使用UR5自动扫描技术

摘要

本研究旨在推进与低成本协作机器人集成有关的技术，以执行需要中等精度的扫描操作。部分检查是传统上需要人类观察的制造业的几乎普遍方面。高级计量技术，如扫描，允许更大的检查能力，但仍需要人类运营商并需要大量资本投资。使用离产线扫描仪与小型协作机器人可以完全自动化检查过程，同时最小化成本。该项目旨在调查利用UR5机器人的可行性，以便在工业环境中扫描检查。来自线路扫描仪的数据以及机器人端部执行器的位置和方向。在MATLAB中收集，组合和分析数据以产生表面几何形状。用户界面将允许查看收集的特定点，加快制造期间加快产品检测，并涉及人类更高的技能决策任务。测试部件的专业级扫描用于比较实验收集的数据。可行性评估成本，有效性，易于编程和操作以及发展困难。 In the preliminary result, it was found that the UR5 and line scanner provide a cheap and easily programmable and automated solution to line inspection. However, effectiveness and difficulty of development may pose challenges that require future research.

1.介绍

机器人线扫描仪今天使用各种应用和行业。在制造业中，一个这样的区域在制造业中，需要某些检测系统以在制造部件变得更复杂并且需要高质量的这些部件的情况下检查部件的表面。坐标测量机（CMM）通常用于此类检查目的，其中机器与表面上的每个点进行物理接触（图1(一))1］．这种接触式方法的主要问题是它从表面获取数据的速度很慢。作为解决方案，提出了激光线扫描技术(图1（C））。激光线扫描仪在CMM上的主要优点是，它是一种基于非接触的扫描方法，可以使用称为“数字化和检测的高分辨率”的技术在较短的时间内获得大量数据[2］．因此，视觉扫描技术近年来不断发展[3.那4.］．特别赋予了自动激光线扫描的注意[2那5.，以减少人工扫描造成的误差，提高扫描数据的效率。

进一步进行了研究以增强非破坏性测试（NDT）应用中的机器人扫描技术，以检查制造部件中的微碎片。NDT使用6度自由的工业机器人，并将探头定位到测试表面上。有两种类型的NDT机器人扫描方法，其是通过机器人抓住的超声波探头（升级），类似于图1（d）和由机器人抓住的测试对象（TOGR）。然而，由于在复杂形状周围定位探针的挑战，而且原因是测试Togr方法，该方法具有缺点。与升级方法不同，当末端执行器抓取NDT探针时，TOGR方法抓住试样并在固定探针周围操纵它。这种方法的关键优点是，与需要若干联合运动的其他方法不同，该方法可以仅需要一个关节运动，末端执行器的运动，以操纵探针周围的样本[5.］．TogR已使机器人能够执行复杂结构的高速自动检查，特别是具有弯曲表面轮廓的诸如涡轮机叶片和铣削工具的机器人。

激光线扫描的另一个新的区域受到关注的是对象的水下3D重建[6.］．检测水下物体的传统方法使用声学技术;然而，该方法在重建水下重建物体方面具有相对低的精度。为了克服这一点，由于其高精度和抗干扰能力，激光线扫描已被引起关注。与传统光源相比，激光具有减少反向散射并在低光和高浊度环境中水下的反向散射和前部的能力。已经进行了此目的的实验，一个特定的情况使用激光线扫描仪首先在陆地上扫描键盘，然后在充满水的水槽中[7.］．实验结果不错，但标定精度和激光提取精度仍存在问题，尚处于实验阶段。这种规模的实验可以整合到我们的项目中，并对结果进行比较。使用线扫描的另一个领域是空间应用，特别是近地轨道的连续扫描。CMOS-TDI线路传感器，一种用于空间应用的传感器类型，可将入射光信号转换为电信号[8.］．简洁地，扫描仪具有几个像素，其中每个像素收集来自相同区域的光子，而是在不同的时间，并且时间差被认为是产生更好的低地球轨道图像扫描[8.］．考古学使用扫描技术研究文物[7.那9.］．最常用的技术是高光谱线扫描。该方法利用不同人工制品的光谱反射率，并且随着每个材料具有其自身的光谱签名，来自Hyperspectral扫描的数据将揭示人工制品和许多其他材料特性的材料。从土地上的工业应用，到水下，以及外太空应用，线路扫描与上述例子中明显有许多好处。

在对象的机器人扫描中，对象的适当感测是不应忽略的另一个重要特征。如前所述，高光谱线扫描是一种用于研究考古学人工制品的一种传感技术。高光谱成像使用在可见光和近红外光谱内的许多光谱带中的材料表面的反射性，并且该反射信息可用于确定表面由[9.那10.］．超声波传感器是另一种用于机器人扫描的传感器。超声波探伤用于检测零件的微缺陷。超声时域反射技术(UDTR)是一种无损检测技术，它通过探头对样品进行扫描，当材料中存在微缺陷时，检测出缺陷回波。在没有缺陷的样品中，材料只会产生表面回波和后壁回波[5.］．热成像是一种用于汽车最终装配线的传感技术，以减少由于人工劳动造成的成本因素[11.］．在最终装配线上，对车辆进行漏水测试，以调查车辆内部是否有水分泄漏。当水滴直径低至1毫米时，热成像图像可探测到车辆内部的水分含量[12.］．由于其相对较高的精度，热成像是一种很好的传感技术。直线激光扫描仪由于比常规三坐标测量机输出更快而变得越来越受欢迎[13.］．这种类型的传感器由激光源和光学传感器制成。

