基于视觉技术的工业机器人焊牌流程全自动控制的探讨

杨 军，章霞刚

（江西新余钢铁集团有限公司，江西 新余 338000）

利用机器人技术，可使生产自动化水平得到提高；融合工业机器人和视觉技术，可有效感知外部环境信息，使机器人的自适应性提高。在实际生产中，利用人工焊牌方式为产品贴标签时，若无法提高工作规范性，焊接工作质量将得不到保障，很容易使标牌脱落，从而导致产品形象受到影响，此外，还会影响到焊接顺序、增加人力成本、降低整体工作效率，无法满足实际工作需求。因此，将基于视觉技术的工业机器人焊牌流程全自动控制模式应用于贴标签过程，利用机器人自动化识别焊牌位置，有序地进行产品标牌焊接，有效弥补了传统工作方式的不足，提高了整体工作效率。

1 焊牌机器人系统概述

本系统包括机器人、辅助焊牌装置及PLC控制系统等组成部分，主要应用设备包括焊牌机器人及自动打印机等。因需要在钢捆两端焊牌，因此在每台成品运输链中的焊牌工位中均设有焊牌机器人系统，由PLC系统进行集中控制，既可落实同步焊牌，也可实现单端独立焊牌。此外，因不同产品的长度规格具有差异性，还需要在可移动平台上安装一端焊牌机器人系统，以作为移动端。利用伺服电机驱动，可实现移动平台的精确定位、提升图像定位和焊牌动作的可靠性[1]。

2 全自动包装分拣生产线及工艺流程

2.1 生产线硬件系统

2.1.1 立体仓库和码垛机

立体仓库用来存储产品，通过判断产品电子标签和条形码，可以确定产品的位置；码垛机可在立体仓库中快速存取产品，主要利用变频技术来控制X轴、Y轴及Z轴。在X轴方向设置涡轮减速装置，可以发挥出自锁性；在X轴和Z轴设置驱动电动机，并安装刹车装置，如果突遇断电问题，可及时停止机器运行；在X轴和Y轴中安装防撞装置。

2.1.2 焊接工作站

机器人焊接工作站主要包括焊丝桶和工业机器人，具体结构如图1所示。工作站中所选用的机器人是一款一体化弧焊机器人，其可高效焊接狭小部位，在窄小的空间中，焊枪也可自由伸入，机器人承重可达10 kg以上，同时还综合了防撞功能和爆断报警功能等，具有较高的操作安全系数和定位精确性，并能提高整体的焊接精度和焊缝质量[2]。

图1 焊接工作站的结构

2.1.3 AGV运料小车

随着工业机器人的不断发展应用，机器人也开始应用于自动化贴牌工作中，逐渐提高了生产和装配工作的自动化，同时在物流传送过程中也开始利用自动引导机。AGV运送小车负责向运输线上输送需要贴牌的产品，每次小车运输10个产品。AGV运送小车主要包括上部运输装置和下部车架两部分，上部装置利用皮带来带动小车的转动过程，下部车架部分主要包括电动机和驱动轮等设备，电动机带动驱动轮运行，促使小车在磁条导向的方向上运行。

2.1.4 视觉系统

在输送线中安装视觉系统，到达视觉检测工位后，机器视觉系统可以识别出输送线上待贴牌的产品，并且向工业机器人传输焊缝位置和焊点信息，并利用弧焊机器人完成产品抓取和焊接等动作。视觉识别系统中包括工业相机和光源控制器等设备。在实际工作中采用背光方式，如果产品符合拍照条件，光源控制器会在输入端接收相关信号后，由相机落实拍照工作，随后光源控制器输出相关信号，再有序落实后续操作[3]。

2.1.5 产品输送线

产品输送线负责输送待贴牌的产品，通过视觉系统的有效配合，可自动传输待贴牌的产品，同时还可自动检测待贴牌产品的焊缝和焊点，并可利用异步电动机变频控制输送线的运行过程，具有较高的自动化水平。

2.1.6 变位机

变位机主要包括变位机头座、变位机尾座、夹具等部分，在实际工作中，利用双工位单轴变位机、回转变位机以及交流伺服电机，加之机器人的有效配合，可完成任意角度的变位操作工作，其不仅能提高驱动精确度，还能根据实际情况调整工作速度。此外，利用优质钢材焊接变位机的各个结构件，并对其进行退火处理，可使整体结构件的强度大大提高。

2.2 自动焊牌工艺流程

在自动控制系统的通信过程中，利用码垛机机器人在仓库中取出待贴牌的产品，并且将产品放置于AGV小车，通过小车向产品输送线中输送产品，利用视觉系统采集产品焊缝和焊点等信息，并向主控PLC中传输这些信息，主控PLC分析处理相关信息之后，发送具体的工作命令，机器人接收到工作命令后开始抓取标牌，从而实现自动化焊牌工作。

