焊接机械手的研究及现实生产中的应用

摘 要

　　为了适应并逐步走上工业 4.0 的发展方向，为了降低人力成本，改善一线工人 的劳动条件，提升工作效率，将工人从高强度的和危险的工作环境中解放出来， 可以去从事其他研究工作，本文研究了用机器手替代人工实现批量焊接。

　　本文以富士康的成品六轴机器人作为基础，利用机器视觉进行辅助，使机械 手实现自动焊接为研究课题，重点研究了机械手在现实生产中的应用、机器视觉 的运用以及图像处理等。本文采用的六轴 FOXBOT 机器人，考虑了焊接需求，精 度及运行效率等方面。使用可扩展的远程 I/O,依实际焊接需求设计外围设备的接 口电路。机器人采用 Cypress Enable 编辑器，使用 VB 的编辑语言，语法简单，减 低系统开发难度，使系统集成更简单。在焊接方式上我们采用了非融化氩弧焊的 方式，避免了送丝机构的设计。在对机构件实施批量焊接时，可以通过机器人对 焊枪的位置进行记忆并多次重复的执行同一位置的焊缝焊接动作，在批量生产时 更具稳定性。用机器视觉来替代人工可以很大程度上提升效率和生产的品质。本 文采用 500 万像素的智能相机，引入像素标定和模板创建匹配功能，可精确追踪 焊缝位置。并与标定位置进行实时比对，将偏差实时输送给主机，机器人同步收 到主机信号后，对焊接路径及时调整，保证大量生产时的焊接品质。

　　本文将工业机器手和机器视觉通过 IP 协议通信连接，实现了焊缝精准追踪， 位置偏差自动调整，无需人操作的机器手自动化焊接，且焊接的产品质量符合批 量生产的要求。

　　关键词：工业机器人，机器视觉，氩弧焊，TCP/IP 协议通信

ABSTRACT

　　In order to adapt and gradually enter the development direction of industry 4.0, in order to reduce the labor costs, improve the working conditions of front-line workers, and improve work efficiency, freeing workers from high-intensity and dangerous working environments, and can engage in other research work, The thesis study the replacement of manual welding by robotic arm to achieve mass productivity.

　　This thesis takes Foxconn`s finished six-axis robot as the basis, and with the assistant of machine vision, so that the robotic arm realizes automatic welding as the research topic. It focuses on the application of the robotic arm in real production, the use of machine vision and image process. The six-axis FOXBOT robot used in this thesis considers welding requirements, accuracy, and operating efficiency, etc. Uses scalable remote I/O, and designs interface circuits for peripheral devices according to actual welding requirements. The robot uses the Cypress Enable editor and uses VB Editing language, simple syntax, reducing system development difficulty and making system integration easier. In the welding method, we adopted a non-melting argon arc welding method to avoid the design of the wire feeding mechanism. When performing batch welding on mechanical parts, the position of the welding gun can be memorized by the robot and the same position can be performed repeatedly. The welding action is more stable in mass production. Using machine vision detection methods can greatly improve production efficiency and production quality. The promotion of uses a 5-megapixel smart camera, and introduces pixel calibration and template reaction matching functions to accurately track the position of the weld and compare it with the calibration position in real time. The deviation is transmitted to the host in real time. The welding path is adjusted in time to ensure the welding quality during mass production.

　　This thesis connects industrial robots and machine vision through IP protocol communication to achieve precise welding follow-up and position adjustment and automatic welding without human operation to meet the quality requirement for mass productivity.

