基于双目视觉焊接机器人焊缝轨迹检测

在机械加工、汽车制造等国家支柱行业里，焊接是其零部件生产或者组装过程中必不可少的重要工艺之一，焊接过程的质量和效率直接决定着整个产品的质量和效率。在制造业强国美国，焊接被认为是“美国制造业的命脉，而且是美国未来竞争力的关键所在”。随着传感技术和工业机器人技术的发展，伴随着制造业对焊接效率和焊接质量的要求提升以及人性化工作环境的需要，工业焊接机器人正逐步取代人力手工焊接，因此基于工业机器人的焊接智能化也成了研究焦点。

当前工业生产中的机器人大多为示教再现和离线编程型机器人。示教再现机器人只需人工对其示教一次，就可以实现循环往复精准复现示教每一步的操作，如果工作内容发生变化，则只需再次示教即可。但由于示教再现型机器人不具有发送或接收反馈进而实时调整的功能，如果机器人示教之后，由于焊件加工或者装配误差，导致再现时焊接轨迹与示教轨迹发生不可接受的误差，也会导致焊接质量低下，并增加生产成本。同时示教再现型机器人高度依靠人工测绘，面对复杂的任务时，也会很难满足要求。而离线编程型机器人是在已知模型参数的基础上进行路径规划，但缺乏实时的传感数据。因此，有反馈功能的对焊缝进行自动跟踪获取焊缝信息成为焊接智能化的关键因素。焊缝的自动跟踪系统通常由传感器、信号处理和执行机构三大部分组成，传感系统获取焊缝信息进行信号处理，再控制执行机构引导焊接过程。

本项目是基于 “风机框架底座自动焊接”的支持，目的是实现在工业焊接机器人过程当中，对于再现焊接轨迹由于工件生产精度、工件装夹精度等因素而与实际需求焊缝轨迹产生偏差时，获取焊缝误差信息，进行误差发生时的警告，人工针对警告判断误差来源，进行改进。之后确认实际轨迹与示教轨迹在可以接受的误差范围之内，再进行焊接的再现，从而降低焊接废品率。

本项目采用双目视觉传感技术，在线激光结构光光源下，采用CCD相机获取图像和相关图像处理与模式识别算法技术，获取焊缝在世界坐标系下的三维坐标，进行实际焊缝坐标点集与理想示教焊缝坐标点集的对比。本文的主要工作围绕通过双目立体视觉技术获取空间焊缝的平面和深度信息，主要包括双目视觉传感器的设计、双目视觉传感器的标定和机器人手眼标定、焊缝图像的预处理、焊缝图像的模式识别和实验分析等。