应用介绍

——工件位置校准

    在简单的工业应用中，机器人通常的使用方式是示教/再现。即，先进行人工示教，再让机器人重复加工过程。对于一些复杂的机器人作业，如对复杂曲面的磨削加工等，示教的方法耗时长、操作复杂并且示教出的路径难于达到加工要求。针对这类应用，我们提出了一套基于离线编程和在线校准的解决方案，即应用CAD模型和数学算法，计算出机器人加工路径，并在实际加工时对工件位置进行校准，最终完成加工。

    对于简单几何形状或具有精确基准面的工件，校准时可以通过对其特征点的定位来完成。但对于复杂的无定位点工件，对其标定非常困难。基于机器人测量系统，我们给出了一种复杂工件校准的方法。图１描述了水龙头工件定位的过程，其流程为：①机器人测量；②进行测量结果和其对应CAD模型的最佳匹配；③计算水龙头实际位置。
        
　　　                                   图1 工件整体校准

    其中，左图为CAD模型和扫描结果，右图为扫描结果与CAD模型实现最佳匹配后的示意。

——相对测量

    在有些加工过程，如工件磨削中，测量表面加工量是一个重要步骤，其对保证产品加工质量，优化加工过程有很大意义。一般来说，这种测量需要选用固定式精密测量装置，如CMM。对于工业应用而言，这种装置有两个问题：①造价昂贵；②测量时间长，并且无法在生产线上实时进行。

    针对这一问题，我们开发了机器人在线测量系统，其通过机器人与三维扫描设备实现了磨削量的在线实时测量、实时信息反馈以优化生产参数的功能。图2描述了这一测量的过程：①磨削前测量；②磨削后测量；③表面重构和误差计算。

                         
图2 相对测量过程

    其中，左上图是机器人测量工作现场，右上图为两次扫描的结果，左下图是利用磨削前的扫描结果进行曲面重构的过程，右下图是测量分析结果。该系统中，存在工件多次装卡带来的对工件位置精确标定的问题。这一问题可以采用几何特征测量分析或特征区域最佳匹配等方法解决。

——在线测量及加工

    在机器人加工中，存在一种复杂加工，在加工前，无法确定加工工件形状和机器人加工路径点。例如，用木质等易变形材料生产的产品（如木质吉他）的加工。这类加工的特点是，加工工件尺寸各自不同，每个工件都是一个特定对象，无法用统一程序进行加工。

    针对这一问题，我们提出并实现了在线测量加工系统，其基于机器人测量系统，并根据对测量结果的分析，在线自动生成机器人加工路径，完成加工。

    图3描述了对木质吉他边缘的铣削过程：①在线测量；②加工路径自动生成；③实际加工。

图3 吉他边缘铣削

    其中，左上图为吉他扫描加工工作现场，右上图为吉他边缘扫描结果，左下图为根据扫描结果分析自动生成的机器人加工路径，右下图为吉他加工结果。

——工件再制造

    再制造是目前先进加工的热点之一，其对节约资源、时间等有很大意义。再制造面对的两个基本问题是：①缺损检测；②修复工艺选择和修复路径规划。

    针对这类应用，我们研发了基于RCMM的工件再制造系统，其应用机器人测量结果进行自动误差分析，结合修复工艺进行修复路径规划，最后自动更换加工工具进行修复。图4描述了再制造堆焊修复过程：①在线测量；②自动路径规划；③实际加工。

    图4 再制造堆焊修复过程

    其中，左上图为机器人扫描，右上图为工件扫描结果，左下图为根据误差分析结果和修复工艺自动规划的机器人修复路径，右下图为机器人修复现场。
 
——在线测量及焊缝跟踪

    在一些应用中，需要在加工的同时进行实时测量，从而实现对加工系统的自动导航。例如，在机器人焊接中，存在工件装卡误差问题和加工过程中工件热变形问题，这些都会影响机器人的焊接精度。解决这一问题要求机器人系统具有实时焊缝跟踪功能。

    实际系统中，常用的一种跟踪方法是基于电弧传感器的焊缝跟踪，但其精度较低。我们基于RCMM实现了基于激光扫描导航的焊缝跟踪系统，其具有在线分析焊缝参数、局部焊接姿态自动调整、实时导航跟踪等功能。

    在实时导航系统实现中，存在两个主要问题：①焊缝位置分析精度及抗干扰问题；②机器人焊接路径平滑问题。在焊缝分析上，我们采用了基于亚像素的图像处理方法以及图像特征分析方法（如根据先验知识进行直线或曲线拟合）来提高分析精度，并消除噪声影响。

                    
图5 焊缝分析过程

对于路径平滑问题，我们针对直线和曲线路径，运用了直线拟合、BSpline拟合和高次曲线拟合等方法。

  
图6 路径平滑过程示意


图7 实时跟踪过程