激光焊接机器人焊缝跟踪方法

激光焊接机器人焊缝跟踪控制方法

陈智龙120160033

摘要：当前激光焊接机器人在实际的工业生产中应用的越来越广泛，在汽车制造业以及其他机器制造业激光焊接机器人在生产中的作用也越来越大。如何提高焊接机器人的焊缝精度问题以及控制焊缝轨迹已成为激光焊接机器人发展的首要难题。

关键词：激光焊接机器人；焊缝轨迹；控制

0引言

激光作为焊接和切割的新手段应用于工业制造，具有很大发展潜力。在国际汽车工业领域，激光加工技术已广泛得到了应用，激光切割与焊接逐渐成为标准的汽车车身生产工艺．国内也已积极推广应用，但目前主要还是以引进成套激光加工设备为主，用于激光钎焊、激光渗透焊、激光对接焊、白车身激光三维切割和激光金属零件表面热处理[1].

由于成本考虑，有些汽车厂家则直接进口国外激光加工的零部件．为提升我国汽车制造的技术能力，我们应依靠国内技术能力，自主创新，在更广范围和更深层次上，加快激光加工在制造业的应用发展．车身在整车制造中占有重要地位，不仅车身成本占整车的40％～50﹪，而且对汽车安全、节能、环保和快速换型有重要影响。

人口老龄化不断逼近，各制造业工厂着手进行技术改造工程设计，采用了许多工业机器人，以提高生产线的柔性程度为基础，为制造厂家提供了生产产品多样化，更新转型的可能性．以上汽大众汽车车

身生产车间为例，机器人能独立完成工件的移动搬运、输送、组装夹紧定位，可完成工件的点焊、弧焊、激光焊、打磨、滚边、涂胶等工作．有的工位上把上件、夹具、工具以机器人为中心布置，以便机器人能完成多个工序，实现多品种、不同批量的生产自动化．采用机器人使焊接生产线更具柔性化、自动化，使多种车身成品可在一条车身装焊生产线上制造，实现多车型混线生产．因此，焊接生产线必须很容易地因产品结构、外形的改变而改变，具有较高的柔性程度[2]

。

由于柔性车身焊接生产线可以适应汽车多品种生产及换型的需要，是汽车车身制造自动化的必然趋势，特别是进入上世纪90年代以后，各大汽车厂家都在考虑车身焊接生产线柔性化。

1激光焊接与自动控制技术

焊接机器人在汽车装焊生产线上采用的数量及机器人类型（载荷能力、自由度数、工作方式等），反映焊接生产线柔性程度和生产水平。为充分发挥激光加工精益、敏捷和柔性的技术优势，基于激光的安全特性，以工业机器人为基础，将激光设备与工业机器人、安全工作场所进行软硬件耦合是激光技术工业应用的解决方案。

在汽车生产工厂，一个比较完整的激光焊工位包含的主要设备有8种：Laserline激光源、Fnius送丝机构、高精度KUKA机器人、Scansonic-ALO自适应激光加工镜头、QS400激光加工镜组防撞系统、LLK激光光缆、Rediel加工镜头

外部冷却设备、Herding激光工位除尘设备．这么多的关键设备，是如何将其通过工业自动控制联系到一起，使其

能够自如地按照人们的思想进行生产呢？高精度KUKA机器人是个关键点．KUKA机器人是一种多用途的机器人，具有良好的加速性能，重复精度可达±0.35mm，因此，它广泛应用在汽车行业进行自动焊接方。

KUKA机器人之所以是激光焊接众多设备投入工业生产的关键，是因为在PLC控制柜和机器人附属设备之间通过IBS卡（见图1）起了呈上启下的作用，IBS 卡安装在KUKA-PC主板PCI卡槽上，有Slave卡和Master卡两张卡片耦合而成.在Laser-line激光发生器中，与PLC/KUKA的通讯模块同样以Interbus为基础（见图2）.

图一KUKA工业机器人IBS卡

图二Lserline激光发生器IBS模板

2 焊缝跟踪的原理及方法

机器人视觉伺服控制[3]是当今智能机器人研究和发展的一个重要领域。与传统的机器人控制方法相比，机器人视觉伺服控制具有精度高实时性好、灵活性高等众多优点，在工业中得到更多的关注与应用，驱使机器人技术向智能化方向发展。机器人视觉伺服控制因其自身的优越性而在众多领域中得以应用，其中在机器人焊缝跟踪领域应用最广泛。目前，基于视觉传感器的机器人焊缝跟踪控制方法主要包括两种：视觉示教跟踪与自动跟踪。视觉示教跟踪指的是预先通过视觉传感器检测焊缝位置信息，然后指导离线编程系统完成轨迹规划。

但是该方法不能消除在焊接过程中因热变形而产生的动态误差，因此容易导致跟踪性能不佳。对于传统的自动跟踪方法，机器人能够通过视觉传感器感知外部环境的变化，实时地调整自身姿态和运动方向以较好地完成跟踪任务。国内外的学者已经在这方面进行了较多的研究。例如，Liu提出了一种基于激光视觉的机器人实时焊缝跟踪方法[4]，Ma提出了一种针对薄板对焊的焊缝跟踪方法。这些方法都表现出了较好的跟踪精度和稳定性，可是这些方法都只是适用于低速和焊缝近似为直线型的情况，在高速和焊缝为锯齿形等非纯直线型的情况下并没有进行讨论[5]。关于控制方法鲁棒性的研究，Kim曾指出一种具有鲁棒性的基于视觉的焊缝跟踪方法[6]，Huag也试图利用新的算法来消除焊接过程中产生的飞溅和强光对图像处理的影响[7]。国内陈忠也提出了一种基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法[8]。

机器人视觉焊缝跟踪系统由两部分组成，分别是工业机器人和基于线激光的视觉系统。其中工业相机和激光器均固定在计算机测量与控制机械手的末端，组成eye-in-hand手眼系统。焊缝轮廓的重建原理根据三角测量原理，对焊缝轮廓进行重建。如图3所示，当机器人向前运动时，激光器发射出一束线激光照射在焊缝表面，相机捕获得到变形的激光条纹图像。激光条纹的变形情况与焊缝的轮廓形状、激光器和工业相机的位置关系均有十分密切的关系。而且，激光条纹的形状偏差和不连续性与焊缝的深度息息相关。当激光器和工业相机的位置关系经过标定且保持不变时，焊缝轮廓的空间信息可通过激光条纹的图像坐标来获得[9]。

图3 系统框架图

3 伺服控制方法

步骤一：焊缝轮廓预测量。为了更好地利用焊缝轮廓信息，可通过视觉系统预先对工件进行测量。首先控制机器人以较低的速度沿着焊缝的延伸方向运动，然后使固定在机械手末端的相机开始捕获图像，并将识别出的特征点进行坐标变换，将空间坐标信息传送到控制器中。该过程需要确保相机和工件在一个合适的距离范围内以保证特征点能始终出现在相机的视场中。另外，为了获得更多的焊缝轮廓点以求取更精确的轮廓信息，机器人的运动速度也需控制在较低的范围内。最后预测量得到的焊缝轮廓将以点数据的形式保存在控制器的数据存储器中。

步骤二：拐点识别与拐角辨认。如图４所示，焊缝轮廓由拐角与直线段组成。因为当机