孔 萌 ，張 杰 ，張綸昭 ，侯 震，陳華斌 ，陳善本

（1.上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司，上海 201206；2.上海交通大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院，上海200240）

0 前言

工業(yè)機(jī)器人經(jīng)多年的發(fā)展先后經(jīng)歷了“示教再現(xiàn)”與“離線編程”階段，目前正在向“智能”化階段發(fā)展[1]。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，約30%的工業(yè)機(jī)器人已應(yīng)用到焊接領(lǐng)域。傳統(tǒng)的示教再現(xiàn)型機(jī)器人尚不具備對(duì)外部環(huán)境的自主感知，特別是焊接軌跡基于外部環(huán)境變化（加工差異性、夾具定位誤差及熱變形等）的自主修正和糾偏[1-3]。

近幾年，隨著計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、圖像處理等技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人焊接智能化應(yīng)用研究得到逐步推廣并大規(guī)模應(yīng)用，而激光結(jié)構(gòu)光傳感器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人焊接的焊縫跟蹤、軌跡規(guī)劃等，逐漸成為焊接過程自動(dòng)化和智能化中的關(guān)鍵技術(shù)之一。相比于被動(dòng)視覺直接使用焊接電弧光作為圖像采集的光源，基于線結(jié)構(gòu)光的激光跟蹤傳感器受焊接過程強(qiáng)烈弧光干擾相對(duì)較小，在前視距離設(shè)定合理的條件下獲取的激光條紋圖像質(zhì)量穩(wěn)定、焊縫形貌特征明顯、適應(yīng)性強(qiáng)且處理算法相對(duì)簡(jiǎn)單，目前主要應(yīng)用于焊縫坡口形貌焊前掃描、初始焊位識(shí)別和焊縫跟蹤等領(lǐng)域[4-5]。

基于視覺的焊縫跟蹤目前以線結(jié)構(gòu)光傳感器為主流方向。線式激光結(jié)構(gòu)光傳感器是由激光二極管產(chǎn)生特定形狀的激光投射到工件表面，形成反映焊縫形貌的激光條紋圖像，反射投影到CCD圖像傳感器，進(jìn)行三維信息恢復(fù)重建，可實(shí)現(xiàn)初始焊位識(shí)別、焊縫導(dǎo)引及跟蹤等[6-7]。本研究基于FANUC弧焊機(jī)器人（Fanuc M-20ia）平臺(tái)，自主研制一套激光視覺傳感器并開發(fā)FANUC機(jī)器人控制器的通訊模塊，開展線結(jié)構(gòu)光參數(shù)標(biāo)定、激光條紋特征提取及角焊縫跟蹤試驗(yàn)系統(tǒng)測(cè)試與驗(yàn)證。

1 線結(jié)構(gòu)光焊縫跟蹤傳感器研制

基于FANUC弧焊機(jī)器人平臺(tái)（見圖1），研制一套激光視覺傳感單元，包括傳感器驅(qū)動(dòng)與圖像采集模塊、圖像處理與三維重建模塊及弧焊機(jī)器人通訊模塊。其中，圖像采集裝置由傳感器保護(hù)殼體、CCD感光元件、線激光發(fā)射器、減光及濾光片等組成。

圖1 弧焊機(jī)器人系統(tǒng)示意Fig.1 Scheme of arc welding robotic system

為了有效抑制焊接過程強(qiáng)弧光干擾，針對(duì)低碳鋼機(jī)器人MAG設(shè)計(jì)了濾光系統(tǒng)。Q345鋼GMAW焊接電弧光譜信息如圖2所示，除去金屬Fe元素譜線，電弧區(qū)域Ar譜線中心波長(zhǎng)主要分布在600～700 nm區(qū)間，可選取中心波長(zhǎng)相近的激光器作為光源，濾光片中心波長(zhǎng)選擇660 nm窄帶濾光片，通過窄帶濾光系統(tǒng)可有效減少?gòu)?qiáng)弧光干擾，增加圖像信噪比。

