基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法及系统，在滚压包边翻边、预包边、终包边三道加工工序中，视觉系统跟随采集滚边部位的图像，分别通过图像计算出每道工序加工后工件的成形参数，通过偏差分析判断滚边的质量，借助质量数据库进行问题诊断，反馈滚压包边系统进行轨迹优化。系统包括滚压包边系统、视觉系统，滚压包边系统包括滚边系统PLC控制器、滚边机器人、机器人控制柜，视觉系统包括图像采集装置、图像处理工控机。本发明专利技术将视觉系统应用于滚边加工的轨迹优化，利用机器视觉完成质量检测，发现问题随时反馈给加工设备，在线检测、在线反馈，加工设备即时调整优化，提高汽车制造中机器人滚压包边生产的自动化、智能化。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法及系统
本专利技术涉及汽车制造领域，涉及汽车制造中的汽车内外板包边工艺，尤其涉及一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法及系统。
技术介绍
机器人滚压包边技术是近几年兴起、发展的新技术，其余传统的包边技术相比，具有设备投资成本底、生产柔性好、维护保养容易等优点，成为了汽车业包边工艺的热点。滚压包边过程中滚轮直径、翻边高度、滚边次数等因素都会影响滚边的成形质量。机器人工具中心与胎膜边缘线上的目标点的距离称为TCP-RTP值，TCP-RTP值大小，对滚边的翻折程度有直接影响，进而影响工件由于局部应力失衡产生波纹，是一种较为常见的质量问题。对包边工艺质量控制，只能在整套工艺流程完成之后，通过人工观察、测量评价产品质量。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种），将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。国内授权公告号CN104971973B的专利技术专利《一种汽车轮罩滚边系统及其使用方法》中提到了视觉系统的应用，但其仅限于视觉系统的定位功能。在滚边加工领域，视觉系统的应用停留在定位、检测有无等基础方面，将视觉系统应用于轨迹优化，以提高滚边加工的制造质量，仍然属于空白。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法及系统。为实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案是：一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法，在滚压包边翻边、预包边、终包边三道加工工序中，视觉系统跟随采集滚边部位的图像，分别通过图像计算出每道工序加工后工件的成形参数，通过偏差分析判断滚边的质量，借助质量数据库进行问题诊断，反馈滚压包边系统进行轨迹优化；具体步骤如下：步骤一，参数设置，滚边系统PLC控制器分别输入工件参数、加工参数、质量控制参数，其中工件形状参数包括工件的材质、形状、尺寸；加工参数包括翻边高度、滚轮直径、滚边次数、滚边角度、TCP-RTP值；质量控制参数包括目标品质隙差、目标品质面差；步骤二，跟随数据采集，机器人滚压包边系统进行滚边，视觉系统跟随采集滚压包边系统滚过的部位的图像；步骤三，成形参数分析，视觉系统根据图像分析滚边实际品质隙差、实际品质面差；步骤四，偏差计算，对比实际品质隙差与目标品质隙差，得到工件的品质隙差偏差，对比实际品质面差与目标品质面差，得到工件的品质面差偏差；步骤五，质量判断，判断工件品质隙差偏差、品质面差偏差是否在合理范围，是，则说明工件质量合格；否，则说明工件质量不合格，滚边系统PLC控制器报警提示出现质量问题，并进行步骤六问题诊断；步骤六，问题诊断，提取工件参数、加工参数与质量数据库比对分析，找到影响加工质量的参数；步骤七，偏差值转换，滚边系统PLC控制器计算出机器人当前的轨迹值，并与示教时的轨迹进行对比，计算出机器人轨迹修正值；步骤八，轨迹优化，将轨迹修正值反馈给机器人控制系统，修正机器人运动轨迹，以达到优化滚压包边的加工轨迹；步骤九，重复进行步骤二至八，机器人滚压包边系统按照优化后的加工轨迹依次完成翻边、预包边、终包边工序，直至加工完成。所述质量数据库包括大量计算、试验得到的工件参数、加工参数与工件成形参数的相互对应关系，提供加工指导。一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化系统，包括滚压包边系统、视觉系统，所述滚压包边系统包括滚边系统PLC控制器、滚边机器人、机器人控制柜；所述滚边系统PLC控制器设有用于存储工件质量控制参数、分析偏差的质量分析模块、根据质量分析结果确定轨迹优化参数的轨迹优化模块，和通过机器人控制柜控制机器人的机器人控制模块；所述视觉系统包括图像采集装置、图像处理工控机；所述图像采集装置安装在滚边机器人上；所述图像处理工控机内设品质隙差分析模块、品质面差分析模块；所述图像处理工控机与滚边系统PLC控制器连接。本专利技术的有益效果是：本专利技术将视觉系统应用于滚边加工的轨迹优化，在生产过程中完成利用机器视觉完成质量检测，发现问题随时反馈给加工设备，在线检测、在线反馈，加工设备即时调整优化，提高汽车制造中机器人滚压包边生产的自动化、智能化。附图说明图1为本专利技术的结构示意图。