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                        工業機器人的設計和開發

                        添加時間:2020/07/20 來源:電子科技大學 作者:潘星超
                        本文將工業機器手和機器視覺通過 IP 協議通信連接,實現了焊縫精準追蹤, 位置偏差自動調整,無需人操作的機器手自動化焊接,且焊接的產品質量符合批 量生產的要求。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘 要

                          為了適應并逐步走上工業 4.0 的發展方向,為了降低人力成本,改善一線工人 的勞動條件,提升工作效率,將工人從高強度的和危險的工作環境中解放出來, 可以去從事其他研究工作,本文研究了用機器手替代人工實現批量焊接。

                          本文以富士康的成品六軸機器人作為基礎,利用機器視覺進行輔助,使機械 手實現自動焊接為研究課題,重點研究了機械手在現實生產中的應用、機器視覺 的運用以及圖像處理等。本文采用的六軸 FOXBOT 機器人,考慮了焊接需求,精 度及運行效率等方面。使用可擴展的遠程 I/O,依實際焊接需求設計外圍設備的接 口電路。機器人采用 Cypress Enable 編輯器,使用 VB 的編輯語言,語法簡單,減 低系統開發難度,使系統集成更簡單。在焊接方式上我們采用了非融化氬弧焊的 方式,避免了送絲機構的設計。在對機構件實施批量焊接時,可以通過機器人對 焊槍的位置進行記憶并多次重復的執行同一位置的焊縫焊接動作,在批量生產時 更具穩定性。用機器視覺來替代人工可以很大程度上提升效率和生產的品質。本 文采用 500 萬像素的智能相機,引入像素標定和模板創建匹配功能,可精確追蹤 焊縫位置。并與標定位置進行實時比對,將偏差實時輸送給主機,機器人同步收 到主機信號后,對焊接路徑及時調整,保證大量生產時的焊接品質。

                          本文將工業機器手和機器視覺通過 IP 協議通信連接,實現了焊縫精準追蹤, 位置偏差自動調整,無需人操作的機器手自動化焊接,且焊接的產品質量符合批 量生產的要求。

                          關鍵詞:工業機器人,機器視覺,氬弧焊,TCP/IP 協議通信

                        工業機器人
                         

                          ABSTRACT

                          In order to adapt and gradually enter the development direction of industry 4.0, in order to reduce the labor costs, improve the working conditions of front-line workers, and improve work efficiency, freeing workers from high-intensity and dangerous working environments, and can engage in other research work, The thesis study the replacement of manual welding by robotic arm to achieve mass productivity.

                          This thesis takes Foxconn`s finished six-axis robot as the basis, and with the assistant of machine vision, so that the robotic arm realizes automatic welding as the research topic. It focuses on the application of the robotic arm in real production, the use of machine vision and image process. The six-axis FOXBOT robot used in this thesis considers welding requirements, accuracy, and operating efficiency, etc. Uses scalable remote I/O, and designs interface circuits for peripheral devices according to actual welding requirements. The robot uses the Cypress Enable editor and uses VB Editing language, simple syntax, reducing system development difficulty and making system integration easier. In the welding method, we adopted a non-melting argon arc welding method to avoid the design of the wire feeding mechanism. When performing batch welding on mechanical parts, the position of the welding gun can be memorized by the robot and the same position can be performed repeatedly. The welding action is more stable in mass production. Using machine vision detection methods can greatly improve production efficiency and production quality. The promotion of uses a 5-megapixel smart camera, and introduces pixel calibration and template reaction matching functions to accurately track the position of the weld and compare it with the calibration position in real time. The deviation is transmitted to the host in real time. The welding path is adjusted in time to ensure the welding quality during mass production.

                          This thesis connects industrial robots and machine vision through IP protocol communication to achieve precise welding follow-up and position adjustment and automatic welding without human operation to meet the quality requirement for mass productivity.

