Методика преобразования координат системы технического зрения промышленного робота для операции лазерной сварки

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.

1. Подураев 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Trans. on PAMI, Vol. 22(11), 2000, pp. 1330—1334.

7. 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.

8. Илюхин Ю. В. Реализация мехатронного подхода при построении систем компьютерного управления комплексов лазерной и плазменной резки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 10. С. 25—50.

9. Заруднев А. С., Илюхин Ю. В. Повышение производительности лазерных комплексов на основе прогноза контурной ошибки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 9. С. 52—56.

10. Faig W. Calibration of Close-Range Photogrammetry Systems: Mathematical Formulation, Photogrammetric Eng. and Remote Sensing, vol. 41, no. 12, pp. 1479—1486, 1975.

11. 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.

12. Клевалин В. А., Поливанов А. Ю. Цифровые методы распознавания в системах технического зрения промышленных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. № 5. С. 56.

13. Клевалин В. А., Поливанов А. Ю. Системы технического зрения в промышленной робототехнике // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 9. С. 26—36.

14. 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.

15. 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.