novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.21.166-173novtexmech-768Research ArticleРОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMSМетодика преобразования координат системы технического зрения промышленного робота для операции лазерной сваркиThe Method of the Computer Vision System Coordinate Transformation for an Industrial Robot for a Laser Welding OperationПоливановА. Ю.PolivanovA. Y.

канд. техн. наук

Москва

Ph.D.

 Moscow, 127055

shpoliv@mail.ruИвановЮ. В.IvanovY. V.

аспирант

Москва

Moscow, 127055

yuriivanov.ieos@mail.ruХолинД. В.KholinD. V.

магистр

Москва

Moscow, 127055

dimaxtail@mail.ruМосковский государственный технологический университет "СТАНКИН"РоссияMoscow State Technical University "STANKIN"Russian Federation202005032020213166173Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20202020Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/768

Рассматривается проблема преобразования координат в системах технического зрения (СТЗ) роботизированных технологических комплексов (РТК) для лазерной сварки. Лазерная сварка является высокоэффективной технологической операцией, во многом превосходящей более распространенные виды сварки за счет высокой концентрации энергии в точке сварки. Однако лазерная сварка предъявляет ряд требований, в числе которых высокое требование по точности позиционирования лазерной головки, относительно сварочного стыка.

Обеспечить требуемую точность позволяют адаптивные системы управления на основе СТЗ. Основной задачей СТЗ является определение трехмерных координат сварочного стыка с помощью видеосенсора, преобразование полученных координат в систему координат, в которой происходит управление РТК, и передача преобразованных координат в систему управления. При этом важными факторами являются точности определения и преобразования координат. Для выполнения поставленной задачи необходимо рассмотреть преобразование координат как комплекс действий, выполняемых с учетом специфики применения СТЗ в составе РТК для лазерной сварки. С этой целью в статье проанализированы типовые схемы размещения СТЗ на промышленных роботах и предложена наиболее подходящая для лазерной сварки конфигурация. Также была разработана методика измерения трехмерных координат сварочного стыка с использованием СТЗ с помощью метода триангуляции.

Авторами проведен сравнительный анализ основных существующих методов калибровки видеосенсоров СТЗ и предложен оригинальный метод калибровки видеосенсоров с учетом специфики функционирования РТК для лазерной сварки. В результате в работе представлено обоснование необходимости рассмотрения преобразования координат в СТЗ в составе РТК для лазерной сварки, а также приведен комплекс методов, позволяющий выполнить преобразования из виртуальной системы координат видеосенсора в систему координат робота, что позволяет осуществлять непосредственное управление на основе данных СТЗ.

В заключение авторами приведен метод калибровки видеосенсора, позволяющий добиться указанных в статье требований по точности определения координат сварочного стыка.

In this article, the authors consider the problem of coordinate transformation in computer vision systems (CVS) of robotic system (RS) for laser welding. Laser welding is a highly efficient technological operation in many respects superior to common types of welding due to the high concentration of energy at the welding point. However, laser welding has a number of requirements, including a high requirement for the accuracy of positioning the laser head relative to the welding joint. Adaptive control systems based on CVS allow to provide the required accuracy. The main task of CVS is to determine the three-dimensional coordinates of the welding joint using a video sensor, convert the received coordinates into a coordinate system in which the RS is controlled, and the converted coordinates are transferred to the control system. Note, the accuracy and determination of coordinates are important factors. To accomplish this task, it is necessary to consider the coordinate transformation as a set of actions performed taking into account the specifics of using CVS as part of an RS for laser welding. For this purpose, the article analyzes typical schemes for placing CVS on industrial robots and proposes the most suitable configuration for laser welding. A methodology was also developed for measuring the three-dimensional coordinates of the welding joint using the triangulation method. The authors carried out a comparative analysis of the main existing methods for calibrating CVS video sensors and proposed an original method for calibrating videosensors taking into account the specifics of the functioning of the RS for laser welding. As a result, the article presents the rationale for the need to consider coordinate conversion to CVS as part of an RS for laser welding, as well as a set of methods that allows to perform conversions from a virtual coordinate system of a video sensor to a coordinate system of a robot, which allows direct control based on CVS data. In conclusion, the authors give a method for calibrating a video sensor, which allows achieving the requirements specified in the article for the accuracy of determining the coordinates of the welding joint.