                          Keywords: industrial robot, machine vision, argon arc welding, TCP/IP protocol communication

                          第一章 緒 論

                          1.1 研究工作的背景與意義

                          隨著人力成本不斷上升,人類需要擺脫對密集勞動力、流水在線做枯燥的工 作、追求生活質量的意愿不斷上升,造成制造企業巨大的壓力。東南亞、非州等 經濟欠發達國家依賴低成本的人力資源,對我國的勞動密集型產業形成巨大競爭; 隨著我國科學技術雖不斷發展,但在應用科學方面,還缺乏大量高素質的技 術人員去推動最新科學成果應用到我們的生產實踐當中。我選擇"機器人自動焊接 引導系統"作為研究方向,希望能推動跨學科,多領域的技術結合,利用機器視覺 與機械手的結合解決自動化生產的實際問題。 1.2 自動焊接技術的國內外研究動態 隨著全球制造業的發展,智能制造的需求使得傳統的手工焊已不能滿足現代 制造的要求,比如在產品的質量上,以前的產品公差符合 0.10mm 內就不錯,現在 的產品要求很多是要符合正負 0.03mm 才合格,在數量上現在每天需求是幾萬甚至 幾十萬個,手工制作無法滿足。焊接工藝正在朝智能自動化的方向邁進。機器視 覺結合工業機器人以及計算機技術的突飛猛進,為焊接的自動化提供了十分便利 的前提條件。自動化焊接技術及其發展的概況與前景分析如下:

                          1.2.1 自動化焊接的發展

                          自動化焊接主要指焊接生產的整個過程的無人化。即用機器替代人的動作。 它是一個綜合性的焊接與工藝問題,其主要工作是:在采用先進的裝夾定位方式、 焊接工藝的基礎上,建立不需要人直接參與焊接過程的焊接加工工藝流程。焊接 自動化的最終目標是實現沒有人直接參與的自動化焊接全過程,將人從危險的工 作環境中解放出來。 我國的焊接自動化的發展及應用起步都很晚。50 年代的時候, 研制自動焊接 設備以及開始發展焊接自動化技術是從一批大型國有企業開始的。隨著各個領域 的技術進步和我國工業現代化的整體向前推進, 我國的焊接自動化的技術水平隨 著水漲船高, 60 多年來已取得了巨大的進步。 現代自動化技術主要通過機器人、 計算機電子技術等硬件以及互聯網通訊協議和算法等軟體來實現。

                          近年來,焊接 自動化在實際生產中的應用取得了迅速發展,比如富士康的平板機殼生產中的焊接工藝,就是利用工業機器人、激光焊接以及 CCD 機器視覺來實現的。它已成為 先進智能制造的重要組成部分。 隨著人口老齡化及用工越來越來難得形勢,以及社會發展進步的需要,現代 工業企業必須走自動焊接才有出路,焊接其實是整個生產中的一環,依我們公司 為例,我們有激光焊、電阻焊,當然也有氬弧焊。目前我們是機器人加 CCD 拍照 技術實現了自動無人焊接生產,焊接后的外觀檢測目前還沒實現自動化,但我相 信今年應該就可實現焊接及檢測自動一體化的生產。目前在焊接設備上,企業大 力發展微機控制自動化技術,全自動智能焊機、柔性機器人焊接標準模組,便于生 產的快速切換生產,因為現代生產很多時候是少量多機種,所以柔性快速切換能 力是企業接到更多訂單的競爭力體現, 而且為了降低陳本, 必須實現無人操作, 即 實現焊接生產數控化、自動化與智能化。

                          工業發達國家現在已大量使用焊接機器人來進行自動化焊接生產,但在在焊 接生產中我們經常需要根據產品的不同結構來設計與制造焊接的裝夾治具, 如焊 接生產線、焊接中心等自制的成套焊接設備,但是裝夾治具設計的好壞及加工精度 直接影響焊接的品質, 且裝夾治具設計的便利性會決定是否便于批量生產, 形成 規模效益, 這樣企業才可能持續經營發展。所以治具的模塊化,系列化、多功能化、 等就成了設計的方向和必由之路。再有我們選用不同型號大小及功能的機器人搭 配多功能夾具可很好的解決現代生產多樣少量的實際問題。

