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    基于線結(jié)構(gòu)光傳感的T型角焊縫跟蹤方法

    2018-11-09 11:11:52張綸昭陳華斌陳善本
    電焊機(jī) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:條紋標(biāo)定灰度

    孔 萌 ,張 杰 ,張綸昭 ,侯 震,陳華斌 ,陳善本

    (1.上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司,上海 201206;2.上海交通大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院,上海200240)

    0 前言

    工業(yè)機(jī)器人經(jīng)多年的發(fā)展先后經(jīng)歷了“示教再現(xiàn)”與“離線編程”階段,目前正在向“智能”化階段發(fā)展[1]。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會(IFR)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),約30%的工業(yè)機(jī)器人已應(yīng)用到焊接領(lǐng)域。傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型機(jī)器人尚不具備對外部環(huán)境的自主感知,特別是焊接軌跡基于外部環(huán)境變化(加工差異性、夾具定位誤差及熱變形等)的自主修正和糾偏[1-3]。

    近幾年,隨著計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、圖像處理等技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器人焊接智能化應(yīng)用研究得到逐步推廣并大規(guī)模應(yīng)用,而激光結(jié)構(gòu)光傳感器具有結(jié)構(gòu)簡單、體積小等特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于機(jī)器人焊接的焊縫跟蹤、軌跡規(guī)劃等,逐漸成為焊接過程自動化和智能化中的關(guān)鍵技術(shù)之一。相比于被動視覺直接使用焊接電弧光作為圖像采集的光源,基于線結(jié)構(gòu)光的激光跟蹤傳感器受焊接過程強(qiáng)烈弧光干擾相對較小,在前視距離設(shè)定合理的條件下獲取的激光條紋圖像質(zhì)量穩(wěn)定、焊縫形貌特征明顯、適應(yīng)性強(qiáng)且處理算法相對簡單,目前主要應(yīng)用于焊縫坡口形貌焊前掃描、初始焊位識別和焊縫跟蹤等領(lǐng)域[4-5]。

    基于視覺的焊縫跟蹤目前以線結(jié)構(gòu)光傳感器為主流方向。線式激光結(jié)構(gòu)光傳感器是由激光二極管產(chǎn)生特定形狀的激光投射到工件表面,形成反映焊縫形貌的激光條紋圖像,反射投影到CCD圖像傳感器,進(jìn)行三維信息恢復(fù)重建,可實(shí)現(xiàn)初始焊位識別、焊縫導(dǎo)引及跟蹤等[6-7]。本研究基于FANUC弧焊機(jī)器人(Fanuc M-20ia)平臺,自主研制一套激光視覺傳感器并開發(fā)FANUC機(jī)器人控制器的通訊模塊,開展線結(jié)構(gòu)光參數(shù)標(biāo)定、激光條紋特征提取及角焊縫跟蹤試驗(yàn)系統(tǒng)測試與驗(yàn)證。

    1 線結(jié)構(gòu)光焊縫跟蹤傳感器研制

    基于FANUC弧焊機(jī)器人平臺(見圖1),研制一套激光視覺傳感單元,包括傳感器驅(qū)動與圖像采集模塊、圖像處理與三維重建模塊及弧焊機(jī)器人通訊模塊。其中,圖像采集裝置由傳感器保護(hù)殼體、CCD感光元件、線激光發(fā)射器、減光及濾光片等組成。

    圖1 弧焊機(jī)器人系統(tǒng)示意Fig.1 Scheme of arc welding robotic system

    為了有效抑制焊接過程強(qiáng)弧光干擾,針對低碳鋼機(jī)器人MAG設(shè)計(jì)了濾光系統(tǒng)。Q345鋼GMAW焊接電弧光譜信息如圖2所示,除去金屬Fe元素譜線,電弧區(qū)域Ar譜線中心波長主要分布在600~700 nm區(qū)間,可選取中心波長相近的激光器作為光源,濾光片中心波長選擇660 nm窄帶濾光片,通過窄帶濾光系統(tǒng)可有效減少強(qiáng)弧光干擾,增加圖像信噪比。

