基于機器視覺的靜子組件點焊系統設計

劉濟銘，劉 沖，劉伊梅，李經民，王 港

(1.大連理工大學 遼寧省微納米及系統重點實驗室，遼寧 大連 116024;2.中國航發沈陽黎明航空發動機集團有限責任公司，遼寧 沈陽 110043)

0 引言

壓氣機靜子組件的制造精度會直接影響壓氣機的工作性能和壽命[1]。靜子組件的加工生產首先需要通過裝配點焊來實現零件間的連接固定，保證組件的生產精度，為后續工序的順利進行提供保障[2]。目前，壓氣機靜子組件的點焊過程均由工人依靠人眼觀察焊縫和焊槍的位置并進行手工作業，由于人的主觀作用，容易造成生產效率低、精度無法保證等問題。

近年來，以焊接機器人為代表的焊接自動化技術快速發展，對提高焊接生產效率、改善勞動條件、穩定和保證產品質量起到了重要作用[3]。由于機器人本身在焊接過程中缺少對外部信息的傳感反饋和實時調節功能[4]，因此無法自主獲得工件定位信息和焊縫位置信息，而視覺信息因方便直觀、易于處理等優點，逐漸成為自動化焊接領域非常實用且有前景的傳感手段[5]。通過將機器人技術與機器視覺技術相結合來進行焊縫識別定位和焊接作業，可以大大提高生產效率和生產的自動化程度[6]。陳海永等[7]針對集裝箱薄鋼板對接焊，研究了基于結構光視覺的圖像特征識別技術,實現了焊接起點的識別與定位。劉明等[8]針對漆包線電阻點焊過程中人工焊接效率低且焊接效果一致性較差、焊點難以精確定位等問題，設計了一種基于視覺的定位系統，實現了漆包線的自動化焊接過程。

本研究采用搭載機器視覺系統的點焊機器人代替人工進行點焊，重點研究視覺識別定位技術，實現靜子組件焊縫的精確識別與定位。通過視覺技術引導工業機器人完成特定點焊工作，降低對夾具位置精度的要求，提高點焊精度、效率和一致性。

1 靜子組件點焊系統整體設計

本研究的靜子組件點焊系統主要由點焊機器人、機器人控制系統和視覺系統等組成，如圖1所示。

圖1 靜子組件點焊系統示意圖

在該系統中，焊接件為已完成定位和夾緊的靜子組件，通過焊裝夾具來保證靜子組件各零件間的定位精度。機器人負責完成靜子組件內、外環的自動點焊工作，由于需要有較高的自由度，因此選用6軸關節型機器人，型號為KUKA KR10 R1420，額定負載為10 kg，臂展為1 420 mm。機器人控制系統選用KUKA標準控制柜，通過編程控制整個點焊系統的自動化運作。視覺系統拍攝靜子組件內、外環焊縫圖像并進行處理，通過高精度匹配算法對焊縫進行識別和定位，通過計算焊縫偏移量得到靜子組件的準確位置信息。

系統整體工作流程如下：首先設置一個靜子組件初始位置作為基準，并通過手動示教編程引導機器人記錄初始點焊路徑；然后利用視覺系統計算實際工作中靜子組件焊縫相對于基準位置的偏移量；最后將偏移量數據傳輸給點焊機器人控制柜，對機器人初始點焊路徑進行糾正，實現視覺引導的自動化焊接操作。

2 視覺定位系統及方案設計

2.1 視覺系統硬件組成

視覺系統作為該點焊系統中用于獲取焊縫位置信息的重要組成部分，對點焊精度與穩定性都起著至關重要的作用，因此對視覺系統的研究具有更為重要的意義和價值。靜子組件點焊系統的視覺系統主要負責完成圖像采集、數據傳輸等工作，其硬件部分主要由視覺控制器、工業相機、鏡頭、照明光源、圖像采集卡和I/O接口等組成。

其中，工業相機選用?？低昅V-CE200-10GM面陣相機，采用黑白CMOS傳感器，配有GigE Vision傳輸接口，分辨率為5 472像素×3 648像素，具有良好的抗干擾能力和數據傳輸穩定性；根據靜子組件的表面形狀特征以及工作現場的環境，選用MV-LBES紅外面光源；視覺控制器選用VC3000系列，尺寸精簡，擁有全面的數據接口，能夠滿足視覺系統的數據傳輸與控制要求。

2.2 攝像機手眼標定

機器人的手眼系統由相機和機器人末端執行器構成。在實際工業應用中通常將相機安裝在機器人末端執行器上，進而實時觀測攝像機當前視野內的工件圖像，避免出現死角和圖像遮蓋現象[9]。攝像機手眼標定是視覺識別引導機器人點焊的關鍵步驟，其主要用于確定攝像機坐標系和機器人基坐標系間的坐標轉換關系，從而計算得出目標點相對機器人基坐標系的位置[10]，實現手眼的配合，完成目標任務。