　　Keywords: industrial robot, machine vision, argon arc welding, TCP/IP protocol communication

目 录

　　第一章 绪 论

　　1.1 研究工作的背景与意义

　　随着人力成本不断上升，人类需要摆脱对密集劳动力、流水在线做枯燥的工 作、追求生活质量的意愿不断上升，造成制造企业巨大的压力。东南亚、非州等 经济欠发达国家依赖低成本的人力资源，对我国的劳动密集型产业形成巨大竞争； 随着我国科学技术虽不断发展，但在应用科学方面，还缺乏大量高素质的技 术人员去推动最新科学成果应用到我们的生产实践当中。我选择"机器人自动焊接 引导系统"作为研究方向，希望能推动跨学科，多领域的技术结合，利用机器视觉 与机械手的结合解决自动化生产的实际问题。

　　1.2 自动焊接技术的国内外研究动态

　　随着全球制造业的发展，智能制造的需求使得传统的手工焊已不能满足现代 制造的要求，比如在产品的质量上，以前的产品公差符合 0.10mm 内就不错，现在 的产品要求很多是要符合正负 0.03mm 才合格，在数量上现在每天需求是几万甚至 几十万个，手工制作无法满足。焊接工艺正在朝智能自动化的方向迈进。机器视 觉结合工业机器人以及计算机技术的突飞猛进，为焊接的自动化提供了十分便利 的前提条件。自动化焊接技术及其发展的概况与前景分析如下：

　　1.2.1 自动化焊接的发展

　　自动化焊接主要指焊接生产的整个过程的无人化。即用机器替代人的动作。 它是一个综合性的焊接与工艺问题，其主要工作是：在采用先进的装夹定位方式、 焊接工艺的基础上，建立不需要人直接参与焊接过程的焊接加工工艺流程。焊接 自动化的最终目标是实现没有人直接参与的自动化焊接全过程，将人从危险的工 作环境中解放出来。 我国的焊接自动化的发展及应用起步都很晚。50 年代的时候， 研制自动焊接 设备以及开始发展焊接自动化技术是从一批大型国有企业开始的。随着各个领域 的技术进步和我国工业现代化的整体向前推进， 我国的焊接自动化的技术水平随 着水涨船高， 60 多年来已取得了巨大的进步。 现代自动化技术主要通过机器人、 计算机电子技术等硬件以及互联网通讯协议和算法等软体来实现。近年来，焊接 自动化在实际生产中的应用取得了迅速发展，比如富士康的平板机壳生产中的焊接工艺，就是利用工业机器人、激光焊接以及 CCD 机器视觉来实现的。它已成为 先进智能制造的重要组成部分。 随着人口老龄化及用工越来越来难得形势，以及社会发展进步的需要，现代 工业企业必须走自动焊接才有出路，焊接其实是整个生产中的一环，依我们公司 为例，我们有激光焊、电阻焊，当然也有氩弧焊。目前我们是机器人加 CCD 拍照 技术实现了自动无人焊接生产，焊接后的外观检测目前还没实现自动化，但我相 信今年应该就可实现焊接及检测自动一体化的生产。

　　目前在焊接设备上，企业大 力发展微机控制自动化技术，全自动智能焊机、柔性机器人焊接标准模组，便于生 产的快速切换生产，因为现代生产很多时候是少量多机种，所以柔性快速切换能 力是企业接到更多订单的竞争力体现， 而且为了降低陈本， 必须实现无人操作， 即 实现焊接生产数控化、自动化与智能化。 工业发达国家现在已大量使用焊接机器人来进行自动化焊接生产，但在在焊 接生产中我们经常需要根据产品的不同结构来设计与制造焊接的装夹治具， 如焊 接生产线、焊接中心等自制的成套焊接设备，但是装夹治具设计的好坏及加工精度 直接影响焊接的品质， 且装夹治具设计的便利性会决定是否便于批量生产， 形成 规模效益， 这样企业才可能持续经营发展。所以治具的模块化，系列化、多功能化、 等就成了设计的方向和必由之路。再有我们选用不同型号大小及功能的机器人搭 配多功能夹具可很好的解决现代生产多样少量的实际问题。

