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    面向三維復(fù)雜焊縫的焊接機(jī)器人焊縫跟蹤方法

    2023-01-21 00:57:20曹學(xué)鵬張弓楊根吳月玉陶浩王傳璽
    工程科學(xué)學(xué)報 2023年2期
    關(guān)鍵詞:坡口分段坐標(biāo)系

    曹學(xué)鵬,張弓,楊根,吳月玉,陶浩,王傳璽

    1) 長安大學(xué),西安 710064 2) 廣州先進(jìn)技術(shù)研究所,廣州 511458 3) 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

    隨著制造業(yè)和工業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,焊接機(jī)器人逐漸替代傳統(tǒng)手工焊接,并廣泛應(yīng)用于各種場合,大大提高了制造效率[1].應(yīng)用于焊接機(jī)器人的焊縫跟蹤技術(shù)可實(shí)現(xiàn)焊接的自動化與智能化[2].目前焊縫跟蹤技術(shù)存在跟蹤精度不高,跟蹤實(shí)時性不強(qiáng)等問題,國內(nèi)外學(xué)者對此開展了研究.

    Chang等[3]開發(fā)出差分特征點(diǎn)檢測算法與折線式路徑規(guī)劃方法,搭建了便攜式機(jī)器人跟蹤焊接系統(tǒng),成功應(yīng)用于雙殼船壁結(jié)構(gòu).Zhao等[4]提出基于ERFNet 網(wǎng)絡(luò)算法的焊縫跟蹤系統(tǒng),解決了強(qiáng)背景噪聲下的焊縫特征點(diǎn)提取,實(shí)現(xiàn)在線路徑規(guī)劃與偏差實(shí)時修正,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證誤差在0.25 mm 內(nèi).Banafian等[5]開發(fā)出基于激光和立體視覺結(jié)構(gòu)光的焊縫跟蹤系統(tǒng),利用改進(jìn)的圖像處理方式實(shí)現(xiàn)精確跟蹤,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證誤差小于0.4 mm.Zhang等[6]針對復(fù)雜二維焊縫進(jìn)行焊接實(shí)驗(yàn)研究,對特征點(diǎn)精確定位后,焊接路徑的平均誤差為0.387 mm.針對焊接時焊槍與焊縫中心線不對中的情況,Park和Moon[7]提出基于移動平均算法的模塊化焊縫跟蹤系統(tǒng),成功應(yīng)用于海上管道焊接,并控制誤差在0.3 mm 內(nèi).對于跟蹤過程中產(chǎn)生的噪聲干擾,Zou等[8]提出基于深度學(xué)習(xí)的高魯棒性焊縫檢測器,實(shí)現(xiàn)了連續(xù)強(qiáng)噪聲干擾下的高精度焊縫跟蹤.

    上述研究促進(jìn)了焊縫跟蹤技術(shù)的發(fā)展,但研究對象大多以二維平面焊縫為主[9?11],空間焊縫僅面向螺旋線、相貫線等規(guī)則曲線[12?14],對空間內(nèi)任意復(fù)雜焊縫的研究較為缺乏.為此,本文以三維復(fù)雜焊縫為研究對象,提出一種焊縫四步跟蹤法,通過分段掃描的方式采集三維焊縫數(shù)據(jù),并利用二階導(dǎo)數(shù)最值法與組合濾波的方法提取特征點(diǎn),通過三次非均勻有理B 樣條擬合(NURBS)的方式實(shí)現(xiàn)焊槍的路徑規(guī)劃,完成焊縫跟蹤.

    1 組成與原理

    焊縫跟蹤系統(tǒng)包含機(jī)器人、激光傳感器、焊接設(shè)備、工控機(jī)、控制柜等,其構(gòu)成原理如圖1 所示.本文使用基于結(jié)構(gòu)光的激光傳感器作為視覺工具,具有響應(yīng)快、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[15].