現有的手眼標定方法主要分為傳統手眼標定法和基于商用視覺庫的標定法兩種[11]。傳統手眼標定法主要通過多次變換機器人末端位姿來建立并求解方程，計算量和誤差較大；基于商用視覺庫的標定法集成了現有的標定算法，使用更加便捷高效，且操作較為簡單。因此，本文采用基于VisionMaster視覺庫的九點標定法。VisionMaster(以下簡稱“VM”)是?？低曌灾餮邪l的視覺開發平臺，集成機器視覺多種算法組件，可快速組合算法，實現對工件或被測物的查找、測量和缺陷檢測等[12]。

九點標定是通過9個點的像素坐標和機械手坐標，求解相機坐標系和機器人坐標系之間的變換關系。該標定方式的主要原理為：假設一個點的像素坐標為[x,y,1]，經過變換后其對應的機械手坐標為[x′,y′,1]，則可通過矩陣方程將該變換表示為：

(1)

該方程式有6個變量，若想求出變換矩陣，則至少需要有6個方程，也就是3組點；當點數大于3組時，通過最小二乘法擬合出最佳參數。

2.3 焊縫定位糾偏方案設計

視覺系統焊縫定位糾偏的整體工作流程如圖2所示。首先機器人帶動相機運動至夾具上方示教位置進行第一次拍照，通過對標記點的識別來判斷夾具是否已到達指定位置；若到達指定位置，則機器人帶動相機運動至內、外環焊縫前方示教位置進行第二次拍照，通過調用VM平臺算子計算焊縫位置的偏移量，若該偏移量未超出閾值，則將該數據傳送給機器人，引導機器人進行后續點焊工作。

圖2 視覺系統焊縫定位糾偏工作流程

2.4 焊縫高精度特征匹配

高精度特征匹配是焊縫識別定位過程的重要步驟之一。由于靜子組件內、外環焊縫圖像的邊緣便于進行識別定位，因此本文采用基于焊縫輪廓邊緣特征的高精度特征匹配方法進行定位糾偏。該算法在VM平臺下的實現過程如下：首先編輯模板，選擇所需模板區域，配置好參數后進行模型訓練；然后選取感興趣區域提取實際焊縫圖像的輪廓邊緣特征信息；最后對輪廓信息與模板進行相關性比較，圖像與模板的相關性結果越大則代表越相似。

3 實驗與分析

為驗證該視覺定位系統焊縫識別定位的精度和穩定性，進行了視覺焊縫識別定位實驗，實驗平臺如圖3所示。

圖3 機器人點焊系統實驗平臺

為了獲取清晰的圖像，首先對相機的焦距和光圈進行調整，以取得最佳的圖像效果；然后加載標定文件，通過示教器控制機器人末端執行器移至夾具正上方和內、外環焊縫前方進行拍照；最后通過視覺軟件系統對焊縫圖像進行處理和定位糾偏?；赩M算法開發平臺的焊縫定位糾偏實現步驟與內容如表1所示。

表1 基于VM平臺的焊縫定位糾偏實現步驟與內容

焊縫定位糾偏具體過程如下：①選擇識別區域，建立焊縫圖像模板，如圖4(a)所示；②通過高精度匹配算法識別焊縫位置，并進行標定轉換和變量計算，得到焊縫位置當前值與基準值的偏差量，如圖4(b)所示；③判斷該偏差量是否超出閾值，若符合要求則將數據格式化后發送給機器人；④機器人接收到來自相機的焊縫定位偏差后，校正初始示教位置并進行點焊操作。

圖4 焊縫圖像模板匹配

由于夾具與焊縫在裝夾完成后其位置關系相對固定，因此實驗中改變夾具的位置，記錄夾具在x軸方向的實際位移Δx，并計算視覺系統與之對應檢測到的焊縫定位偏移量Δx′，比較Δx與Δx′的誤差值大小，實驗數據如表2所示，誤差值變化情況如圖5所示。

表2 實驗數據記錄

圖5 誤差值變化情況

實驗結果表明：在焊縫實際位移量小于±1 mm的情況下，視覺系統能夠實現較高精度的定位糾偏。在遠離初始焊縫位置(大于±2 mm)的地方，由于靜子組件內、外環為弧面，相機到焊縫的拍攝距離發生變化，而機器人手眼標定的過程始終以初始焊縫的位置為基準，所以標定不再適用，進而導致視覺定位偏移量與焊縫實際位移的誤差值較大。但在實際工作過程中，由于夾具定位的限制，焊縫距離初始位置的位移量小于±1 mm，因此能夠滿足較高的精度要求。最后，通過實驗模擬點焊工作過程，沿x軸方向移動夾具,觀察系統對該偏差的識別和糾正，實驗過程如圖6所示。實驗結果表明：在靜子組件發生較小位置變化的情況下，該點焊系統依然能夠準確引導焊槍定位到焊點處，說明視覺系統能夠對一定范圍內靜子組件的位置變化進行糾偏校正，提高了點焊系統的精度與穩定性。

圖6 點焊模擬實驗

4 結語

本文設計了一種基于機器視覺的自動化點焊系統,重點對其視覺系統進行了分析和研究，并通過實驗驗證了視覺系統能夠有效定位識別焊縫并進行糾偏計算，在一定范圍內具有較高的精度。該方法能夠對點焊機器人初始點焊路徑進行糾正，引導機器人進行精確的焊接作業，有效替代人工焊接，提高了生產效率和精度，對實現點焊過程自動化具有一定參考價值。