录机器人位置姿态，并再次进行拍摄、拟合标准球，得到球心在面激光 传感器坐标系下的坐标值Is，则有表达式②
：。该表达式 ② 中，表示此次测量中机器人末端工具坐标系相对于机器人世界坐标系的旋转和 平移矩阵，可以通过此时机器人位置信息得到。由于通过机器人本体4在工具坐标系下做 平移运动，故|4二:|||：。
[0030] 接着，通过表达式①和表达式②得到表达式③，
。重复上述两个步骤，获取若干个表达式③的方程，求解方程组可得到&。接着， 多次改变机器人位置和姿态，每次测量并拟合球心，记录机器人位置姿态得到方 程组④
由于该方程组④中s.已经求出，而
泠别为第一次，第二次，第η次测量时机器人末端工具坐标系相 对于机器人世界坐标系的旋转和平移矩阵，且:f 分别表示第一次，第二次，第η次 测量时面激光传感器坐标下的球心坐标。这样，通过方程组④可得1；。最终，求得面激光传 感器相对于机器人末端工具坐标系的旋转和平移矩阵，面激光传感器所采集到的三维数据 可转换至机器人世界坐标系下。
[0031] 完成了上述的系统标定后，机器人本体4带动面激光传感器至被测工件基准位 置，面激光传感器拍摄基准数据，工控机2根据所采集数据建立工件基准。具体来说，本发 明所采用的工件基准是一个局部坐标系，可根据工件上的基准特征(如点、线、面等）进行建 立，方法随检测工件而定。
[0032] 随后，通过工控机2控制机器人运动到第一个被测位置，面激光传感器采集被测 工件表面的三维数据及灰度图像。在此期间，工控机2同时根据机器人当前的位置和姿态 信息，将采集得到的三维数据变换到工件基准坐标系下。
[0033] 接着，在第一个位置扫描完成之后，工控机2控制机器人扫描第二个被测位置，并 继续将采集得到的三维数据变换到工件基准坐标系下，以此循环，直至完成所有检测数据 米集任务。
[0034] 在完成检测数据采集后，通过工控机2对工件基准坐标系下的数据进行处理，计 算关键点的各种形位公差。与此同时，工控机2还对灰度图像数据进行处理。由此，通过特 征提取、识别的方法进行错漏装的检测，给出装配是否合格的结果。具体来说，采用的检测 过程为，首先进行滤波处理，去除噪声，然后提取图像中能代表装配特点的特征，最后将提 取的特征和标准特征作对比，若特征近乎于无，则判定为漏装。若特征和标准的相差大于一 定阈值则判定为错装。并且，若特征和标准特征的差别小于一定阈值则判定为装配合格。这 样，可以有效针对根据具体的被测工件特征，对装配检测进行优化。
[0035] 最终，待数据处理完成后，检测结果将被上传至数据库存储，并生成图形化的统计 报表。
[0036] 结合本发明一较佳的实施方式来看，如图2所示，工控机2通过以太网方式和机器 人控制柜5、面激光传感器、PLC组件11通信，PLC组件11以10直连的方式和安全组件(安 全光栅12、安全门13)、定位组件1、机器人通信。
[0037] 结合本发明的实际使用情况来看，针对不同的工件，检测的侧重点不同，以汽车仪 表板作为工件为例，需要检测其骨架上卡扣的错漏装检测及关键点形位公差检测，卡扣共 计6种37个，要求检测卡扣的有无以及是否装配正确，关键点共计8个，要求检测关键点处 特征（圆孔、槽、平面等）的形状参数(半径、开口大小、平面度等）以及特征中心相对于基准 的位置度。并且根据实际情况来看，如果仅需要检测卡扣错漏装的被测位置，则面激光传感 器仅采集灰度图像数据。当然，对于某些仅需要检测形位公差的被测位置，则面激光传感器 3仅采集工件表面三维数据。并且，对于错漏装及形位公差都需要检测的被测位置，面激光 传感器同时采集灰度图像数据和工件表面三维数据。下述工作流程中不做区别，均描述为 面激光传感器采集数据。