　　1.2.2 机器视觉在焊接中的应用

　　随着焊接自动化技术的飞速发展，能够实现焊接路径自动规划、实时自动校 正路径及焊缝跟踪、焊接熔深、熔透以及焊缝成形等质量控制功能的焊接机器人 及其智能化技术，已成为焊接工艺技术发展的新方向。 焊缝宽度以及熔宽、熔池深度等尺寸参数是影响焊接质量的最关键因素，熔 池作为影响焊接质量的最直接因子，控制熔池相关参数及变化状况，对控制焊接 质量的稳定性和持续性有重要意义[1],根据实际生产经验及产品实际状况，焊工往 往根据熔池的变化调整焊接工艺规范和焊枪姿态，以确保焊接质量。可见，根据 焊接熔池变化控制焊接质量是实现焊接智能化的一个重要组成部分[2].

　　21 世纪以来，特别是近十多年来，随着机器视觉技术的发展，利用机器视觉 直接观察并抓取焊缝的位置和尺寸大小，分析焊接质量，获得自动焊接路径，通 过与标定位置比对，计算器能将位置误差实时传输给机器人，机器人会对焊接路 劲做出调整，实现焊缝精确追踪，获得高质量的焊接产品，并进行闭环控制，己 成为焊接智能化领域的重要研究方向。

　　目前，将机器视觉技术应用于焊接机器人焊缝的检测已经成为了国内外焊接 工作者一个研究热点，是焊接智能化的一个关键环节。原理是利用多种视觉传感 对焊缝的形状进行数据收集及数据分析，从而得到焊缝的形状、尺寸等信息，然 后将这些信息传送到机器人的主机，为机器人自主焊提供数据支持。上海交通大 学的孙大伟等人将机械手、投影仪和上位机、CCD 摄像机等结合，利用安装在机 器人上的传感器对焊缝进行测量。由投影仪向焊缝位置投射彩色图像和空白图像， 利用空白图像补偿彩色，减少或者消除对象表面纹理对光的影响，用补偿的图像 恢复焊缝的 3D 信息，然后用几何的方法来得出焊缝的尺寸，实现对焊缝的检测[3]. 高向东等人通过提取弧焊熔池的中心来描述焊缝的特征矢量，建立图像质心状态 和测量方程，同时采用卡尔曼滤波的方法来减少系统受到噪声等干扰而出现的测 量偏差，得到最优估计值，达到对焊缝位置精确测量的目的。华南理工大学的师 生结合自适应控制的理论，利用 CCD 拍照对焊缝进行测量，并实时调整偏差，实 现了对焊缝的精确定位[3].

　　富士康等公司利用机器视觉先对焊接工件的某个基准进 行拍照定位，通过工控机计算与标准之间的差异，反馈并调整焊接坐标，实现稳 定性好的平板计算机等电子产品的批量生产。甄恒洲等人利用激光视觉构建测量 系统，将焊接头同激光传感器连接，根据三角测量原理，对激光条纹在焊缝曲面 上的截交线进行检测，到达了对复杂焊缝进行精确追踪的目的。国外一些学者针 对需要进行高速焊接的环境研究了一种多激光视觉传感器，实现了对焊缝的检测 与定位，根据单条激光条纹测量原理，同时对图像中的多条激光条纹进行采样测 量，从而定位焊缝，得到坐标和尺寸[3].

　　1.3 本文的主要贡献与创新

　　本文以富士康的成品六轴机器人作为基础，利用机器视觉的辅助效果，使机 械手实现自动焊接为研究课题，重点研究了机械手在现实生产中的应用、机器视 觉的运用以及图像处理等内容，提高了生产过程中的自动化程度，改善劳动条件， 避免人身事故，减少了人力，降低了生产成本，并便于有节奏的持续性生产。 主要创新点与贡献如下： 在目前的汽车和船舶工业中，使用机械手自动焊接更多的是使用多个位置的 点焊，使机械手在多个固定位置实现点焊。而本文的创新点在于将多个位置的点 焊通过机器视觉的辅助功能将点转换为一条线，实现一条或者多条焊缝的连续性 焊接，在尽可能适应批量性的焊接状态下，尝试实现对形状大小相近的工件都能 实现高稳定性高质量的缝焊焊接。

