基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法

运动轨迹精度是工业机器人重要的性能评价指标,从机器人运动学角度研究工业机器人轨迹精度提高补偿方法。以SR4C六自由度工业机器人为研究对象,基于国标中对机器人轨迹精度的评定标准,提出一种基于运动学分析的工业机器人轨迹精度补偿方法,并建立了曲线运动轨迹偏差与运动学模型参数误差映射的机器人运动轨迹误差数学模型。在实现激光跟踪仪和机器人坐标系统一的快速有效的坐标系转化方法的基础上,采用改进最小二乘算法选择轨迹偏差最小时的最优运动学参数,对构建的机器人轨迹测试与补偿实验系统进行了轨迹补偿实验,验证了该方法的有效性。结果表明,经该方法补偿后机器人平均位置误差由3.65%提高至0.79%,直线、圆弧轨迹精度分别提高了38.75%、25%。     

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。     

基于遗传算法的机器人高精度运动复现方法

为了实现机器人高精度运动轨迹的复现,需要把双目视觉采集到的离散的采样数据作为示教数据,由于机器人数学模型的实际参数与其名义值存在偏差,导致由视觉测量获得的机器人末端位姿逆解得到的关节变量直接复现时与原目标轨迹有一定的偏差。文中采用遗传算法对数据进行处理,将机器人运动学模型各参数的偏差都归结到关节变量上,建立位姿误差模型,求出目标函数最小时的关节变量修正值并补偿到控制器中,控制机械手完成高精度运动轨迹的复现。该方法避免了复杂的轨迹规划和传统的较为复杂的机器人标定补偿方法,提高了机器人复现精度,并能应用于任意复杂运动。在自行研制的6R串联机器人上对该方法进行了验证。     

机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法

工业机器人末端工具中心点(TCP)是机器人实际的运动轨迹,TCP的标定效率和精度直接影响机器人的作业质量。针对机器人平面式作业工具TCP的快速、准确标定需求,提出一种基于双目视觉的标定方法。通过改变机器人末端工具位置,结合双目视觉系统对靶标点进行测量,并进行坐标转换计算,从而求解出TCP。搭建机器人TCP标定实验平台,通过对比实验,验证了方法的正确性和有效性,满足实际机器人平面式末端工具的TCP标定要求,避免了传统接触式标定方法存在的碰撞风险。     

基于激光扫描测量臂的工业机器人运动学标定

提出一种基于激光扫描测量臂测量系统的6轴工业机器人运动学标定方法。分析了机器人本身的运动偏差和综合考虑测量系统构造的机器人坐标系与真实基座标系之间的不重合问题;建立机器人末端位置与各连杆参数相关的绝对定位误差方程,基于该误差方程,利用便携式激光扫描测量臂测量系统对不同空间位置姿态下机器人的法兰中心点进行测量,并用最小二乘法对误差方程进行解算,利用计算出的参数误差修正机器人模型中的各名义参数值,可以提高机器人运动的准确度。将该方法应用在Staubli TX90工业机器人上,实验结果表明,机器人的绝对定位精度由标定前的均值/标准差0. 742 5 mm/0. 191 0 mm减少到标定后的0. 242 8 mm/0. 098 1 mm,提高了近50%,表明该标定方法的有效性和准确性。     

基于 IGCF 算法和 CSF-PPSO-ESN 算法的工业机器人末端执行器位姿重复性检测

工业机器人在智能制造领域具有举足轻重的地位,其末端执行器位姿的重复性是衡量机器人完成精密作业能力的重要 指标。 本文针对机器人末端执行器的位姿重复性在线检测,提出了基于方向余弦的位姿重复性测量的理论模型。 设计了一种 基于改进的高斯曲线拟合(IGCF)算法和三次样条拟合-多目标粒子群-回声状态网络(CSF-PPSO-ESN)算法的位姿偏差检测方 法。 通过获取十字激光图像偏角和中心点位置,实现了机器人末端执行器位姿偏差的测量。 实验表明,测量系统的位移测量精 度为±1. 5 μm,角度测量精度为±2 arc-sec。 本文所述的位姿重复性检测方法,为工业机器人末端执行器位姿稳定性的在线实时 监测提供了参考。     

