视觉定位与涂胶机器人的自主匹配

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论文题目
视觉定位系统与涂胶机器人的自主匹配
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提出背景
一汽大众轿车二厂涂装车间建于2003年7月，于2005 年12月投入生产。其中PVC生产线采用了当时最先进的 VMT视觉定位系统与FANUC机器人匹配实现车身底板的 自动涂胶。设备建造和调试均由德国EISENMANN公司承 包，其中视觉系统和机器人的匹配由于技术复杂，难度大， 后续每次上新车型，都需要承包给德国公司，不仅实施周 期长，售后服务不及时，且花费大笔的规划费用。因此理 解和掌握并最终实现视觉系统和机器人的自主匹配就是非 常急迫的并且很有必要。
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具体实施方法与步骤
机器人 摄像头 机器人直线轨道
激光测量仪
现场布局及工作过程示意
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具体实施方法与步骤
4. 视觉定位系统与机器人的匹配
为了实现机器人涂胶轨迹能够跟踪车壳位置的变化，我们 需要将车壳坐标系定义为机器人的一个user坐标系，由上述 2.2中描述的我们利用激光测量仪可以得出TC0-R ，即车壳0 在机器人坐标系中的位置，我们就把这个位置定义为机器人的 一个user坐标系。这样我们只需要把视觉系统所得出的TCnC0补偿到机器人相应的user坐标系中，机器人就会自动修改 涂胶轨迹，实现精准涂胶。
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视觉定位与涂胶机器人 的自主匹配
自我评价
工作业绩
本人来自一汽大众轿车二厂涂装车间维修工段，目前担任维 修乙班班长。2004年到公司实习，2005年转正。工作以来我积 极主动的学习各种专业技术知识，不断增强自己的技术能力。 曾主导实施并完成了一汽大众几款车型在轿车二厂涂装车间 PVC线的自主匹配工作（包括机器人匹配和视觉定位系统匹配)。 并由于在迈腾车型自主匹配工作中的出色表现，于2008年获得一 汽集团自主创新贡献奖，得到公司的认可。
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具体实施方法与步骤
(2)摄像头测量值误差对机器人的影响 虽然摄像头测量的误差不大，但是要直接发送给机器人的话 还是会对机器人涂胶精准度有影响。而我们的视觉系统发送给机 器人的是相对值，即车壳n相对于车壳0的位置变化。由于摄像头 测量车壳n和车壳0时都存在误差，俩次误差值相互抵消，所以发 给机器人的相对值还是很准确的。 经过上述研究，我们利用摄像头测量车壳的位置，成功实现 了后续车型上线时，机器人与视觉系统的自主匹配。
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具体实施方法与步骤
Tool
User World
fanuc机器人坐标示意图
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具体实施方法与步骤
5.自主实现视觉定位系统和机器人的匹配
(1)摄像头测量替代激光测量仪
实现视觉定位系统和机器人的匹配，需要用到激光测量仪，可是此设备 是厂家的核心设备，每次调试都需要从德国空运到中国。如果我们要自己调试 的话，厂家是不可能借给我们的。此设备价值一百多万，自己购买又需要大笔 费用。所以要实现视觉定位系统和机器人的自主匹配，就需要绕过激光测量仪。 经过研究我们发现，只要在设备第一次调试时，标定好摄像头和机器人后，车 壳的位置就可以通过摄像头测出来。由于摄像头和机器人相对于工作间是固定 的，在后续车型上线的时候，就可以使用第一款车型上线时机器人和摄像头的 的数据，车壳的位置通过摄像头测量可以得出。这样的话就可以不用激光测量 仪实现后续车型的自主调试。但是摄像头测量的车壳位置需要经过图像的识别 和计算，就会存在一定的误差。
自我评价
技术革新
本人工作过程中积极探索、勇于创新。经过刻苦学 习和专研，打破外方技术垄断，成功实施了迈腾、新宝 来、CC等车型及其改脸换代车型在PVC涂胶机器人线 的自主匹配，为公司节省了大笔规划费用。同时由于省 去了很多中间环节，大大缩短了调试周期。也为后期设 备出现故障的快速解决创造了有利条件。
自我评价
技术革新
平时工作中更是积极努力，锐意进取。主导或配合 实施了PVC机器人管路保温改造、PVC门槛机器人喷枪 改造、顶盖机器人清洗液自动保持系统、视觉系统工控 机备件一机多用配置、翻转车新增维修轨道改造、翻转 车新增操作台改造等许多大的技改项目。并累计提出并 实施合理化建议五十条以上，为公司节省大量资金的同 时，也大大降低了停台时间。
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本人承担的任务及担任角色
