焊接机器人系统标定技术研究现状

焊接机器人系统的标定是提升焊接智能化水平、提高焊接效率以及保证焊接质量的前提条件。对于焊接机器人系统标定技术的研究,国内外众多学者已开展了大量卓有成效的研究工作。根据标定对象的不同,将焊接机器人系统标定分为焊接机器人本体标定、工具标定、工件标定以及协作系统标定四大类。在简要介绍各自标定原理及具体方法的基础上,提出了现有标定技术的不足和今后的发展趋势,以期促进焊接机器人系统标定技术得到进一步的发展和应用。     

柔性再制造修复系统及标定技术

介绍了一种柔性再制造修复系统原型,利用基于立体视觉技术与结构光技术的手持式扫描仪和基于6自由度机器人技术的焊接修复机器人,搭建系统工作平台。介绍了现场两步法标定步骤,通过至少3个不同姿态和辅助平面来标定焊枪位姿。利用扫描过程中使用的定位标记点的固定特性完成了扫描系统坐标系与焊枪修复机器人坐标系之间的标定。在标定完毕的系统上,对A3钢板进行等离子焊接修复,得到其多层多道的快速修复成形表面平整度低于0.5 mm,从而验证了系统的可靠性和有效性。     

基于虚拟监控技术的遥控焊接机器人虚拟环境标定及实验分析

通过分析标定的影响因素,得出遥控焊接机器人虚拟环境标定的最优数据。给出三组不同的焊缝形式的焊接虚拟环境标定实验,实现焊接机器人与焊缝的位姿标定。实验表明,基于虚拟监控技术的焊接机器人标定具有较高的精度,可实现遥控焊接任务。     

基于人机交互的遥控焊接虚拟环境标定技术

对于工作在非结构化环境中的机器人遥控焊接系统,虚拟环境与真实环境的一致性直接决定了系统的可靠性、作业精度和工作效率.虚拟环境标定技术可以通过远端真实环境的信息反馈校正虚拟环境中机器人模型与工作环境模型的位姿关系.采用人机交互的图像特征提取方式和线性与非线性结合的最小二乘算法,实现了摄像机在线标定和工件定位,完成了遥控焊接系统的虚拟环境标定任务.在标定试验中,当采用较大的摄像机焦距时,最大标定误差为2.9mm,平均标定误差为1.5mm.根据试验的过程和结果,分析了影响标定精度的因素.     

用于机器人离线编程的作业标定算法

随着机器人焊接离线编程技术的应用与发展 ,机器人标定作为离线编程实用化的关键技术之一 ,得到越来越多的研究人员的重视。从离线编程系统实用化的角度出发 ,针对机器人离线规划时实现实际作业对象与离线仿真环境中的模型对象的调整与匹配问题进行了研究。并根据作业对象模型特征 ,分别通过工件标定和路径标定两种途径实现。详细进行了这两类标定算法的研究 ,提出了正交平面工件标定、圆形基准四点工件标定和辅助特征点三点标定三种工件标定方法和采用最小二乘拟合算法的路径标定算法。从而可以针对工件特点 ,比较全面地解决机器人离线编程系统应用过程中作业标定问题     

遥控焊接中立体视觉系统标定

为了提高遥控焊接智能化水平,设计了一套立体视觉系统进行焊接机器人环境的三维重建.对立体视觉系统参数标定分两步完成,首先使用基于平面模板的方法离线标定摄像机的内参数和两个CCD摄像机之间的位置关系等不变参数.然后使用线性方法对摄像机坐标系和焊接机器人工作坐标系之间的关系进行在线标定.标定试验重建结果的平均误差小于1 mm,最大误差小于3 mm.     