3 基于视觉技术的工业机器人焊牌流程全自动控制的关键技术

3.1 摄像机标定

视觉系统在利用CCD摄像机之前，需要先标定摄像机，摄像机选择以太网工业相机，为了提高计算工作的便利性，设置像素为1 mm。摄像机标定应根据坐标系关系来明确图像空间点在坐标系中的位置关系。标定算法的模型为小孔成像，根据图像点的关系，可获取摄像机的各种参数。通过摄像机标定，可以为自动焊牌系统应用奠定基础，进而实现快速定位及后续焊牌的高效识别[4]。

3.2 自动识别焊缝

利用视觉系统工业相机采集焊牌位置的图像信息、利用灰度变换和二值化等方式，可明确焊缝特征值。确定焊缝实际位置后，对焊缝边缘进行检测，以获取准确的边缘数据，促使机器人准确地抓取焊牌。此外，需严格控制焊牌中心和焊缝的偏差，并向工业机器人传递偏差值，利用控制算法落实自动跟踪和焊接工作。

为了降低外界因素的影响，需要利用线性灰度来实现图像信息的变换，从而使整体图像的亮度提高。由于视觉系统在采集图像的过程中受噪声干扰比较大，为了精准化识别，需要进行滤波去噪工作，利用Prewitt算子检测焊点的边缘。

实施边缘检测处理后，需要获取焊缝图像特征，从而合理规划工业机器人的焊接轨迹。按照由上到下的顺序对边缘检测后的图像进行扫描，及时保存扫描的第一个黑点，以此作为上边缘点；再按由下到上的顺序扫描图像，保存扫描的第一个黑点，以此作为下边缘点。技术人员需要利用计算软件来合理调整图像间的匹配变量、几何变换图像点，最终确定匹配的区域位置，保证变化之后的特征点处于同一个坐标，再通过GETDATA提取坐标，从而明确具体的焊接目标点。在提取和匹配图像特征的过程中，需要平移、缩放、旋转图像，在图像旋转过程中，需要合理转换图像中的像素坐标，并将像素坐标和平移矩阵、缩放矩阵、旋转矩阵依次相乘。

3.3 主控PLC和工业机器人通信

在实际工作中，弧焊机器人通过操作吸盘机械手来抓取标牌；在自动控制系统中，利用自动化平台使工业机器人和主控PLC进行通信，通信采用特定通信协议进行传输，PLC主动读取数据后，向工业机器人发送焊缝信息和焊点信息，从而实现自动焊接标牌。

4 图像分析和定位系统

图像分析和定位系统不仅可以识别未焊牌的产品，识别和定位该产品的端面，还可以检测焊牌之后的产品。在整个系统当中，图像分析和定位系统发挥着重要的作用，有利于提高焊牌的准确性。该系统首先需要将采集的高清图像进行预处理，并采取图像落实校准和滤波等措施，落实边缘检测和特征提取等方式，从而准确判断出未焊牌的产品。图像分析方法包括颗粒分析和模式匹配等，通过识别产品具体位置和外形信息，再根据获取的信息对产品进行分析，从而保证产品坐标的准确性[5]。

此外，根据产品外形特征和运行规律，在外部运输条件中加入图像分析算法，可避免因环境变化等外部因素影响到产品的识别效果，保障定位准确率达到99%以上，提高系统运行的可靠性。

利用图像分析和定位监控界面可以显示图像和系统状态，同时可以反映出焊牌对应的识别信息和定位信息，在图像定位后可以显示二维坐标。在机器人夹具中安装高精度激光测距传感器，在焊牌工作之前，需要在坐标中选择三个点，以此完成测距工作，为焊牌工作奠定基础，避免在实际工作中发生碰撞，使焊牌的适应性得到提高。

5 焊牌信息跟踪系统

在传统的工作模式下，在计量工作人员完成焊牌工作之后需要手动打印标牌，再落实人工焊牌工作，整体工作效率比较低，同时具有较大的工作强度，且很容易发生错焊和漏焊等问题。为了提高整体工作的自动化水平，可利用焊牌系统跟踪未焊牌的产品，自动落实焊牌流程；完成焊牌工作之后，需要向计量系统中发送焊标牌的识别号，利用计量系统落实入库处理。因此，实现计量工作的无人化，可使整体工作效率有所提高，同时可以保障焊牌准确性。此外，系统存在数据接口，可以无缝接入到全厂计量集中智能管理系统。

利用焊牌信息跟踪系统界面可将产品跟踪队列中未焊牌产品的识别号和焊牌目标位置等信息显示出来，从而提高整体工作的便利性。

6 结语

随着工业机器人和视觉技术的不断发展，其在工业制造中的应用越来越广泛。而基于视觉技术的工业机器人焊牌流程全自动控制，可利用码垛机器人在仓储库中取出待贴牌的产品，并将产品置于AGV小车中，再利用小车将产品送入运输流水线，最后向主控PLC中传输产品相关信息，并向工业机器人发送工作命令，最终实现了产品的自动化贴牌和焊接，减少了整体人工工作量，提高了整体工作效率。