система технического зренияпреобразование координаткалибровка камерылазерная сваркароботизированные технологические комплексытриангуляцияметод Цаявидеосенсорыrobotic vision systemcoordinate transformationcamera calibrationlaser weldingrobotic systemtriangulationTsai calibration techniquevideosensorsReferencesПодураев Ю. В., Илюхин Ю. В., Яковлев С. Ф., Возжинский А. В. Основные аспекты создания отечественных робототехнических комплексов лазерной сварки с адаптивной системой управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. № 11. С. 18—22.Poduraev Y. V., Ilukhin Y. V., Yakovlev S. F., Vozhinskiy A. V. The main aspects of the creation of domestic robotic laser welding systems with an adaptive control system, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2011, vol. 11. pp. 18—22.Зарубин С. Г., Николаев П. М., Илюхин Ю. В., Подураев Ю. В., Поливанов А. Ю. Роботизированный технологический комплекс для прецизионной плазменной резки, плазменного упрочнения поверхности и нанесения защитных покрытий // Технология машиностроения. 2013. № 9. С. 48—53.Zarubin S. G., Nicholaev P. M., Ilukhin Y. V., Poduraev Y. V., Polivanov A. Y. Robotic technological complex for precision plasma cutting, plasma hardening of the surface and applying protective coatings, Engineering Technology, 2013, vol . 9, pp. 48—53 (in Russian).Подураев Ю. В., Илюхин Ю. В., Яковлев С. Ф., Возжинский А. В. Перспективы развития отечественных робототехнических комплексов лазерной сварки// Технология машиностроения. 2012. № 1. С. 32—35.Poduraev Y. V., Ilukhin Y. V., Yakovlev S. F., Vozhinskiy A. V. Prospects for the development of dome stic robotic laser welding systems, Engineering Technology, 2012, vol. 1. pp. 32—35.Поезжаева Е. В., Сергеев А. А., Мисюров М. Н. Разработка концепции адаптивного отслеживания шва в реальном времени для роботизированной сварки // Молодой ученый. 2015. № 16. С. 214—218.Poezhaeva E. V., Sergeev A. A., Misurov M. N. Development of the concept of adaptive seam tracking in real time for robotic welding, Young Scientist, 2015, vol. 16, pp. 214—218 (in Russian).Tsai R. Y. A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3d Machine Vision Metrology Using OffThe-Shelf TV Cameras and Lenses / R. Y. Tsai // IEEE Journal on Robotics and Automation. 1987. Vol. 3(4). P. 323—344.Tsai R. Y. A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3d Machine Vision Metrology Using OffThe-Shelf TV Cameras and Lenses / R. Y. Tsai, IEEE Journal on Robotics and Automation, 1987, vol. 3(4), pp. 323—344.Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Trans. on PAMI, Vol. 22(11), 2000, pp. 1330—1334.Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration, IEEE Trans. on PAMI, 2000, vol. 22(11), pp. 1330—1334.Maybank S. J., Faugeras O. D. A theory of self-calibration of a moving camera. International Journal of Computer Vision, 1992, 8(2):123—151.Maybank S. J., Faugeras O. D. A theory of self-calibration of a moving camera, International Journal of Computer Vision, 1992, vol. 8(2), pp. 123—151.Илюхин Ю. В. Реализация мехатронного подхода при построении систем компьютерного управления комплексов лазерной и плазменной резки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 10. С. 25—50.Ilukhin Y. V. Implementation of the mechatronic approach in the construction of computer control systems for laser and plasma cutting systems, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2005, vol. 10, pp. 25—50 (in Russian).Заруднев А. С., Илюхин Ю. В. Повышение производительности лазерных комплексов на основе прогноза контурной ошибки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 9. С. 52—56.Zarudnev A. S., Ilukhin Y. V. Improving the performance of laser systems based on the prediction of contour error, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2010. vol. 9, pp. 52—56 (in Russian).Faig W. Calibration of Close-Range Photogrammetry Systems: Mathematical Formulation, Photogrammetric Eng. and Remote Sensing, vol. 41, no. 12, pp. 1479—1486, 1975.Faig W. Calibration of Close-Range Photogrammetry Systems: Mathematical Formulation, Photogrammetric Eng. and Remote Sensing, 1975, vol. 41, no. 12, pp. 1479—1486.Sturm S., Maybank S. J. On Plane-Based Camera Calibration: A General Algorithm Singularities Applications, Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 432—437, 1999.Sturm S., Maybank S. J. On Plane-Based Camera Calibration: A General Algorithm Singularities Applications, Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1999, pp. 432—437.Клевалин В. А., Поливанов А. Ю. Цифровые методы распознавания в системах технического зрения промышленных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. № 5. С. 56.Klevalin V. A., Polivanov A. Y. Digital recognition methods in vision systems of industrial robots, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2008, vol. 5, pp. 56 (in Russian).Клевалин В. А., Поливанов А. Ю. Системы технического зрения в промышленной робототехнике // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 9. С. 26—36.Klevalin V. A., Polivanov A. Y. Vision systems in industrial robotics, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2010, vol. 9, pp. 26—36 (in Russian).Поливанов А. Ю., Шатунов К. В. Адаптивное управление роботом KUKA KR-16 с использованием системы технического зрения // Электротехнические комплексы и системы управления. 2012. № 3. С. 60—64.Polivanov A. Y., Shatunov K. V. Adaptive robot control KUKA KR-16 using a vision system, Electrical Complexes and Control Systems, 2012, vol. 3, pp. 60—64 (in Russian).Клевалин В. А., Поливанов А. Ю., Шатунов К. В. Повышение точности систем технического зрения промышленных роботов за счет калибровки приемника изображения // Вестник МГТУ СТАНКИН. 2013. № 1(24). С. 34—38.Klevalin V. A., Polivanov A. Y., Shatunov K. V. Improving the accuracy of vision systems of industrial robots by calibrating the image receiver, Vestnik MGTU STANKIN, 2013, vol. 1(24), pp. 34—38 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.