                          1.2.2 機器視覺在焊接中的應用

                          隨著焊接自動化技術的飛速發展,能夠實現焊接路徑自動規劃、實時自動校 正路徑及焊縫跟蹤、焊接熔深、熔透以及焊縫成形等質量控制功能的焊接機器人 及其智能化技術,已成為焊接工藝技術發展的新方向。 焊縫寬度以及熔寬、熔池深度等尺寸參數是影響焊接質量的最關鍵因素,熔 池作為影響焊接質量的最直接因子,控制熔池相關參數及變化狀況,對控制焊接 質量的穩定性和持續性有重要意義[1],根據實際生產經驗及產品實際狀況,焊工往 往根據熔池的變化調整焊接工藝規范和焊槍姿態,以確保焊接質量?梢,根據 焊接熔池變化控制焊接質量是實現焊接智能化的一個重要組成部分[2]. 21 世紀以來,特別是近十多年來,隨著機器視覺技術的發展,利用機器視覺 直接觀察并抓取焊縫的位置和尺寸大小,分析焊接質量,獲得自動焊接路徑,通 過與標定位置比對,計算器能將位置誤差實時傳輸給機器人,機器人會對焊接路 勁做出調整,實現焊縫精確追蹤,獲得高質量的焊接產品,并進行閉環控制,己 成為焊接智能化領域的重要研究方向。

                          目前,將機器視覺技術應用于焊接機器人焊縫的檢測已經成為了國內外焊接 工作者一個研究熱點,是焊接智能化的一個關鍵環節。原理是利用多種視覺傳感 對焊縫的形狀進行數據收集及數據分析,從而得到焊縫的形狀、尺寸等信息,然 后將這些信息傳送到機器人的主機,為機器人自主焊提供數據支持。上海交通大 學的孫大偉等人將機械手、投影儀和上位機、CCD 攝像機等結合,利用安裝在機 器人上的傳感器對焊縫進行測量。由投影儀向焊縫位置投射彩色圖像和空白圖像, 利用空白圖像補償彩色,減少或者消除對象表面紋理對光的影響,用補償的圖像 恢復焊縫的 3D 信息,然后用幾何的方法來得出焊縫的尺寸,實現對焊縫的檢測[3]. 高向東等人通過提取弧焊熔池的中心來描述焊縫的特征矢量,建立圖像質心狀態 和測量方程,同時采用卡爾曼濾波的方法來減少系統受到噪聲等干擾而出現的測 量偏差,得到最優估計值,達到對焊縫位置精確測量的目的。華南理工大學的師 生結合自適應控制的理論,利用 CCD 拍照對焊縫進行測量,并實時調整偏差,實 現了對焊縫的精確定位[3].富士康等公司利用機器視覺先對焊接工件的某個基準進 行拍照定位,通過工控機計算與標準之間的差異,反饋并調整焊接坐標,實現穩 定性好的平板計算機等電子產品的批量生產。甄恒洲等人利用激光視覺構建測量 系統,將焊接頭同激光傳感器連接,根據三角測量原理,對激光條紋在焊縫曲面 上的截交線進行檢測,到達了對復雜焊縫進行精確追蹤的目的。國外一些學者針 對需要進行高速焊接的環境研究了一種多激光視覺傳感器,實現了對焊縫的檢測 與定位,根據單條激光條紋測量原理,同時對圖像中的多條激光條紋進行采樣測 量,從而定位焊縫,得到坐標和尺寸[3].

                          1.3 本文的主要貢獻與創新

                          本文以富士康的成品六軸機器人作為基礎,利用機器視覺的輔助效果,使機 械手實現自動焊接為研究課題,重點研究了機械手在現實生產中的應用、機器視 覺的運用以及圖像處理等內容,提高了生產過程中的自動化程度,改善勞動條件, 避免人身事故,減少了人力,降低了生產成本,并便于有節奏的持續性生產。 主要創新點與貢獻如下: 在目前的汽車和船舶工業中,使用機械手自動焊接更多的是使用多個位置的 點焊,使機械手在多個固定位置實現點焊。而本文的創新點在于將多個位置的點 焊通過機器視覺的輔助功能將點轉換為一條線,實現一條或者多條焊縫的連續性 焊接,在盡可能適應批量性的焊接狀態下,嘗試實現對形狀大小相近的工件都能 實現高穩定性高質量的縫焊焊接。