具体实施方式下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法，在滚压包边翻边、预包边、终包边三道加工工序中，视觉系统跟随采集滚边部位的图像，分别通过图像计算出每道工序加工后工件的成形参数，通过偏差分析判断滚边的质量，借助质量数据库进行问题诊断，反馈滚压包边系统进行轨迹优化；具体步骤如下：步骤一，参数设置，滚边系统PLC控制器分别输入工件参数、加工参数、质量控制参数，其中工件形状参数包括工件的材质、形状、尺寸；加工参数包括翻边高度、滚轮直径、滚边次数、滚边角度、TCP-RTP值；质量控制参数包括目标品质隙差、目标品质面差；步骤二，跟随数据采集，机器人滚压包边系统进行滚边，视觉系统跟随采集滚压包边系统滚过的部位的图像；步骤三，成形参数分析，视觉系统根据图像分析滚边实际品质隙差、实际品质面差；步骤四，偏差计算，对比实际品质隙差与目标品质隙差，得到工件的品质隙差偏差，对比实际品质面差与目标品质面差，得到工件的品质面差偏差；步骤五，质量判断，判断工件品质隙差偏差、品质面差偏差是否在合理范围，是，则说明工件质量合格；否，则说明工件质量不合格，滚边系统PLC控制器报警提示出现质量问题，并进行步骤六问题诊断；步骤六，问题诊断，提取工件参数、加工参数与质量数据库比对分析，找到影响加工质量的参数；步骤七，偏差值转换，滚边系统PLC控制器计算出机器人当前的轨迹值，并与示教时的轨迹进行对比，计算出机器人轨迹修正值；步骤八，轨迹优化，将轨迹修正值反馈给机器人控制系统，修正机器人运动轨迹，以达到优化滚压包边的加工轨迹；步骤九，重复进行步骤二至八，机器人滚压包边系统按照优化后的加工轨迹依次完成翻边、预包边、终包边工序，直至加工完成。所述质量数据库包括大量计算、试验得到的工件参数、加工参数与工件成形参数的相互对应关系，提供加工指导。如图1所示，一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化系统，包括滚压包边系统、视觉系统，所述滚压包边系统包括滚边系统PLC控制器、滚边机器人、机器人控制柜；所述滚边系统PLC控制器设有用于存储工件质量控制参数、分析偏差的质量分析模块、根据质量分析结果确定轨迹优化参数的轨迹优化模块，和通过机器人控制柜控制机器人的机器人控制模块；所述视觉系统包括图像采集装置、图像处理工控机；所述图像采集装置安装在滚边机器人上；所述图像处理工控机内设品质隙差分析模块、品质面差分析模块；所述图像处理工控机与滚边系统PLC控制器连接。滚边系统PLC控制器能与互联网+和大数据相互通讯，完成智能化工作。所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法，其特征在于，在滚压包边翻边、预包边、终包边三道加工工序中，视觉系统跟随采集滚边部位的图像，分别通过图像计算出每道工序加工后工件的成形参数，通过偏差分析判断滚边的质量，借助质量数据库进行问题诊断，反馈滚压包边系统进行轨迹优化；具体步骤如下：步骤一，参数设置，滚边系统PLC控制器输入三道工序分别对应的工件参数、加工参数、质量控制参数，其中工件形状参数包括工件的材质、形状、尺寸；加工参数包括翻边高度、滚轮直径、滚边次数、各次滚边角度、TCP‑RTP值；质量控制参数包括目标品质隙差、目标品质面差；步骤二，跟随数据采集，首先机器人滚压包边系统进行滚边加工，视觉系统跟随采集滚边部位的图像；步骤三，成形参数分析，视觉系统根据图像分析滚边部位实际品质隙差、实际品质面差；步骤四，偏差计算，对比实际品质隙差与目标品质隙差，得到工件的品质隙差偏差，对比实际品质面差与目标品质面差，得到工件的品质面差偏差；步骤五，质量判断，判断工件品质隙差偏差、品质面差偏差是否在合理范围，是，则说明工件质量合格；否，则说明工件质量不合格，滚边系统PLC控制器报警提示出现质量问题，并进行步骤六问题诊断；步骤六，问题诊断，提取工件参数、加工参数与质量数据库比对分析，找到影响加工质量的参数；步骤七，偏差值转换，滚边系统PLC控制器计算出机器人当前的轨迹值，并与示教时的轨迹进行对比，计算出机器人轨迹修正值；步骤八，轨迹优化，将轨迹修正值反馈给机器人控制系统，修正机器人运动轨迹，以达到优化滚压包边的加工轨迹；步骤九，重复进行步骤二至八，机器人滚压包边系统按照优化后的加工轨迹依次完成翻边、预包边、终包边工序，直至加工完成。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉系统的滚压包边轨迹优化方法，其特征在于，在滚压包边翻边、预包边、终包边三道加工工序中，视觉系统跟随采集滚边部位的图像，分别通过图像计算出每道工序加工后工件的成形参数，通过偏差分析判断滚边的质量，借助质量数据库进行问题诊断，反馈滚压包边系统进行轨迹优化；具体步骤如下：步骤一，参数设置，滚边系统PLC控制器输入三道工序分别对应的工件参数、加工参数、质量控制参数，其中工件形状参数包括工件的材质、形状、尺寸；加工参数包括翻边高度、滚轮直径、滚边次数、各次滚边角度、TCP-RTP值；质量控制参数包括目标品质隙差、目标品质面差；步骤二，跟随数据采集，首先机器人滚压包边系统进行滚边加工，视觉系统跟随采集滚边部位的图像；步骤三，成形参数分析，视觉系统根据图像分析滚边部位实际品质隙差、实际品质面差；步骤四，偏差计算，对比实际品质隙差与目标品质隙差，得到工件的品质隙差偏差，对比实际品质面差与目标品质面差，得到工件的品质面差偏差；步骤五，质量判断，判断工件品质隙差偏差、品质面差偏差是否在合理范围，是，则说明工件质量合格；否，则说明工件质量不合格，滚边系统PLC控制器报警提示出现质量问题，并进行步骤六问题诊断；步骤六，问题诊断，提取工件参数、加工参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李琦，
申请(专利权)人：广州瑞松北斗汽车装备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44