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赞吉尔之触:基于视觉反馈的工业机器人柔性上下料系统研究

时间: 2019-01-24阅读:

摘要:六自由度工业机器人在提升上下料作业效率和减少设备准备时间等应用中使用广泛,采用位置控制方式具有速度快精度高的优点,但无法有效解决机器人与环境接触视觉控制问题。本文基于视觉反馈原理研究工业机器人柔性上下料系统及设计方案,并进行系统自适应性及效率测试。本文研究对企业实时应对市场需求变化、快速调整生产、节省设备准备时间、保证设备作业质量、提高设备作业效率有着重要的现实意义。

关键词:机器视觉;工业机器人;上下料

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)28-0168-02

1 引言

中小型企业占我国制造企业的绝大多数,一般采用多品种小批量加工的生产模式。单台数控机床往往在数月或数周内需要分批生产不同品种及材质的产品。因此,对现有机床进行柔性化改造,集成上下料机器人,构建柔性制造系统已成为当务之急[1]。

以车、铣工艺为例,针对机床柔性化改造问题,可以通过加装自动化刀库、柔性多工位夹具、编制数控加工程序等方式解决。针对上下料机器人末端执行器自动换装问题,可以通过为机器人安装固定件,再夹持柔性活动夹具的方式解决。针对机器人上下料系统,需要解决柔性和效率两方面的问题。解决柔性问题的实质就是现实多品种工件的上下料。

解决效率问题需要从提升上下料作业效率和减少设备准备时间两方面来考虑。目前用于上下料作业的六自由度机器人基本采用位置控制方式,具有速度快精度高的优点,但无法有效解决机器人与环境接触视觉控制问题。在自动换装条件下,采用合理的夹具识别及定位方法能有效地减少设备准备时间。这些都涉及机器人控制方式的运用策略问题。因此,针对上述关键问题展开研究,寻找提升系统柔性和效率的方法,对构建机器人上下料系统有着十分重要的意义。

目前机器视觉技术已经被广泛用于目标识别、位置检测、完整性检测、外观尺寸检测、表面检测等典型应用。本文通过考察传统 SIFT 算法的匹配性能,提出与 GDOH 描述子相结合的匹配算法,针对 SIFT 特征匹配算法在工业应用中有匹配鲁棒性不强等缺点,参考边缘几何特征的匹配算法,研究了改进加速匹配策略的几何特征匹配算法。

2 国内外研究现状

上下料作业所涉及的接触视觉精确控制问题与主动柔顺装配时的穿孔问题类似。Hogan通过研究首次提出阻抗控制,有效解决了轴孔装配卡阻问题[2]。Connolly[3]等人以神经网络算法为基础,利用力/位混合控制完成了插孔实验。Chan和Liaw[4]研究了力矩阻抗控制方法進行机器人装配。Jarrah和Zheng[5]引入神经网络,对柔顺运动的智能控制方法进行了深入的研究。Antonio Lopes 和 Fernando Almeida[6]提出了RCID和工业机器人联合控制的策略,并将其应用于与不确定环境接触的工件的轮廓曲面跟踪等任务。

费燕琼、赵锡芳[6]等人提出了可以识别三维空间凸多面体装配件接触状态的预测算法。夏妍春、白跃伟等人进行了类梁轴件插入孔的装配实验。吴遥[利用装配过程中获得的力信息,结合螺旋理论和虚功原理对当前装配状态进行辨识并生成控制方案,最后成功在并联机器人上实现轴孔装配。但上述研究所选取的实验对象特征单一,没有面向采用多孔或曲面轴孔定位方式的工件展开讨论,所以并不能完全解决上下料作业时的机器人视觉精确控制问题。这也是本项目的研究重点之一。

3 系统设计方案

本文试验工件样本如表1所示。主要考虑有视觉精确定位及坐标控制需求的工件(无视觉控制需求的工件上下料作业只需采用机器人位置控制方式实现)在上下料作业时面临的环境约束问题,寻找柔性上下料作业的视觉控制模型,研究基于视觉反馈的机器人控制算法。

为更好地测试机器人上下料系统的效率,本文采用一台机器人同时为两台数控机床上下料的形式,对1台KUKA KR16-2工业机器人和2台瑞雕M600精雕机进行集成,开展基于视觉反馈的工业机器人上下料系统研究。其技术路线如图1所示。在进行系统硬件设计(图1中虚线框)时,机器人夹具和机床夹具设计与制作将满足试验工件夹持与固定的要求。

将上面的研究方案中进行分解,分以下三个步骤实施。

1)分析机器人、机床、传输链之间的位置关系,构建一体化的基坐标系,简化设备间的位置关系表达;标定各型机器人末端执行器(夹具)TCP,并进行坐标转换研究,实现自动换装时的工具坐标系快速切换;为机床加工台、传输链工作面构建统一的工件坐标系,并对各型机床夹具、传输链载具中心点进行工件坐标系内标定与转换研究,以简化工件位置变化的空间表达。

2)利用视觉检测各型工件、机器人及机床夹具、传输链载具,建立特征参数表单,为柔性调用数控加工程序、合理规划机器人力/位混合控制策略提供依据;研究基于视觉反馈的机器人位置控制算法,完成工件定位数学建模和机器人位姿求解;分析由于工件特征差异所引起的机器人与机床夹具之间的接触力控制需求差异,研究基于视觉反馈的机器人主动柔顺控制算法。

3)将上下料作业分解成拾取毛坯件(取件)、搬运毛坯件(搬运)、将毛坯件放到机床夹具上(上料)、成品件从机床夹具上取出(下料)、搬运成品件(搬运)、摆放成品件(摆件)等6个任务段,分析各任务段对位置控制与力控制要求的差异,划分快速定位与慢速趋近区间,设计分段式力/位混合控制策略,编写机器人程序,并进行自适应性及效率测试。

4 结论

综上所述,基于视觉反馈的工业机器人上下料系统利用视觉检测对各型工件、夹具、载具,并进行特征识别与配对;研究基于视觉反馈的机器人位置控制和基于力觉反馈的机器人主动柔顺控制算法,并建立补偿机制对因环境约束引起的误差进行传感器信号补偿;然后将上下料作业分解成多个任务段,划分快速定位与慢速趋近区间,设计分段式力/位混合控制策略;最后建立机器人柔性上下料系统,并进行系统自适应性及效率测试。本文研究对企业实时应对市场需求变化、快速调整生产、节省设备准备时间、保证设备作业质量、提高设备作业效率有着重要的现实意义。

参考文献:

[1] 夏妍春,白跃伟,蔡持兰.柔性轴孔装配策略研究[J].中国机械工程,2009,20(18):2164-2168.

[2] 吴遥. 基于六维力传感器的柔顺装配理论与实验研究[D].河北:燕山大学, 2012.

[3] 海霞. ABB机器人的竞争力[J]. 汽车与配件, 2012 (11):17-19.

[4] 张利梅. Robot Studio的技术与应用[J]. 机器人技术与应用,2011 (1):29-32.

[5] 徐征,王晓东,程新宇,等.基于机器视觉的微装配控制策略及软件架构[J].光学精密工程,2009,4(17):820-824.

[6] 上海FANUC机器人公司. FANUC 智能化机床上下料系统介绍[J].自动化博览,2010(9):4-10.

【通联编辑:梁书】

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