)定性差，會導(dǎo)致焊接質(zhì)量差，復(fù)焊率高，嚴(yán)重降低了生產(chǎn)效率。

3、因此，需要研發(fā)自動感應(yīng)釬焊的設(shè)備與方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提供一種基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備及其方法，旨在解決人工焊接效率低、質(zhì)量差等問題。

2、本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

3、基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備，特點是：包含用于采集圓管物體焊接點區(qū)域圖像的3d相機、用于對圓管物體自動感應(yīng)釬焊的感應(yīng)釬焊焊槍以及用于運載感應(yīng)釬焊焊槍運動的機器人，感應(yīng)釬焊焊槍固定連接在機器人上，感應(yīng)釬焊焊槍和3d相機朝向圓管物體焊接點區(qū)域。

4、進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備，其中，3d相機固定連接在機器人的末端，或安裝在圓管物體旁，對準(zhǔn)圓管物體焊接點區(qū)域。

5、進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備，其中，3d相機為線激光輪廓相機或者拍照式結(jié)構(gòu)光相機。

6、進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊設(shè)備，其中，機器人為六軸機器人、四軸機器人或x-y-z軸運動模組。

7、本發(fā)明基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，包括以下步驟：

8、(1)通過手眼標(biāo)定方法得到相機坐標(biāo)系和機器人坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系t(r，t)，將相機坐標(biāo)系統(tǒng)一到機器人坐標(biāo)系，其中，手定義為機器人末端的坐標(biāo)系，眼定義為相機的坐標(biāo)系；

9、(2)相機對圓管物體焊接點區(qū)域拍照，采集焊接點區(qū)域圖像；

10、(3)利用視覺算法精定位圓管物體焊接點，獲得焊接點在相機中的位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)；

11、(4)根據(jù)手眼標(biāo)定確定的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系t(r，t)，將焊接點位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)由相機坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到機器人坐標(biāo)系，機器人帶動感應(yīng)釬焊焊槍進行焊接。

12、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，3d相機固定連接在機器人的末端，手眼標(biāo)定方法的步驟為：

13、11a)準(zhǔn)備一個精加工的標(biāo)定球，將其放置在機器人的工作空間內(nèi)并與機器人的底座相對靜止，令球心相對于機器人底座的位置為y(t)；

14、11b)令機器人以不同的姿態(tài)帶著相機對標(biāo)定球拍照，獲取其點云，令第i個姿態(tài)為ai(r，t)；

15、11c)對得到的點云做球形擬合，獲得球心在相機坐標(biāo)系的位置，令第i個球心為bi(t)；

16、11d)令待計算的手眼標(biāo)定結(jié)果為x(r，t)，則在采集完n個姿態(tài)后，得到以下矩陣方程組：

17、

18、11e)對其進行優(yōu)化求解，得到手眼標(biāo)定的結(jié)果x(r，t)，其即為相機坐標(biāo)系和機器人坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系t(r，t)。

19、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，3d相機安裝在圓管物體旁，手眼標(biāo)定方法的步驟為：

20、12a)準(zhǔn)備一個精加工的標(biāo)定球，將其固定安裝在在機器人末端法蘭盤，令球心相對于機器人末端法蘭盤的位置為y(t)；

21、12b)令機器人以不同的姿態(tài)帶著標(biāo)志球面向相機，相機對標(biāo)定球拍照，獲取其點云，令第i個姿態(tài)為ai(r，t)；

22、12c)對得到的點云進行球形擬合，獲得球心在相機坐標(biāo)系的位置，令第i個球心為bi(t)；

23、12d)令待計算的手眼標(biāo)定結(jié)果為x(r，t)，則在采集完n個姿態(tài)后，得到以下矩陣方程組：

24、

25、12e)對其進行優(yōu)化求解，得到手眼標(biāo)定的結(jié)果x(r，t)，其即為相機坐標(biāo)系和機器人坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系t(r，t)。

26、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，對圓管物體焊接點視覺定位，步驟為：

27、首先，對3d相機采集到的點云圖像進行預(yù)處理，降噪、去背景；

28、然后，利用ransac算法擬合兩個直徑不同的圓柱，對于給定半徑的圓柱體，利用ransac擬合方法為：

29、通過每個點鄰域內(nèi)的若干點估算每個點的法向量；

30、對點云中所有點進行隨機取樣，對取樣后的點，利用其坐標(biāo)和法向量，利用最小二乘法進行圓柱擬合，獲得圓柱參數(shù)；

31、若擬合誤差較大，則重新按上述進行圓柱擬合；若擬合誤差較小，則進一步計算點云中哪些點也在擬合得到的圓柱模型上，對于在圓柱模型上的所有點，繼續(xù)利用最小二乘法進行圓柱擬合；

