汽車焊裝產(chǎn)線機器人視覺抓件技術(shù)應用與優(yōu)化

關鍵詞：汽車焊裝產(chǎn)線；視覺識別；機器人抓件；軌跡補償

0引言

隨著機器人產(chǎn)線越來越普及，越來越多的汽車廠商選擇采用視覺技術(shù)來給機器人裝上“眼睛”，以提升機器人的智能化程度。國內(nèi)大部分的焊裝車間中，其焊接自動化率雖然已達到80%～100%，但實現(xiàn)的僅僅是焊接工藝的自動化。想要突破全工藝過程的100%自動化，其關鍵在于視覺技術(shù)的應用。將視覺系統(tǒng)集成到機器人抓取零件和裝配等工藝過程中，可以實現(xiàn)全自動柔性生產(chǎn)。機器人通過視覺識別零件定位，無論是大型還是小型、有序擺放還是無序擺放的，都可以有效地進行零件位置的獲取。這種模式釋放了各種定位工裝和料架高精度要求的約束，提升了產(chǎn)線的柔性生產(chǎn)能力。

1機器人視覺抓件技術(shù)在汽車焊裝產(chǎn)線的應用現(xiàn)狀

1.1機器人視覺抓件技術(shù)簡介

機器人視覺抓件技術(shù)是借助視覺感知相機、工業(yè)機器人以及抓取機構(gòu)三方綜合應用的一門技術(shù)。視覺感知相機通過攝像機對被測物體進行圖像采集、分析和處理，識別物體的位置，它涉及了光學原理、圖像處理、信號處理、計算機技術(shù)以及模式識別等眾多學科領域。視覺感知相機通過識別出來的位置信息發(fā)送坐標數(shù)據(jù)給機器人系統(tǒng)[1]，機器人系統(tǒng)接到具體的坐標指令后，修正自身的抓取軌跡，行走至抓取位置進行物體的抓取。

整個物體抓取由機器人末端的執(zhí)行機構(gòu)實施，機器人系統(tǒng)以及視覺抓件系統(tǒng)負責抓取位置的感知和物體的挪移運動。機器視覺抓件技術(shù)具有檢測精度高、速度快和實時性好的優(yōu)勢，能最大化釋放機器人的柔性能力[2]，提升產(chǎn)線的柔性化，提高生產(chǎn)效率，降低運營成本（圖1）。

1.2汽車焊裝產(chǎn)線機器人抓件技術(shù)應用現(xiàn)狀

隨著汽車產(chǎn)線智能化和無人化的不斷發(fā)展和推進，產(chǎn)線柔性能力需求也越來越大。機器人視覺抓件技因為其高柔性和高精度的特點[3]，在汽車廠商焊裝車間的應用越來越廣泛（圖2）。機器人視覺抓件技術(shù)從初始外協(xié)的小件零件到?jīng)_壓的大覆蓋鈑金件，均能夠?qū)崿F(xiàn)自動抓取，在技術(shù)應用上不斷拓展其應用場景。

目前焊裝車間主要有以下幾種應用場景：機器人引導智能組裝系統(tǒng)（四門兩蓋組裝）；車身件鈑金件引導機器人抓取和安裝；螺栓以及小支架自動抓取等。雖然機器人視覺抓件技術(shù)的應用范圍越來越廣，但實際應用過程中仍然存在著抓件精度不足、故障率頻次高以及故障恢復時間長等問題（圖3），導致整線的生產(chǎn)效率降低，這對于焊裝產(chǎn)線推廣應有機器人視覺抓件技術(shù)存在著很大的困擾。如何提升機器人視覺抓件系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性，成為各個汽車廠商焊裝車間急需要解決的難題[4]。

2機器人視覺抓件技術(shù)應用中的問題及原因分析

很多汽車廠商在推進機器人視覺抓件技術(shù)的時候感到阻力，主要顧慮點在于機器人抓件技術(shù)成本太高或者故障率太高，無法正常生產(chǎn)或者大規(guī)模推廣使用，導致機器人視覺技術(shù)應用的整體效果大打折扣。通過日常使用的數(shù)據(jù)綜合來看，抓件技術(shù)應用中的問題可以歸納為以下3種情況，筆者對這些問題的內(nèi)在原因也進行了分析。