　　1.4 本论文的结构安排如下：

　　第一章：绪论 本章对本论文的背景和意义以及自动化焊接技术的国内外的动态做了说明， 对本文的贡献与创新做了简述。

　　第二章：需求分析与总体设计 分别对机器人、焊枪、机器视觉硬件的需求及硬件和软件的总体设计做了概 括说明。

　　第三章：系统关键技术要点 对实现自动焊接机器手的关键技术做了说明。 第四章：自动焊接机械手的硬件设计与实现 此章是自动焊接的硬件设计，先对整个架构做示意说明，然后分别从主机的 配置，机器视觉的工作原理及系统构成，机械手端的选择和电路设计做了详细的 展开，最后设计了样品的定位夹具。

　　第五章：自动焊接机械手的软件设计与实现 此章是自动焊接的软件设计，先对整个软件设计思路做简要说明，然后主要 对相机的程序和机器手端的程序展开设计，并对如何实现自动调整偏移量做了流 程图的详细描述。

　　第六章：机械手自动焊接系统的调试 软件和硬件都设计好后，就是现场调试工作，先是对联机和调试步骤示意说 明，然后对调试过程中出现的问题给出了解决方法，最后是焊接样品的展示。

　　第七章：全文总结与展望 整个设计及实现的过程中的缺失和收获，对后续研究工作做了展望。

　　第二章 需求分析与总体设计
　　2.1 需求分析
　　2.1.1 机器人需求分析
　　2.1.2 焊枪的需求分析
　　2.1.3 机器视觉的需求分析
　　2.1.4 通讯的需求分析
　　2.2 硬件总体设计
　　2.3 软件总体设计
　　2.4 设计的功能和性能分析
　　2.5 本章小结

　　第三章 系统关键技术要点
　　3.1 一个典型的自动控制系统--伺服控制系统
　　3.1.1 伺服控制系统的一般构成
　　3.1.2 伺服控制系统的技术要求
　　3.1.3 伺服控制系统的执行组件
　　3.1.4 伺服电机控制方式的基本形式
　　3.1.5 伺服电机的控制模式
　　3.1.6 基于整个机械手焊接系统的自动控制
　　3.2 图像处理之模板匹配
　　3.2.1 模板匹配的几种常用方法
　　3.2.2 基于形状的模板匹配建模过程
　　3.2.3 仿射变换

　　第四章 自动焊接机械手的硬件设计与实现
　　4.1 主机端
　　4.1.1 推荐主机基本配置
　　4.2 机器视觉端
　　4.2.1 相机的工作原理
　　4.2.2 机器视觉系统
　　4.3 机械手端
　　4.3.1 机器人（机械手）的选择
　　4.3.2 机器人的电路设计
　　4.4 机构设计端
　　4.5 本章小结

　　第五章 自动焊接机械手的软件设计与实现
　　5.1 主机相机端的程序设计
　　5.1.1 连接相机
　　5.1.2 编写程序
　　5.2 机械手端的程序设计
　　5.2.1 FOXBOT 机器人编程环境简介
　　5.2.2 FOXBOT 机器人操作安全
　　5.2.3 手动操作 FOXBOT 机器人
　　5.2.4 机器人软件编程
　　5.3 程序主流程
　　5.3.1 主程序说明
　　5.4 本章小结

　　第六章 自动焊接机械手系统的调试
　　6.1 系统调试流程
　　6.1.1 调试流程
　　6.2 主机端的程序流程
　　6.2.1 相机图像处理准备
　　6.3 机械手端的程序流程
　　6.3.1 机械手动作前准备
　　6.4 焊接效果
　　6.5 本章小结