    圖1 焊縫跟蹤系統(tǒng)構(gòu)成圖Fig.1 Structure diagram of seam tracking system

    從圖中可以看出,六軸機(jī)器人、控制器與焊接設(shè)備組成機(jī)器人焊接系統(tǒng),激光傳感器裝配于機(jī)器人末端,并由機(jī)器人帶動采集信息,焊縫信息通過激光傳感器與上位機(jī)間的連接傳輸,經(jīng)過焊縫跟蹤方法的運(yùn)算輸出焊接路徑,信息傳輸至機(jī)器人控制器指揮焊接,從而實(shí)現(xiàn)焊縫跟蹤.

    2 焊縫跟蹤方法

    本文提出的焊縫跟蹤系統(tǒng)通過分段掃描、組合濾波處理、特征點(diǎn)提取、焊接路徑規(guī)劃四個步驟實(shí)現(xiàn)三維復(fù)雜焊縫的跟蹤.首先通過分段掃描采集焊縫坡口原始數(shù)據(jù);經(jīng)過Lowess 平滑處理[16]去除毛刺及失真,還原焊縫坡口輪廓形貌;隨后進(jìn)行連續(xù)兩次求導(dǎo)與高斯[17]、限幅[18]濾波獲取傳感器坐標(biāo)系下的坡口特征點(diǎn)坐標(biāo);通過標(biāo)定,將位于傳感器坐標(biāo)系下的特征點(diǎn)二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為基坐標(biāo)系下三維坐標(biāo)[19?20];將一系列焊接點(diǎn)進(jìn)行NURBS擬合[21]處理,形成焊接路徑,整體流程如圖2 所示.

    圖2 焊縫跟蹤流程圖Fig.2 Flow chart of welding seam tracking

    2.1 分段掃描與組合濾波

    分段掃描的目的在于提取三維空間焊縫數(shù)據(jù),是實(shí)現(xiàn)三維復(fù)雜焊縫跟蹤的基礎(chǔ).機(jī)器人帶動激光傳感器以折線分段的方式連續(xù)掃描焊縫,獲取原始數(shù)據(jù).本文實(shí)驗(yàn)對象為平面S 型焊縫與三維復(fù)雜焊縫(通過直線焊縫與S 型焊縫搭接而成),其中,S 型焊縫的分段掃描原理及效果如圖3所示.

    圖3 分段掃描原理.(a)實(shí)物掃描圖;(b)原始數(shù)據(jù)圖像;(c) 點(diǎn)云圖;(d) 偽彩圖Fig.3 Segmented scanning: (a) weldment scanning;(b) raw data;(c) point cloud;(d) pseudo-color picture

    激光傳感器采集數(shù)據(jù)時受到自然光線、焊件表面反光、毛刺凸起等影響,導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)失真.組合濾波采用Lowess 濾波、限幅濾波、高斯濾波三種方法,以平滑修正數(shù)據(jù)圖形.

    Lowess 濾波為加權(quán)線性最小二乘結(jié)合一階多項(xiàng)式模型,能較好的平滑處理波動性數(shù)據(jù),用于處理焊件表面毛刺等失真.坡口數(shù)據(jù)經(jīng)由式(1)進(jìn)行平均回歸,過程中引入式(2)加權(quán)平滑,推導(dǎo)得Lowess 估計值公式(3).

    式中:ωi(x0)為權(quán)重.

    限幅濾波原理如式(4),用于處理偶然因素引起的脈沖干擾.

    式中:yn與yn-1為采樣值,?T為閾值.

    高斯濾波可有效抑制正態(tài)分布的干擾信號,防止檢測到局部峰值,高斯函數(shù)的一維表達(dá)如式(5):

    式中:μ為均值,決定函數(shù)的位置;σ為標(biāo)準(zhǔn)差,決定分布的幅度.

    處理三維空間焊縫坡口過程中,Lowess 濾波用于平滑焊件坡口原始圖形,限幅、高斯濾波用于處理一階、二階導(dǎo)數(shù),使局部極大極小值更為顯著.組合濾波效果如圖4 所示.x,y,z分別代表坐標(biāo)軸X軸,Y軸,Z軸上的值.

