陳 忠，鄧 汛，李小輝，張憲民

（華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640）

基于線激光視覺的機(jī)器人焊縫跟蹤魯棒控制方法

陳 忠，鄧 汛，李小輝，張憲民

（華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640）

為了解決機(jī)器人在高速狀態(tài)下進(jìn)行焊縫跟蹤時(shí)在拐角處產(chǎn)生的失真變形問題，提出了一種基于線激光視覺的機(jī)器人焊縫跟蹤魯棒控制方法；該方法通過視覺系統(tǒng)的預(yù)測(cè)量獲得焊縫輪廓信息，對(duì)焊縫拐點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別并辨認(rèn)拐角區(qū)域，對(duì)不同的輪廓部分采用不同的控制策略，同時(shí)引入自動(dòng)校正過程，校正實(shí)際生產(chǎn)過程中的裝配誤差；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以實(shí)現(xiàn)可靠的檢測(cè)與跟蹤，解決了高速狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)軌跡失真問題，有效地提高了機(jī)器人焊縫跟蹤的速度與精度，并確保系統(tǒng)在外界干擾的情況下仍能保持準(zhǔn)確和穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性。

機(jī)器人焊縫跟蹤；控制；魯棒性；線激光

0 引言

機(jī)器人視覺伺服控制［1］是當(dāng)今智能機(jī)器人研究和發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的機(jī)器人控制方法相比，機(jī)器人視覺伺服控制具有精度高、實(shí)時(shí)性好、靈活性高等眾多優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)中得到更多的關(guān)注與應(yīng)用，驅(qū)使機(jī)器人技術(shù)向智能化方向發(fā)展。

機(jī)器人視覺伺服控制因其自身的優(yōu)越性而在眾多領(lǐng)域中得以應(yīng)用，其中在機(jī)器人焊縫跟蹤領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛。目前，基于視覺傳感器的機(jī)器人焊縫跟蹤控制方法［2］主要包括兩種：視覺示教跟蹤與自動(dòng)跟蹤。視覺示教跟蹤指的是預(yù)先通過視覺傳感器檢測(cè)焊縫位置信息，然后指導(dǎo)離線編程系統(tǒng)完成軌跡規(guī)劃。但是該方法不能消除在焊接過程中因熱變形而產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)誤差，因此容易導(dǎo)致跟蹤性能不佳。

對(duì)于傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法，機(jī)器人能夠通過視覺傳感器感知外部環(huán)境的變化，實(shí)時(shí)地調(diào)整自身姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)方向以較好地完成跟蹤任務(wù)。國(guó)內(nèi)外的學(xué)者已經(jīng)在這方面進(jìn)行了較多研究，例如，Liu［3］提出了一種基于激光視覺的機(jī)器人實(shí)時(shí)焊縫跟蹤方法，Ma［4］提出了一種針對(duì)薄板對(duì)焊的焊縫跟蹤方法。這些方法都表現(xiàn)出了較好的跟蹤精度和穩(wěn)定性，可是這些方法都只是適用于低速和焊縫近似為直線型的情況，在高速和焊縫為鋸齒形等非純直線型的情況下并沒有進(jìn)行討論。

關(guān)于控制方法魯棒性的研究，Kim［5］曾指出一種具有魯棒性的基于視覺的焊縫跟蹤方法，Haug［6］也試圖利用新的算法來消除焊接過程中產(chǎn)生的飛濺和強(qiáng)光對(duì)圖像處理的影響。但是，以往的這些研究主要集中在如何利用新的信號(hào)處理技術(shù)來過濾圖像的噪聲，很少研究者會(huì)關(guān)注如何消除在實(shí)際生產(chǎn)過程中由于裝配誤差而導(dǎo)致的畸變。

本文提出一種基于線激光視覺的機(jī)器人焊縫跟蹤魯棒控制方法。該方法能夠有效利用焊縫的輪廓信息，根據(jù)不同的輪廓段采用不同的控制策略，當(dāng)應(yīng)用于高速和鋸齒形焊縫的情況時(shí)仍能表現(xiàn)出很好的跟蹤精度。同時(shí)該方法具有可以校正裝配誤差的自動(dòng)校正功能，提高了系統(tǒng)的魯棒性。

