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作品:模拟型焊接柔性制造产线智能化监控系统(无锡商业职业技术学院)

作者: 文章来源: 发布时间:2017-07-20
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 九 届无锡市职业教育创新大赛

创新作品说明书

 

模拟型焊接柔性制造产线智能化监控系统

 

学校全称 无锡商业职业技术学院     组别:高职院学生组项目

发 明 人: 童钰杰、贾红耀、马元亮、蔡梦霞、王志成          

辅导教师: 李海波、李艳、陈立文、蔡雯                      

 

 

  • 技术领域

该作品属于信息技术大类中通信与自动控制技术类别。

  • 背景技术

1. 国内外机器视觉检测技术研究发展概况

随着现代信息技术的发展,图像处理技术已经走向成熟,大量应用于工业、军事、医疗卫生等各行各业。由此,机器视觉技术也相继得到了越来越广泛地应用,许多国内外学者也展开了深入研究。

国内山东大学杨金凤根据啤酒灌装的实际工艺以及检测系统的基本检测要求,设计了基于机器视觉的空瓶检验系统。浙江大学徐林忠针对复杂环境下的跟踪问题,尤其是对目标跟踪中的运动模型、观测模型、目标间的相互遮挡、以及粒子滤波算法的重采样等问题进行了重点研究,并提出了相应的解决方法。他提出了一种基于颜色特征和贝叶斯估计的跟踪算法,该方法有效解决室外复杂场景中的目标鲁棒跟踪问题。中北大学郭佳欣等提出了一种将SIFT特征与正交DLT 算法相结合的目标识别的方法,有效的提高了识别的精度。实验表明,结合SIFT和NDLT 的算法用于目标识别不仅能够较为精确地实现对目标物体的定位,而且在图像缩放、小角度的旋转以及抗噪方面都具有一定的鲁棒性,满足了家用型智能机器人对目标识别算法的要求。上海交通大学陈锋强针对动态场景中的运动目标的检测问题,提出了一种基于非参数核密度函数估计的背景建模算法,该方法可以很好的解决在场景中有周期性运动以及雨雪天气等情况的运动目标检测的问题。广州中国科学院张小清根据机器视觉的基本原理,建立机器视觉模型,设计了动力电池分拣机器人视觉定位系统,介绍了分拣机器人定位所需信息,机器视觉系统组成及工作步骤,实现对目标的自动识别和精确定位等等。

国外已有成熟的视觉机器人产品,比如:英国在1994 年开发了蘑菇采集机器人,通过图像处理,可对蘑菇进行分类和定位;ADEPT 公司为安费诺集团SMB 系列接头的成品的检验设计了接头检验系统,利用机器视觉技术实现了快速准确的分拣工作,节约人工成本;FANUC 公司的 M-li A 小型高速拣选机器人,将 FANUC 的控制系统和i RVision 视觉系统软件完全集成在机器人控制器中,可搬运0.5 公斤的物品,是全球速度最快的工业机器人;德国 Schuster-prazision 将康耐视公司 In-Sight5100 视觉系统引进分拣设备,可对数技术提供自动校准和工件自学习功能,缩短了解决方案的开发与集成时间等。

2. 国内外多轴驱动技术研究发展概述

随着信息、通讯与自动化技术的发展,种类繁多的自动控制装置逐渐进进了人们的日常生活。网络通讯技术不仅为人们提供了方便的通讯手段,实际上也为各式各样的电子裝置提供了简易可靠的通讯渠道,借助于新式的网络通讯技术与计算功能强大的数字信号处理器芯片(DSP),可以开展出多种具有基本智能的信息家电设备,例如可以帮助清洁工作的机器人、可供娱乐的电子机械宠物等等。这些结合机械、电子、通讯、控制、信息技术融合装置的核心部分就是具有网络界面的伺服系统控制器。伺服技术已广泛的应用于我们的日常生活,例如光碟机光学读取头的伺服控制、远控飞机的机翼控制、数字相机的自动对焦控制、具有影像追踪功能的网络摄像监控系统、汽车自动驾驶等等,伺服系统涉及范围涵盖广泛,多学科交叉色彩浓厚。