    圖4 濾波效果.(a) Lowess 濾波;(b) 限幅、高斯濾波Fig.4 Filter effect: (a) Lowess filtering;(b) limiting,Gaussian filtering

    2.2 特征點(diǎn)提取

    特征點(diǎn)提取的速度與精度影響焊縫跟蹤最終效果.針對三維復(fù)雜焊縫,特征點(diǎn)提取算法包括五個步驟,如圖5 所示.首先Lowess 濾波平滑焊縫坡口;求導(dǎo)得焊縫坡口輪廓的一階導(dǎo)數(shù);使用限幅、高斯濾波平滑一階導(dǎo)數(shù);求二階導(dǎo)并平滑處理;尋找全局極大、極小值確定特征點(diǎn)坐標(biāo).

    圖5 特征點(diǎn)提取Fig.5 Feature points extraction

    2.3 路徑規(guī)劃

    各坐標(biāo)系的空間轉(zhuǎn)換關(guān)系是后續(xù)研究與計算的基礎(chǔ),通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,可實(shí)現(xiàn)將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)從傳感器坐標(biāo)系{S}下的二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為基坐標(biāo)系{B}下的三維坐標(biāo),從而進(jìn)行路徑規(guī)劃.轉(zhuǎn)換過程涉及到末端坐標(biāo)系{E}與焊槍坐標(biāo)系{T},機(jī)器人工作站中各坐標(biāo)系如圖6 所示.

    圖6 機(jī)器人工作站坐標(biāo)系Fig.6 Robot workstation coordinate system

    首先進(jìn)行焊槍TCP 標(biāo)定[22],使用六點(diǎn)法求得轉(zhuǎn)換矩陣,繼而用三點(diǎn)法進(jìn)行傳感器標(biāo)定,求得轉(zhuǎn)換矩陣,結(jié)果如式(6),式(7)為坐標(biāo)變換核心公式.由于非本文的重點(diǎn)內(nèi)容,故不再贅述.

    式中,BP=(xB,yB,zB,1)T,SP=(xS,0,zS,1)T.

    三次非均勻有理B 樣條(NURBS)擬合方法在擬合復(fù)雜圖形時有較大便利,NURBS 曲線的擬合和插值也是領(lǐng)域內(nèi)研究重點(diǎn).NURBS 曲線擬合公式如式(8):

    式中:wi,i=0,1,2,······,n稱為權(quán)因子,分別與控制點(diǎn)di聯(lián)系;首末全因子w0,wn>0,其余wi≥0,且順序k個全因子不同時為零;Mi,p(u)是由節(jié)點(diǎn)矢量V=[v0,v1,······,vn+p+1]上按deBoor-Cox遞推公式?jīng)Q定的p次規(guī)范B樣條基函數(shù).

    3 實(shí)驗(yàn)研究

    文中焊縫跟蹤系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺的組成,如圖7 所示.主要包含:六軸機(jī)器人ABB IRB 1410、控制器IRC5、激光傳感器LS-100CN、焊接電源及焊槍、上位機(jī)等.

    圖7 焊接實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成Fig.7 Welding experimental system composition

    實(shí)驗(yàn)對象設(shè)置為S 型焊縫和通過直線焊縫與S 型焊縫搭接而成的三維復(fù)雜焊縫,以驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)方法在不同維度的可行性,并測量不同類型焊縫跟蹤精度.焊縫類型如圖8 所示.

    圖8 實(shí)驗(yàn)對象.(a) S 型焊縫;(b) 三維復(fù)雜焊縫Fig.8 Test subject: (a) type S;(b) three-dimensional (3D) curve

    實(shí)驗(yàn)過程中,設(shè)置機(jī)器人移動速度為20 mm·s?1[23?24],采集頻率設(shè)為12 Hz(機(jī)器人位姿數(shù)據(jù)采集頻率同為12 Hz),采集焊縫的二維信息,以時間為第三維信息將其可視化,分段掃描采集原始數(shù)據(jù)如圖9所示.可以看出,未經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的焊縫整體特征表現(xiàn)不明顯,并未顯示出焊縫的整體形貌(S 型),但是坡口特征并未被掩蓋.隨后對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,以還原焊縫空間特征.

