本发明专利技术公开了一种基于立体视觉的车门点焊机器人路径校正方法，使焊接机器人在焊点位置进行智能化的精确焊接。包括以下步骤：步骤一、摄像机标定：搭建好基于立体视觉的车门焊接补偿量获取系统后，在实际采集待测车门表面图像之前，首先利用张正友标定方法对两台摄像机进行标定，获取摄像机的内外参数；步骤二、焊接机器人补偿量获取：通过翻边线上的点拟合出冲压板件的实际翻边线，车门实际翻边线与理论翻边线之间的差值即等效于车门实际焊点线与理论焊点线之间的差值；步骤三、模拟焊接机器人补偿量实现：在获取焊接机器人补偿量后，利用机器人运动学逆解理论，求取焊接机器人步进电机的实际变化量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种针对车门点焊机器人路径校正的方法，更具体地说，本专利技术涉及 一种。
技术介绍
电阻点焊在焊接生产过程中能量集中、板材变形小、生产效率高，因此特别适用于 焊接薄壁零件，是目前实现自动化大规模生产的最常用的焊接方法之一，因此被广泛地应 用于汽车以及汽车零部件的焊接领域。现代化汽车生产制造工艺中，针对汽车制造业产品 竞争激烈化、规模化、批量化、低成本、大规模、高精度的现状，对许多构件的焊接精度和速 度等指标提出了越来越高的要求，因而促使了焊接机器人的推广使用，机器人技术的发展 与应用是一个国家高科技水平与工业生产自动化程度的重要标志。特别是近年来我国汽车 工业的迅猛发展，促使电阻点焊机器人不断在汽车领域推广、使用和发展。基于立体视觉的 焊接机器人技术是综合了计算机、控制论、信息和传感技术等多学科形成的一种新技术，是 汽车行业焊接领域的发展方向。 车门零部件在焊接过程中，焊接工件的卡具由于长时间的应力作用，焊接工件在 运动过程中的位移变化，会使焊点的实际焊接位置与理论焊接位置发生偏差，资料显示有 时焊接误差可达到5mm-10mm，从而导致最终的焊点出现各种各样的缺陷，使焊接的强度和 刚度达不到要求，影响白车门的刚度和强度，对汽车的正常行驶影响可能不大，但是却在汽 车发生紧急情况时留下安全隐患；点焊质量的好坏不仅影响轿车的安全性和可靠性，还将 影响轿车白车门的外观质量和装配精度，进而影响汽车整车的质量和使用性能。综上所述， 白车门在焊接前对焊点位置的精确定位是十分迫切的。 传统的汽车点焊机器人，焊枪的焊接路径在程序的控制下运动，路径是固定不变 的，即使车门由于各种原因发生变化时，焊枪的焊接位置也不能够及时有效的进行校正，从 而在最终焊接完成之后，使实际的焊接位置偏离了理想焊接位置，从而造成各种白车门点 焊质量问题。到目前为止，国内有的科研机构或者院校，例如湖南大学的崔兴强，对于焊接 中缝焊的视觉跟踪有了一定的研宄，但是由于点焊焊点的位置特殊性，目前国内对于点焊 的路径校正研宄几乎没有。
技术实现思路
本专利技术提供了一种，使焊接机器人 在焊点位置进行智能化的精确焊接。 本专利技术的目的是采用如下技术方案实现的： -种，其特征在于，该方法使用一 种基于立体视觉的车门焊接补偿量获取系统，包括设置在车门外板流水线轨道斜上方的一 字激光器、对称设置在一字激光器两侧且位于车门外板流水线轨道正上方的两台摄像机， 以及与一字激光器和两台摄像机连接的终端设备； 该车门点焊机器人路径校正方法包括以下步骤： 步骤一、摄像机标定：搭建好所述基于立体视觉的车门焊接补偿量获取系统后，在 实际采集待测车门表面图像之前，首先利用张正友标定方法对两台摄像机进行标定，获取 摄像机的内外参数，以建立实际待测物空间位置和图像坐标之间的非线性关系，进而计算 检测图像特征点对应的空间坐标； 步骤二、焊接机器人补偿量获取：一字激光器发射激光倾斜打在冲压板件的实际 翻边线上，激光线发生偏折，折点就在翻边线上，通过翻边线上的点拟合出冲压板件的实际 翻边线；车门实际翻边线与理论翻边线之间的差值即等效于车门实际焊点线与理论焊点线 之间的差值； 步骤三、模拟焊接机器人补偿量实现：在获取焊接机器人补偿量后，利用机器人运 动学逆解理论，求取焊接机器人步进电机的实际变化量，通过编程控制步进电机运动，最终 实现焊接机器人在正确的位置进行焊接。 本专利技术所述的一种，其中，步骤一 摄像机标定的具体过程为： 利用张正友标定的方法进行标定，采用CAD软件绘制标定模版，标定模板是一个 9X9的棋盘格，其规格尺寸是270mmX 270mm。然后再将两摄像机固定在适当位置并保持不 动，之后不断变换标定模版与成像平面之间的角度与方位，两摄像机对标定模版采集16幅 图像。