圖2 低碳鋼GMAW濾光系統(tǒng)比較Fig.2 Comparative analysis of optical filter

通訊模塊借助Fanuc M20-ia通用傳感器接口R691 Universal Interface，相關(guān)配套軟件基于通訊協(xié)議實(shí)現(xiàn)基于TCP/IP焊縫跟蹤接口，以固定頻率（50 Hz）將工具坐標(biāo)系下的焊縫中心點(diǎn)發(fā)送至機(jī)器人控制器。

1.1 視覺系統(tǒng)標(biāo)定

線結(jié)構(gòu)光視覺系統(tǒng)傳統(tǒng)標(biāo)定方法基于三角測(cè)距理論將圖像坐標(biāo)系下的二維像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，最后建立相機(jī)坐標(biāo)系和機(jī)器人TCP坐標(biāo)系的“手眼”關(guān)系矩陣?；谝阎す馄矫鎱?shù)[A，B，C，D]T和單應(yīng)性變換矩陣 HK，通過激光轉(zhuǎn)換矩陣CTi將圖像中的激光條紋中心點(diǎn)轉(zhuǎn)換至三維相機(jī)坐標(biāo)系FC，具體流程如下：

（1）在多個(gè)任意角度對(duì)圓點(diǎn)標(biāo)定板采集標(biāo)定數(shù)據(jù)，每個(gè)位置分別采集標(biāo)定板圖像、激光圖像和機(jī)器人姿態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，獲得外參矩陣Hj。

（2）單幅圖像選擇多組共線的圓心坐標(biāo)gi，直線方程擬合激光條紋。

（3）對(duì)第j張圖像，計(jì)算激光直線與圓心直線的交點(diǎn)，作為Fi（圖像平面坐標(biāo)系）下的激光點(diǎn)坐標(biāo)p。根據(jù)交比不變求出Fg（標(biāo)定板中心為原點(diǎn)的世界坐標(biāo)系）下的激光點(diǎn)坐標(biāo)P。已知Hj，根據(jù)公式計(jì)算激光點(diǎn)在FC（相機(jī)坐標(biāo)系）坐標(biāo)MC，不同角度采像重復(fù)步驟（3）和（4）。

（4）使用奇異值分解（SVD）優(yōu)化得到激光平面方程，計(jì)算坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)至二維坐標(biāo)系對(duì)應(yīng)的點(diǎn)）和mi（坐標(biāo)系下的點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下的點(diǎn)）擬合單應(yīng)性矩陣，給出激光轉(zhuǎn)換矩陣CTi，結(jié)合相機(jī)標(biāo)定結(jié)果，給出手眼矩陣tHC。

完成上述標(biāo)定后，任意圖像中的激光條紋中心點(diǎn)都可以通過激光轉(zhuǎn)換矩陣計(jì)算出其在機(jī)器人TCP下的坐標(biāo)，完成三維重建的過程。進(jìn)而通過計(jì)算出相對(duì)焊槍尖端點(diǎn)的距離，如圖3所示。

圖3 線結(jié)構(gòu)光標(biāo)定流程Fig.3 Calibration procedure of line structured light vision sensor

1.2 激光條紋特征提取算法

線激光投射到工件表面，形成反映焊縫形貌的激光條紋圖像，反射至CCD靶面。激光條紋圖像包含焊縫截面形貌特征，為進(jìn)一步確定激光條紋幾何信息，需要提取激光條紋中心坐標(biāo)。鑒于機(jī)器人GMAW焊接過程電弧光、飛濺及焊接煙塵等干擾，本研究基于Hessian矩陣線的特征及其角度值提取算法，將其與噪聲進(jìn)行分割，獲得激光條紋中心點(diǎn)。Hessian矩陣是圖像處理中廣泛使用的一種特征提取辦法，對(duì)于一張二維灰度圖像，每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值可以用L（x，y）表示，而該像素點(diǎn)的Hessian矩陣表示為