基于手眼关系的机器人TCP自标定方法

双目视觉系统和机器人在焊接中的结合使用,可以对焊缝进行实时追踪,以提高焊接质量。而机器人末端工具(焊枪)的中心点(TCP)作为机器人的实际运动轨迹,其标定精度直接影响机器人作业质量。针对该问题,以双目测量为基础,结合手眼关系和成像对称性的特点,提出了一种基于手眼关系的机器人TCP参数快速标定的方法。通过在机器人实验平台上与四点法进行对比实验,验证该标定方法的正确性和有效性。在不增加成本的同时,完成了TCP的快速、正确标定,满足了实际工业生产中机器人末端工具参数的标定需求。     

基于OpenCV的移动焊接机器人视觉系统自主标定方法

标定工作是实现机器人视觉计算的前提.根据移动焊接机器人工作场合的特殊性,基于OpenCV,提出一套针对手眼双目视觉系统的自主标定方法.自动提取角点,自主筛选有效标定图像序列,由亚像素角点提取结果求取相机内参数,由同时刻获取的标定图像对估算双目间几何矩阵,由标定板面在摄像机坐标系下位姿矩阵改变量间接求取摄像机运动矩阵,用最小二乘法快速计算出手眼关系.标定试验结果表明,相对于传统的Matlab标定工具箱,该方法能够满足用于机器人焊接的视觉系统所需标定精度,同时因无人为参与可很大程度地提高移动焊接机器人的自主性.     

基于双机器人协调焊接标定算法

针对双机器人协调焊接任务,对双机器人工具坐标系（TCF）及基坐标系的标定进行研究,提出一种利用四元数法进行位姿坐标表示的工具标定算法以及"基于公共靶标的三点两步法"的双机器人基坐标系标定方案.根据向量的旋转理论,推导出四元数与旋转矩阵的对应转换关系,简化了TCF标定计算.将标定获得的两初始旋转矩阵差值的F-范数作为优化目标函数,利用拉格朗日乘数法进行优化求解,获得双机器人标定的精确值.最后采用上述标定策略进行了TCF标定及双机器人标定试验.结果表明,该方法可有效减少标定误差、提高标定精度.     

并联机器人视觉抓取系统快速标定方法的研究

机器视觉技术给传统工业带来了深刻的变革。对机器视觉的并联机器人抓取系统的快速标定进行了研究,该机器人抓取系统的标定主要包括相机的标定和人机(相机与机器人)标定。该标定装置的硬件采用德国Basler Ace系列的工业相机和Delta机器人本体。相机标定软件使用C#编程工具通过调用图像处理软件HALCON的函数库开发图像处理软件,实现了对相机的标定。人机标定使用开放式软件平台CODESYS开发了机器人人眼标定变换模块。实测结果表明:该标定方法方便快捷、运行可靠、稳定。     

基于PSD的工业机器人无标定伺服定位系统

鉴于无标定伺服自动定位在基于PSD与虚拟空间线约束的自标定技术中的重要性,针对自动定位进行研究,设计了单个PSD的无标定伺服自动定位系统,在PSD与机器人人位置未知的情况下,综合利用机器人运动学模型、机器人控制律、机器人动力学模型,推导出新系统下的机器人速度雅克比矩阵以及自适应算法。利用理论证明与软件仿真验证了无标定伺服自动定位系统和自适应算法的准确性。     

机器人动力学标定综述

动力学标定在机器人控制中起着非常重要的作用。本文从一般动力学标定和基于神经网络的动力学标定两方面对现有机器人动力学标定方法和研究现状进行了分析和总结。并详细介绍了每种标定方法的特点、存在的问题以及研究现状。最后对机器人动力学标定的发展方向进行了简要论述。     

面向机器人激光增材制造的机器视觉系统标定算法

随着现代智能制造的快速发展,金属增材制造、绿色再制造、焊接等领域大量使用机器人等自动化装备,视觉传感是机器人智能制造的关键环节.针对上述需求设计了一套基于线结构光的视觉传感器,并对其进行标定,自主开发了用于机器人激光增材制造的机器视觉系统.该系统通过Matlab相机标定工具包实现相机的内外参数标定,利用Labview编...     

