SCARA機(jī)器人焊縫跟蹤器現(xiàn)場標(biāo)定設(shè)計

李嘉維, 馬殿光, 唐厚君, 孟祥群

(1.上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院，上海 200240；2.上海方菱計算機(jī)有限公司，上海 200240)

SCARA機(jī)器人焊縫跟蹤器現(xiàn)場標(biāo)定設(shè)計

李嘉維1, 馬殿光1, 唐厚君1, 孟祥群2

(1.上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院，上海 200240；2.上海方菱計算機(jī)有限公司，上海 200240)

為實現(xiàn)對焊縫空間坐標(biāo)的精確采集，需要對焊縫跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。提出了一種用于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的高效標(biāo)定方案，使用張正友標(biāo)定方法確定相機(jī)內(nèi)參與畸變，通過SVD平面擬合求解光平面方程，通過測量機(jī)器人基坐標(biāo)系與標(biāo)定參照物坐標(biāo)系間的關(guān)系完成手眼標(biāo)定。線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器與SCARA機(jī)器人進(jìn)行配合，實施現(xiàn)場作業(yè)，現(xiàn)場測試結(jié)果表明，標(biāo)定方案具有高效，精度高的特點，系統(tǒng)整體標(biāo)定誤差為±1.0mm，能夠滿足工業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用要求。

焊縫跟蹤；機(jī)器視覺系統(tǒng)；SCARA；手眼標(biāo)定

0 引言

近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于航空、工業(yè)[1]、醫(yī)療[2]、農(nóng)業(yè)[3]等領(lǐng)域。在工業(yè)制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)和應(yīng)用能大幅提高生產(chǎn)效率[4]，在我國勞動力成本不再是優(yōu)勢的今天，有著重要的意義。

在工業(yè)焊接領(lǐng)域，焊接機(jī)器人按照自動化程度的高低，一般可分為示教編程，離線編程，自主編程三種[5]。為實現(xiàn)自動化程度最高的自主編程，引入基于機(jī)器視覺技術(shù)的焊縫跟蹤器是較優(yōu)的解決方案。

焊縫跟蹤器的設(shè)計是基于線結(jié)構(gòu)光掃描的原理，傳感器主要由攝像機(jī)與線激光所組成，可用于三維物體坐標(biāo)的測量[6]。對于焊縫跟蹤器而言，系統(tǒng)的標(biāo)定至關(guān)重要。然而，目前研究多針對焊縫跟蹤器與六關(guān)節(jié)機(jī)器人的配合[7]，傳統(tǒng)的手眼標(biāo)定方案存在一定的局限性[8-10]。因此，本文針對SCARA機(jī)器人焊縫跟蹤器設(shè)計了一種在現(xiàn)場環(huán)境中的高效、簡易標(biāo)定方案并付諸實施。本文先簡單介紹了機(jī)器人焊縫跟蹤系統(tǒng)的組成，隨后是實施相機(jī)標(biāo)定，光平面標(biāo)定，手眼標(biāo)定的方案敘述，最后是現(xiàn)場實驗數(shù)據(jù)分析和方案驗證。

1 機(jī)器人焊縫跟蹤系統(tǒng)組成

SCARA機(jī)器人焊縫跟蹤系統(tǒng)主要由焊接機(jī)器人，結(jié)構(gòu)光視覺傳感器以及相應(yīng)的控制器組成。如圖1所示，機(jī)器人在焊接時，結(jié)構(gòu)光視覺傳感器采集前視焊縫信息，經(jīng)上位機(jī)處理后控制機(jī)器人進(jìn)行焊縫跟蹤。

圖1 系統(tǒng)組成

在本文中，以B(Base)表示機(jī)器人基坐標(biāo)系；T(Tool)表示機(jī)器人工具坐標(biāo)系；C(Camera)表示相機(jī)坐標(biāo)系；W(World)表示由標(biāo)定物(棋盤格)所確定的世界坐標(biāo)系，Pixel表示圖像坐標(biāo)系。同時，坐標(biāo)系間的關(guān)系，如從機(jī)器人基坐標(biāo)系到機(jī)器人工具坐標(biāo)系以ToolHBase表示。