为此,国内外学者对于多台伺服的同步高速驱动技术研究也日益深入。比如,在多轴联动控制系统方面,国外的西门子 840D、日本 FUNAC、法国 NUM 等数控系统都走在多轴联动控制的前列;各种标准数控机床、机器人等都属于多轴运动控制系统的范畴,它们的出现和使用带动了社会生产效率的提高,产品品质的提升。多轴运动控制器在国外发展了几十年,现在已经属于较为成熟的产品,它的可靠性、高精度、高效率使得它在当今工业有着非常广泛的作用。国内提出了许多通信总线运用于多轴联动控制的实例,如马宏伟等将 CAN 总线运用于移动机器人的控制,通过搭建实验平台实现了对移动机器人的多轴控制;吕应明等以带有 CAN 接口的 PLC 为主控制器,以单片机和  CAN 控制器等构成分布式控制终端节点,设计了一种基于 CAN 总线的分布式位置伺服系统并已成功应用于工程实践。目前,国内做多轴运动控制器的生产厂家加起来不足 20 家,多轴运动控制器的功能不全面,规格缺乏,性能表现较差。

综上所述,按照工业领域焊接柔性产线的需求,从提高焊接加工质量与管理效率出发,以智能化、信息化为设计的总目标追求,研究设计一套集自动化控制与信息化管理于一体的智能化系统,实现对焊接生产线的加工数据与关键工艺参数的存储与智能调用、焊接加工生产设备加工数据的统计分析与管理,将具有一定的社会应用价值和推广意义。

  • 创新点

   从新颖性角度而言,该作品解决了原有焊接加工产线的诸多不足:(1)原有焊接设备一般采用常用的电气控制线路实现自动化控制,人机交互能力不强,功能可扩展性差;适应用户定制能力弱;(2)原有焊接工件质量一般依托人工配合仪器检测完成。但是这种检测方式对于人员经验要求较高,检测精度难以保证;(3)原有焊接生产线无法对产线数据的统计分析与管理。

从创造性角度而言,该作品符合“中国制造2025”发展规划需求,适应当前工业领域改革与创新发展,不仅实现了自动化与信息化的深度融合,同时还实现了用户定制与制造装备柔性化的功能需求。该作品目前是针对焊接加工产线,其设计的理念符合当前所有自动化产线的改造与革新方向,因此若将其产业化进一步推向市场,将能够适用于诸多自动化产线的改造,为企业的自动化、智能化、信息化发展奠定技术与科研基础。

 从实用性角度而言,该作品实现了焊接制造加工产线的自动控制与管理,不仅能够进行焊接产线的主要工序——焊接加工、检测以及成品分拣模块的就地人机交互,同时还实现了对生产过程的信息化数据管理,实时显示了加工产品的生产质量。其数据的大量收集,不仅能够服务于现场生产管理,同时还能为上层管理人员对于生产工艺的改善、生产效率的提升给予一定的决策依据。作品基于总线的模式进行伺服驱动控制、机器视觉数据采集等,其硬件相对比较简单,成本较低。有利于进一步产业化推向市场应用,产生更大的经济效益。

  • 附图说明

 

 

 

 

  • 创新原理

1. 作品设计的基本思路   

    该作品坚持以“高效管理、质量优先”为原则,以智能制造创新、满足用户定制化需求为目标,结合“制造业自动化+信息化”的思想,基于智能控制技术以及现代化的检测技术,构建了一套模拟型焊接柔性制造产线智能化监控系统。

 随着科学技术的发展,现代化自动焊接技术被广泛的应用于机械加工中。其焊接的质量、焊接的效率决定了制造生产线的整体自动化水平,也决定了整个企业的生产效益。为此,实现焊接制造产线的全自动化,具有较为重要的开发价值。由于在焊接加工制造过程中,产品的焊接加工、质量检测、成品分拣是其主要工序。而在焊接加工中,一般涉及到三维运动控制,为了保证精度,其主要通过伺服电机来驱动。为了满足实时控制需求,方便多个电机同步动作,这里主要采用总线方式进行控制。在焊接质量检测中,为了适应不同的产业对工件的检测需求,这里主要采用较为前沿的机器视觉技术进行工件的特征参数检测。在分拣工序中,主要是模拟实际流水线上机械手进行工件分拣的情况,依然采用三维机械手,依据前道检测的结果,从而利用吸盘完成分拣作业。虽然在焊接制造生产线中,每道工序会对应每个工位。但是这里由于资金受限,所以主要是基于无锡信捷电气股份有限公司提供的一体化装置进行焊接产线的关键工序模拟创新研究。其具体的控制架构如图8所示。图8中,采用PLC作为现场控制器,利用无锡信捷电气股份有限公司开发的X-Net总线通信协议实现对三轴伺服电机联动控制。

