焊接机器人智能寻位技术研究

焊接机器人智能寻位技术研究

高云

江苏国电新能源装备有限公司 

摘要：本文研究了焊接机器人智能寻位技术，重点探讨了获取焊接起弧点的位置和方位、Def Frame定义工件坐标系以及机器人程序流程等方面。针对获取焊接起弧点的位置和方位，本文讨论了传感器选择和安装、数据采集和处理等问题；针对Def Frame定义工件坐标系，本文探讨了工件坐标系的确定方法和转换方法；针对机器人程序流程，本文提出了程序设计方法和技巧以及程序优化和调试方法。最后，通过应用实例，验证了本文所提出的技术在实际焊接生产中的可行性和有效性。

关键词：焊接机器人；智能寻位技术；工件坐标系；程序流程；应用实例

引言

随着工业自动化程度的不断提高，焊接机器人已经成为现代焊接生产的重要设备。然而，由于焊接工件的形状、尺寸、位置等因素的不同，机器人焊接时常常存在着无法准确定位的问题，导致焊接质量不稳定。因此，如何实现焊接机器人的智能寻位，对于提高焊接生产的效率和质量具有重要意义。
1获取起弧点的位置和方位

1.1传感器选择和安装

首先，在传感器的选择方面，需要考虑到测量的精度和灵敏度。精度指的是传感器的测量误差，而灵敏度指的是传感器的检测能力。对于焊接机器人而言，精度和灵敏度都需要达到一定的要求，才能保证测量结果的准确性和稳定性。此外，还需要考虑传感器的量程和适用范围，确保能够满足焊接任务的需求。其次，在传感器的安装方面，需要考虑到位置和角度的选择。传感器的安装位置应该尽可能接近焊接起弧点，以最大程度地保证测量精度。同时，还需要考虑到传感器的朝向，以确保测量方向与焊接任务一致。安装位置和角度的选择需要进行实地勘察和模拟仿真，并根据实际情况进行优化。

1.2数据采集和处理

在焊接机器人智能寻位技术中，数据采集和处理是关键环节之一。数据采集指的是通过传感器获取工件的实时位置和姿态信息，数据处理则是对采集到的数据进行处理和分析，从而实现对焊接起弧点位置和方位的精确定位。针对数据采集，目前常用的传感器主要包括激光三角测量传感器、视觉传感器、编码器等。其中，激光三角测量传感器是一种精度较高、适用范围广的传感器，它通过激光测量三角形内角，进而计算出测量对象的位置和姿态信息；视觉传感器则是通过相机采集工件图像，利用图像处理技术来获取工件的位置和姿态信息；编码器则是通过记录机器人各个轴的转动角度来计算出工件的位置和姿态信息。不同传感器的选择需要根据具体情况来确定。对于数据处理，目前常用的方法主要包括基于滤波算法的数据处理和基于机器学习的数据处理。滤波算法主要包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，它们可以对采集到的数据进行平滑处理，去除噪声干扰，从而提高测量精度；基于机器学习的数据处理则是利用深度学习等技术来对采集到的数据进行分析和处理，从而实现对焊接起弧点位置和方位的自动识别和定位。不同的数据处理方法可以根据具体需求进行选择和应用。
2DefFrame定义工件坐标系

2.1工件坐标系的确定方法

工件坐标系的确定方法是指如何建立机器人操作时需要使用的坐标系。一般来说，工件坐标系的确定需要通过测量工件的几何形状和位置来完成。一种常用的方法是使用三维测量仪对工件进行扫描，然后使用特定的软件将扫描结果转化为三维坐标数据。根据这些数据，可以通过求解最小二乘问题来确定工件坐标系。在实际应用中，还可以采用机器视觉技术来确定工件坐标系。通过安装摄像头和图像处理算法，可以实现对工件表面特征的识别和测量，从而建立工件坐标系。此外，还可以使用工件夹具等辅助工具来确定工件坐标系，通过将夹具与机器人坐标系进行配合，实现对工件的精确定位和定位。