[0038] 实际操作时，需要根据本实施例实际的检测要求，制定检测计划。检测计划的制定 首先根据检测要求将被测关键点输入汽车仪表板骨架数模中。然后，机器人仿真确认所有 被测关键点及卡口都能被检测到。接着，根据机器人仿真结果进行离线编程并根据实际汽 车仪表板骨架工件调整优化机器人路径并编写模块化检测程序。
[0039] 首先，工人装夹汽车仪表板，装夹完毕后退出机器人工作区域。之后，PLC组件11 检查系统状态，如安全门13是否正常关闭、工件有无装夹、安全光幕有无异物遮挡等，如果 所有的安全条件都满足，则PLC组件11发信号给工控机2,通知工控机2启动检测过程。
[0040] 接着，机器人本体4带动面激光传感器按
【发明内容】
所属方法拍摄标准球14,确定 面激光传感器坐标系和机器人本体4末端工具坐标系的相对关系，使面激光传感器所采集 到的三维数据可以转换至机器人本体4世界坐标系下，系统标定流程如图5所示。
[0041] 之后，机器人本体4带动面激光传感器至被测工件基准位置，面激光传感器拍摄 基准数据，工控机2根据所采集数据建立工件基准。工控机2控制机器人本体4运动到第 一个被测位置，随后面激光传感器采集被测工件表面的三维数据及灰度图像，并且，工控机 2同时根据机器人本体4当前的位置和姿态信息，将采集得到的三维数据变换到工件基准 坐标系下。
[0042] 待第一个位置扫描完成之后，工控机2控制机器人本体4扫描第二个被测位置，并 继续将采集得到的三维数据变换到工件基准坐标系下，如此循环，直至完成所检测数据采 集任务。
[0043] 在完成检测数据采集后，工控机2对工件基准坐标系下的数据进行处理，计算关 键点的各种形位公差。在此期间，工控机2还对灰度图像数据进行处理，通过特征提取、识 别的方法进行错漏装的检测，给出装配是否合格的结果。鉴于本实施例中每种卡口都有一 个圆形孔，且大小不同，通过阈值分割发提取该圆孔的轮廓并根据轮廓大小特征进行卡口 的识别。
[0044] 在数据处理完成后，先前的检测结果将被上传至数据库存储，并生成图形化的统 计报表。同时，在工控机2进行数据、存储、统计分析的同时工人卸下完成检测的汽车仪表 板，并装夹下一个需要检测的汽车仪表板，装夹完成之后开始下一个汽车仪表板的检测，如 此循环，提高工作效率。结合本实施例来看，能够在120s的时间内完成一个工件的所有检 测要求，且错漏装检测基本无差错，形位公差的检测精度在+_〇. 5_以内。
[0045] 通过上述的文字表述可以看出，采用本发明后，面激光传感器能够在机器人本体 不运动的情况下，一次性获取测量范围内的工件表面三维数据和灰度图像数据，且不需要 额外的辅助设备和标记点，可方便简单地实现汽车部件装配和形位公差的检测，成本低，精 度较高。同时，系统可扩展性强，柔性强，可经过简单的模块编程及机器人本体路径编程用 于其它产品的检测。再者，可实现产品的在线检测，并能将测量结果上传至车间网络甚至工 厂网络，方便信息化管理。
[0046] 这些实施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换 而形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。
【主权项】
1. 基于面激光传感器的机器人工件装配及形位公差检测系统，包括有定位组件，其特 征在于：所述定位组件的外围设置有相互通讯的面激光传感器、机器人设备、工控机，所述 面激光传感器安装在机器人设备末端，由机器人设备携带对机器人设备运动范围内的被测 位置采集工件表