　　第七章 全文总结与展望

　　7.1 全文总结

　　通过对本项目设计、调试运行及验证，收获颇多： 首先，从前期设计上来看，由于前期的考虑不够周到，走了很多的弯路。包 括相机的选型及相关图像处理的知识储备不足，导致在如何将各个工件的细微定 位差异反馈给机器人的问题上一度踌躇不前。在后续的设计与开发中，若知识储 备足够，完全可以直接采用工业相机拍照，使用工控机的强大数据处理能力来处 理图像，这不仅可以节省处理时间，在一定程度上还可以节省成本。

　　其次，在调试过程中发现，图像远端背景为金属色，与近端特征的颜色反差 较小，导致在拍摄的图片中可能造成图片处理无法识别到工件边界和焊缝。因条 件限制，同轴光源的使用在某些特殊状态下并不能将焊缝体现出来，由此来看针 对不同边界的焊缝可能采取不同方向上的条形光源可能对焊缝的展示及工件边界 会有更佳的表现。

　　再次，机械手对焊点的确定（学习）过程较为复杂，本身的定位精度有限， 如果工件之间的差异较大时（尤其是 Z 方向上），可能会有撞针的风险，也可能 会因为新工件的高度距离工件过远导致无法触发焊接。由于相机是固定在机械手 上的，由于机械手的震动，可能会导致相机本身在一定程度上会有微小的位移， 这就给整个系统的重复性操作带来了挑战。后续有考虑先将所有的图片拍摄完成 后再实施焊接动作，结果对焊点的定位精准度有了稍微的提升，但是整个运行时 间却是大大提升了，影响了整个系统的工作效率。从调试情况来看，若不考虑成 本，采用多个相机固定在机械手的工作范围之外，对工件进行多个角度的拍摄， 将工件的相关位置参数汇总反馈给工控机再来控制机械手的运行，这样可以减小 机械手的震动对相机拍摄图像的影响。

　　另外，由于使用机械手确定焊点的过程对操作者要求较高，因此若更换了工 件，焊接点位置参数就需要重新设置，焊缝信息也需要重新录入，这对于推广来 说不够友好，这个部分还需要进一步的考虑合理优化。

　　7.2 后续工作展望

　　工业机器人的研究近几年的发展迅速，机器视觉的发展也是日新月异，在本 文研究工作的基础上，仍有以下方向值得进一步的研究：

　　工业机器人的小型化进几年得到了飞速发展，为了实现对工件的自动焊接， 对工件的提前分类就很有必要了，不要指望就使用这一个机器人就能实现对多种 尺寸大小、多种形状的工件实施焊接动作。

　　机器视觉的应用多样化发展为本项目引入了更多的可能，在后续的工作中， 我们可以考虑将普通的面阵相机更换为 3D 相机，通过 3D 扫描来实现对工件的形 状做到更精准的把握。

　　深度学习的概念如今得到了越来越广泛的运用，将深度学习的概念引入可能 在后续可以是整个自动焊接更智能化，实现智能学习，自适应焊接路径，并实现 焊接后通过扫描焊缝表面的形状实现自动检测功能，根据焊缝的形状判断焊枪的 状态等。

致 谢

　　在攻读硕士学位期间，历时一年多，从论文的选题到开题，到中期报告以及 遇到的问题及解决方案等，期间经历了喜悦、痛苦和彷徨，这一路走来都是在严 老师的亲切关怀和悉心指导下坚持下来的，他对论文的修改多次提出了建设性的 意见，他严谨的科学态度和治学精神，精益求精的工作作风，深深的感染和激励 着我，同时严老师还在思想上、生活上给我以指导和无微不至的关怀，在此谨向 严老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。还有学院的苏老师对我论文的修正提出了 很多宝贵建议，以及开题和中期报告以及论文给了很多悉心指导的教授专家们， 在此一并致以真诚的感谢崇高的敬意，感恩你们。

　　另外，我还要感谢参与自动焊接引导系统实现的伙伴们，他们为此提供了巨 大的帮助和支持，还有实验工厂的兄弟单位也在此一并感谢。 最后，再次对关心、帮助、支持我的老师、同学、同事、家人表示衷心的感 谢！

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