                          1.4 本論文的結構

                          安排如下: 第一章:緒論 本章對本論文的背景和意義以及自動化焊接技術的國內外的動態做了說明, 對本文的貢獻與創新做了簡述。 第二章:需求分析與總體設計 分別對機器人、焊槍、機器視覺硬件的需求及硬件和軟件的總體設計做了概 括說明。第三章:系統關鍵技術要點 對實現自動焊接機器手的關鍵技術做了說明。 第四章:自動焊接機械手的硬件設計與實現 此章是自動焊接的硬件設計,先對整個架構做示意說明,然后分別從主機的 配置,機器視覺的工作原理及系統構成,機械手端的選擇和電路設計做了詳細的 展開,最后設計了樣品的定位夾具。 第五章:自動焊接機械手的軟件設計與實現 此章是自動焊接的軟件設計,先對整個軟件設計思路做簡要說明,然后主要 對相機的程序和機器手端的程序展開設計,并對如何實現自動調整偏移量做了流 程圖的詳細描述。 第六章:機械手自動焊接系統的調試 軟件和硬件都設計好后,就是現場調試工作,先是對聯機和調試步驟示意說 明,然后對調試過程中出現的問題給出了解決方法,最后是焊接樣品的展示。 第七章:全文總結與展望 整個設計及實現的過程中的缺失和收獲,對后續研究工作做了展望。







                          第二章需求分析與總體設計
                          2.1需求分析
                          2.1.1機器人需求分析
                          2.1.2焊槍的需求分析
                          2.1.3機器視覺的需求分析
                          2.1.4通訊的需求分析

                          2.2硬件總體設計
                          2.3軟件總體設計
                          2.4設計的功能和性能分析
                          2.5本章小結

                          第三章系統關鍵技術要點
                          3.1一個典型的自動控制系統一-伺服控制 系統
                          3.1.1同服控制系統的一般構成
                          3.1.2伺服控制系統的技術要求
                          3.1.3伺服控制系統的執行組件
                          3.1.4同服電機控制方式的基本形式
                          3.1.5伺服電機的控制模式
                          3.1.6基于整個機械手焊接系統的自動控制

                          3.2圖像處理之模板匹配
                          3.2.1模板匹配的幾種常用方法
                          3.2.2基于形狀的模板匹配建模過程
                          3.2.3仿射變換

                          第四章自動焊接機械手的硬件設計與實現 .
                          4.1 主機端
                          4.1.1推薦主機基本配置
                          4.2機器視覺端
                          4.2.1相機的工作原理
                          4.2.2機器視覺系統

                          4.3機械手端
                          4.3.1機器人(機械手)的選擇
                          4.3.2機器人的電路設計
                          4.4機構設計端
                          4.5本章小結

                          第五章自動焊接機械手的軟件設計與實現
                          5.1主機相機端的程序設計
                          5.1.1連接相機
                          5.1.2編寫程序

                          5.2機械手端的程序設計
                          5.2.1 FOXBOT機器人編程環境
                          5.2.2 FOXBOT機器人操作安全
                          5.2.3手動操作FOXBOT機器
                          5.2.4機器人軟件編程

                          5.3程序主流程
                          5.3.1主程序說明
                          5.4 本章小結

                          第六章自動焊接機械手系統的調試
                          6.1系統調試流程
                          6.1.1調試流程
                          6.2主機端的程序流程
                          6.2.1相機圖像處理準備

                          6.3機械手端的程序流程
                          6.3.1機械手動作前準備
                          6.4焊接效果
                          6.5本章小結