一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

机器人柔性视觉测量系统标定方法的改进

提出一种改进的柔性视觉测量系统标定方法。建立了包含手眼关系误差与机器人运动学参数误差的系统误差模型。在机器人末端安装结构光传感器构建了机器人柔性视觉测量系统,并在机器人工作空间中固定一个标准球作为标定参考物。标定时,机器人被控制在不同位姿下测量球心坐标。首先,应用机器人的理论模型初步标定手眼关系;然后,基于球心约束,通过迭代算法同时得到准确的手眼关系和实际的机器人运动学参数。基于ABB IRB2400工业机器人进行了系统标定实验,并利用激光跟踪仪进行精度验证。结果表明:标定前后机器人柔性视觉测量系统的距离测量标准差由0.566mm降低到0.173mm,充分验证了改进方法的有效性和实用性。该方法提高了手眼关系的精度;不需要采用任何昂贵的外部设备,适合工业现场使用。     

基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法

针对机器人存在的几何参数误差影响绝对定位精度的问题,提出一种基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法。采用修正的DH(MDH)模型建立了带几何误差的机器人运动学模型,根据工具中心点(TCP)实测点与误差补偿后的理论点应重合的原理,推导出误差辨识模型。为构建约束方程,利用平面和空间圆拟合,实现了测量坐标系到基坐标系的转换。通过仿真确定了可辨识的误差,初步验证了误差检测方法的有效性。搭建了误差检测实验装置,使用Handyprobe光笔测量仪进行了误差检测实验。误差补偿后,检验点组绝对定位误差均值减小81.02%,证明了基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法的有效性和可行性。     

基于双目立体视觉的工业机器人在线温度补偿

工业机器人在工业现场进行连续高速作业过程中,电机发热和关节摩擦生热将导致机械臂本体温度升高,引起机器人末端定位漂移,严重影响机器人的重复定位精度和作业精度。针对制造现场的工业机器人,提出了一种基于双目立体视觉的温度误差在线补偿方法,并基于微分运动学和双目视觉原理构建了温度误差补偿模型。在机器人末端安装基准球,同时在基座附近固定视觉测量传感器,机器人完成作业循环之后,以不同的姿态带动基准球至传感器视场内进行补偿测量。此外,通过分析各关节参数随时间变化的规律,筛选出符合温度漂移规律的显著性参数进行补偿,有效降低了补偿测量次数和耗时。实验结果显示,补偿后机器人的重复定位精度可维持在±0.1mm的水平,能够显著改善制造现场工业机器人的作业精度,且整个补偿测量过程耗时10s左右。     

基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定

在工业机器人的标定过程中,测量粗差数据会对标定结果精度产生影响,为此,提出了一种基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定方法,将改进的IGG3权函数最小二乘辨识算法用于工业机器人距离误差标定中,以进一步提高工业机器人的标定精度。以SR4C型工业机器人为研究对象,建立了机器人距离误差数学模型,进行了IGG3权函数最小二乘辨识算法的理论研究。构建了机器人标定实验系统,进行了基于改进IGG3权函数距离误差模型的工业机器人标定实验,实验结果表明,所提方法可有效减小粗差数据对标定精度的影响。该方法可用于工业机器人标定和校准领域,以提高工业机器人定位精度。     

基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定精度试验研究

几何参数误差是影响工业机器人定位精度的主要误差源,约占总误差的80%以上。基于圆点分析法(circle points analysis,CPA)所标定的几何参数与机器人的实际结构相关,并且能够将几何参数误差与其他误差源解耦。研究表明CPA方法的测量策略对其标定精度具有较大影响。针对基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定技术的测量策略展开试验研究,分别对各轴测量角度范围、各轴测量步长、初始位姿构型、靶球安装位置等因素进行了分析,并得出一个优化的测量策略。实验结果表明该测量策略能够有效地提升CPA方法的标定精度,误差减少了43.99%,明显优于其他测量方案。通过与误差模型方法对比,经CPA方法标定的机器人具有更好的全局定位精度。     