本文的章節(jié)安排如下。第1節(jié)詳細(xì)介紹焊縫跟蹤原理和方法，包括焊縫輪廓的重建原理、特征點(diǎn)的識(shí)別方法、伺服控制方法和自動(dòng)校正原理。第2節(jié)詳細(xì)描述焊縫跟蹤實(shí)驗(yàn)并討論所提方法的優(yōu)越性和可行性。第3節(jié)為結(jié)論部分。

1 焊縫跟蹤原理和方法

機(jī)器人視覺焊縫跟蹤系統(tǒng)由兩部分組成，分別是工業(yè)機(jī)器人和基于線激光的視覺系統(tǒng)。其中工業(yè)相機(jī)和激光器均固定在機(jī)械手的末端，組成eye－in－h(huán)and手眼系統(tǒng)。

1.1 焊縫輪廓的重建原理

根據(jù)三角測(cè)量原理，對(duì)焊縫輪廓進(jìn)行重建。如圖1所示，當(dāng)機(jī)器人向前運(yùn)動(dòng)時(shí)，激光器發(fā)射出一束線激光照射在焊縫表面，相機(jī)捕獲得到變形的激光條紋圖像。激光條紋的變形情況與焊縫的輪廓形狀、激光器和工業(yè)相機(jī)的位置關(guān)系均有十分密切的關(guān)系。而且，激光條紋的形狀偏差和不連續(xù)性與焊縫的深度息息相關(guān)。當(dāng)激光器和工業(yè)相機(jī)的位置關(guān)系經(jīng)過標(biāo)定且保持不變時(shí)，焊縫輪廓的空間信息可通過激光條紋的圖像坐標(biāo)來獲得。

圖1 系統(tǒng)框架圖

假設(shè)激光條紋上任意一點(diǎn)的像素坐標(biāo)為m＝［u，v］T，則它所對(duì)應(yīng)的相機(jī)坐標(biāo)cp＝［xc，yc，zc］T可通過激光平面的標(biāo)定參數(shù)計(jì)算得到。該坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系可由以下的方程進(jìn)行表示：

其中：baseHhand代表機(jī)械手末端坐標(biāo)系到機(jī)器人基坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣，可通過機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定獲得，handHcam代表機(jī)械手末端坐標(biāo)系到相機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣，可通過機(jī)器人手眼標(biāo)定獲得，因此該點(diǎn)在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的空間坐標(biāo)bp＝［xb，yb，zb］T可由以下方程求得：

因此，當(dāng)獲得激光條紋上的所有特征點(diǎn)坐標(biāo)后，就能完成對(duì)焊縫輪廓的重建工作。

1.2 特征點(diǎn)識(shí)別方法

由于激光條紋的形狀會(huì)根據(jù)不同的焊縫類型而發(fā)生變化，因此找到正確的特征點(diǎn)識(shí)別方法是十分必要的。這里的特征點(diǎn)指的是焊縫輪廓和激光條紋的交點(diǎn)。圖2所示的是3種常用的焊縫類型分別為搭接型、對(duì)接型和V型，圖3則是它們所對(duì)應(yīng)的激光條紋圖像。

圖2 各種類型的焊縫

圖3 各種焊縫對(duì)應(yīng)的激光條紋

對(duì)于搭接型和對(duì)接型焊縫，由于激光條紋是斷續(xù)的，因此可通過計(jì)算兩相鄰點(diǎn)的距離對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，圖3（a）中的B點(diǎn)和圖3（b）中A點(diǎn)和C點(diǎn)的中點(diǎn)分別就是各自的特征點(diǎn)。對(duì)于V型焊縫如圖3（c）所示，最低點(diǎn)A點(diǎn)被視為其特征點(diǎn)。