2. 作品设计的主要创新点

(1)在焊接加工方面,实现了工艺定制化、焊接加工轨迹导引多样化。

在常规工件焊接加工中,往往涉及到标准几何图形(三角形、四边形、圆形)、非标准图形的切割需求。本作品在设计过程中,主要从两方面加以考虑:一是加工的毛坯材质不同,其焊接所采用的工艺参数不同。在作品设计过程中,改变了以往单一功能应用的模式,采用配方进行了加工工艺参数的存储与调用。二是焊接轨迹多样化。针对不同客户的焊接加工需求,给定用户交互界面进行图形加工点坐标的输入窗口;针对焊接轨迹不规则的加工需求,给定用户CAD加工图形输入接口或者图形照片采集窗口,利用视觉引导的方式进行图形特征参数的读取与存储,从而实现其多样化的切割功能。

(2)在焊接成品质量检测方面,实现了机器视觉检测环境亮度自适应,基于Canny算法与轮廓坐标变换实现了工件特征参数以及轮廓的识别。

在对焊接加工完成的工件质量进行检测时,由于周边环境变化各异,该作品主要是面向一般应用场景,针对自然光变化难以预测的情况,采用闭环控制方式实现对检测环境的光亮度自适应调整,从而确保检测环境不受工业现场环境光影响,保证测量的稳定性。

在光源亮度恒定的状态下,针对不同焊接工艺所绘制的轮廓(用作模拟焊接轨迹),采用智能相机进行图像采集后,对图像进行了预处理(滤波),然后基于由John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法——Canny算法与轮廓坐标变换(简称Hough变换)进行焊接加工工件的特征参数(比如,多边形顶点坐标、工件边长、面积等)的识别,提高了测量的精确度。

(3)在设备监控与管理方面,实现了焊接自动化生产线的设备监控与生产管理。

在该作品中,实现了对焊接生产线的实时监控,这将不仅给设备维护带来便利,同时现场生产获取的实时性加工生产数据若被管理层充分利用,将能有效促进生产线的高效管理以及工艺改进,进一步提升生产质量。不仅能促进企业管理的精细化,为产品品质提升打下坚实的基础,同时也可节约成本。

3. 作品设计涉及的关键技术

(1)基于X-NET总线的多轴联动伺服控制技术

一般的工件切割设备由直角坐标系机器人构成。直角坐标机器人在X、Y、Z轴三大方向的运动均有三台交流伺服电机来驱动。交流伺服电机一般采用PLC输出高速脉冲+方向控制的模式来驱动。但是这种方式一是现场硬件接线复杂,二是受到PLC高速脉冲输出端口的限制。

X-NET协议栈(以下简称X-NET)是无锡信捷电气股份有限公司自主研发的致力于自动化产品广泛互联的协议簇。 它参考 OSI的七层网络协议,明确划分了各层协议的服务及功能。目前,无锡信捷电气股份有限公司的XDC系列PLC中支持的物理层协议有RS485、RS232、OC (Optical Circle,光纤环网);支持的链路层协议有TBN (Token Bus Net,令牌总线网),OMMS(单主站多从站网络)。其中,OMMS侧重于上位机与嵌入式设备之间的网络互联。而运行于OMMS之上的MCP(Motion Control Protocol,运动控制协议),则使得多轴精确运动控制硬件电路简单,控制变得方便。

基于X-NET总线的多轴联动伺服控制系统硬件配置如表1所示。其伺服驱动器参数设置如表2所示。基于PLC的多轴联动伺服控制系统硬件原理如图9所示。

表1 基于X-NET总线的多轴联动伺服控制系统硬件配置

 

设备名称

设备型号

PLC

XDC-60C4-E

伺服驱动器

DS3E-20P4-PFA

伺服电机

MS-60STE-M00630B-20P2

网络通信模块

XD-NE-BD

 

表2 基于X-NET总线的伺服驱动器参数设置

 

伺服参数代号

功能描述

参数值

P0-01

控制模式

10

P0-03

使能模式

03

P7-00

RS485站号

1~10

 7-02

RS485通信协议

2

 

 

