基于机器视觉的涡壳旁通阀机器人自动装配系统
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摘 要：汽车发动机系统中的涡轮增压器部位是列车制动系统中的一个重要部件，对发动机车的使用性能和出力扭矩控制起着关键作用。其中旁通阀又是涡轮增压器的控制核心，因此在生产装配过程中要求旁通阀与涡壳的配合十分精密，在自动化生产过程中这是一个关键工序。为了解决工业生产过程中旁通阀的板的自动装配问题，提出了一种基于机器视觉的机器人自动装配系统，建立了生产平台。
关键词：机器人；机器视觉；图像识别
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.14.118
旁通阀一般又称为“进气泄压阀”。旁通阀由转轴阀门和摇臂以及垫圈组成，转轴阀门安装于涡壳内，摇臂用于控制阀门的开关涡轮增压器工作中通过与涡壳的安装。涡轮增压器能明显地改善汽车运行时性能指标及减少油耗和排污等。正是由于旁通阀的作用十分关键，摇臂与转轴阀门的装配精度就要求非常高，一般公差在+0.1～+0.2mm之间。
在传统的装配生产线应用中，采用机器人携带抓手进行抓取零件进行定点装配，但是由于多方面的原因，涡壳中的转轴阀门轴心不能严格，由于其加工和装配的误差超过上述精度，直接利用抓手抓取摇臂进行与转轴装配，偏差太大不能准确的安装到转轴阀门内。为了解决生产过程中旁通阀的自动装配问题，提出了一种基于机器视觉的机械手定位装配检测系统，建立了实验平台[1]。系统通过工业相机对料盘进行图像采集，将所采集的信息传送给工控机图像对位处理系统，视觉自动对位，获得了转轴圆上心装配轴的位置信息，通过控制机器人动作，移动到装配位置，释放抓手上的摇臂，实现旁通阀的自动定位装配。实验结果表明，该系统装配准确度高，误差小，满足了工业上的要求。
1 系统整体结构
系统采用以机器人为核心的运动控制系统和以CCD相机为图像获取的视觉对位系统组成。其中机器人运动控制系统主要由，机器人、工件抓手、振动盘组成。机器人在其工具端安装一套用于抓取工件的机械结构抓手，摇臂和垫圈在振动盘的整料下，平整放置在料盘出口由抓手取件。而视觉对位系统是由CCD相机，光源，工控机，上位机等组成[2]。系统配置了2组相机，其中1组固定在工件抓手上可以随着机器人姿态移动，可以对摇臂和垫圈进行初始位置查找定位以及涡壳基座的定位。另一组固定在基座上，用于对完成抓取后的摇臂以及垫圈二次定位，减小工具抓手装夹的误差。
2 旁通阀零件装配过程
（1）移动端相机在垫圈震动盘出料位拍照，确认有料；（2）抓手取一个垫圈和摇臂；（3）固定端相机对垫圈和摇臂拍照，定位内圆圆心；（4）移动端相机对涡壳金属座拍照定位圆心；（5）匹配定位并装配垫圈和摇臂。
3 视觉对位系统的识别方式
在整个装配系统中系统，视觉起到的作用是减小定位误差，识别工件的实际位置。摇臂与转轴阀门的孔轴配合，最大的特征点就是圆心，因此，CCD相机对工件的圆心坐标进行拍照获取，并传输给工控机对所获取的图像特征进行分析，通过算法找出装配孔的位置信息并进行数字化处理。通过建立的视觉引导抓取系统参数化模型，给出包括图像坐标到机器人坐标转换，以及目标装配工件与待装配工件锁紧孔位置匹配转角两种算法算出偏移位置和角度，再传送给外部机器人控制器，进行位置纠正[3]。
4 工件抓取方式
垫圈是薄型的金屬弹片，适合采用真空吸取的方式抓料。摇臂为高合金金属片刚性好，采用气爪抓取长条外边取件。垫圈及摇臂的装配均采用了弹簧缓冲方式，以避免装配时出现硬碰硬的现象。摇臂采用了定位销精准定位，2级预压方式。
5 整体精度的计算
为了匹配整个自动装配系统的精度，整体工件的装配误差需要<0.08mm；装配总体误差=视觉圆心匹配误差+机械结构重复精度误差+机械手定位精度误差。移动端相机选取的200万像素，相机视野15*11mm，像素长度为0.00578mm/pixel，固定端相机视野大约80*60mm，像素长度为0.0308mm/pixel.相机精度3-5像素，两者的均满足组装精度要求。机器人本体采用EPSONG20-A01S工业机器人，该机器人的运动精度±0.025mm。抓手结构中摇臂采用了定位销精准定位，公差范围在±0.02mm。整个设计精度是满足装配需求的。
6 结论
此系统第一次将机器视觉与机器人控制技术相结合，利用视觉的二次定位，消除了机械结构多次运动带来的误差，保留最稳定的两个参数，即机器人运动精度，相机拍照精度，以保障整体的安装精度。在视觉处理程序中设定了特征点合格阀值的设定，对不同工件进行分开设定；解决了零件个体的差异性，其中包括待装配的工件尺寸相差大、形状和特征多样、表面轻微倒角的影响、同时保证组装的位置精度和形位公差等。
参考文献：
[1]查英，刘铁根，杜东，江俊峰.基于机器视觉的零件自动装配系统[J].天津大学学报，2006，39（06）：722-726.
[2]曹亮，魏怡，姚思勤.机器视觉技术及其发展和应用[J].中国科技信息，2008（11）：40-41.
[3]翟敬梅，董鹏飞，张铁.基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计[J].机械设计与研究，2014，30（05）：44-48.
作者简介：邓志兵（1989-），男，湖南宜章人，大专，助理工程师，研究方向：机械工程。
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