1.3 伺服控制方法

本文提出的伺服控制方法稱為tracking with prediction （TP）方法。以鋸齒形焊縫為例，該方法可按照以下幾個(gè)步驟進(jìn)行。

步驟一：焊縫輪廓預(yù)測(cè)量。為了更好地利用焊縫輪廓信息，可通過視覺系統(tǒng)預(yù)先對(duì)工件進(jìn)行測(cè)量。首先控制機(jī)器人以較低的速度沿著焊縫的延伸方向運(yùn)動(dòng)，然后使固定在機(jī)械手末端的相機(jī)開始捕獲圖像，并將識(shí)別出的特征點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)變換，將空間坐標(biāo)信息傳送到控制器中。該過程需要確保相機(jī)和工件在一個(gè)合適的距離范圍內(nèi)以保證特征點(diǎn)能始終出現(xiàn)在相機(jī)的視場(chǎng)中。另外，為了獲得更多的焊縫輪廓點(diǎn)以求取更精確的輪廓信息，機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度也需控制在較低的范圍內(nèi)。最后預(yù)測(cè)量得到的焊縫輪廓將以點(diǎn)數(shù)據(jù)的形式保存在控制器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中。

步驟二：拐點(diǎn)識(shí)別與拐角辨認(rèn)。如圖4所示，焊縫輪廓由拐角與直線段組成。因?yàn)楫?dāng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)到拐角處時(shí)容易出現(xiàn)視野盲區(qū)或發(fā)生速度突變，進(jìn)而影響跟蹤的準(zhǔn)確性與運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性，因此為了獲得更好的跟蹤性能，應(yīng)在不同的輪廓段使用不同的控制策略。為了辨認(rèn)拐角區(qū)域的位置，需快速有效地對(duì)拐點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別。首先，在直線段上任意選取5個(gè)均勻分布的點(diǎn)并擬合成一條直線，然后按順序計(jì)算出其他各點(diǎn)到該擬合直線的距離。當(dāng)某一點(diǎn)與擬合直線之間的距離大于設(shè)定閾值，而與它相鄰的前一個(gè)點(diǎn)與擬合直線的距離小于或等于設(shè)定閾值時(shí)，該點(diǎn)就被識(shí)別為拐點(diǎn)，而與拐點(diǎn)相鄰的前后5個(gè)點(diǎn)所覆蓋的區(qū)域則被認(rèn)為是拐角區(qū)域。

圖4 鋸齒形焊縫工件

步驟三：實(shí)時(shí)焊縫跟蹤。機(jī)器人會(huì)根據(jù)視覺系統(tǒng)的檢測(cè)和判斷進(jìn)行跟蹤運(yùn)動(dòng)。每一次的檢測(cè)循環(huán)都會(huì)識(shí)別一個(gè)特征點(diǎn)，該特征點(diǎn)在這過程中也被稱為檢測(cè)點(diǎn)。檢測(cè)過后系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行判斷，并根據(jù)不同的輪廓部分采用不同的控制策略。具體的流程如圖5所示。

在輪廓為直線段的部分，因?yàn)閮蓚€(gè)檢測(cè)點(diǎn)之間的輪廓可以近似認(rèn)為是一條直線，因此可以用簡(jiǎn)單的直線插補(bǔ)進(jìn)行插補(bǔ)運(yùn)動(dòng)。為了使機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)更加穩(wěn)定，在兩個(gè)相鄰的檢測(cè)點(diǎn)之間插補(bǔ)合適個(gè)數(shù)的插補(bǔ)點(diǎn)以確保相鄰的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)之間的距離足夠小。該運(yùn)動(dòng)點(diǎn)指的是輸入到控制器中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

機(jī)器人在進(jìn)行實(shí)時(shí)焊縫跟蹤時(shí)，由于相鄰的兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)之間的距離會(huì)隨著運(yùn)動(dòng)速度的增加而增大，因此在拐角處使用直線插補(bǔ)會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)軌跡與實(shí)際工件輪廓不符，產(chǎn)生變形失真問題，且速度越大變形失真越嚴(yán)重。為了避免變形失真問題，系統(tǒng)在拐角處將不再單純地使用直線插補(bǔ)，而是將檢測(cè)點(diǎn)與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中的預(yù)測(cè)量焊縫輪廓數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行比較，截取一部分合適的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為當(dāng)前拐角處的輪廓，并在下一個(gè)檢測(cè)循環(huán)到來之前，控制機(jī)器人根據(jù)辨認(rèn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。