2.1機器人視覺抓件成功率低，精度不足

機器人視覺抓件技術(shù)的應用過程中，視覺識別的精度經(jīng)常是影響正常運行的主要問題之一。造成這種原因的主要原因可以分為2類：一類是硬件設置的問題，如相機選型、光源布置以及相機安裝方式等不合理，導致視覺成像精度差，從而影響坐標值輸出的準確度，影響到機器人抓件精度；另一類是視覺本身的算法問題、設備參數(shù)的調(diào)試以及特征點選取等問題，導致輸出的坐標參數(shù)與實際的零件坐標差異大，從而影響機器人的抓件精度，頻繁出現(xiàn)零件不進銷或者被擠壓變形等問題。

2.2機器人視覺抓件故障率高，穩(wěn)定性不足

機器人視覺抓件的穩(wěn)定性問題主要集中在機器人抓手、零件和零件料框三者之間的尺寸配合問題上，這也往往是機器人視覺抓件集成過程中難度最大的地方。外協(xié)件的料框尺寸在實際投入使用過程中一致性通常較差，主要由于零件料框由鈑金供應商提供，其尺寸和前期設計均由供應商負責。料框最基本的要求也僅僅是滿足零件的包裝運輸要求，同時由于成本的控制，其結(jié)構(gòu)強度不會控制在較高的水平，所以運輸過程中經(jīng)常會出現(xiàn)碰撞變形。工裝抓手的設計往往也僅考慮零件的定位和抓取問題。

所以料框和工裝抓手的設計要求出現(xiàn)了脫節(jié)，而機器人視覺抓件技術(shù)又需要兩者相互配合。這就造成這兩者之間的尺寸經(jīng)常會出現(xiàn)偏差，導致抓件時抓手與料框干涉、零件與料框干涉等問題，安全距離設置不足，甚至在后期應用時，抓件識別成功率不高或者故障率高。

2.3機器人視覺抓件故障恢復時間長

在機器人視覺抓件項目調(diào)試或者生產(chǎn)過程中，由于視覺系統(tǒng)識別失敗或人為操作失誤等原因，導致機器人沒有按照預設好的行走軌跡進行零件抓取，造成機器人抓手與料框或零件發(fā)生碰撞，故障嚴重時抓手完全變形無法進繼續(xù)進行正常生產(chǎn)。在故障恢復過程中，除了需要重新校準抓手外，還需要對視覺系統(tǒng)進行重新校準和標定，整個故障恢復時間相比傳統(tǒng)的抓件模式多出2h。長時間的停線影響整體產(chǎn)線的產(chǎn)量輸出，對于許多汽車廠商來說是無法接受的損失。為了應對這種情況的出現(xiàn)，許多汽車廠商在建設機器人視覺抓件的同時，設有臨時人工吊運的旁路。這雖然能夠臨時解決停線的問題，但多投入的這些設備和人，在機器人視覺抓件正常工作時又是一種資源浪費。

3汽車焊裝產(chǎn)線的機器人視覺抓件的優(yōu)化

針對傳統(tǒng)機器人視覺抓件系統(tǒng)存在的問題，要對整個機器人視覺抓件系統(tǒng)進行優(yōu)化改進，需要從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、硬件選擇、流程控制以及料框精度和定位等多個方面進行提升，從而實現(xiàn)機器人視覺抓件系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。

3.1機器人視覺抓件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

為了提升機器人視覺抓件的成功率和故障率，減少因視覺識別失敗或者料框及零件出現(xiàn)偏差導致設備碰撞引起大的設備故障停線，需對現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。在傳統(tǒng)的機器人抓件視覺系統(tǒng)的基礎上，增加2D的平面相機，融合2個傳感器數(shù)據(jù)，建立一個統(tǒng)一的坐標系，通過融合數(shù)據(jù)實現(xiàn)軌跡的糾偏，同時也能夠?qū)崿F(xiàn)視覺系統(tǒng)的快速標定和恢復（圖4）。