环面蜗轮滚刀测量机

基于圆柱坐标系测量原理,采用电子展成法研制了一台环面蜗轮滚刀测量机用于环面蜗轮滚刀的快速测量。该测量机通过对3个运动轴的闭环控制,使测头沿着被测误差项的路径运动来获取数据并完成测量。介绍了测量机的工作原理与构成,其为卧式结构,由花岗石床身、精密密珠主轴、滑动导轨和闭环控制系统构成。开发了环面蜗轮滚刀测量软件,实现了环面滚刀各项误差的快速精密测量。实验显示:该仪器可以对切削刃螺旋线误差、刃口齿形误差和容屑槽周节误差进行测量,测量的合成不确定度分别为2.35、2.45和2.94μm,均小于圆柱齿轮滚刀标准GB/T6084-2001中对应误差项公差的1/3,满足AA级精度的环面滚刀各项误差的测量要求,验证了该测量机的功能与可靠性。该测量机也可以用于环面蜗杆、圆柱蜗杆及圆柱滚刀的测量。     

基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法

为解决测量曲轴端面螺纹孔操作繁琐、精度差及效率低等问题,以型号YC4W75曲轴为例,提出1种基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法。首先,将实时采集到的图像,利用引导滤波和形态学对图像进行预处理,消除表面噪声、花纹等影响,提取曲轴端面内螺纹小径的边缘特征,然后,结合RANSAC算法,利用Pytorch创建神经网络模型,对提取圆进行拟合,获取曲轴端面内螺纹小径的大小以及圆心间的距离。通过测试结果表明,内螺纹小径的误差在0.070 mm以内,各个螺纹孔与中心孔误差在0.200 mm以内,测量精度高、操作简单,满足工业现场精度要求,实现了曲轴端面螺纹孔位置信息的自动测量。     

基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿

轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度,提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度。基于MD-H方法建立机器人的运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统方法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛。经过分析发现机器人误差在关节空间具有连续性的特点,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,并利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差计算各控制点的关节转角误差。通过试验对所提出的参数辨识和关节空间误差补偿方法进行了验证,试验结果表明：经过运动学参数辨识和补偿后机器人的绝对定位精度由1.039 mm提高到0.226 mm,轨迹精度由2.532 mm提高到1.873 mm,应用关节空间插值误差补偿后机器人的轨迹精度进一步提高到1.464 mm。     

Calibration and uncertainty evaluation of single pitch deviation by multiple-measurement technique

Gears are key elements of power transmission systems, and the inspection of their pitch deviation is one of the most important tests on gears. The specifications of gears are assessed using gear measuring instruments (GMIs) or coordinate measuring machines (CMMs), and the results of the measurements must be validated under an appropriate traceability system. In the traceability system, calibrated gauges whose measuring uncertainties are estimated are necessary. In the case of pitch deviation measurement, special artefacts or gears manufactured with high dimensional accuracy are used as reference gauges. In this paper, authors propose calibration and uncertainty evaluation methods for the single pitch deviation of gears measured using CMMs. First, the evaluation of single pitch deviation using a multiple-measurement technique and the estimation of its uncertainty based on the analysis of variance are formulated. Second, a technique for reducing the measurement trials based on the symmetry of the measurement is discussed. Finally, the proposed calibration method is validated through experiments.     

