視覺定位機器人焊接引導方法

李龍濤，蔡 興

（上汽大眾汽車有限公司，上海 201805）

0 引 言

隨著中國經濟的發展和居民購買力的提升，國內汽車普及率正穩步提高。為了滿足客戶日益增長的差異化需求，汽車生產廠商新車投放、舊車改型不斷加快，汽車發展由單車型大批量生產向多車型混線生產轉化。為了既能達到多車型的差異化要求，又達到多車型共線復用降低成本的目的，實現柔性化的車身定位進而進行機器人焊接是關鍵[1-4]。目前主流的車身定位方式有以下兩種：升降輥床落位的車身定位和高速輥床與精度雪橇/臺車配合的車身定位[5]。

升降輥床落位的車身定位主要通過升降輥床和底部定位夾具實現白車身的定位，底部定位夾具上通過風車機構來實現多車型的切換，通過銷-孔配合實現高精度的定位。該車身定位方式精度較高且穩定，但受限于升降輥床價格，該工位成本高；白車身落位、夾具夾緊，以及焊接完成后夾具打開、白車身升起的時間大約占用8 s生產節拍，節拍時間長；不同白車身底部的RPS孔徑和孔位置均不相同，使得傳統的柔性底部夾具設計非常復雜，車型柔性較差。

高速輥床與精度雪橇/臺車配合的定位方式不需要底部定位夾具，通過編碼光柵實現較高的雪橇/臺車到位精度，精確到位后機器人按照示教軌跡進行焊接。由于取消升降輥床，工位投資成本低；無升降輥床起落的時間，時間節拍短。但雪橇/臺車加工一致性要求較高，長時間運行后存在機械磨損變形，可靠性和開通率難以保證，后期的精度檢測及維護困難；需要獨立的傳輸線，在舊線改造時難度較大；每個車型需要獨立的雪橇/臺車，車型柔性較差。

本文提出了一種基于視覺定位的機器人焊接引導方法。車身到位存在偏差時，利用四個相機對車身上的多個特征點進行拍照，實現車身定位，進而引導機器人進行焊接。與傳統的機械式車身定位相比，無需升降輥床落位，相機拍照、計算時間小于2 s，節拍短；相機的拍照視場即為車身定位的有效區域，多車型兼容柔性好；無需升降輥床和復雜的定位結構，無機械磨損問題，成本低。

1 車身定位原理

視覺車身定位采用四個相機分布于車身兩側，如圖1所示，通過圖像上特征點的二維圖像坐標和車身數模上的三維坐標，計算車體坐標系的偏移量，進而實現車身定位，特征點的分布如圖2所示。以三個特征點為例，對車身定位算法原理進行詳細介紹。

圖1 車身定位相機分布示意圖

圖2 車身底部特征點分布圖

圖3 車身定位原理示意圖

設投影中心O與三個像點的距離分別為l1，l2和l3，則有：

由余弦定理可知，OA與OB的夾角θ1、OA與OC的夾角θ2以及OB與OC的夾角θ3分別為：

同樣地，設投影中心O與三個控制點A、B、C的距離分別為L1、L2和L3，根據角錐體原理，有:

公式（2）、（3）聯立，得：

按照上式，通過列文伯格-馬夸特算法[7]求出最優的L1、L2和L3，進而可求解出三個特征點在相機坐標系下的空間坐標：

特征點在相機坐標系下的坐標按照上式求取，特征點在車身坐標系下的坐標為已知量，公共點轉站可計算車身坐標系到相機坐標系之間的旋轉平移關系[8]。在白車身焊接過程中，需要通過零位和引導位時車體坐標系相對于機器人基坐標系的偏移量來實現焊接軌跡的修正。因此需要將主相機坐標系轉換到機器人基坐標系下。關于主相機坐標系和機器人基坐標系轉換關系的計算見下一節。

2 手眼標定算法

為了實現機器人的視覺引導[9]，需要將相機坐標系轉換到機器人基坐標系下，即需要進行手眼標定[10-11]。針對本項目采用的固定式傳感器，采用在機器人法蘭盤末端固定棋盤格的方式進行標定，如圖4所示。具體步驟如下：

圖4 手眼標定示意圖

1）在機器人法蘭盤末端安裝好棋盤格。

2）機器人帶著棋盤格在相機視場范圍內運動多個位姿，待標定相機對棋盤格進行拍照。

3）利用多個位姿構建方程組計算相機坐標系到機器人基坐標系的轉換關系。理論推導如下：

機器人每移動一個位姿，可以獲得式（6）所示的一個等式，含3個約束方程。3 n≥12，即n≥4時完成手眼標定。通過上述方法依次標定四個相機，分別得到四個相機坐標系與機器人基坐標系的轉換關系，利用坐標系間的轉換關系可以進一步求得各個相機和主相機的坐標系轉換關系，進而實現了相機坐標系和機器人基坐標系的統一。

在實際生產過程中，由于碰撞、連接松動等因素的影響，相機存在位置移動的可能性，如何判斷相機位置是否發生移動，以及相機位置移動后的快速恢復能力，對保障該工位的開通率也至關重要。為避免長時間停線，完成手眼標定后，以外部環境中固定不變的物體為特征，記錄該特征在相機圖像中的位置。當該特征在圖像中發生像素坐標變化時，即該相機位置發生了變化。此時，可利用手眼標定時存儲的標定軌跡重新進行手眼標定，計算并更新手眼關系完成相機位置的快速標定，進而快速恢復引導功能。