(2)基于视觉导引的图形特征向量采集与存储技术

在焊接加工过程中,有时常会遇到不规则焊接轨迹的要求。为了满足用户加工需要,本作品采用了基于视觉导引的模式获取运动轨迹特征参量的方法。

其步骤如下:a. 首先将CAD图形导入以及现场用户示教的方法获取焊接轮廓模型。若需要焊接的工件外形如图11所示。

图10  六大工件形状示意

b. 采用傅里叶描述子提取图形轮廓的特征参数。其方法如下:先将矢量图形处理成二值图像,再将得到的二值图像进行取反处理,即将边界曲线用1表示,背景用0表示。这样处理后的图像,就可以编程提取其边界坐标了。在获得轮廓曲线的边界坐标后,进一步通过程序处理将这些坐标表达成复数形式,再将这一系列用复数形式表示的坐标序列输入快速傅里叶变换(FFT)程序,即可得到傅里叶描述子。比如,对应于图10中六大图像对应的前11个低频傅里叶描述子可转化为表3中数据。

表3 六个轨迹对应的前11个傅里叶描述子

 

1

0.0254

0.0156

0.0217

0.1142

0.1408

1.5775

0.4087

0.1639

0.0424

0.0197

0.0119

2

0.0176

0.0316

0.0164

0.1202

0.1534

1.3329

0.5848

0.1708

0.0408

0.0379

0.0174

3

0.0098

0.0088

0.0246

0.0786

0.0167

1.6578

0.1774

0.0403

0.0352

0.0042

0.0099

4

0.0825

03817

0.2033

1.0517

0.9072

7.9704

6.7127

0.6407

0.4465

0.0839

0.1344

5

0.0263

0.3755

0.1175

0.9752

0.6482

8.2580

7.2894

0.7509

0.5263

0.0863

0.1597

6

0.0060

0.3768

0.1928

1.3290

0.3999

8.0214

6.4904

0.3789

0.3473

0.0992

0.0848

 

c. 采用傅里叶逆变换,利用如图11所示的体系架构完成不规则工件的焊接加工。

(3)基于闭环控制的机器视觉系统光源亮度实时调整技术

近年来,视觉检测系统因其结构简单、速度快、现场安装方便等优点,很好地满足了现代制造业的需求,在工业产品在线检测方面成了当前最有发展前途的一种技术。在视觉检测系统中,其光源的亮度决定着系统获取被检测工件的图像质量。它将直接影响到检测系统的精度。目前常用的光源一般是根据检测工件预先设定,而对工业现场环境光影响考虑甚少。为此,该作品为了克服现有技术的缺陷,提出了一种基于闭环控制的光源亮度实时调整方法,使光源能够实时根据外界环境光和光源对比色卡的共同作用主动调节光强,从而使被检工件调整到最佳照明状态,保证图像的质量。

 

图11 视觉引导下的不规则工件切割加工的体系架构

其实时调整的方法如下:

a. 根据工件被检测时的最佳状态,标定对比色卡图像的最佳亮度值A;

b. 通过PLC与光源控制器之间的Modbus通信为LED光源提供恒定的工作电流,LED光源照射被检工件和对比色卡;

c. 智能相机的CMOS图像采集模块获取LED光源照射下的被检工件和对比色卡的图像,智能相机内部的DSP图像处理和分析模块对所采集的对比色卡图像进行处理,将对比色卡图像的亮度值与所标定的最佳亮度值A进行对比分析,并将分析结果送给PLC,由PLC根据分析结果采用PID算法改变输出值,从而间接调整光源控制器的输出电流,直到被检工件和对比色卡图像达到CMOS图像采集模块中记录的最佳状态;

d. 当外界环境光源发生变化时,智能相机监测到对比色卡图像的亮度值与最佳亮度值A不一致时,重复c,直至由CMOS采集模块获得的对比色卡的亮度值达到最佳亮度A,实现闭环控制,从而使得工件轮廓视觉检测系统能够根据外界光强的变化实时调整光源亮度,克服外界环境光的影响,保证被检工件图像的质量。

(4)基于 Canny 算法以及Hough变换的图像识别方法在工件分拣中的应用

将机器视觉应用于焊接自动化生产线的分拣过程中,无疑是给分拣系统这台“机器”增加了一双“慧眼”,目前对于其分拣的精度以及图像特征参数识别的算法研究较多。本作品主要是利用Canny算法对工件边缘进行检测,然后利用Hough直线、圆变换、轮廓坐标变换识别出工件边缘的各个基本组成单元,对经过焊接加工的工件轮廓进行识别分类,并就其工件的边长、面积、几何中心等关键几何特征进行提取,从而与标准模型进行比对,完成分拣。