32、重復(fù)直至迭代次數(shù)到達(dá)閾值n，或者下一次迭代與前一次迭代的結(jié)果差距小于閾值σ；

33、最后，計算焊接點在相機中的位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)，其中(x,y,z)為兩個圓柱的交匯處的圓柱中心，(rx,ry,rz)為圓柱中軸線方向；其計算方法為：

34、將得到的大圓柱表面所有點投影到大圓柱的中軸線上；將小圓柱表面所有點投影到小圓柱的中軸線上；

35、對投影到大圓柱中軸線上的所有點，取其距離小圓柱最近的點；對投影到小圓柱中軸線上的所有點，取其距離大圓柱最近的點；

36、對獲取的兩個點，將其中點定義為兩個圓柱的交匯處的圓柱中心(x,y,z)，將大圓柱或者小圓柱的軸線定義為圓柱中軸線方向(rx,ry,rz)，獲得了焊接點在相機中的位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)。

37、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，對圓管物體焊接點視覺定位，步驟為：

38、首先，對3d相機采集到的點云圖像進行預(yù)處理，降噪、去背景；

39、然后，利用ransac算法擬合兩個直徑不同的圓柱，對于給定半徑的圓柱體，利用ransac擬合方法為：

40、通過每個點鄰域內(nèi)的若干點估算每個點的法向量；

41、對點云中所有點進行隨機取樣，對取樣后的點，利用其坐標(biāo)和法向量，利用最小二乘法進行圓柱擬合，獲得圓柱參數(shù)；

42、若擬合誤差較大，則重新按上述進行圓柱擬合；若擬合誤差較小，則進一步計算點云中哪些點也在擬合得到的圓柱模型上，對于在圓柱模型上的所有點，繼續(xù)利用最小二乘法進行圓柱擬合；

43、重復(fù)直至迭代次數(shù)到達(dá)閾值n，或者下一次迭代與前一次迭代的結(jié)果差距小于閾值σ；

44、最后，圓管物體焊接點的視覺定位方法，獲得大小兩個圓柱后，根據(jù)大小兩個圓柱的半徑生成一個包含兩個圓柱的階梯狀標(biāo)準(zhǔn)點云模板，兩個圓柱交界面的中心點以及圓柱的中軸線方向在模板中已知；在3d相機獲取的點云中進行模板匹配，獲得焊接點在相機中的位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)。

45、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，對圓管物體焊接點視覺定位，步驟為：

46、首先，對3d相機采集到的點云圖像進行預(yù)處理，降噪、去背景；

47、然后，在點云中尋找邊緣，利用邊緣上的點擬合圓，得到擬合圓的中心點(x,y,z)及中心點法線方向(rx,ry,rz),獲得焊接點在相機中的位姿p(x,y,z,rx,ry,rz)。

48、更進一步地，上述的基于視覺引導(dǎo)的機器人自動感應(yīng)釬焊方法，其中，對圓管物體焊接點視覺定位，步驟為：

49、首先，離線示教，采集用于作為示教焊接點的圓管物體3d點云points(x,y,z)，示教機器人焊接參考位姿robot(x,y,z，rx,ry,rz)；

50、繼而，測量時，采集圓管物體3d點云points(x’,y’,z’)；

51、然后，采用3d點云匹配方法，計算離線物體3d點云和在線物體3d點云之間的位姿偏移量(△x,△y,△z,△rx,△ry,△rz)；

52、最后，手眼標(biāo)定確定的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系t(r，t)，將位姿偏移量p(△x,△y,△z,△rx,△ry,△rz)由相機坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到機器人坐標(biāo)系，將轉(zhuǎn)換后的偏移量加在機器人參考位姿上得到robot(x+△x,y+△y,z+△z,rx+△rx,ry+△ry,rz+△rz),機器人帶動感應(yīng)釬焊焊槍進行焊接。

53、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有顯著的優(yōu)點和有益效果，具體體現(xiàn)在以下方面：

54、本發(fā)明對圓管物體視覺引導(dǎo)的機器人感應(yīng)釬焊設(shè)備和方法，通過3d相機拍照，對物體精準(zhǔn)定位，根據(jù)物體位姿，引導(dǎo)機器人實現(xiàn)高精度自動感應(yīng)釬焊。通過高精度視覺定位，引導(dǎo)高精度、高重復(fù)性機器人完成自動焊接，相機拍照實現(xiàn)物體高精度定位，解決了人工目視不準(zhǔn)確的問題，機器人焊接解決了手持焊槍操作不穩(wěn)定性的問題，達(dá)到高質(zhì)量高效率的焊接效果。

55、本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明具體實施方式了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。