3 視覺引導焊接測試

3.1 零位車引導精度測試

為了對視覺車身定位的定位精度給出定量評價，以激光跟蹤儀作為評價基準，進行了零位車的引導精度測試，現場實物圖如圖5所示。具體步驟如下：

圖5 引導精度測試實物圖

1）零位時，在車體前中后部分放置四個跟蹤儀靶球座，將反射球依次放置于靶球座上，記錄反射球球心在激光跟蹤儀坐標系下的三維坐標。

2）挪動車體，四個相機拍照并利用視覺定位方法計算車體坐標系相對于零位時的偏移量。

3）將反射球依次放置于靶球座上，再次記錄反射球球心在激光跟蹤儀坐標系下的三維坐標。已知反射球球心在車體坐標系下的三維坐標，利用公共點轉站可計算挪動車體前后車體坐標系的偏移量。

4）將激光跟蹤儀測量得到的車體偏移量作為真值，視覺車身定位得到的值作為測量值，對視覺定位精度給出定量評價。

共挪動車體62次，由圖6、圖7結果可知：與激光跟蹤儀相比，在x、y、z方向視覺定位誤差小于0.5 mm，在Rx、Ry、Rz方向視覺定位誤差小于0.015°。

圖6 xyz方向視覺定位誤差

圖7 RxRyRz方向視覺定位誤差

3.2 焊接拉動量測試

焊接過程穩定性是保證批量焊接的重要因素。在焊接過程中，焊槍與車體接觸，缺少底部夾具的固定，焊接過程中產生的振動有可能造成車體的變形或偏移，進而影響焊接質量。因此測試了焊接過程中車身拉動對焊接穩定性的影響。

首先車身落位并夾緊，選取車體不同剛性區域進行測試。在焊鉗位置與理論位置偏差達±6 mm的情況下，焊槍重復夾緊松開800次。測試結果顯示：焊鉗受力沒有導致機器人報警或車身明顯變形，圖8、圖9分別為現場測試實物圖和受力分析示意圖。

圖8 車身拉動測試實物圖

圖9 車身與焊鉗受力分析示意圖

其次測試了車身無底部夾緊的情況，在車體單側側圍選取7處焊鉗夾持點，自動走完焊接夾持軌跡后利用激光跟蹤儀測量車身及雪橇位置的偏移量，如圖10所示，自動走完焊接夾持軌跡后利用激光跟蹤儀測量車身及雪橇位置的偏移量。

圖10 焊鉗加持點和測量點分布示意圖

車身無固定時，焊鉗推/拉車身會導致車身發生剛性偏移，如圖11所示，測試結果可知：

圖11 無底部夾緊時車體偏移量

焊鉗位置偏差在±2 mm的情況下，焊鉗在Y向推/拉車身，X向偏移值小于0.38 mm，Y向偏移值小于0.96 mm。

焊鉗位置偏差在±6 mm的情況下，焊鉗在Y向推/拉車身，X向偏移值小于0.65 mm，Y向偏移值小于1.39 mm。

通過批量焊接拉動測試，在車身底部夾緊或無約束的情況下，車體變形量及偏移量均較小，無觸發機器人報警等狀況，符合批量生產的穩定性要求。

3.3 批量過車焊接精度分析

為了進一步驗證視覺車身定位的精度，進行了批量過車焊接精度測試，對比分析了視覺車身定位和機械式車身定位兩種方式下焊點位置的偏差情況，測試結果如圖12所示。

圖12 焊點分布示意圖

首先選取前序工位完成的1個定位點焊點以及視覺補焊工位的2個視覺補焊點，通過附加的相機來監控焊點位置。利用側圍上的RPS孔作為坐標系原點，分別匹配測量視覺補焊點和定位點焊點相對于側圍RPS的坐標距離，空間距離按照像素距離結合0.5 mm/pixel的像素當量進行轉換。根據焊點的分布情況，對視覺補焊的精度給出定量評價。

累計統計了2 000臺白車身側圍補焊生產情況，分析結果如表1所示。

表1 定位點焊點和視覺補焊點位置偏差對比

根據批量過車測試結果可知，在定位精度方面，視覺車身定位可達到與機械式車身定位相當的定位精度。在節拍占用方面，視覺拍照及計算總時間平均為1.7 s，與工裝夾具車身定位所需的8 s相比，有效提高了焊接效率。

4 結束語

在分析了機械式車身定位的基礎上提出了一種基于視覺定位的機器人焊接引導方法。介紹了其車身定位原理及手眼標定過程。與激光跟蹤儀相比，在x、y、z方向零位車視覺定位誤差小于0.5 mm，在Rx、Ry、Rz方向的定位誤差小于0.015°。通過焊接拉動量測試，焊鉗到位偏差在±6 mm的情況下，引起的車身Y向偏移小于1.39 mm。最后進行了批量過車測試，測試結果表明視覺車身定位占用節拍短，且可達到與機械式車身定位相當的定位精度。綜上所述，基于視覺定位的機器人焊接引導方法具有柔性好、精度高、節拍短等優點，應用前景廣泛。