The invention discloses a control method for forming accuracy of non-uniform surface self-identifying robot augmentation manufacturing, which consists of CMOS camera and projector, collects workpiece surface image, extracts workpiece surface characteristic data by combining binocular vision based on structured light, reconstructs three-dimensional model by controller and determines arc melting parameters, and uses TIG welding torch in protective atmosphere. Flat peak filling and valley filling operation without wire filling melting are carried out. Laser heat source of corresponding energy and frequency is set according to the measured surface smoothness value, and laser melting treatment is carried out on the surface by laser. Finally, the actual surface smoothness is tested and compared with the standard surface smoothness. If it does not meet the standard, the process is repeated until it is qualified. The welding system of the invention can effectively improve the surface accuracy of the arc augmented parts, ensure the welding quality and stability, and therefore effectively improve the quality of the arc augmented parts.
【技术实现步骤摘要】
非平整面自主识别机器人增材制造成形精度控制方法
本专利技术属于机器视觉
以及增材制造
,特别涉及非平整面自主识别机器人增材制造成形精度控制方法。
技术介绍
传统焊接的特点是工艺因素复杂、劳动强度大,生产周期长、劳动环境差,其品质依赖操作者的技能、技术和经验关,因此焊接自动化技术的发展对于提高焊接接头质量、保证焊接过程稳定性具有很重要的意义。随着近年来科学技术的进步,机器视觉在工业生产中的应用越来越广泛,用机器代替人做测量和判断,减少由于人的主观因素导致的误差。通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对信号进行各种运算来提取目标的特征,进而根据控制模型判别、并对目标相关设备参数和动作进行在线调整。将机器视觉技术与焊接自动化技术相结合,可以改善以往机器人工作时一成不变的工作模式,实现机器人根据工作时的焊接环境和焊接任务,自动调节更合适的焊接过程,这对于焊接智能化的发展起到了很大的推动作用。专利申请号为201711469112.1的专利技术公开了一种焊接质量机器视觉高精度检测方法。该方法为:先采用360°高清摄像头采集焊接后的工件表面图像,并将采集的图像发送至控制器中;再将控制器中设置的图像采集卡对图像信号进行滤杂优化后发送至控制器内主控单元;之后对采集的图像进行分类处理;最后将分类后的图像发送至数据库中进行比对,将焊接质量不符合的工件进行报警剔除。然而,此方法过程繁琐,需要重复比对,而且处理精度不足。专利申请号为201711425236.X的专利技术提供了一种双目视觉系统的三维重建方 ...
【技术保护点】
1.一种非平整面自主识别机器人增材制造成形精度控制方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:(1)将待进行增材制造的工件用夹具固定在工作台上,将两个CMOS摄像机按照镜头端面的法线与工件表面的法线成20°~50°的角度和投影仪形成设置在工件上方自由移动的三维测量系统上;(2)驱动三维测量系统采集整个工件表面的图像,利用双目立体视觉测量和结构光测量,得到工件表面的凸起、凹下区域的的特征数据;(3)提取表面凸起与凹下区域的特征数据并重建三维模型,与标准产品CAD模型数据进行配准,得出与原始的表面精度差值△R;(4)将△R值的大小导入到机器人控制柜中,根据机器人控制柜的数据库确定焊枪电弧熔化的参数;驱动焊枪到达指定区域,根据给出的焊接参数进行不填丝电弧熔化;(5)电弧熔化过程完成后,再次驱动三维测量系统采集熔化后的工件表面图像,再次重建表面凸起与凹下区域的三维轮廓并计算出此时的表面平整度,与达标的表面平整度Ra=0.5mm进行对比,若不达标则根据刚采集的凸起、凹陷三维轮廓信息进行再次熔化,直到工件表面平整度达标为止;(6)表面平整度达到Ra后,根据此时表面平整度的值设定对应的能量、频率的激光热源 ...
【技术特征摘要】
1.一种非平整面自主识别机器人增材制造成形精度控制方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:(1)将待进行增材制造的工件用夹具固定在工作台上,将两个CMOS摄像机按照镜头端面的法线与工件表面的法线成20°~50°的角度和投影仪形成设置在工件上方自由移动的三维测量系统上;(2)驱动三维测量系统采集整个工件表面的图像,利用双目立体视觉测量和结构光测量,得到工件表面的凸起、凹下区域的的特征数据;(3)提取表面凸起与凹下区域的特征数据并重建三维模型,与标准产品CAD模型数据进行配准,得出与原始的表面精度差值△R;(4)将△R值的大小导入到机器人控制柜中,根据机器人控制柜的数据库确定焊枪电弧熔化的参数;驱动焊枪到达指定区域,根据给出的焊接参数进行不填丝电弧熔化;(5)电弧熔化过程完成后,再次驱动三维测量系统采集熔化后的工件表面图像,再次重建表面凸起与凹下区域的三维轮廓并计算出此时的表面平整度,与达标的表面平整度Ra=0.5mm进行对比,若不达标则根据刚采集的凸起、凹陷三维轮廓信息进行再次熔化,直到工件表面平整度达标为止;(6)表面平整度达到Ra后,根据此时表面平整度的值设定对应的能量、频率的激光热源,对整个平面进行激光熔化处理,使得整个表面处于熔化...
【专利技术属性】
技术研发人员:王克鸿,金鸣,黄勇,吴统立,许雪宗,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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