線激光檢測技術在車身細密封涂膠機器人中的應用綜述

馬清伍，陳家儉

（一汽-大眾汽車有限公司，吉林 長春 130011）

前言

隨著車身涂膠機器人在汽車行業的廣泛應用，自動化生產線對涂膠機器人的靈活性、穩定性和噴涂精度提出了更高的要求。一汽-大眾汽車有限公司成功地引入了線激光檢測技術，用于精準檢測車身四門兩蓋的位置，從而保證機器人能夠準確高質量的完成四門兩蓋的涂膠任務，極大地提高了自動化生產率。

本文從激光檢測技術在涂裝行業的實際應用出發，對激光檢測技術的原理進行了分析，對實際應用中與機器人的集成和調試進行了研究，并對此項技術的關鍵問題和解決辦法進行了闡述。

1　線激光檢測技術原理分析

1.1　引入激光檢測技術的目的

涂膠工藝是汽車在涂裝車間的重要工藝，為保證車身的防腐性能，需要在必要的焊縫連接處涂抹PVC膠。此類工作早期全部由操作員手持噴槍完成，隨著各種新車型的引入和客戶對于車身性能的要求越來越高，涂膠工藝變得越為復雜[1]。為了保證生產質量和生產節拍，引入機器人涂膠成為汽車行業的必然趨勢。

對于底板和汽車內倉涂膠，由于焊縫較為明顯，不要求膠條外觀形狀，因此精度要求較低，普通的機械定位配合3D攝像系統，涂膠質量可以滿足要求。

但是針對車身的四門兩蓋涂膠，此區域的膠條屬于可見狀態，且四門兩蓋都屬于可活動組件，由于工裝本身存在的誤差和操作人員手工操作的差異性，再加上車身在流水線上的運動中由于機械振動引起的輕微開閉現象，每臺車身的門蓋位置狀態都處于不同狀態。

機器人的涂膠軌跡屬于固定程序，如果缺乏一定的測量手段，直接進行車身涂膠，不但涂膠效果差強人意，還會引起槍嘴撞車和機器人撞車等不良后果。因此線性激光測量技術被引入到機器人細密封應用當中。

1.2　激光檢測技術概述

根據測量原理的不同，三維視覺系統分為結構光視覺測量系統和雙目視覺系統。雙目視覺系統就是利用兩臺攝相機拍攝出目標物體在笛卡爾坐標系下的坐標位置，測量精度較高，但測量速度相對較低。在工業機器人領域，使用頻率相對較高的是結構光視覺測量系統。

結構光視覺測量系統利用集中光源形成目標特征圖像，集中通過圖像坐標以及攝相機相對機器人幾何參數等，可以得到特征點相對機器人原點的坐標信息。此種測量方法相對于雙目視覺系統精度相對較低，但是測量速度較快。通過激光掃描，利用激光測量可以得到物體輪廓，進而得到物體的形貌信息[2]。其主要是使用特定結構光源與攝相機組成的傳感系統，特殊光源投射到工件表面。攝相機對獲得的圖像信息進行處理[3]。

對于激光檢測技術在涂裝行業的應用，主要是采用基于位置的視覺伺服系統，即將視覺系統得到的圖像信息作為系統反饋，構造出機器人的運動控制閉環。該反饋信號包含目標在三維空間的直角坐標信息，基本原理是通過對圖像特征的抽取并結合已知的目標幾何模型及攝相機模型，在三維笛卡爾坐標中對目標姿態進行計算，并與初始位置進行對比，將偏差量轉換到機器人坐標中，作為機器人控制器的輸入，計算出控制量并對軌跡重新進行規劃，最終實現精準定位。

