双机器人协同测量手-眼标定与运动规划

Robotic grinding is a promising technology in precision manufacturing of the blades. However, the measuring mode and motion mode of the single robot measurement system lowers the scanning accuracy of the workpiece, and potentially increases the possibility of wrong matching. The caused uneven allowance distribution and internal weak rigidity of the measurement system result in irregular grinding chatter, which finally affects the profile accuracy and surface finish of the robotic grinding. In this project, the new methods of hand-eye parameter calibration with dual robots, interference-free motion planning, tracking measurement of visual sensor and surface reflective control are systematically investigated, in order to overcome the measuring drawbacks of the single robot measurement system, and improve the point cloud accuracy after multi-view scanning and data integration. Furthermore, the machining allowance is equally adjusted and the robot motion pose is spatially optimized, which aims to enhance the robot ability of vibration suppression and resistance to deformation. Finally, a special robotic grinding software is developed with the functionality of parameter calibration, measuring planning and vibration suppression, and applied to the cooperative measurement and machining experiments of both gas turbine blade and aviation engine blade. Based on the above research, the key difficult problem in existing robotic grinding application is fundamentally resolved.

机器人磨削加工是叶片精密制造的前沿技术之一，目前现场使用的单机器人测量方式和关节运动方式的局限性降低了工件整体扫描后测点精度，加大了匹配失真的可能性，从而导致由于余量分配不均（引起受力不均）和系统弱刚性产生无规律的磨削颤振，最终影响机器人磨削加工的型面精度和表面质量。针对这一问题，本项目研究双机器人手-眼参数标定、协同测量无干涉运动规划、视觉传感器随动测量、表面测量反光性控制等新方法，突破已有单机器人测量在激光扫描方式与关节运动方式的弊端，提升多视角移动测量与整体融合后测点精度；研究叶片曲面匹配与加工余量均匀化调控新方法，主动控制外力作用对磨削颤振的影响；在上述基础上，开发集成“参数标定-测量规划-振动抑制”功能的机器人磨削加工软件系统，完成不同型号燃气轮机叶片、航空发动机叶片的双机器人协同测量与加工验证实验。通过以上研究，力争从根本上解决制约企业机器人磨削加工技术应用的关键性难题。

本项目研究机器人手眼参数标定的数学模型，建立基于空间标准球的手眼标定参数计算方法，并考虑叶片弯扭结构与薄壁特征，以较佳测量景深、垂直扫描方向、控制关节参数变动量为主要目标，研究机器人测量无干涉运动轨迹规划方法，生成现场环境下可执行双机器人协同测量路径；针对视觉传感器随动测量要求，设计相机-投射器的几何结构，研究了运动模组误差、制造与安装误差、叶片测量截面误差对视觉传感器测量误差的影响，开发Gocator传感器与Kuka机器人实时通讯接口，提升了机器人多角度测量与测点整体融合精度；建立基于距离残差和最小化的匹配目标函数，提出叶片零件加工余量均匀后分配方法，对叶盆叶背、进排气边等区域加工余量进行微调，提升加工过程机器人振动抑制能力，并通过叶片现场扫描、测点数据处理与匹配融合实验进行了验证。将研究成果应用到中国武汉核电运行技术股份有限公司法兰密封型面样件检测，搭建机器人在位自动光学测量系统（由面阵扫描仪、机器人等组成），可基于标志点对多视角测量点云进行自动拼接，该系统工作范围1.2m、有效载荷10kg；研究了机器人-扫描仪通讯接口，可一键自动按照预设路径完成整个核主泵密封型面的扫描，自主开发了数据采集与误差分析软件RobotScan，具备机器人测量系统控制、大规模点云数据精简/光顺/融合、三维匹配、误差色谱分析等功能。经现场测试该系统单幅测量精度（按德国VDI/VDE标准从同一角度测量同一陶瓷球）优于±15μm，多视角测量精度优于±35μm（按德国VDI/VDE标准从不同角度测量同一陶瓷球），可识别宽度大于3mm、深度大于0.2mm的表面缺陷。.本项目共发表或录用论文7篇（含SCI或EI论文5篇），授权发明专利5项，申报软件著作权2项，培养研究生5人，顺利完成预期目标。