    圖2 低碳鋼GMAW濾光系統(tǒng)比較Fig.2 Comparative analysis of optical filter

    通訊模塊借助Fanuc M20-ia通用傳感器接口R691 Universal Interface,相關(guān)配套軟件基于通訊協(xié)議實(shí)現(xiàn)基于TCP/IP焊縫跟蹤接口,以固定頻率(50 Hz)將工具坐標(biāo)系下的焊縫中心點(diǎn)發(fā)送至機(jī)器人控制器。

    1.1 視覺系統(tǒng)標(biāo)定

    線結(jié)構(gòu)光視覺系統(tǒng)傳統(tǒng)標(biāo)定方法基于三角測距理論將圖像坐標(biāo)系下的二維像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo),最后建立相機(jī)坐標(biāo)系和機(jī)器人TCP坐標(biāo)系的“手眼”關(guān)系矩陣。基于已知激光平面參數(shù)[A,B,C,D]T和單應(yīng)性變換矩陣 HK,通過激光轉(zhuǎn)換矩陣CTi將圖像中的激光條紋中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換至三維相機(jī)坐標(biāo)系FC,具體流程如下:

    (1)在多個任意角度對圓點(diǎn)標(biāo)定板采集標(biāo)定數(shù)據(jù),每個位置分別采集標(biāo)定板圖像、激光圖像和機(jī)器人姿態(tài)數(shù)據(jù),進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定,獲得外參矩陣Hj。

    (2)單幅圖像選擇多組共線的圓心坐標(biāo)gi,直線方程擬合激光條紋。

    (3)對第j張圖像,計(jì)算激光直線與圓心直線的交點(diǎn),作為Fi(圖像平面坐標(biāo)系)下的激光點(diǎn)坐標(biāo)p。根據(jù)交比不變求出Fg(標(biāo)定板中心為原點(diǎn)的世界坐標(biāo)系)下的激光點(diǎn)坐標(biāo)P。已知Hj,根據(jù)公式計(jì)算激光點(diǎn)在FC(相機(jī)坐標(biāo)系)坐標(biāo)MC,不同角度采像重復(fù)步驟(3)和(4)。

    (4)使用奇異值分解(SVD)優(yōu)化得到激光平面方程,計(jì)算坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)至二維坐標(biāo)系對應(yīng)的點(diǎn))和mi(坐標(biāo)系下的點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下的點(diǎn))擬合單應(yīng)性矩陣,給出激光轉(zhuǎn)換矩陣CTi,結(jié)合相機(jī)標(biāo)定結(jié)果,給出手眼矩陣tHC。

    完成上述標(biāo)定后,任意圖像中的激光條紋中心點(diǎn)都可以通過激光轉(zhuǎn)換矩陣計(jì)算出其在機(jī)器人TCP下的坐標(biāo),完成三維重建的過程。進(jìn)而通過計(jì)算出相對焊槍尖端點(diǎn)的距離,如圖3所示。

    圖3 線結(jié)構(gòu)光標(biāo)定流程Fig.3 Calibration procedure of line structured light vision sensor

    1.2 激光條紋特征提取算法

    線激光投射到工件表面,形成反映焊縫形貌的激光條紋圖像,反射至CCD靶面。激光條紋圖像包含焊縫截面形貌特征,為進(jìn)一步確定激光條紋幾何信息,需要提取激光條紋中心坐標(biāo)。鑒于機(jī)器人GMAW焊接過程電弧光、飛濺及焊接煙塵等干擾,本研究基于Hessian矩陣線的特征及其角度值提取算法,將其與噪聲進(jìn)行分割,獲得激光條紋中心點(diǎn)。Hessian矩陣是圖像處理中廣泛使用的一種特征提取辦法,對于一張二維灰度圖像,每個像素點(diǎn)的灰度值可以用L(x,y)表示,而該像素點(diǎn)的Hessian矩陣表示為