系統(tǒng)的標(biāo)定主要可分為三個部分：相機(jī)標(biāo)定、光平面標(biāo)定與手眼標(biāo)定。根據(jù)相機(jī)標(biāo)定與光平面標(biāo)定的結(jié)果，可以實現(xiàn)：

Ppixel→PCamera

進(jìn)而根據(jù)手眼關(guān)系，以及機(jī)器人本身的坐標(biāo)關(guān)系，實現(xiàn)：

PCamera→PTool→PBase

2 相機(jī)標(biāo)定與光平面標(biāo)定

在焊縫跟蹤器中包含了線激光與攝像機(jī)，兩者聯(lián)合構(gòu)成了一個焊縫跟蹤視覺傳感器。因此，相機(jī)與光平面標(biāo)定應(yīng)在出廠前完成，兩者密不可分并且應(yīng)當(dāng)與機(jī)器人生產(chǎn)分離。

2.1 相機(jī)標(biāo)定

相機(jī)標(biāo)定所使用的原理是張正友標(biāo)定法[11]，以60mm×50mm的棋盤格作為標(biāo)定參照物，畸變模型選用四階徑向與四階切向模型。系統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定界面如圖2所示，界面使用QT/C++進(jìn)行開發(fā)實現(xiàn)。在實行相機(jī)標(biāo)定時，用戶通過界面中心觀察實時圖像，調(diào)整標(biāo)定板的位置，添加25～30張圖像后點擊計算即可完成標(biāo)定。若存在無法識別角點的圖像，系統(tǒng)將提示圖片編號，并可將其自動剔除。成功標(biāo)定后，系統(tǒng)將反饋重投影誤差，用以判斷相機(jī)標(biāo)定的可靠性。

圖2 相機(jī)標(biāo)定界面

攝像機(jī)成像模型如圖3所示，經(jīng)過相機(jī)標(biāo)定后，我們可以得到相機(jī)內(nèi)參(fx,fy,u0,y0)與畸變參量。其數(shù)學(xué)模型可用公式表示：

(1)

從公式中，可以看出：圖像上的每一個像素點，可對應(yīng)空間中的一條直線。

圖3 攝像機(jī)成像光路示意圖

2.2 光平面標(biāo)定

線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的模型如圖4所示。

圖4 線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器

其標(biāo)定原理即通過SVD平面擬合找到光平面在Camera坐標(biāo)系下的平面方程：

(2)

將其與式(1)聯(lián)立，即可實現(xiàn)：

Ppixel→PCamera

標(biāo)定界面與相機(jī)標(biāo)定類似，在進(jìn)行生產(chǎn)標(biāo)定時，用戶將視覺傳感器固定好，利用一個工裝，將標(biāo)定板的傾斜角固定在45°，并將其放置在視覺傳感器的視場內(nèi)。用戶通過界面中心調(diào)整標(biāo)定板的位置，點擊拍照，系統(tǒng)將自動采集一張棋盤格圖像以及與其匹配的激光線圖像。在0°、-45°的位置繼續(xù)采集兩組圖像后，即可完成光平面標(biāo)定。成功標(biāo)定后，系統(tǒng)將返回點云與擬合平面間的距離作為光平面標(biāo)定可靠性的檢驗標(biāo)準(zhǔn)。

3 手眼標(biāo)定

圖5 手眼標(biāo)定一般模型

手眼標(biāo)定的一般方法是通過至少3次機(jī)器人的末端位姿變換，構(gòu)建并求解AX=XB方程。對于方程AX=XB的求解，最經(jīng)典的是Tsai[8]提出的轉(zhuǎn)站求解方法，但作者指出，該方法需要機(jī)器人移動比較大的角度，否則誤差較大；另外，也有基于四元數(shù)[9]，直積[10]等求解方法，但這些求解方案對輸入誤差非常敏感，若求解時的旋轉(zhuǎn)矩陣部分偏離實際值較遠(yuǎn)時，結(jié)果會產(chǎn)生嚴(yán)重的奇異值。

基于焊縫跟蹤器的視覺傳感器工作距離較近，現(xiàn)場環(huán)境導(dǎo)入的干擾比較嚴(yán)重的前提下。本文設(shè)計了一種測量WorldHBase的手眼標(biāo)定方法，操作方便且精度滿足工業(yè)焊接環(huán)境，適合現(xiàn)場標(biāo)定使用。