2.2工件坐标系的转换方法

在焊接机器人智能寻位技术中，工件坐标系的转换是至关重要的一步。由于焊接过程中，焊缝所在的位置不同，需要将机器人的坐标系转换为工件的坐标系，以保证焊接质量和效率。工件坐标系的转换方法通常有两种，一种是手动测量，另一种是自动测量。手动测量需要在焊接前使用工具进行测量，确定工件的坐标系。这种方法存在着一定的误差，而且对于复杂的工件形状，需要进行多次测量，测量效率较低。自动测量则可以通过三维扫描仪等设备进行实现，能够更准确地确定工件坐标系。自动测量需要先将扫描仪等设备与机器人进行对接，然后进行扫描测量。这种方法测量效率高，但需要设备的支持和高精度的算法。
3机器人程序流程

3.1程序设计方法和技巧

首先，程序设计应该遵循一定的规范和标准。例如，应该采用模块化的程序设计思想，将程序拆分成多个小模块进行编写，方便维护和升级。同时，程序应该采用结构化编程，避免使用goto语句等不规范的编程方法。其次，程序设计应该充分考虑机器人的运动特性和控制系统的特点。例如，应该针对机器人的六个自由度分别编写程序，以充分发挥机器人的灵活性和多功能性。同时，程序应该考虑到机器人控制系统的实时性要求，尽可能减少计算量和通讯开销，以提高程序的响应速度。此外，程序设计还应该充分利用现有的开发工具和技术。例如，应该采用先进的编程语言和开发环境，如C++和ROS等。同时，可以使用各种开源库和框架，如OpenCV和PCL等，以便更快地开发出高质量的程序。最后，程序设计应该注重程序的可读性和可维护性。例如，应该采用有意义的变量名和函数名，以便更容易理解程序的含义和功能。同时，应该编写详细的注释和文档，以便其他人能够更容易地理解和维护程序。

3.2程序优化和调试方法

（1）代码结构优化

优化代码结构可以提高程序的可读性和可维护性，减少程序出错的可能性。在编写程序时，应尽量采用模块化的方式组织代码，将程序分为多个模块，每个模块只负责完成一个具体的任务。同时，在编写代码时，应注意代码的规范性，统一命名规则，注释清晰明了，便于程序的理解和修改。

（2）程序流程优化

程序流程优化可以减少程序的执行时间，提高程序的运行效率。在程序设计时，应尽量采用简洁明了的程序流程，避免不必要的计算和重复的操作。同时，可以采用多线程或并行计算的方式，提高程序的并发性，加快程序的执行速度。

（3）数据存储和管理优化

在焊接机器人智能寻位技术中，数据的存储和管理对程序的性能和效率有着重要的影响。因此，在编写程序时，应尽量采用高效的数据结构和算法，提高数据的存取速度。同时，应尽量避免频繁的数据读写操作，减少对硬件资源的占用。

（4）调试方法

程序调试是确保程序正常运行的关键步骤。在调试程序时，应尽可能地模拟实际情况，检查程序的每一个细节，确保程序中不存在任何潜在的错误。同时，应尽可能地使用调试工具，如调试器、日志工具等，帮助定位和解决程序中的错误。此外，应注意错误的记录和分析，以便更好地理解程序中出现的问题并及时解决。
4应用实例

本研究中，我们设计了一个基于视觉识别和控制算法的焊接机器人智能寻位系统，并将其应用于焊接不规则曲面。在应用实例中，我们使用了一种薄壁圆管作为焊接对象，该圆管的内部和外部均有复杂的曲面。我们首先安装传感器并确定工件坐标系，然后通过视觉识别技术获取焊接起弧点的位置和方位。接下来，我们使用机器人程序流程来控制焊接机器人完成焊接任务。最后，我们评估了系统的性能和焊接质量，结果表明该系统具有较高的精度和可靠性，并能够在复杂曲面上实现高质量的焊接。本应用实例证明了该智能寻位系统的实用性和有效性，为实际生产中的焊接任务提供了一种可行的解决方案。
5结论

本文对焊接机器人智能寻位技术的关键环节进行了探讨，包括获取焊接起弧点的位置和方位、Def Frame定义工件坐标系、机器人程序流程等方面。通过对相关技术进行分析，得出了以下结论：在实际应用中，选取合适的传感器、采用适当的数据采集和处理方法、正确确定工件坐标系以及优化程序设计和调试等措施都是实现焊接机器人智能寻位的关键。此外，通过应用实例的介绍，也充分说明了该技术在实际生产中的可行性和实用性，为提高焊接工艺的质量和效率，具有重要的推广价值。

参考文献

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