    圖9 原始數(shù)據(jù)圖.(a) S 型焊縫;(b) 三維復(fù)雜焊縫Fig.9 Raw data graph: (a) type S;(b) 3D curve

    激光傳感器采集的焊縫信息為焊縫的二維坐標(biāo)數(shù)據(jù),由于受實(shí)驗(yàn)環(huán)境干擾、激光散射等影響,存在部分失真、毛刺,故采用2.1 節(jié)所述方法,對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行組合濾波,以得到相對還原的焊縫形貌數(shù)據(jù).采用2.2 節(jié)和2.3 節(jié)所述方法,對焊縫特征點(diǎn)進(jìn)行定位,得到傳感器坐標(biāo)系下特征點(diǎn)坐標(biāo),再根據(jù)轉(zhuǎn)換矩陣(6)與式(7),計算得到基坐標(biāo)系下的特征點(diǎn)坐標(biāo).對每對特征點(diǎn)求取中心點(diǎn)得到焊接點(diǎn),實(shí)驗(yàn)采用NURBS 函數(shù)擬合焊接點(diǎn)獲取焊接路徑.使用焊槍末端落于焊縫中心線,記錄位置數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn).將跟蹤方法下獲得的焊接路徑與基準(zhǔn)進(jìn)行比對,從而獲得跟蹤誤差.擬合出的焊接路徑結(jié)合焊件三維點(diǎn)云圖,如圖10 所示.與圖9對比可以看出,焊縫整體特征被還原,為實(shí)現(xiàn)焊縫跟蹤提供了基礎(chǔ).

    圖10 焊接路徑.(a) S 型焊縫;(b) S 型焊縫點(diǎn)云圖;(c) 三維復(fù)雜焊縫;(d) 三維復(fù)雜焊縫點(diǎn)云圖Fig.10 Welding path: (a) type S;(b) point cloud of type S;(c) 3D curve;(d) point cloud of 3D curve

    機(jī)器人焊接過程中需將跟蹤誤差保持在0.5 mm以內(nèi)[25],文中實(shí)驗(yàn)所得焊縫跟蹤誤差,如圖11 所示.從圖中數(shù)據(jù)可得其平均誤差與標(biāo)準(zhǔn)差如表1所示,兩種類型焊件實(shí)驗(yàn)平均誤差分別為0.296 mm與0.292 mm,均滿足機(jī)器人焊接的精度要求,標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0779 和0.1129,其值越小表示焊接過程中誤差波動越小.以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了文中焊縫跟蹤方法的有效性.

    表1 誤差分析Table 1 Error analysis

    圖11 誤差分析.(a) S 型焊縫;(b) 三維復(fù)雜焊縫Fig.11 Error analysis: (a) type S;(b) 3D curve

    4 結(jié)論

    (1) 本文介紹了焊縫跟蹤系統(tǒng)組成與結(jié)構(gòu),分析了其工作原理與流程,提出基于激光傳感器的焊縫四步跟蹤方法.

    (2) 采用四步法對焊縫進(jìn)行分段掃描,獲取原始數(shù)據(jù);使用組合濾波平滑處理數(shù)據(jù);提取特征點(diǎn)繼而得到焊接點(diǎn)坐標(biāo);將焊接點(diǎn)插值處理獲得焊接路徑.

    (3) 對S 型焊縫與三維復(fù)雜焊縫進(jìn)行了跟蹤實(shí)驗(yàn),在焊接速度為20 mm·s-1情況下,跟蹤誤差分別為0.296 mm 和0.292 mm,滿足機(jī)器人焊接的精度要求,表明所提出方法的有效性.

    (4) 實(shí)現(xiàn)了三維復(fù)雜焊縫跟蹤,未來可將多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)用于焊縫跟蹤系統(tǒng),同時引入深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用于焊縫跟蹤技術(shù)的圖像處理過程以及焊件的質(zhì)量檢測.

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