对摄像机标定模版图像进行特征角点提取，每个摄像机标定模版图像可以提取100 个角点，16幅图像总共得到1600个特征角点图像坐标，根据张正友标定方法，世界坐标系 设定在棋盘格图像最左上角处的一个角点上，Z方向坐标值取为零，由于每个标定模版尺寸 大小精确设计为30_，因此棋盘格特征角点在X和Y方向的世界坐标可精确得知，因此在得 到平面图像特征角点坐标以及对应点的空间坐标以后，即可利用工具箱完成标定，计算得 到摄像机的内外部参数； 本专利技术所述的一种，其中，步骤二 焊接机器人补偿量获取包括以下具体步骤： 1)对摄像机图像中车门冲压板件翻边线图像进行图像预处理； 2)获取冲压板件的实际翻边线与激光线交点的空间坐标； 3)旋转实际翻边线与理论翻边线，获取焊接补偿量。 本专利技术所述的一种，其中，步骤1) 对摄像机图像中车门冲压板件翻边线图像进行图像预处理具体包括以下过程： I. 1)将摄像机采集的真彩图像转化为灰度图像； 将激光倾斜打在冲压板件的翻边线上，采用两个摄像机采集图像，分别得到左右 两幅图像，所采集的原始图像为RGB图像，将RGB图像转化成灰度图像，变化成一个数据矩 阵； 1. 2)获取目标区域并对目标区域进行图像增强； 采用图像参数式裁剪对目标区域进行剪切提取，获取目标区域图像；对目标区域 进行图像增强，同时进行逻辑运算，降低图像整体灰度； 1. 3)图像灰度调整； 进行逻辑运算后的图像，激光线区域与周围环境对比度不明显，因此要对图像进 行灰度的调整，即把原本不清晰的图像变得清晰，或者抑制图像的某些不需要的特征从而 使另外一些目标特征得到增强，从而使处理后的图像的视觉效果得到增强； 1. 4)图像降噪； 在实验过程中，由于实验条件和摄像机质量的限制，往往会使拍摄到的图像受到 图像噪声的影响，产生少许失真，因此为了得到精度比较高的结果，采用中值滤波对灰度增 强后的图像进行降噪处理； 1. 5)灰度图像的二值化处理。 本专利技术所述的一种，其中，步骤2) 获取冲压板件的实际翻边线与激光线交点的空间坐标具体包括以下过程： 2. 1)对步骤1)预处理过后的图像进行图像腐蚀处理，提取激光线的骨架； 图像腐蚀是最基本的也是最重要形态学处理方法之一，腐蚀能够消融物体的边 界，从而获得所需目标的骨架，具体的腐蚀效果与目标图像本身和结构元素的形状有关：如 果目标区域整体上大于结构元素，腐蚀的结果是使目标区域边缘消失一部分，消失部分区 域的大小是由结构元素的大小决定的；如果目标区域本身小于结构元素，则在进行腐蚀运 算之后，目标区域将完全消失。 2. 2)霍夫变换求出冲压板件实际翻边线与激光线交点的图像坐标； 霍夫（Hough)变换是一种检测间断点的非常重要的方法，其原理是将边缘点连接 起来形成封闭区域的方法。采用的是霍夫（Hough)变换对骨架进行拟合获取骨架的曲线方 程，求取冲压板件实际翻边线与激光线交点图像坐标。 2. 3)对冲压板件的实际翻边线与激光线交点进行三维重建； 立体匹配可以获得物体左右两幅图像像素相互对应的坐标，再依据两幅图像之间 的对应关系逆向求得物体在三维空间坐标系下的坐标，即为空间点的三维重建，进而获取 交点的三维空间坐标。...
【技术保护点】
一种基于立体视觉的车门点焊机器人路径校正方法，其特征在于，该方法使用一种基于立体视觉的车门焊接补偿量获取系统，包括设置在车门外板流水线轨道斜上方的一字激光器、对称设置在一字激光器两侧且位于车门外板流水线轨道正上方的两台摄像机，以及与一字激光器和两台摄像机连接的终端设备；该车门点焊机器人路径校正方法包括以下步骤：步骤一、摄像机标定：搭建好所述基于立体视觉的车门焊接补偿量获取系统后，在实际采集待测车门表面图像之前，首先利用张正友标定方法对两台摄像机进行标定，获取摄像机的内外参数，以建立实际待测物空间位置和图像坐标之间的非线性关系，进而计算检测图像特征点对应的空间坐标；步骤二、焊接机器人补偿量获取：一字激光器发射激光倾斜打在冲压板件的实际翻边线上，激光线发生偏折，折点就在翻边线上，通过翻边线上的点拟合出冲压板件的实际翻边线；车门实际翻边线与理论翻边线之间的差值即等效于车门实际焊点线与理论焊点线之间的差值；步骤三、模拟焊接机器人补偿量实现：在获取焊接机器人补偿量后，利用机器人运动学逆解理论，求取焊接机器人步进电机的实际变化量，通过编程控制步进电机运动，最终实现焊接机器人在正确的位置进行焊接。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：崔岸，骆亚微，徐文强，张士展，李彬，戴文硕，张世广，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22
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