[发明专利]一种基于视觉系统的机器人铸件打磨自适应方法

说明书

本发明提供了基于视觉系统的机器人铸件打磨自适应方法，包括如下步骤，铸件表面形貌特征机器视觉提取；利用刻画铸件表面粗糙度方法，将铸件高度的一阶矩特征、二阶矩特征、三阶矩特征和四阶矩特征分别表征了铸件表面平均偏移程度、标准差、扭曲程度与峰度；根据铸件表面粗糙度，结合视觉测量与定位方法、运动学分析方法、力控制方法与位置控制伺服方法，生成视觉自适应机器人打磨参数、并控制打磨执行元件进行打磨；根据打磨过程中，工件表面实时的动态形态特征参数与目标形态特征参数实时比对，直至工件表面的粗糙度达到目标形态特征参数。本发明可以通过阶矩刻画铸件表面形态特征获取的工件表面质量能更全面、更精细地刻画铸件表面形态特征。

技术领域

本发明涉及智能制造领域或者打磨机器人领域，尤其涉及一种基于视觉系统的机器人铸件打磨自适应方法。

背景技术

工业机器人在打磨行业中的应用是近年来机器人应用范围里一种新型的生产工艺，对机器人控制系统、打磨设备解决方案都提出了更高的要求，工业机器人与数控机床相比加工精度等级要差很多，如何能提高机器人在打磨行业中的加工精度及加工效率、质量涉及到方方面面的技术问题及工艺方法。

现有的机器人打磨系统依据力传感器获取的力参数，采用控制伺服补偿电机、弹性机构等，实现机器人打磨精度的控制，2014年，曹金学等提出了公开号为CN104149028A的一种高精度机器人打磨系统及其控制方法，通过标定系统提高打磨精度；2016年，梁英等提出了公开号为CN105773368A的一种力控打磨装置及应用其的打磨机器人，以提高打磨精度；2017年，张弓等提出了公开号为CN106425790A的一种压铸件多机器人协同打磨装置及方法，实现了多机器人协同打磨。当打磨的对象为缸体等大型铸件时，单一的标定系统、基于力传感器的补偿与多机器人协同并不能保证打磨铸件的质量，当打磨后的铸件存在质量问题时，不能及时检测并重新打磨。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于视觉系统的机器人铸件打磨自适应方法，采用阶矩刻画铸件表面形态特征获取的工件表面质量能更全面、更精细地刻画铸件表面形态特征。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于视觉系统的机器人铸件打磨自适应方法，包括如下方法：

S01：铸件表面形貌特征机器视觉提取；

S02：铸件表面形貌特征多阶矩刻画：利用刻画铸件表面粗糙度方法，将铸件高度的一阶矩特征、二阶矩特征、三阶矩特征和四阶矩特征分别表征了铸件表面平均偏移程度、标准差、扭曲程度与峰度；

S03：根据铸件表面粗糙度，结合视觉测量与定位方法、运动学分析方法、力控制方法与位置控制伺服方法，生成视觉自适应机器人打磨参数、并控制打磨执行元件进行打磨；

S04：根据打磨过程中，工件表面实时的动态形态特征参数与目标形态特征参数实时比对，直至工件表面的粗糙度达到目标形态特征参数。

进一步，所述的步骤S01具体为：采用固定在铸件表面上方的CCD摄像机来摄取光照图像，光源从不同方向照射铸件表面光度立体视觉，所述光源方向向量不少于5个；在每次获取铸件表面图像过程中，光源在同一平面环内均匀分布置，每次只开启一个光源，且依次开启，得到光照铸件表面图像，使用多光源光度立体视觉方法得到铸件形貌。

进一步，所述的多光源光度立体视觉方法具体为：重建铸件三维表面，得到t时刻铸件表面图像I_t；从铸件表面图像I_t得到位置(i,j)_t处的高度为z(i,j)_t，分析得到t时刻要处理缺陷区域的长L_t和宽W_t。