基于手眼立体视觉的弧焊机器人平面工件定位系统

在工业生产中应用的焊接机器人都是示教再现式的机器人，在批量生产时这种机器人要求每次工件定位必须一致，否则需要重新示教；带有离线编程系统的机器人同样存在工件定位问题，如果工件定位不准，焊接机器人无法按原离线编程系统生成的路径完成焊接。作者针对平面工件开发了一套基于手眼立体视觉的弧焊机器人工件定位系统，首先对摄像机的内外参数和机器人手眼关系进行标定；然后控制机器人运动，使安装在机器人末端的摄像机在两个不同的位置取像；最后通过图像处理和立体视觉的方法来计算出平面工件在机器人基坐标系中的三维信息。试验表明该系统获取的工件定位信息精确。该系统为焊接机器人自主焊接奠定基础。     

关于工业机器人标定方法的研究

机器人标定是国内外研究的热点,已成为机器人生产及使用过程中的重要工作之一。围绕机器人连杆参数标定、工具坐标系标定、机器人与其他设备之间的标定这3个方面进行了研究,从标定原理到具体方法应用,不同的标定对象标定方法不相同。提出了现有标定技术的不足和标定技术的发展趋势,为后续机器人标定技术的发展奠定了一定的基础。     

基于OpenCV的焊缝跟踪系统中摄像机标定方法

针对焊接机器人焊缝跟踪导引系统研制过程中的摄像机标定问题,以摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库(OpenCV)中的摄像机模型,对摄像机的标定过程以及几何模型进行了深入的研究.特别地,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变的影响及其方程的求解方法,采用Bouguet算法提取角点,实现了基于OpenCV的摄像机标定.结果表明,该算法可以充分发挥OpenCV的函数库功能,能够稳定的成功提取棋盘格角点,提高了标定精度和计算效率,可以满足机器视觉导引系统中摄像机标定的实时性要求.     

焊接自动线和焊接机器人

爬行式全位置弧焊机器人；船舶焊接机器人系统关键技术进展；弧焊机器人焊接区视觉信息传感与控制技术；弧焊机器人工件坐标系快速标定方法；弧焊机器人空间焊缝定位系统的研究。     

基于空间直线约束的焊接机器人手眼标定

视觉传感器与焊接机器人的标定是焊接智能化应用中的重要问题,针对末端夹持线结构光传感器的焊接机器人,提出了一种基于空间直线约束的手眼标定方法.首先任意变换机器人位姿使线结构光传感器投射出的光平面与标定模板相交,然后通过特征点提取算法提取出线结构光与直线的交点,并基于直线约束建立了非线性优化模型,最后结合罚函数法与改进的Powell算法同时求解传感器位置与方向参数.基于上述方法进行了一系列试验,结果表明,该方法通用性强,适合现场标定,有效的提高了标定精度,标定精度在0.2 mm以内.     

基于模拟退火算法的工件位置标定

从实用的角度分析了焊接工件的定位问题，提出了在机器人焊接条件下，基于模拟退火算法的工件位置标定算法。标定时，不需要增加其它的辅助设备，利用机器人示教功能获得少数参考点(大于或等于3点)的坐标，然后用模拟退火算法求出从工件模型到实际工件的位置变换矩阵。算法是通用的且具有较高的精度，标定算法的计算误差小于0．02mm。示教误差对工件位置标定有一定的影响，但是，示教误差会在一定程度上互相抵消，使得工件位置标定误差较小，通常小于0．5mm，极端情况下，标定误差小于0．9mm，可以满足焊接工艺的要求。如果焊接工件的位置标定是在路径规划之前进行的，规划时用到的位姿数据是对应真实世界中的数据，则路径规划的结果可以直接用于下载到机器人控制柜运行。     

基于双目视觉和距离误差模型的工业机器人运动学参数标定方法

基于距离误差模型的标定技术,建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差间的模型关系,避免了标定过程中坐标系的转换误差,能显著提高标定精度。视觉测量技术具有测量精度高、非接触性、实时性强等特点,与传统的机器人末端测量手段相比,具有成本低、操作简单等优势。研究一种将距离误差模型与视觉测量技术相结合的机器人标定方法,用于提高工业机器人特定工作空间的精度。采用双目视觉系统,将相机外置于机器人进行测量。基于距离误差模型进行机器人参数标定,利用标定结果进行运动学参数补偿。结果表明:特定标定工作空间内的距离误差都有所改善;在标定轨迹上,绝对距离误差的平均值从0.279 9 mm减少为0.104 4 mm,非标定轨迹的误差降幅高达50%以上,验证了该方法的可行性。