圖5 流程圖

1.4 自動(dòng)校正原理

由于裝配誤差和外部因素的影響，在1.3節(jié)步驟一中測(cè)量獲得的焊縫輪廓信息并不總是準(zhǔn)確的，有可能會(huì)導(dǎo)致跟蹤運(yùn)動(dòng)的失敗，因此系統(tǒng)需采用自動(dòng)校正以確保跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。

以鋸齒形焊縫工件為例，機(jī)器人快速運(yùn)動(dòng)到拐角區(qū)域，視覺系統(tǒng)進(jìn)行拐點(diǎn)識(shí)別檢測(cè)。將拐點(diǎn)坐標(biāo)與1.3節(jié)步驟一中測(cè)量獲得的點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行比較，測(cè)量點(diǎn)數(shù)據(jù)將會(huì)根據(jù)自動(dòng)校正算法更新一次形成目標(biāo)輪廓。坐標(biāo)點(diǎn)經(jīng)過平移變換與旋轉(zhuǎn)變換后，原始的輪廓坐標(biāo)將轉(zhuǎn)換成目標(biāo)輪廓坐標(biāo)。假定工件是安裝固定在一個(gè)平面上的，那么它的位置誤差總是約束于XOY平面上，而Z方向上的坐標(biāo)也是保持不變的，因此可以僅根據(jù)投影在XOY平面上的二維輪廓圖求得準(zhǔn)確的工件輪廓信息。圖6為自動(dòng)校正的示意圖，展示了從原始輪廓到目標(biāo)輪廓的轉(zhuǎn)變過程。

圖6 自動(dòng)校正過程

步驟一：假設(shè)P1（x1，y1，z1）是原始輪廓上的任意一點(diǎn)，P2（x2，y2，z2）是目標(biāo)輪廓上與P1（x1，y1，z1）相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，B1和B2分別是兩個(gè)輪廓上的拐點(diǎn)。B1和B2之間的距離被認(rèn)為是兩個(gè)輪廓之間的平移距離，分別用Δx，Δy和Δz來表示。由于工件固定在一個(gè)平面上，因此大部分的裝配誤差只存在于X和Y方向上，Δz可以近似認(rèn)為是零，P2的坐標(biāo)可由以下方程組求得：

步驟二：同樣地，工件在Z方向上的坐標(biāo)依然保持不變。設(shè)B2坐標(biāo)為（x0，y0），兩個(gè)輪廓之間的旋轉(zhuǎn)角度為θ。以B2作為坐標(biāo)原點(diǎn)，建立兩個(gè)夾角為θ的直角坐標(biāo)系，那么P2在X1B2Y1坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為 （x2－x0，y2－y0），在X2B2Y2坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為（x1－x0，y1－y0），兩個(gè)坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)變換可由以下方程表示：

所以，當(dāng)自動(dòng)校正完成后測(cè)量數(shù)據(jù)將再次獲得更新。

2 實(shí)驗(yàn)與討論

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

機(jī)器人視覺跟蹤系統(tǒng)由工業(yè)相機(jī)、激光器、六軸工業(yè)機(jī)器人和控制器組成，其中工業(yè)相機(jī)和激光器通過夾具固定在機(jī)械手末端執(zhí)行器，圖中的激光跟蹤儀被放置在機(jī)器人前方，與機(jī)器人保持適當(dāng)?shù)木嚯x，用于測(cè)量機(jī)械手末端的運(yùn)動(dòng)軌跡。為了簡(jiǎn)化誤差分析，在實(shí)驗(yàn)中獲得的所有焊縫輪廓都以其在XOY平面上的二維投影圖表示。

