基于激光測距的機器人焊縫跟蹤研究

李小剛，富 巍

（廈門理工學院，福建 廈門361000）

現今工業領域中，焊接隨處可見，已經成為重要的工藝方法之一。機器人焊接已被廣泛應用于航空工業、化工冶金、機械制造等領域。焊接質量的好壞直接關系到產品的使用壽命及外形美觀。然焊接過程中，由于工件易受外界條件影響，如弧光、高溫等，而焊接機器人又不能隨時做出調整[1]，以致于焊縫出現偏差，焊接質量低劣甚至于失敗。因此，對焊接的自動化技術就顯得尤為迫切，而檢測提取焊縫的特征狀態又是關鍵。潘際鑾等人[2]針對焊接過程中電弧飛濺等強光干擾，提出了一種結構光焊縫跟蹤實時圖像處理技術，提取焊縫圖像特征模板，利用焊縫序列圖像的相關性對焊縫的位置變化進行觀測。陳海永等人[3]采用過度直線擬合和B樣條直線擬合得到焊縫中心線，并采用距離搜索算法得到焊縫特征點，然而該算法僅僅適用于窄焊縫的特征提取。He等人[4]采用多項式擬合與極值點方法動態監測焊縫特征點，但其需要進行二階導數運算，算法復雜度較高。

激光具有單色性強、亮度高等優點，相較于CCD攝像機抗干擾性更強[5]。本文將KEYENCE公司的LJ-G200具有2D功能的線性激光傳感器固定在機器人手臂焊槍的末端軸上[6]，通過控制機器人運動，激光傳感器跟著焊槍一起運動掃描待焊工件，采集焊接工件的焊縫輪廓數據，接著對采集到的輪廓數據通過斜率分析法提取到焊縫特征點，以特征點為界限采用最小二乘法求取擬合直線，獲得直線交點。最后通過機器人的坐標系變換矩陣將激光傳感器坐標系下的數據轉換至機器人底座坐標系下的坐標位置，因此能夠知道機器人焊槍運動的的實時軌跡，實現跟蹤焊縫的位置。系統組成圖如圖1所示。

圖1 系統組成圖

1 機器人焊縫位置跟蹤的關鍵技術研究

1.1 機器人的位置坐標變換

激光傳感器所測量的數據是基于傳感器自身的坐標下所獲得坐標數據值，因此該算法所獲得出的焊縫特征點的坐標位置值也是激光測量坐標系下的數據。所以，獲得的焊縫特征點的數據值必須經過機器人手眼關系及末端變換的坐標變換關系轉換至機器人的基坐標系中，才能實現焊縫軌跡的實時跟蹤。假設機器人末端姿態繞固定軸x-y-z旋轉α、β、γ角，則可以得到機器人末端與機器人基坐標系的旋轉變換矩陣：

其中，cα =cosα，cβ =cosβ，cγ =cosγ，sα =sinα，sβ =sinβ，sγ =sinγ 再加上此時的激光坐標系相對于機器人的末端位移偏移量a，b，c，激光坐標系相對于機器人底座座坐標系的轉換關系矩陣為：

1.2 測量工件數據的初始特征點獲取

實驗數據獲取過程中，把激光傳感器采集數據模式設置成觸發信號模式，通過USB接口與工業計算機通信，上位機發送觸發信號傳給激光傳感器，引發傳感器工作從而測量工件，并返回工件位置數據。獲取焊縫特征點是跟蹤焊縫過程中最關鍵的技術問題。本文擬采用斜率分析法與最小二乘法結合來提取激光數據的焊縫特征點。斜率分析法對焊縫的特征點進行初步定位，然后在此基礎上對激光數據分組，采用最小二乘法擬合出焊縫直線求取直線交點，對特征點進行精確定位。激光采集的V型焊縫截面如圖2所示。

圖2 V形焊縫

1.2.1 焊縫特征點的初步定位

將條紋線上的點按橫坐標大小X順序排列，各點記為i（i=1～n），總共有n個點。循環連續取N0個點，即i～i+N0-1.對被取中的連續的N0個點做直線擬合得出直線斜率記為Ki.在循環連續取點時，將順次從起點1推移到i+N0-1的過程中，直線斜率連續變化。所以，當斜率無變化的時候說明該N0個點集在同一直線上，而當遇到拐點時，斜率會急劇變化，產生極大值或極小值。

以V型焊縫為例，V型焊縫特征點是結構光在焊件及V型口處形成四條直線及三個拐點，因此其被稱作四直線問題。

采用斜率法分析，首先設置四直線為LA～LD.每條直線對應的光點數分別對應為N1～N4.其對應的每條直線的斜率分別為K1～K4，此外且滿足n=N1+N2+N3+N4，N1，N4＞ N0，N2，N3＜ N0，斜率曲線變化的型式如圖3所示。

圖3 V形口焊縫條紋激光點斜率變化曲線

從圖中可以看出，當光點順序排列時，斜率曲線中存在的最大和最小值分別為分別是Kmax和Kmin，對應的光點序列分別為Nmax=N1+N2-N0，Nmin=N1+N2+N3-N0；同理，當光點倒序排列時，曲線中最大和最小值為K′max和K′min，對應的光點的順序為N′max=N2+N3+N4-N0，N′min=N3+N4-N0.

