少有人走的路这一篇勇哥来谈一谈验证视觉取放料准不准如何来判定的问题。
机器在客户工厂试产阶段，会暴露出整机定位精度不准的问题，这时候机构会甩锅给视觉这边，如何反驳呢？
首先，我们视觉这边必须要有数据证明视觉取放精度是满足要求的.
这一点之前的贴子中勇哥讲了许多.
主要方法有两种:
一是在标定完成后,在视野的最大范围内确定一批像素点, 转为机械人坐标后走过去戳下去, 看准不准.
二是取实际的物料, 然后放置回视野内的一个固定位置, 变化量是每次取的物料位置与角度都会不同. 做几十组数据观察放置的位置偏差有多少.
方法一是看机器人标定后, 按像素坐标转机器人坐标时机器人能不能走准的最佳方法.
方法二是属于实际取放物料的重复性测试, 这个测试包含了视觉取放误差和机构本身的取放误差, 是包含了多种误差在内的一种测试.
方法二中, 我们放置电池时应该在视野范围的上/中/下三路 的范围内放置, 而不应该在一条线上放置电池, 这样可以更客观的反映出视觉的取放精度.
关于这个问题勇哥以上几篇都提到过.
另外, 你应该先让机器人在低速状态下温柔的做一组数据, 然后切换到全功率全速状态再做一组数据.
这两者数据如果有差别而还蛮大的话, 大概率要恭喜机构工程师了, 他们的麻烦来了.
接下来我们验证实际带料取放的误差
这个过程就是实际用物料来跑, 用勇哥手里这个项目来说明一下:
勇哥这台机是拉带上料, 视觉负责取电池到转盘机上, 转盘机是多工位的, 其中有一个工位是切极耳, 整机出料后, 客户可以用测量设备验证极耳到电顶峰边的距离, 如果不在他们的公差范围内的话, 就会置疑设备的精度.
我们多跑几组电池, 统计这个切极耳的数据, 观察它的极差, 如果普通超出客户的公差, 则需要研究为什么.
这个测试完成后, 最先置疑视觉精度的一定是我们的机构工程师而不是客户, 如果我们拿出之前验证取放精度的数据报告给机构工程师看, 他一定会说"机构应该没有问题啊".
这个是机构工程师最爱说的一句精典台词.
最后分析实际物料取放时的精度误差来源
按上面所说的, 我们让机器人在低速度与高速度两种状态下取两组数据对比一下. 这样有一个初步的判断.
接下来我们找取放时误差的来源, 通常用下面的办法:
(1) 肉眼观察
人眼观察取料与放料时电池有没有明显偏位
用卡尺测量电池放置于转盘上同一个治具上时候, 极耳到治具顶边的距离
观察机器人高速度运动时吸盘下的电池是不是被甩动了?
观察机器人吸盘的真空是否有异常?
观察放电池到转盘治具上时, 负责压电池的摆臂压下去时, 电池是否有偏移?
观察拉带上取电池时, 拉带是否呈凹面, 造成电池移位?
观察机器全速度运行时机身抖动厉害吗? 光源和镜头抖动厉害吗?
肉眼区分0.3mm的变化可能都困难, 如果观察到肉眼明显看到的变化就已经说明偏差很大了.
(2) 单步方式验证机器人重复取放动作验证精度
在机器人吸嘴上吸一块电池, 调整位置让视野内CCD可以看见.
然后我们分别做四组实验:
(A) 机器人走到等待位, 然后回到固定的拍照位
(B) 机器人走到放料位, 但是不放, 然后回到固定拍照位
(C) 机器人走到放料位, Z轴下压3mm, 但是不打气缸
(D) 机器人走到放料位, 打下气缸, Z轴下压3mm
其中A, B, C, D 连在一起做, 实际上就是一次完整的放料动作. 我们只不过是把它拆分为单步动作, 以验证是哪一步发生了问题.
另外, 由于这个实验都是在走固定点, 视觉只是记录回到拍照位的像素转机器人的坐标 (转换坐标的误差已经在实验A中有结论), 所以基本上可以看成是验证机械误差的实验.
以上四组数据如下, 它们都是机器人100%的速度下高速跑出来的结果.
(A)的数据如下:
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.268 | 266.161 | 90.057 |
| -223.268 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.268 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| -223.268 | 266.161 | 90.057 |
| -223.269 | 266.161 | 90.057 |
| 0.001 | 0 | 0 |
这组数据包含有像素转机器人坐标的误差和机器人本身的误差.
(B)的数据如下:
| -223.126 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.126 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.102 | 266.067 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.099 | 266.067 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.098 | 266.067 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.102 | 266.067 | 89.541 |
| -223.098 | 266.067 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.1 | 266.067 | 89.541 |
| -223.099 | 266.067 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.122 | 266.065 | 89.541 |
| -223.099 | 266.067 | 89.541 |
| -223.085 | 266.068 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.124 | 266.065 | 89.541 |
| -223.085 | 266.068 | 89.541 |
| -223.127 | 266.065 | 89.541 |
| 0.042 | 0.003 | 0 |
这组数据包含有像素转机器人坐标的误差和机器人本身的误差.
(C)的数据如下:
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.312 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.312 | 266.137 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.109 | 266.028 | 89.541 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.312 | 266.138 | 90.114 |
| -223.066 | 265.993 | 89.541 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.109 | 266.028 | 89.541 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.311 | 266.136 | 90.114 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.29 | 266.124 | 90.057 |
| -223.066 | 266.138 | 90.114 |
| -223.312 | 265.993 | 89.541 |
| 0.246 | 0.145 | 0.573 |
这组数据包含有像素转机器人坐标的误差和机器人本身的误差, 还有机构的误差.
(D)的数据如下:
| -223.44 | 266.134 | 90.114 |
| -223.395 | 266.122 | 90.057 |
| -223.257 | 265.987 | 89.541 |
| -223.235 | 265.989 | 89.541 |
| -223.257 | 265.987 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.395 | 266.122 | 90.057 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.395 | 266.122 | 90.057 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.21 | 265.99 | 89.541 |
| -223.216 | 265.989 | 89.541 |
| -223.21 | 266.134 | 90.114 |
| -223.44 | 265.987 | 89.541 |
| 0.23 | 0.147 | 0.573 |
由以上数据可以发现, 精度丢失发生在Z轴压下的时候, 打不打下气缸效果貌似差不多.
而且要特别注意的是, 以上结果基本上可以看成是不考虑视觉原因, 机构本身产生的误差!
由于机构安装, 气缸本身会有精度偏差等等原因, 会造成悬在半空中和压下去效果是不同的.
这台机器客户指定的精度是+-0.2um, 由上面的单步结果可以看到机构本身已经产生的0.2mm的误差, 留给视觉的误差就极小了.
有了这个结论, 就可以放心的去怼机构工程师了.
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作者：hackpig
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