整個工藝流程中，當料框到位后，單目相機對料框的標識點進行拍照，計算出料框的實際中心位姿，并與示教位姿進行對比，計算出機器人進出料框的軌跡補償量。同時每次抓件前，單目相機拍照進行車型的式樣差檢查，并判斷料框物料的托塊是否打開到位，零件是否為可抓取狀態(tài)，以避免抓手與料架的干涉。機器人根據(jù)視覺系統(tǒng)的補償量調(diào)整軌跡進入料框，在料框內(nèi)利用3D相機對物料進行近距離拍照，獲取待抓取物料的位姿，計算出機器人的軌跡補償值。機器人調(diào)整軌跡抓取物料，抓取零件后機器人再按照料框的偏差值修正軌跡行走出料框。新的視覺抓件系統(tǒng)能夠降低對零件料框的定位精度以及尺寸一致性的要求，從而降低零件料框的開發(fā)成本。同時，能夠最大限度降低故障碰撞發(fā)生的概率，提升機器人視覺抓件系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

3.2機器人抓件視覺相機的硬件選型

3.2.1視覺相機參數(shù)選擇

視覺相機的選取需要根據(jù)需要檢測對象的視野范圍大小，然后根據(jù)現(xiàn)場的工況條件確認拍照距離，以此為基礎來確定相機和鏡頭的型號。對于汽車焊裝產(chǎn)線來說，主要有小件抓取、大件抓取和測量等的視覺應用場景。其主要應用3D結(jié)構(gòu)光相機的選擇[4]，常用的相機配置選擇參數(shù)推薦如表1。

3.2.2機器人視覺抓件光源和布置方式選擇

光源的選擇應根據(jù)不同的應用場景選擇不同的型號，常用的有LED、熒光燈和鹵素燈。其中，LED照射形狀、大小和顏色種類豐富，轉(zhuǎn)換特性良好，壽命約3萬h；熒光燈可實現(xiàn)大范圍照射、較為便宜，使10kHz以上的高頻型式，壽命約為2000h；鹵素燈具有高輝度、光纖傳導和冷光照明等特性，壽命約為1000h。

機器人視覺光源布置的方式，不同的光照類型對視覺拍照成像的影響比較大。機器人視覺一般有以下幾種常見的光源布置方式：第一種將平面發(fā)光的擴散光線通過半反射鏡進行反射后，照射到與CCD相機光軸相同的軸上，有利于著重提取凹凸和平行度等的變化情況；第二種是通過從斜側(cè)方照射以拍攝到陰影的對比度，有利于對邊緣或表面凹凸的識別時；第三種是當進行工件背影寬度等尺寸檢測時，使用背光照射方式可得到穩(wěn)定的檢測[5]。

3.2.3機器人視覺抓件的安裝方式選擇

機器人視覺系統(tǒng)的安裝常選擇以下2種方式。

第一種是相機固定的方式，這種方式優(yōu)勢是可以在機器人運動時拍照，相機連接電纜鋪設簡易，但該方式的檢測區(qū)域固定，如果因外界因素導致相機和機器人間相對位置變更，必須重新示教標定。

第二種方式是相機固定在機器人上，檢測區(qū)域可以隨機器人變化，整體檢測范圍增加。這種方式可以使用較大范圍的相機焦距，可以提升檢測精度，且容易拓展再檢測功能。但是這種方式下，機器人無法在運動過程中實現(xiàn)拍照，需要先降速穩(wěn)定后進行拍照，拍完照之后再加速運動。同時，這種方式下還須注意光源是否被機器人或外圍設備干涉，注意照相機連接電纜的磨損現(xiàn)象，避免線纜出現(xiàn)拉扯和磨損影響生產(chǎn)效率。