1.3　激光檢測系統組成

激光測量系統主要由三部分構成，工業控制計算器激光發生器以及CMOS相機。

檢測過程基本分為圖像采集，分析處理，控制輸出三個層面。圖像采集屬于整套系統中與外界交互的窗口，完成信息采集的功能。采集到的信息圖片首先需要進行圖像處理，例如增強，邊緣檢測，圖像銳化等，使采集到的模糊且帶有邊緣輪廓的圖片能夠很好地轉換成以點線為主的特征圖片，從而順利將采集到的模擬信息轉變成機器更容易處理和反饋的數字信息?？刂戚敵觯侵冈谟嬎銠C理解圖像信息并進行處理后，對機器人下達的控制動作及其他指令，如改變姿態，速度，位置等。

圖1　檢測系統組成

實際工作時，激光發生器發射出高強度光線，激光平面與待測量部件相交成一條激光條紋，條紋形狀正反映出待測量表面的幾何特征，攝相機采集到激光圖像信息，經過增強，二值化等相關處理，獲得條文中心線的三維坐標信息，并與初始狀態的車身幾何信息相比，從而得出車門相對車身的實際位置等，通過坐標變換將此部分信息轉換成機器人的控制指令。

圖2　簡單成像示例

1.4　測量原理

激光測量主要的原理就是三角測量原理，其主要目的就是把空間上的距離信息轉變到成像平面上的位置信息。由此可以確定目標距相機的距離變化情況。

圖3　三角測量原理

三角測量原理的示意圖如圖所示，可以算出垂直方向的移動距離y與傳感器得到的圖像平行位移x之間的關系：

任何兩坐標系之間都可以通過平移和旋轉轉換獲得，即完全可以用矩陣A來表示兩個坐標系之間的位置關系。傳感器安裝在機器人的六軸末端位置，傳感器安裝完成后會根據校定結果可以獲得傳感器坐標系（1號坐標系）相對于機器人基坐標系（0號坐標系）的位置關系1A0；傳感器拍照完成后會得到目標在傳感器坐標系下的位置信息2A1。1A0*2A1即為目標在機器人基坐標系下的位置信息，機器人的笛卡爾空間坐標可以通過機器人運動學逆解得到關節空間下的目標位置信息，從而可以直接進行關節空間下的位置反饋調整。

圖4　坐標系轉換關系

2　線激光檢測的集成及調試過程

2.1　傳感器的安裝與標定

為了保證測量的靈活性，激光傳感器被安裝在機器人末端執行器處。激光傳感器工作依靠機器人仿行軌跡共同實現，必須保證傳感器對于車身邊緣的可達性。由于傳感器位置屬于測量系統基準，安裝必須要牢固精準，并做好位置標識，便于日后維修拆修后可以重新定位安裝。

傳感器安裝完成后，需要進行位置確定，也就是獲得傳感器坐標系相對于機器人坐標系的位置關系，即建立工具坐標系（TCP）。此工具坐標系的建立需要借助于標準標定板，標定板由棱線清晰，線條明朗的各不同部分組成。通過激光在標定板上投射獲得的圖像狀態為依據，首先確定理想的TCP距離，即傳感器表面距離工件的最佳距離。通過不同的位姿變化，獲取12個不同姿態下的圖像數據，通過計算可以獲得 TCP坐標（類似于普通機器人末端工具的四點法確定TCP坐標）。

圖5　傳感器標定板

同時，為了便于檢查，在標定板上選取三個點進行不同姿態的測量，并保存圖像和數據。一旦激光傳感器進行拆卸或者發生意外碰撞的情況下，首先也要依據相同的步驟，進行傳感器檢查，對獲取的圖像與最開始的標準圖像進行對比，若在誤差允許范圍內，說明對傳感器功能沒有太大影響。但是一旦圖像誤差超出范圍，則表明傳感器本身已經發生了誤差，需要進行重新進行 TCP定義。這時重復最初建立 TCP define步驟，系統會重新獲得一個TCP數值，將此數值與標準TCP距離對比后，系統會將此偏差值補償到原TCP中，經過這樣的步驟后，傳感器恢復正常的使用功能。

2.2　與3D測量系統的配合應用

激光測量傳感器屬于高精度測量設備，能精確計算出工件的細微方位變化。但是面對車身較大偏差時，矯正不僅會出現不準確的現象，還有可能發生碰撞。因此，激光測量系統必須與其他測量系統配合使用。