在整个项目实施期间，本人开展了大量基础理论的研究工作， 建立了整个项目的理论基础，并负责所有视觉定位系统配置工 作，包括图像获取、特征点坐标获取、特征点模板识别和学习、 3D向量计算设置等。在完成上述工作的同时，积极组织同事实 施机器人的编程、配置，车壳调配等工作。对项目的圆满完成 起到积极主导的作用。
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模板
参考点
搜索区域
当前图像 „最佳“ 匹配
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具体实施方法与步骤
3. 视觉定位系统3D向量计算
利用激光测量仪先分别测量出4个摄像头在工作间坐标系中的位置，称为 摄像头的标定。同样的方法得出机器人在工作间坐标系中的位置，我们记为 TR-G。当有新车型上线时，用激光测量仪测量车壳0的特征点（这些特征点在 车壳坐标系中的位置通过车壳3维数据已知），就可以计算出车壳0在工作间 坐标系中的位置,我们记为TC0-G 。由TR-G 和 TC0-G可以得出TC0-R ，也就是车壳0 在机器人坐标系中的位置。这样，当有第n辆车壳n到位后，利用摄像头测量 车壳n的特征点，由于摄像头已标定过，我们就可以得到车壳n在工作间坐标 系中的位置TCn-G 。由TC0-G 和 TCn-G可以计算出TCn-C0 ，即车壳n相对于车壳0的 位置变化，将此结果发送给机器人，由于机器人已知TC0-R，就可以计算出TCnR 。这样机器人就知道了第n辆车壳在机器人坐标系中的位置变化，根据此结 果调整机器人的涂胶轨迹就可以实现精准涂胶。
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传授技艺
本人工作期间乐于帮助别人，累计教授徒弟9人。创造性的 运用“看、听、画、讲”的方法带领徒弟积极学习研究设备 知识。在此过程中一直为人师表、严于律己，在教授技术的 同时对他们的做人提出严格要求。为公司培养出一批有知识、 有能力的技术工人。 部分徒弟现已在公司的三厂、四厂工作，表现优秀。并于 2011年获得公司四厂颁发的”金牌师傅”荣誉称号。能够为公司 技术人才的储备做出自己的贡献我感到非常高兴和自豪。
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取得的成果
在整个项目实施的过程中，我们积极探索，勇于创新。用自 己的方法成功实现了涂胶机器人与视觉定位系统的自主匹配，为 公司节省了大笔资金。而且由于省去了很多中间环节，大大缩短 了调试周期。也为后期设备出现故障的快速解决创造了有利条件。 并因此在集团公司“我为做强自主建功留名竞赛”活动中获得 “自主创新贡献奖”。 这次项目的实施，不但让我学到了许多理 论知识，还提高了我处理实际问题的能力，锻炼了我的思维。学 会了更多知识，充实了自己。巩固了自己技术能力的同时还增强 了我们团队合作解决问题的能力。项目实施期间我也遇到了不少 困难，但通过公司领导和同事们的帮助，最终克服了这些困难， 完成了任务。
模拟图
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1. 视觉定位系统获取图像
图像获取也就是图像的数字化过程，即将 图像采集到计算机中的过程。 在自然的形式下，图像并不能直接由计算机分析。因为计算机只能处理数 字而不是图片，所以一幅图像在用计算机进行处理前必须先转化为数字形 式。图像转化为数字形式的方法是将物理图像经过采样划分为称作图像像 素的小区域。最常见的划分方案是方形采样网格，图像被分割成由相邻像 素组成的许多水平线。经过采样后的图像还不是数字图像，因为这些像素 上的灰度值仍是一个连续量，必须进行量化。所谓量化就是将每个像素的 亮暗程度用一个整数值来表示，即像素的灰度离散化。完成上述转化后， 图像被表示为一个整数矩阵。每个像素具有两个属性：位置和灰度，此数 字矩阵就作为计算机处理的对象。在采样和量化处理后，才能产生一张数 字化的图像。
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2. 视觉定位系统识别特征点
模板识别就是从图像中找出与已知模板相似的目标模板， 即识别出物体并确定出它在整幅图像中的位置和方向，是计 算机视觉系统中的关键和难点。 直接利用原始模板的灰度信息进行匹配。这是基于在输 入图像的搜索区域内一个像素一个像素的移动，每移动一次 都把模板和输入图像每个对应像素的灰度值差进行计算，直 到该搜索区域内所有像素点都对比完毕，其中灰度值差最小 的位置，就认为该模板在图像中的位置，即模板被识别出来。
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PVC底板自动涂胶生产线
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拟实现目标
1.通过研究视觉系统的图像处理，特征点识别，模板库 的学习以及坐标系统的形成，进一步理解和掌握VMT视 觉软件。 2.由于涉及到与机器人的匹配及坐标变化，所以可以更 深刻的理解机器人的坐标变换原理和机器人程序运行方 式。 3.最终在新车型上线时，实现视觉定位系统与机器人的 自主匹配，为公司节省大笔外包费用。