Measurement point prediction of flatness geometric tolerance by using grey theory

The objective of this study is to improve the efficiency in achieving accurate and speedy inspection when coordinate measuring machine (CMM) is used to measure geometric tolerance. The grey prediction in grey theory was applied in developing the algorithm for predicting the number of measuring points required for measuring geometric tolerance in this article. The said algorithm was used to plan the number of measuring points of the next workpiece and to predict the geometric tolerance dimension of the next workpiece. This step provided better foundation for on line inspection to determine the number of measuring points required for measurement inspection of the next workpiece. Besides, it can predict whether the geometric tolerance of the next workpiece conform with the geometric tolerance dimension marked on the design drawing. This algorithm is used to determine whether the manufacturing process requires modification, in an attempt to save human and material resources and improve failure rate.In this paper, the said algorithm refers to the flatness measurement point algorithm in a plane of the workpiece. In planning for the increase of measuring points, this algorithm is bound by the principle of keeping the measurement scope a rectangular shape by adding a row of measuring points. When the prediction value exceeds the designation dimensions range, immediate inspection of the manufacturing process is needed. The concept of on line inspection of the addition of measuring points is also incorporated together with the grey prediction model and concept of standard deviation model in an effort to develop the said algorithm.Experimental data were also introduced to verify the flatness geometric tolerance measuring points algorithm for the flatness geometric tolerance in a workpiece plane. The objective is to reach a balance between the smallest number of measuring points possible required for inspection and inspection accuracy. Consequently, one can avoid using too many measuring points, which increases the inspection time, while achieving the required measurement accuracy.     

A methodology for the implementation of automated measuring stations in flexible manufacturing systems

This paper presents a methodology for the inclusion of an automated measuring station in an existing flexible manufacturing system (FMS) by treating the measuring station as a workstation integrated into the FMS. This approach causes minimal distortion of the FMS work functions and does not depend on the control algorithms implemented on the system. A case study based on an FMS located at the Aeronautical Centre is presented. The FMS used in the case study is called CFF-ETSIA. This system contains the main elements needed in a FMS: two computer numerical control machine tools for machining and two industrial robots for handling and manipulating. The measuring station in the case study is implemented with one of the robots used to perform the necessary actions of measurement and manipulation.     

In-situ deflectometic measurement of transparent optics in precision robotic polishing

In the ultra-precision manufacturing of large optics, industrial robots have the potential to become an intelligent and economical choice of surface polishing. However, the transport of the workpieces between the polishing platform and the measurement instrument seriously limits the manufacturing efficiency. Therefore, an in-situ measurement system based on the monoscopic deflectometry is developed to determine the form quality of the optical lenses during rough polishing. Stray light reflected from the lower surface of transparent lenses may degrade the measuring quality, thus an effective absolute phase retrieval algorithm is developed to decouple the superposed fringes associated with the upper and lower surfaces. Then, the form of the upper surface under polishing can be reconstructed to guide the subsequent polishing. Experimental results demonstrate that the accuracy of the method is comparable to that of the coordinate measuring machine, consequently the manufacturing efficiency and reliability of large optical workpieces can be greatly improved.     

齿轮特征线统一模型及在齿轮三维误差评定中的应用

表征渐开螺旋齿轮的特征线有多种,广为熟知的是几何意义明确的渐开线和螺旋线。其实齿面上还有法向啮合齿形、接触线等工程价值突出的其他特征线。但特征线增多带来了两个问题,一是复杂的特征线方程彼此不关联,数学上缺乏统一性;二是除了渐开线和螺旋线,其他特征线没有测量手段,缺乏可测性。据渐开线齿轮传动的特点,将齿面特征线映射到啮合平面里,发现齿面上各条特征线在啮合平面里都有各自对应的二维直线,以此建立直线模型统一表达了齿面各种特征线;基于齿轮三维误差测量数据和特征线统一模型,提出了各种特征线偏差的提取方法,应用于测量实践,通过与通用齿轮仪器测量的渐开线偏差和螺旋线偏差作比对,证明了特征线统一模型及特征线偏差提取方法的有效性和实用性,解决了齿面复杂特征线的可测性问题。同时,齿轮特征线统一模型在齿轮工艺误差溯源、传动性能预报等方面也有重要应用价值。