選擇 Kmax，Kmin，K′max和 K′min作為曲線特征，在光條點順序時，總點集內搜索滿足條件Ki=Kmax所對應的點序即為Nmax，同理搜索得到 Nmin，N′max和 N′min.由此可求出各直線對應的光點數為

由式（3）完成點域劃分后，即可分別擬合四條直線，并根據直線求交得到各焊縫特征點，即焊縫拐點。

V形焊縫由激光采集的原始數據繪制成圖如圖4所示。

圖4 激光傳感器采集的原始數據

根據斜率分析法，編制相應的程序對原始數據進行圖形進行直線檢測，其中檢測的激光點總數為500.其中N0=90，根據公式（3）可得各直線所占激光點數為 N1=143，N2=89，N3=89，N4=183，光點擬合得到的擬合直線的斜率的圖形如圖5和圖6所示。

圖5 光點擬合逆序排列圖

圖6 光點擬合正序排列圖

1.2.2 數據特征點的精確定位

由于待焊工件的表面容易產生缺陷，激光采集數據獲取的焊縫特征點可能產生較嚴重的失真情況；此外，由于激光點有確定的定點間隔，所以由初步定位獲取的確定特征點并不可以表示焊縫邊緣真正的特征點，在焊縫跟蹤的過程中能產生抖動的現象。所以，本算法還必須進行更深一步的優化。精確的焊縫特征點的定位須使用最小二乘法[7-8]，依據斜率分析法產生的 N1，N2，N3，N4對直線分段，完成點域劃分，即可擬合四條直線，分段擬合出每一段的直線方程，然后求取直線相交點的坐標，獲得焊縫特征點（即圖四中焊縫拐點A，B，C）的精確位置。計算擬合得到直線的表達式的各參數如表1所示。

表1 焊縫的直線表達式參數

直線的交點坐標如表2所示。

表2 擬合焊縫分段直線交點坐標

擬合后的激光數據直線如圖7所示。

圖7 擬合后焊縫圖像

同理可得焊縫的一些特征點的坐標如表3所示。

表3 焊縫的其它特征點

將這些點通過坐標變換轉換到機器人基座標系下的值，利用最小二乘法進行空間直線擬合可得空間焊縫直線表達式：

2 實驗研究

2.1 試驗系統組成

該實驗系統主要由松下TM1400焊接機器人，KEYENCE公司的LJ-G200具有2D功能的傳感器及工業控制計算機組成。如圖8所示。

圖8 實驗平臺圖

測距激光傳感器工作的時候，其基本的原理為光學三角法：被測物由體半導體激光器被鏡片聚焦到。鏡片收集到反射光，投映到CCD陣列上；陣列上的光點位置被信號處理器由三角函數計算，所以得到傳感器到物體的距離。如圖9所示。

圖9 激光采集數據測距的原理圖

該激光傳感器縱向探測范圍45 mm～85 mm，激光傳感器發射激光束對工件表面輪廓測量，實時獲得采集數據。把激光傳感器固接在機器人的焊槍。用機器人底座坐標系為基準，激光傳感器的高度恒定取，橫向取。控制焊接機器人姿態保持高度恒定的勻速移動，沿著朝著坡口每隔0.1 mm行走一次，記錄數據，共產生500個激光點。每完成一條線采集，在將焊槍回到原點朝移動10 mm，然后又沿著每隔0.1 mm行走，采集數據，共五條。該測距路徑規劃可先在松下離線編程軟件DTPS完成[9]，如圖10所示。程序如圖11.

圖10 D T PS編寫測距路徑規劃

圖11 路徑規劃程序

2.2 實驗的方法與結果

實驗過程中，焊縫的起點和終點被標記在工件上，使用機器人的示教器控制機械臂運動使焊槍無限度的接近工件上標記的起點和終點，并記錄當前底座坐標系下焊槍的坐標數據值作為與實驗對比的基準值。離線編程好機器人的運動軌跡，同時啟動機器人運動和激光傳感器工作，通過機器人的焊槍運動帶動激光傳感器一起運動可以掃描待焊接工件，每隔一個固定時間觸發激光，采集工件位置數據并保存。獲得特征點后，通過機器人坐標系的矩陣變化將其轉換到機器人底座坐標下的坐標數據值，最后與基準線進行比較。

實驗結果的誤差主要計算經過算法獲得的特征點位置與實驗的基準線之間的平均偏差距離d，其結果如圖12所示。

圖12 使用斜率分析法及最小二乘法的結果d1=0.486mm

由實驗結果可知，在焊縫提取特征點算法中對由斜率分析法采集到的特征點作為分段點使用最小二乘法來擬合數據，能夠明顯提升特征點的精確度，此外更深一步處理了實驗過程中的抖動現象，因此使其更加平穩在焊接過程中。

3 結論

本文所應用的采用激光傳感器測距的機器人跟蹤焊縫位置系統[10]，重點分析了V形的坡口焊縫位置變化信息。運用激光掃描工件來實時獲取工件截面數據信息，快速準確獲得焊縫信息。結合斜率分析法與最小二乘法來提取焊縫特征點，焊接精度能保持在0.5 mm范圍之內的要求，且跟蹤過程中抖動現象明顯減弱，使精度進一步提高。因為激光穿透能力強，光感器件穩定，能在煙霧、粉塵、光照波動等不良干擾因素下準確識別焊縫位置，所得測量數據精確。因此，該方案抗干擾強，具有很大的實用性。