2.2 視覺系統(tǒng)的可靠性測(cè)試

本實(shí)驗(yàn)應(yīng)用兩種不同類型的工件：一種是拐角為90°的鋸齒形焊縫；另一種是拐角為120°的鋸齒形焊縫，它們的形狀信息都能通過加工圖紙獲得，與視覺系統(tǒng)測(cè)量誤差相比，工件的加工誤差可忽略不計(jì)。

首先，控制機(jī)器人按照視覺系統(tǒng)測(cè)量獲得的點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，與此同時(shí)，利用激光跟蹤儀記錄機(jī)械手末端位置以獲得運(yùn)動(dòng)軌跡。將由加工圖紙獲得的工件輪廓軌跡和激光跟蹤儀記錄得到的運(yùn)動(dòng)軌跡放置在圖7中進(jìn)行對(duì)比，求取兩條軌跡之間的偏差，并以誤差曲線圖的形式在圖7中顯示。其中線型符號(hào)代表工件輪廓軌跡，點(diǎn)型符號(hào)代表運(yùn)動(dòng)軌跡。

圖7 軌跡對(duì)比以及誤差曲線圖

表1 視覺系統(tǒng)的測(cè)量誤差

如圖7所示，對(duì)于這兩種類型的焊縫，兩條軌跡無論是在直線段處還是拐角處均保持著十分高的重合度。另外，如表1所示，視覺系統(tǒng)的極限誤差在－0.662 5至0.692 4 mm的范圍內(nèi)，驗(yàn)證了測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與該視覺系統(tǒng)的可靠性。

2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為了更好地進(jìn)行對(duì)比和分析，分別采用傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法和本文所提出的TP方法在多種速度狀態(tài)下進(jìn)行機(jī)器人焊縫跟蹤實(shí)驗(yàn)，運(yùn)動(dòng)速度的變化范圍控制在5 mm／s到13 mm／s之間。圖8和圖9分別展示了不同控制方法下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡以及對(duì)應(yīng)的誤差曲線，其中線型符號(hào)代表工件輪廓軌跡，點(diǎn)型符號(hào)代表運(yùn)動(dòng)軌跡。表2和表3則分別展示了不同控制方法下的系統(tǒng)跟蹤誤差。

圖8 多種速度情況下應(yīng)用傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法的運(yùn)動(dòng)軌跡與跟蹤誤差

圖9 多種速度情況下應(yīng)用TP方法的運(yùn)動(dòng)軌跡與跟蹤誤差

表2 應(yīng)用傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法時(shí)系統(tǒng)跟蹤誤差

表3 應(yīng)用TP方法時(shí)系統(tǒng)跟蹤誤差

應(yīng)用傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法時(shí)，隨著運(yùn)動(dòng)速度的增加，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡雖然在輪廓的直線段部分與工件輪廓保持著一致性，但是在拐角處卻發(fā)生了明顯的失真變形問題，該現(xiàn)象表明了傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法在高速狀態(tài)下的不適用性。相反，應(yīng)用TP方法時(shí)，在高速狀態(tài)下，運(yùn)動(dòng)軌跡無論是在直線段部分還是拐角處部分均與工件輪廓保持著高度的一致性，并且沒有發(fā)生類似的失真問題。此外，應(yīng)用TP方法后系統(tǒng)在高速狀態(tài)下的跟蹤誤差也明顯地減小。以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的TP方法在高速狀態(tài)下的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的自動(dòng)跟蹤方法。

2.4 魯棒性評(píng)價(jià)

為了更好地進(jìn)行魯棒性評(píng)價(jià)，該實(shí)驗(yàn)人為地引入裝配誤差。在完成焊縫輪廓預(yù)測(cè)量后，在平面上對(duì)工件進(jìn)行移動(dòng)以模擬實(shí)際生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的裝配誤差情況。圖10展示的是兩組的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中輪廓1（profile 1）和輪廓2（profile 2）分別代表的是工件移動(dòng)前后的輪廓，輪廓3（profile 3）代表的是經(jīng)過自動(dòng)校正后機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。從圖中可以明顯地看出運(yùn)動(dòng)軌跡與輪廓2（profile 2）十分吻合，而表4中所示的系統(tǒng)跟蹤誤差也在一個(gè)可接受的誤差范圍內(nèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了自動(dòng)校正過程的正確性，也表明了本文所提方法具有強(qiáng)健的魯棒性。