    式中 Lxy為灰度值在x,y方向上的偏導(dǎo)數(shù);Lxx為灰度值在x方向上的二階偏導(dǎo)數(shù);Lyy為灰度值在y方向上的二階偏導(dǎo)數(shù)。

    Hessian矩陣中各元素可以由圖像的二維卷積計(jì)算出,計(jì)算出Hessian矩陣后,利用其特征值與特征向量可以近似計(jì)算圖像灰度在該像素位置的主曲率與主方向。而線特征的中心坐標(biāo)是法向上灰度梯度為0、灰度值最大的位置,得到線法向截面上灰度值的一階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn),以此作為激光條紋中心的亞像素坐標(biāo)[8]。另外,針對特定的焊接接頭形式如角焊縫,通過事先定義焊接接頭形式的形貌模型對接頭形式進(jìn)行分區(qū)劃分。對于兩工件互相垂直的T型接頭角焊縫,可以分兩個子區(qū)定義其形貌模型,并且根據(jù)激光條紋點(diǎn)方向定義各子區(qū)的角度范圍,如圖4所示。每個子區(qū)有兩個參數(shù),坐標(biāo)范圍表示圖像的列區(qū)間,角度表示圖像中激光條紋線段應(yīng)有的角度范圍(根據(jù)實(shí)際采集到的圖像經(jīng)驗(yàn)確定)。

    圖4 角焊縫激光條紋特征點(diǎn)提取Fig.4 Feature point extraction for fillet weld

    雖然Hessian矩陣特征值提取的激光條紋濾去了大量噪聲點(diǎn)數(shù)據(jù),但仍然存在一部分異常點(diǎn),接下來采用隨機(jī)采樣一致性(RANSAC)算法,通過大量迭代,每次迭代選擇所需最少的數(shù)據(jù)點(diǎn)擬合模型,并與點(diǎn)集數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,去除異常點(diǎn),最后用最小二乘法擬合激光條紋直線方程,其中交點(diǎn)為角焊縫的特征點(diǎn)。

    2 T型接頭角焊縫跟蹤試驗(yàn)

    在設(shè)計(jì)焊縫跟蹤試驗(yàn)時,預(yù)先機(jī)器人會有一條示教軌跡,在執(zhí)行搜索-跟蹤環(huán)節(jié),計(jì)算實(shí)際軌跡與示教軌跡的偏差,調(diào)整焊槍TCP位置。對于T型接頭角焊縫,只有一個焊縫特征點(diǎn),將其視為焊縫中心點(diǎn),焊縫跟蹤過程便是不斷傳輸焊縫中心點(diǎn)在工具坐標(biāo)系中的坐標(biāo)給機(jī)器人控制器,控制機(jī)器人移動焊槍至下一個跟蹤點(diǎn)的過程。

    實(shí)際焊接過程跟蹤結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,x和z方向的誤差范圍為±0.69 mm、±0.53 mm,假設(shè)平均誤差為誤差曲線中所有點(diǎn)的絕對值的平均,則x,z以及二維平均誤差分別為(0.40 mm、0.33 mm、0.52 mm)。

    3 結(jié)論

    圖5 T型接頭角焊縫跟蹤試驗(yàn)及誤差Fig.5 Experiment and error of seam tracking for fillet weld

    針對FANUC弧焊機(jī)器人自主開發(fā)了一套激光視覺傳感系統(tǒng),并在此基礎(chǔ)上完成了視覺系統(tǒng)標(biāo)定、通訊協(xié)議和激光條紋圖像處理算法開發(fā)等。針對T型接頭角焊縫進(jìn)行了焊縫跟蹤試驗(yàn)驗(yàn)證,軌跡跟蹤精度平均誤差控制在0.52以內(nèi),滿足機(jī)器人GMAW焊縫跟蹤實(shí)際需求。

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