首先車身到達站內后，機械化會通過定位銷進行粗定位，保證車身誤差在正負1cm左右范圍內，然后通過3D相機系統進行進一步的精度測量。所謂的3D相機測量系統，依靠布置在機器人站四周的四個相機，通過拍照獲取車身固定的特征點坐標，如果?？课恢谜`差，相機在獲取特征點坐標后會與標準坐標進行對比，把誤差反饋到機器人系統，機器人將此部分補償到軌跡中，實現了誤差補償。

圖6　與3D攝像配合示意圖

3D測量系統的精度最高可達±1mm，此項技術也被廣泛的應用在車身底部機器人涂膠的過程中，可以保證機器人較高質量的完成任務。因此，激光檢測設備在對四門邊緣或前后蓋邊緣進行檢測前，機器人的測量軌跡中已經包含了3D攝像系統反饋回來的誤差值，這樣保證了測量時特征位置即包含在激光檢測范圍內，也保證了測量工具不會與門蓋發生碰撞。

2.3　車身“零位置”測量

車身零位置測量，即對于零車身的標準測量，是激光測量針對車身的初始化示教過程，其測量結果也是日后正常生產過程中用于比較基準的依據。

因為此次測量的數據將會作為之后所有生產車的標準，所以要盡量將此次測量涉及到變量數據都接近零值。因此需要首先要求此臺標準車身對于焊裝來說已經屬于比較穩定的狀態，即門蓋等匹配已經調到比較合理穩定的范圍內。

零車身確定后，另外一個需要確定的因素就是工裝問題，門蓋在閉合狀態下是無法進行涂膠的，所以需要一定的工裝將蓋撐起到固定高度或者門開啟到一定狀態。因此，初始工裝的選取也應該尤其注意，應選取最接近中值的工裝作為零工裝，這樣能夠有效減小由于工裝引起的絕對偏差。還有一個需要在工裝設計前期就應該考慮的問題，即工裝定位的定位孔精度，盡量選取焊裝進行測量、控制的孔位作為定位孔，這樣能夠減少安裝工裝帶來的誤差。

以上準備工作完成后，便開始正式的測量示教工作，以后蓋為例，示教機器人軌跡令激光沿后蓋邊緣運動，選取十個點左右作為測量點，記錄圖像和坐標數據，完成后我們便得到了車身的初始信息，也作為了以后測量的對比標準。

2.4　與機器人系統的信息通信

激光傳感器與機器人的通訊直接通過總線進行，在機器人測量開始臨近車身附近時，通過24V觸發出信號令傳感器開始發射激光，軌跡到達預知的測量點時，通知傳感器進行拍照。

圖7　與機器人信息通訊

獲取圖片后，通過圖片分析處理，獲得測量點的坐標信息，并與初始測量值進行對比，從而得出此門蓋相對于標準門蓋位置的坐標偏差，通過現場總線將偏差數據傳遞給機器人，機器人通過矩陣變換可以得出各關節軸需要的補償數據，從而保證涂膠工藝的準確性。

圖8　位置閉環反饋框圖

3　結論

本文從激光檢測原理出發，介紹了激光檢測系統構成，安裝與標定，以及與3D攝像系統的配合等，同時也對激光檢測系統與機器人系統通訊進行了簡要闡述。激光檢測技術的引入，使得門蓋細密封機器人涂膠技術變得更加可靠，可以根據門蓋的實際開啟位置來調整涂膠軌跡，大大地提高了車間的自動化水平。

[1] 孫亦炯,高水斌.機器視覺系統在車底密封涂膠機器人中的應用[J],現代涂料與涂裝,2014.

[2] 劉航,李志勇等.焊縫輪廓線激光檢測系統開發及算法實現[J],焊接,2017(1):27-31.

[3] 王平,基于激光結構光視覺傳感的焊縫圖像處理[D].上海交通大學碩士學位,2010.