3.1 機(jī)器人工具坐標(biāo)變換

在本文實施的工作環(huán)境中，焊縫跟蹤器與SCARA型機(jī)器人進(jìn)行配合，由于進(jìn)行手眼標(biāo)定計算時需要將位姿以旋轉(zhuǎn)矩陣的形式表示，需要將機(jī)器人的當(dāng)前坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成旋轉(zhuǎn)矩陣的形式。

FR205機(jī)器人的末端工具坐標(biāo)由5個量表示：x,y,z,r,s，其表示的物理意義如圖6所示。結(jié)合其物理意義，轉(zhuǎn)換公式為：

(3)

R=Rx(-S)Rz(r)Rz(90)

(4)

t=(xyz)T

(5)

圖6 機(jī)器人末端坐標(biāo)變換

3.2 手眼標(biāo)定實施方案

手眼標(biāo)定分為兩步，第一步，測量WHB。

World坐標(biāo)系由標(biāo)定參照物(棋盤格)所定義，在本標(biāo)定系統(tǒng)中，棋盤格的方向定義如圖7，Z方向符合右手法則，向里。對于小方塊數(shù)量為“奇數(shù)”ד偶數(shù)”的棋盤格而言，此坐標(biāo)系可唯一確定。

圖7 棋盤格方向

Base坐標(biāo)系即為機(jī)器人的基坐標(biāo)系，其XOY平面與機(jī)器人放置的平面平行。

此處，采用傳統(tǒng)焊接機(jī)器人示教的思想，測量WHB。首先將棋盤格放置在焊接機(jī)器人的工作區(qū)域內(nèi)，由于棋盤格定義的坐標(biāo)系已知，用戶需要將焊槍依次移動到棋盤格的5個特定點上，點擊記錄當(dāng)前坐標(biāo)。標(biāo)定算法通過5組World與Base的對應(yīng)關(guān)系，可以計算出WHB，并同時估算當(dāng)前機(jī)器人的定位精度，用戶可以根據(jù)返回結(jié)果，判斷機(jī)器人的定位精度是否符合精度要求。其算法可簡要描述為：

(6)

(7)

(8)

(9)

第二步，保持標(biāo)定物位置不變，將焊縫跟蹤器安裝固定好后，移動機(jī)器人末端，使焊縫跟蹤器能夠采集到清晰的棋盤格圖像，點擊計算。標(biāo)定算法通過外參估計，可以算出WorldHCamera，根據(jù)機(jī)器人自身的坐標(biāo)系統(tǒng)，得到此刻的ToolHBase。則最終得到的手眼關(guān)系為：X=THB·BHW·WHC。

4 實驗測試與數(shù)據(jù)分析

本文所述的標(biāo)定方法已被應(yīng)用于焊縫跟蹤器的實際生產(chǎn)中。焊縫跟蹤器與上海方菱公司的FR205型焊接機(jī)器人(SCARA型)配合，依次實施相機(jī)標(biāo)定，光平面標(biāo)定與手眼標(biāo)定并進(jìn)行實際運行測試。下面是一次標(biāo)定中的實際數(shù)據(jù)。

4.1 相機(jī)與光平面標(biāo)定精度檢驗

應(yīng)用相機(jī)標(biāo)定方案，拍攝25～30張照片，得到相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定結(jié)果見表1。重投影誤差為0.256，為可接受范圍。

表1 相機(jī)標(biāo)定結(jié)果

使用工裝，在0°、45°、-45°條件下拍攝3組光平面標(biāo)定圖像，計算Camera坐標(biāo)系下的光平面方程為：0.698XC+ 0.0235YC+ 0.716ZC- 94.5 = 0。

圖8為圖像識別生成的點云及其平面方程。圖9為點云到平面的距離圖。由這兩幅圖可以看出，點云的共面性較好，擬合的光平面能夠正確的反映點云的共面特性，點云到光平面的距離最大為0.2074，均方差為0.0499，均值為0.0805，滿足光平面標(biāo)定精度要求。