其在工件分拣中的应用流程如图12所示。

图12 图像识别在工件分拣中的应用流程

其工件特征参数辨识的步骤如下:

①通过高斯滤波器对图像进行平滑去噪,达到消除噪声的目的;

②根据高斯函数的一阶微分求图像在X,Y 两个方向上的梯度大小和方向;

③对梯度方向上有最大梯度值的像素点作为边缘点保留下来,其余像素点全部去除,其 可以有效地抑制边缘的多次响应,提高边缘的定位精准度;

④采用双阈值法进行边缘点检测,并将其连接成边缘。

结果采用Canny算子对边缘提取的效果如图13所示。从图13可以看出,采用Canny算子对边缘提取的效果比较理想,边缘线条清晰,同时受噪声的影响较小。

图13 采用Canny算子对边缘提取的效果

⑤ 工件特征提取

a. 基于Hough变换进行直线和圆形检测。结果分别如图14、15所示。从结果可以看出:Hough变换可以有效地检测出圆形边缘工件,但对边缘为直线的工件,由于加工不够光滑等原因,直线检测效果并不理想,Hough变换没有完全检测出所有的边缘直线,对边缘直线为斜直线时不敏感。

 

图14 基于Hough变换的圆形检测        图15 基于Hough变换的直线检测

b. 针对上述Hough变换检测出现的问题,本作品对算法进行了改进,提出了一种轮廓坐标变换的改进型算法。算法流程为:首先获得标记工件形状的轮廓坐标(x, y);其次将工件轮廓坐标转换为相应的极坐标(ρ,θ),ρ为轮廓上的点到该工件形状重心的距离;接着,根据ρ的特征区分各工件形状。结果显示:圆形工件的最小ρ相对较大;四边形(矩形,正方形,梯形)工件有四个明显的峰值;三角形有三个明显的峰值;正六边形有六个明显的峰值。通过该方法可以识别出工件的类型。

c. 工件几何特征提取(边长、面积、周长)。

d. 工件几何中心计算:三维机械手进行工件抓取时,将工件质心作为吸盘吸取工件的位置。其工件质心计算公式如下:

                      (式1)

式中, S 表示连通区域;Ns表示连通区域中像素的个数; (xm,ym)为质心坐标。

六、具体实施方法

该作品以“高效管理、质量优先”为原则,以智能制造创新、满足用户定制化需求为目标,基于智能控制技术以及现代化的检测技术构建了一套模拟型焊接柔性制造产线智能化监控系统。

装置采用安全可靠的信捷XDC-60C4-E运动总线型PLC作为现场控制设备,利用STG765-ET型触摸屏作为人机交互界面,采用通信速率较高的X-net总线作为运动控制总线,实现对工件焊接加工三位运动自动化控制、分拣三维机械手的自动控制;采用无接触方式高精度型的机器视觉作为工件焊接质量检测设备,基于闭环控制的方式进行机器视觉系统光源亮度实时调整,保证检测环境不受自然环境光照度的影响,确保系统检测环境稳定。基于Canny算法以及改进的轮廓坐标变换方法进行图像识别,获取焊接工件的轮廓边缘以及工件具体几何特征,与理论数据相比较,实现对工件加工质量的检验。利用现代化的信息管理技术,实现对焊接生产线的加工数据与关键工艺参数的存储与智能调用,以实现企业管理的信息化、设备监控的可视化。

该装置支持手动与自动两种工作模式。

在手动模式下,允许用户选择需要启动的工序。

(1)若要求加工手动,则进行焊接轨迹类别选择(三角形、矩形、任意型),然后在触摸屏上输入相关的加工参数。确认后按启动按钮,实现工件焊接加工。

(2)若要求检测手动,则首先检测工位上有无需检测工件,若存在被检测对象,则按下启动按钮,启用机器视觉检测,检测结果返回触摸屏进行显示。

(3)若要求分拣手动,则首先检测工位上是否存在被分拣工件,根据触摸屏给定的合格与否检测结果,按下启动按钮,完成工件分拣操作,将工件分拣至对应的包装箱中。

   在自动模式下,则焊接加工、质量检测、分拣三道工序联动。即用户选择需加工的工件类别,输入加工工艺参数,自动完成规定计划数的工件焊接加工、检测、分拣操作。

   所有加工设备的运作状态以及检测、分拣结果均能通过触摸屏进行实时监控。

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