基于互补金属氧化物半导体(CMOS)和耦合电荷器件(CCD)是目前最常用的成像传感器。CMOS技术由于其体积小、成本低、性能好等特点，被广泛接受为首选技术[14.］．然而，这种类型的传感器具有其缺点。由于表面的反射，透镜的缺陷，激光源和非均匀环境照明而发生系统误差，这导致不确定度增加[13.］．为了减少或纠正从激光扫描获得的系统误差，正在研究和开发全局错误模型[15.］．这种全局误差考虑了影响系统中所涉及的机械部件的误差。因此，与参考值相比，系统误差减少了一半。

在许多不同的领域，需要具有真实世界对象的数字再现，以便分析所述对象是感兴趣的主题。在医学世界中，当需要设计假体时，在剩余形状和随机肢体的体积的剩余形状和体积的体积形成更好的产品[16.］．即使对人类学家来说，这也是一项吸引人的技术，因为它能够数字化文化遗产[17.］．即使在过去几年中患上了令人印象深刻的技术演变，3D扫描仍然是一个相当昂贵的过程，而不是如此常见的过程。常规3D扫描操作需要大量的人类干预，并且建立可能是耗时的耗时对该技术的吸引力产生负面影响[18.］．行业4.0的出现通过成功实施人机合作系统，人类互动和与机器人合作的成功实施，承诺高效的工作效率。然而，工业规模的这种人机工程环境存在一些独特的挑战，这些挑战需要人工，以便轻松地适应变化和不断发展的技术，以最小的再培训和新的技能努力。而且，从传统的工业机器人转移到协作机器人通常将主轴速度限制为250 mm / s，以防止在检测到碰撞之前的人受伤[19.］．这对生产率造成了巨大的限制，因为周期时间在制造过程中是极其重要的，因为它影响效率、质量和整体生产率。对于一些工业任务，如装配作业中的吊装和装配，以及质量检测任务，人类可以通过一个简化的基于gui的HRI平台，在以更高的速度运行机器人并保持较高的生产率的同时，做出重要的决策。本研究探讨了在工业环境中使用带有Keyence线扫描仪的UR5机器人进行扫描检查的可行性。理想的目标是能够开发出一种全自动、低成本的3D扫描仪，能够在很短的时间间隔内扫描物体，而且几乎不需要或根本不需要人工协助。

2.方法论

在本研究中，使用UR5和线扫描仪开发了一种经济实惠且易于操作的机器人系统，可以执行适度准确的扫描检查。UR5位置传感器（末端执行器， 位置数据和滚动，间距和横摆方向）与线扫描仪数据集成，并且采用逆运动学来构造扫描对象的点云。来自UR5的数据已通过以太网套接字通信发送到计算机。同时，线路扫描仪将扫描的原始数据发送到扫描仪控制器框并处理它（图2）。USB电缆用于将处理后的扫描数据发送到计算机接口。来自UR5和扫描仪的这些输入需要转换为全局参考帧以生成扫描对象的云点数据。

3.数据生成与通信

3.1。扫描操作

为了进行这个实验，在UR5机器人上安装了一个扫描器。一个转换板的设计是为了让扫描器在扫描过程中保持稳固的位置。在CAD软件中设计了两个板，并进行了3d打印，使线扫描仪可以方便地附着在UR5上，如图所示3.．需要扫描的对象将位于生产线和机器人的工作空间中。然后将为机器人编程路径，以便它能够访问参考件的特征。这也将允许将过程的结果预测到某种程度上。由于这一点，如果出现问题，则更容易排除该过程，如果信息不像预期的那样。

３．２．数据传输/沟通

在UR5继续遵循预定路径和线扫描仪收集数据之后，需要将来自机器人和扫描仪的信息放在一起。为了具有这样的形式，必须在UR5和线路扫描仪之间建立通信。UR5具有以太网功能，它可以发送联合角度数据或关节的位置。允许线扫描器和计算机之间的通信是一项具有挑战性的任务。扫描器必须连接到为扫描器供电的控制器盒上。该控制器与计算机之间的通信采用USB连接，如图所示2．按键提供特定的工具箱，以允许来自各种编程语言的数据采集。Matlab不是其中一种语言，因此必须使用另一种语言，例如Visual Basic，如Visual Basic。最简单的解决方案是改变由Keyence提供的预先存在的示例程序，以捕获数据并将其另存为数据文件。然后可以将此数据文件导入MATLAB以自动执行该过程。

3.3。数据处理

为了开发这项工作，已经创建了MATLAB图形用户界面（GUI）。可以在图中看到GUI的概述4.．该GUI可以用来建模任何类型的机器人多达七个转动关节;以Denavit-Hartenberg参数(DH参数)为输入，生成机器人的草图。这一特性提供了灵活性，并提供了机会使扫描系统适应给定的机器人几何形状。部分3.3.1.提供了机器人的计算和结构背后的Matlab GUI代码。