圖8 點云以及光平面

圖9 點云到光平面距離

4.2 系統(tǒng)整體標(biāo)定精度

應(yīng)用手眼標(biāo)定方案，得到的手眼關(guān)系為：

為評估系統(tǒng)整體標(biāo)定精度，采用如下策略：示教一條平面直線焊縫；根據(jù)示教起末點計算空間直線方程；打開焊縫跟蹤器視覺采集系統(tǒng)，在運動過程中實時采集焊縫坐標(biāo)，以采集坐標(biāo)距離此平面直線的距離作為精度評判的標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果如圖10所示。

(a)示教直線1

(b)示教直線2

(c)示教直線3圖10 直線示教及其識別坐標(biāo)

在XOY平面上，系統(tǒng)標(biāo)定精度在±0.8mm，Z方向偏差±0.3mm?？蓾M足焊接現(xiàn)場使用精度。圖11為實際直線焊接結(jié)果。

圖11 實際直線焊接

5 結(jié)論

本文提出了一種用于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的SCARA機(jī)

器人焊縫跟蹤器高效標(biāo)定方案。通過SVD平面擬合求出光平面方程，創(chuàng)新性地通過測量WorldHBase完成手眼標(biāo)定，得到手眼關(guān)系矩陣。與傳統(tǒng)標(biāo)定方案相比，該標(biāo)定方案具有高效，高精度的特點?，F(xiàn)場實施結(jié)果表明，標(biāo)定誤差為±1mm，能夠滿足工業(yè)焊接應(yīng)用要求。

[1] 高飛,尤麗華,吳靜靜. 基于機(jī)器視覺的PCB幾何尺寸檢測方法研究[J]. 電子設(shè)計工程,2015(1):96-98.

[2] 彭誠,任濤,段儕杰. 基于體視顯微鏡的立體視覺測量系統(tǒng)[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,55(2):223-230.

[3] 王榮本,紀(jì)壽文,初秀民,等. 基于機(jī)器視覺的玉米施肥智能機(jī)器系統(tǒng)設(shè)計概述[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2001,17(2):151-153.

[4] Prasad P B, Radhakrishnan N, Bharathi S S. Machine Vision Solutions in Automotive Industry[M].Soft Computing Techniques in Engineering Applications. Springer International Publishing, 2014.

[5] 李學(xué)瑞. 基于激光雙目視覺的焊接機(jī)器人波紋板焊縫三維重建的研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2014.

[6] Son S, Park H, Lee K H. Automated laser scanning system for reverse engineering and inspection[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2002, 42(8): 889-897.

[7] 宋亞勤,張斌,劉開元,等. 機(jī)器人激光掃描式焊縫跟蹤測量系統(tǒng)研究[J]. 中國計量學(xué)院學(xué)報,2016,27(1):33-38.

[8] Tsai R Y, Lenz R K. A new technique for fully autonomous and efficient 3D robotics hand/eye calibration[J].IEEE Transactions on robotics and automation, 1989,5(3): 345-358.

[9] Heller J, Henrion D, Pajdla T. Hand-eye and robot-world calibration by global polynomial optimization[C]//2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2014: 3157-3164.

[10] 郭劍鷹,呂恬生. 機(jī)器人手眼矩陣求解算法[J]. 計量技術(shù),2003(4):3-6.

[11] Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration[J]. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2000, 22(11): 1330-1334.

(編輯 李秀敏)

Field Calibration Design of Seam Tracking System for SCARA Robot

LI Jia-wei1，MA Dian-guang1, TANG Hou-jun1, MENG Xiang-qun2

(1.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;2. Fangling Software Co. Ltd. , Shanghai 200240, China)

In order to acquire the space coordinates of the welding seam, the welding seam tracking system needs to be calibrated. Presenting a calibration scheme for efficient industrial environment. Zhang Zhengyou method was used to calibrate camera. SVD plane fitting was used to calculate the light plane equation. Doing hand-eye calibration by means of calculating the pose from the robot base coordinate system to the calibrate plane coordinate system. The actual result, done with SCARA robot, shows that the calibration method meets the application requirement of the industrial field.

seam tracking; machine vision system; SCARA; hand-eye calibration

1001-2265(2017)05-0096-04

10.13462/j.cnki.mmtamt.2017.05.025

2016-07-28；

2016-08-31

李嘉維(1992—),男，廣東臺山人，上海交通大學(xué)碩士研究生，研究方向為機(jī)器視覺，(E-mail)qetwe0000@gmail.com。

TH165;TG409

A