                        第七章 全文總結與展望

                          7.1 全文總結

                          通過對本項目設計、調試運行及驗證,收獲頗多: 首先,從前期設計上來看,由于前期的考慮不夠周到,走了很多的彎路。包 括相機的選型及相關圖像處理的知識儲備不足,導致在如何將各個工件的細微定 位差異反饋給機器人的問題上一度躊躇不前。在后續的設計與開發中,若知識儲 備足夠,完全可以直接采用工業相機拍照,使用工控機的強大數據處理能力來處 理圖像,這不僅可以節省處理時間,在一定程度上還可以節省成本。 其次,在調試過程中發現,圖像遠端背景為金屬色,與近端特征的顏色反差 較小,導致在拍攝的圖片中可能造成圖片處理無法識別到工件邊界和焊縫。因條 件限制,同軸光源的使用在某些特殊狀態下并不能將焊縫體現出來,由此來看針 對不同邊界的焊縫可能采取不同方向上的條形光源可能對焊縫的展示及工件邊界 會有更佳的表現。 再次,機械手對焊點的確定(學習)過程較為復雜,本身的定位精度有限, 如果工件之間的差異較大時(尤其是 Z 方向上),可能會有撞針的風險,也可能 會因為新工件的高度距離工件過遠導致無法觸發焊接。

                          由于相機是固定在機械手 上的,由于機械手的震動,可能會導致相機本身在一定程度上會有微小的位移, 這就給整個系統的重復性操作帶來了挑戰。后續有考慮先將所有的圖片拍攝完成 后再實施焊接動作,結果對焊點的定位精準度有了稍微的提升,但是整個運行時 間卻是大大提升了,影響了整個系統的工作效率。從調試情況來看,若不考慮成 本,采用多個相機固定在機械手的工作范圍之外,對工件進行多個角度的拍攝, 將工件的相關位置參數匯總反饋給工控機再來控制機械手的運行,這樣可以減小 機械手的震動對相機拍攝圖像的影響。 另外,由于使用機械手確定焊點的過程對操作者要求較高,因此若更換了工 件,焊接點位置參數就需要重新設置,焊縫信息也需要重新錄入,這對于推廣來 說不夠友好,這個部分還需要進一步的考慮合理優化。

                          7.2 后續工作展望

                          工業機器人的研究近幾年的發展迅速,機器視覺的發展也是日新月異,在本 文研究工作的基礎上,仍有以下方向值得進一步的研究:

                          工業機器人的小型化進幾年得到了飛速發展,為了實現對工件的自動焊接, 對工件的提前分類就很有必要了,不要指望就使用這一個機器人就能實現對多種 尺寸大小、多種形狀的工件實施焊接動作。 機器視覺的應用多樣化發展為本項目引入了更多的可能,在后續的工作中, 我們可以考慮將普通的面陣相機更換為 3D 相機,通過 3D 掃描來實現對工件的形 狀做到更精準的把握。 深度學習的概念如今得到了越來越廣泛的運用,將深度學習的概念引入可能 在后續可以是整個自動焊接更智能化,實現智能學習,自適應焊接路徑,并實現 焊接后通過掃描焊縫表面的形狀實現自動檢測功能,根據焊縫的形狀判斷焊槍的 狀態等。

                        致 謝

                          在攻讀碩士學位期間,歷時一年多,從論文的選題到開題,到中期報告以及 遇到的問題及解決方案等,期間經歷了喜悅、痛苦和彷徨,這一路走來都是在嚴 老師的親切關懷和悉心指導下堅持下來的,他對論文的修改多次提出了建設性的 意見,他嚴謹的科學態度和治學精神,精益求精的工作作風,深深的感染和激勵 著我,同時嚴老師還在思想上、生活上給我以指導和無微不至的關懷,在此謹向 嚴老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。還有學院的蘇老師對我論文的修正提出了 很多寶貴建議,以及開題和中期報告以及論文給了很多悉心指導的教授專家們, 在此一并致以真誠的感謝崇高的敬意,感恩你們。

                          另外,我還要感謝參與自動焊接引導系統實現的伙伴們,他們為此提供了巨 大的幫助和支持,還有實驗工廠的兄弟單位也在此一并感謝。 最后,再次對關心、幫助、支持我的老師、同學、同事、家人表示衷心的感 謝!

                          參考文獻
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