3.3.1。DH表创作

为了创建机器人骨架，DH参数用于生成均匀的变换矩阵 ．这样做是在符号操作后的MATLAB代码包含在软件的帮助下,一个循环,将重复的数量取决于关节选中,这些矩阵将被保存在一个结构类型的变量将包含关于机器人的所有信息。这些矩阵的一般结构如下: 在哪里是链路长度（框架之间的距离 ）， 是链接扭曲（旋转轴），链接偏移量（距离在框架之间），和连杆角度(旋转方向轴）。

当用户提供机器人的关节数时，GUI上的DH表中的特定行数可用。利用表中填充的信息，将计算均匀的变换矩阵。为了计算变换矩阵，具有关节变量的前向运动方程 那以及链接的尺寸 那将如图所示使用（2），每个矩阵存储在结构类型变量后面的另一个位置:

在符号符号中计算每个矩阵并且按下“生成机器人”按钮，则代码然后在基于DH表中以基于DH表在初始位置中生成机器人的示意图。为了使曲线有效，需要产生圆柱的点，这是通过嵌入式MATLAB功能“圆筒”的完成。将变换矩阵施加到原始圆柱体，然后绘制每个圆筒以表示每个链接，并且每个接头如图所示5.．

4.数据验证

使用来自UR5的接合信息来改变从线扫描仪获得的云点，并且在GUI中绘制得到的数据。测试系统集成，专业的质量工具硬化和精密地 堵塞 [20.使用]使用，并且已知块的尺寸以与其ScAld输出进行比较。为了更稳健，计算RMS值。

5.结果和讨论

该项目的主要目标是确定机器人，线路扫描仪和计算机之间的通信能力，以自动化工业环境中的扫描过程。利用以太网套接字通信和USB连接的组合来识别和建立此通信，以便可以自动获取所有扫描数据和机器人位置数据（图6.）。

另一个关键目标是生成MATLAB用户界面以模拟过程并将正确的变换应用于从线扫描仪收集的数据。此接口已成功创建，允许人工操作员可视化扫描过程。该代码采用机器人的位置信息（终端效力位置和方向），并将其与线扫描仪组合以获取扫描对象的云点并模拟扫描操作，如图所示7.．扫描结果的放大图如图所示8.．为了获得清晰的图像并显示物体的细节，需要拍摄更多的云点。然而，如果需要整体大小，只需要很少的云点，因此扫描过程将加快。

扫描的准确性是根据整体尺寸来验证的，如图所示9.，仅使用少量云点;看看两个参考云点，以及它们的价值方向，扫描块的高度是 那为原始对象的高度。例如，通过增加顶表面上的更多扫描云点，图中所示的对象8.通过中间的形状和洞来重新创造。然而，仍然需要更多的云点和校准，以全面建设的对象。该系统可以根据连续扫描同一物体的趋势进行精度和重复性校准。另一个因素不一定是问题，而是改进建议，那就是沟通渠道。在本研究中，计算机与UR5和计算机与扫描仪之间的通信分别通过以太网接口通信和USB数据线实现。由于电缆会产生杂波，使用无线通信可能有助于减少杂波，同时传输更高范围的数据[21.］．

6.结论

自动零件检验的解决方案提供了各种优势。UR5和线路扫描仪的成本约为35,000美元，比其他计量硬件明显便宜，这是100,000美元的向上。机器人的协作性质使人们可以在机器人的区域工作而没有受伤的风险。与传统的工业机器人相比，这是一个很大的优势，这需要大量的安全防护。该UR5允许在线扫描仪的定位达到大量的灵活性，以便到达需要扫描的部件内部。这是一个明显的优势，位于待扫描部分上方的固定式安装线扫描仪。UR5还允许操作员快速培训，因为可以使用机器人的自由驱动模式轻松地将路径放置新的部分。该扫描方法也显示为准确。对于不需要专业计量设备的高精度的区域是可以接受的。在该机器人上使用的代码也可以广泛地与其他机器人一起使用，因为任何DH表都可以用作程序的输入。 In the future, various areas must be investigated to create an improved, competitive part inspection tool in the manufacturing sector.

7.未来的工作

该项目缺少自动通过/失败功能。该程序可以以方式编写，如果扫描对象是准确的扫描，将出现诸如“对象传递扫描”之类的消息。如果生成的扫描是扫描对象的差，则可以出现“失败扫描”或类似消息，并丢弃扫描。在扫描期间遇到的另一个问题是由于激光束的反射导致的生成数据中的错误。这对扫描的某些云点处的扫描提供了一些不准确的数据。这种误差随着所使用的对象的反射率的增加而增加，因此根除或最小化此问题的方法需要进一步研究。更具体地，需要进行校正以考虑激光束根据被扫描的表面的反射率的差异。

数据可用性

与用于支持本研究结果的图形用户界面（GUI）开发，设备和实验设置相关的研究数据包括在文章中。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

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