在實際的機器人抓件場景的使用中，相機安裝在機器人六軸上的應用方式最廣，適用性更強，可滿足多車型共用，不隨抓手切換。

3.3料框定位系統(tǒng)精度的提升

為了能夠避免料框和機器人抓手在配合上的誤差，機器人抓手在設計初期要同步開始設計料框的形式。抓手設計和料架建議采用模塊化的設計方式，零件的變化僅需要改變部分結(jié)構(gòu)，這樣能夠快速實現(xiàn)設計到制造的過程，同時也減少很多不必要的變量影響。對于整個料框的設計有一些最基本的參數(shù)要求，例如物料擺放位置度容差范圍：X、Y≤±70.0mm（z向偏差），傾斜角度≤±5°。料框的框架的立柱垂直度需要控制在≤±3°的偏差范圍內(nèi)；料框與抓手立柱以及零件支撐塊的安全距離設置＞50.0mm，避免抓手在抓取過程中出現(xiàn)偏差，導致與料框發(fā)生碰撞。

3.4優(yōu)化機器人視覺抓件系統(tǒng)的處理流程

對以前定點拍照的處理流程進行優(yōu)化。原流程機器人視覺抓件的成功率大多需要依靠零件料框定位系統(tǒng)的精度（料框相對機器人以及零件相對料框的精度）。根據(jù)上述分析，料框定位系統(tǒng)的精度一致性在抓件過程中很難得到保證。所以在零件抓取作業(yè)的整個流程中，如果料框系統(tǒng)的定位精度高，機器人可直接進入拍照位進行識別抓??；但當出現(xiàn)料框系統(tǒng)的定位精度不足時，固定位置拍照很有可能無法識別到零件的位置，從而影響機器人抓件成功率。

通過增加對料框位置實時檢測識別，可以避免這一情況的出現(xiàn)（圖5）。機器人需要在高位先對料框的位置進行識別判定，找到料框的位置后再運動至料框的零件拍照位置，拍照識別零件在料框中的位置，并判斷零件有無、是否為可抓取狀態(tài)后再進行定位識別，這樣可大幅度提升機器人抓件成功率。

4機器人視覺抓件系統(tǒng)的測試驗證

按優(yōu)化后的機器人視覺抓件系統(tǒng)對某車型的前地板焊合總成抓件工位改進，同時對機器人視覺系統(tǒng)進行布置的同時，需要對系統(tǒng)精度、檢測時間以及系統(tǒng)故障率進行操作測試。以某車型前地板焊合總成作為測試樣件，針對測試目標搭建測試平臺。要求：視覺檢測的點云模型與數(shù)模設計圖的尺寸偏差為±0.5mm（孔、邊、面的精度）；定位銷的配合公差為±0.5mm，用于檢測視覺識別精度；工作距離（即相機的拍照距離）為1300.0～1600.0mm；相機視野選擇800.0mm×800.0mm。選取一塊固定位置作為定位識別區(qū)域，以此為基準引導抓取。整個測試分3組進行，拍照距離分別為1300.0mm、1450.0mm和1600.0mm，測試結(jié)果如表2所示。試驗抓件引導共進行733次，成功732次；在±0.3mm的識別精度要求下，抓件成功率達99.8%，滿足機器人視覺抓件識別的成功率要求。

5結(jié)束語

機器人視覺抓件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)通過優(yōu)化后，能以較低的成本提升整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性，降低系統(tǒng)故障的風險，降低機器人抓件視覺的故障率。同時，能夠縮短其故障恢復時間，保障整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和裝產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。隨著機器人視覺抓件技術(shù)的發(fā)展，機器人會越來越智能化、視覺識別的精度越來越高、算法越來越成熟，在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不斷的優(yōu)化下，穩(wěn)定性也會越高。由此可見，機器人視覺抓件技術(shù)在汽車焊裝線將會被廣泛應用，不斷提升汽車制造廠商的無人化和智能化水平，在智能制造的舞臺上發(fā)揮著不可替代的積極作用。