式中 Lxy為灰度值在x，y方向上的偏導(dǎo)數(shù)；Lxx為灰度值在x方向上的二階偏導(dǎo)數(shù)；Lyy為灰度值在y方向上的二階偏導(dǎo)數(shù)。

Hessian矩陣中各元素可以由圖像的二維卷積計(jì)算出，計(jì)算出Hessian矩陣后，利用其特征值與特征向量可以近似計(jì)算圖像灰度在該像素位置的主曲率與主方向。而線特征的中心坐標(biāo)是法向上灰度梯度為0、灰度值最大的位置，得到線法向截面上灰度值的一階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)，以此作為激光條紋中心的亞像素坐標(biāo)[8]。另外，針對(duì)特定的焊接接頭形式如角焊縫，通過事先定義焊接接頭形式的形貌模型對(duì)接頭形式進(jìn)行分區(qū)劃分。對(duì)于兩工件互相垂直的T型接頭角焊縫，可以分兩個(gè)子區(qū)定義其形貌模型，并且根據(jù)激光條紋點(diǎn)方向定義各子區(qū)的角度范圍，如圖4所示。每個(gè)子區(qū)有兩個(gè)參數(shù)，坐標(biāo)范圍表示圖像的列區(qū)間，角度表示圖像中激光條紋線段應(yīng)有的角度范圍（根據(jù)實(shí)際采集到的圖像經(jīng)驗(yàn)確定）。

圖4 角焊縫激光條紋特征點(diǎn)提取Fig.4 Feature point extraction for fillet weld

雖然Hessian矩陣特征值提取的激光條紋濾去了大量噪聲點(diǎn)數(shù)據(jù)，但仍然存在一部分異常點(diǎn),接下來采用隨機(jī)采樣一致性（RANSAC）算法，通過大量迭代，每次迭代選擇所需最少的數(shù)據(jù)點(diǎn)擬合模型，并與點(diǎn)集數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，去除異常點(diǎn)，最后用最小二乘法擬合激光條紋直線方程，其中交點(diǎn)為角焊縫的特征點(diǎn)。

2 T型接頭角焊縫跟蹤試驗(yàn)

在設(shè)計(jì)焊縫跟蹤試驗(yàn)時(shí)，預(yù)先機(jī)器人會(huì)有一條示教軌跡，在執(zhí)行搜索-跟蹤環(huán)節(jié)，計(jì)算實(shí)際軌跡與示教軌跡的偏差，調(diào)整焊槍TCP位置。對(duì)于T型接頭角焊縫，只有一個(gè)焊縫特征點(diǎn)，將其視為焊縫中心點(diǎn)，焊縫跟蹤過程便是不斷傳輸焊縫中心點(diǎn)在工具坐標(biāo)系中的坐標(biāo)給機(jī)器人控制器，控制機(jī)器人移動(dòng)焊槍至下一個(gè)跟蹤點(diǎn)的過程。

實(shí)際焊接過程跟蹤結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，x和z方向的誤差范圍為±0.69 mm、±0.53 mm，假設(shè)平均誤差為誤差曲線中所有點(diǎn)的絕對(duì)值的平均，則x，z以及二維平均誤差分別為（0.40 mm、0.33 mm、0.52 mm）。

3 結(jié)論

圖5 T型接頭角焊縫跟蹤試驗(yàn)及誤差Fig.5 Experiment and error of seam tracking for fillet weld

針對(duì)FANUC弧焊機(jī)器人自主開發(fā)了一套激光視覺傳感系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上完成了視覺系統(tǒng)標(biāo)定、通訊協(xié)議和激光條紋圖像處理算法開發(fā)等。針對(duì)T型接頭角焊縫進(jìn)行了焊縫跟蹤試驗(yàn)驗(yàn)證，軌跡跟蹤精度平均誤差控制在0.52以內(nèi)，滿足機(jī)器人GMAW焊縫跟蹤實(shí)際需求。