[发明专利]一种基于交叉式双目视觉引导的机器人智能打磨方法

说明书

本发明公开了一种基于交叉式双目视觉引导的机器人智能打磨方法，该方法首先通过标定交叉式双目相机建立成像模型，并通过手眼标定技术建立主相机世界坐标系与加工机器人基坐标系间的关系矩阵，直接计算输出导叶瓣体表面特征点在机器人基坐标系下的三维坐标；进而通过校正导叶瓣体CAD三维模型，得到工件特征点在机器人基坐标下的精确三维定位；利用机器人离线编程软件规划出校正位姿后的导叶瓣体三维模型表面加工路径，引导机器人自动对导叶瓣体表面进行加工打磨。本发明公开的系统及方法打磨精度高，可以实现从相机标定、坐标定位、路径规划到加工打磨智能一体化的功能，投入成本低、工程应用价值高。

技术领域

本发明属于机器视觉检测-定位-加工一体化技术领域，涉及一种机器人智能打磨过程中的自动检测与定位方法，具体涉及基于交叉式双目视觉引导的机器人智能打磨方法。

背景技术

水轮机活动导叶具有体积庞大、型面结构复杂等特点，导叶瓣体表面在完成铣削加工后，普遍需要对其表面、开档凸台、R过渡区域，以及密合面过渡区域进行打磨加工，以提升其表面加工质量并满足轮廓精度要求。目前，国内导叶瓣体打磨工艺主要以手工为主，面临诸多技术和社会问题，对高效自动化加工方式提出迫切需求。近年来，以机器人作为装备执行体的机器人化智能加工正逐渐成为大型复杂零件高效高品质制造的新趋势。为了提高机器人的柔性生产能力和自动化打磨程度，目前行业内多采用三维扫描仪、激光测距仪等高精密视觉传感器与机器人操作技术相结合，进行近距离点云扫描和模型重构，但此类技术方法对成像视场要求严格，重构数据处理复杂，且前期设备投入成本巨大，限制了视觉引导式的机器人打磨装备的规模应用。

发明内容

有鉴于此，本发明提出基于交叉式双目视觉引导的机器人智能打磨方法。该方法首先进行交叉式双目相机标定，建立双目相机成像模型；其次在图像域同步采集完整的水轮机导叶瓣体表面信息，利用图像处理算法分离背景得到图像域，提取左右图像对中导叶瓣体特征点的二维像素坐标信息；利用建立好的双目相机成像模型将左右相机配准后的导叶瓣体特征点在像素坐标系下的二维坐标转换成主相机空间坐标系下的三维坐标，通过手眼标定算法将得到的导叶瓣体特征点三维坐标转换到机器人基坐标系下，并实时校正导叶瓣体CAD模型中对应特征点在机器人基坐标系下的三维坐标；最后在机器人离线编程软件上规划出机器人相对于校正后的导叶瓣体表面加工路径，引导末端装备有力控打磨头的机器人自动对导叶瓣体表面进行打磨加工，避免因力矩突变、位姿变动、端面跳动等情况造成的加工质量问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于交叉式双目视觉引导的机器人智能打磨方法，该打磨方法采用的设备包括加工机器人和交叉式双目相机，加工机器人上携带打磨头，交叉式双目相机包括作为主相机的左相机和作为辅相机的右相机，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、利用小孔成像模型和三角形相似性原理标定交叉式双目相机，建立辅相机相对于主相机的外部参数矩阵及其各自的内部参数矩阵，得到双目相机成像模型；外部参数矩阵包括旋转矩阵R和平移矩阵T，内部参数矩阵包括主相机内部参数矩阵M_l和辅相机内部参数矩阵M_r；

步骤2、将交叉式双目相机同步触发，在图像域完成采集工件表面信息的工作，利用图像处理算法将工件表面信息与背景分离开，进而提取输入左右图像中配准特征点的二维像素坐标对，根据步骤1中建立好的双目相机成像模型，计算配准特征点相对于主相机的空间三维坐标P_camera＝(x,y,z)；

步骤3、利用手眼标定算法，建立机器人基坐标系与相机图像坐标系间的转换关系，得到手眼标定矩阵；

步骤4、根据步骤3中得到的手眼标定矩阵，将工件表面的配准特征点在相机世界坐标系下的三维坐标转换到机器人基坐标系下即P_robot＝(x,y,z)，进而通过特征点匹配校正被加工件的CAD三维模型，得到被加工件在机器人基坐标系下的精准三维模型定位；