圖10 具有裝配誤差的焊縫跟蹤軌跡和系統(tǒng)誤差

表4 具有裝配誤差的焊縫跟蹤系統(tǒng)誤差

3 結(jié)論

本文提出了一種基于線激光視覺的機(jī)器人焊縫跟蹤魯棒控制方法，總結(jié)得出以下結(jié)論：

1）應(yīng)用本文所提出的控制方法可以實(shí)現(xiàn)可靠的焊縫輪廓檢測(cè)與跟蹤，解決了機(jī)器人在對(duì)鋸齒形焊縫進(jìn)行高速跟蹤時(shí)在拐角處產(chǎn)生的變形問題，并有效地提高了機(jī)器人焊縫跟蹤的速度與精度。

2）應(yīng)用本文所提出的控制方法可以使機(jī)器人視覺跟蹤系統(tǒng)在受到外界干擾的情況下仍然保持準(zhǔn)確和穩(wěn)定的跟蹤運(yùn)動(dòng)，有效地提高了系統(tǒng)的魯棒性。

［1］Kuo H C，Wu L J.An image tracking system for welded seams using fuzzy logic［J］.Journal of Materials Processing Technology，2002，120（1）：169-185.

［2］Lee S K，Chang W S，Yoo W S，Na SJ.A study on a vision sensor based laser welding system for bellows［J］.Journal of Manufacturing Systems，2000，19（4）：249-255.

［3］Liu S Y，Liu L T，et al.Study of robot seam tracking system with laser vision［A］.IEEE International Conference onMechatronics and Automation［C］.2009：1296-1301.

［4］Ma H B，Wei S C，Sheng Z X，et al.Robot welding seam tracking method based on passive vision for thin plate closed－gap butt welding［J］.International Journal of Advanced Manufacturing Technology，2009，48（9－12）：945-953.

［5］Kim J S，Son Y T，Cho H S，et al.A robust method for visionbased seam tracking in robotic arc welding［A］.Proceedings of the 10th IEEE International Symposium on Intelligent Control［C］.1995：363-368.

［6］Haug K，Pritschow G.Reducing distortions caused by the welding arc in a laser stripe sensor system for automated seam tracking ［A］.Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics［C］.Bled（Slovenia），1999：12-16.

A Robust Control Method for Robot Seam Tracking Based on Sheet of Laser Light Vision

Chen Zhong，Deng Xun，Li Xiaohui，Zhang Xianmin

（Institute of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China）

This paper presents a robust control method for robot seam tracking based on sheet of laser light vision in order to solve the distortion problem which occurs at the corners in high－speed seam tracking.Pre－measurement is implemented first to gain the seam profile，and inflection points are detected to identify the corners areas.Different control strategies are chosen for the different parts.Moreover，automatic correction is adopted in the proposed method to eliminate the assembly error in actual situation during a production process.The experimental results indicate that the reliable detection and tracking of the seam can be achieved and the distortion problem can be solved with the proposed control method，which effectively improves the robot seam tracking speed and precision.And the system can maintain the normal operation of seam tracking in the case of external disturbance，which shows the strong robustness of the system.

robot seam tracking；control；robustness；sheet of laser light

1671-4598（2016）08-0107-04

10.16526／j.cnki.11－4762／tp.2016.08.029

：TH122

：A

2016-02-29；

：2016-03-16。

廣東省科技攻關(guān)項(xiàng)目（2014B090917001，2015B020239001）；廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（2015090330001）。

陳 忠（1968-），男，四川成都人，副教授，主要從事精密測(cè)量、檢測(cè)與診斷方向的研究。

張憲民（1964-），男，陜西人，教授，主要從事精密裝備與現(xiàn)代控制方向的研究。