本公开的实施例涉及工业机器人控制，具体地，涉及一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法、装置和存储有计算机程序的计算机可读存储介质。
背景技术：
1、目前的多车型自动磨抛技术，在不同车型的适配方面仍存在显著的不足。传统的轨迹规划方法通常依赖于cad模型或预设的模板，这种方法虽然适用于某些特定的车型，但面对多种不同形态的车型时，其适应性和灵活性显得非常有限。特别是在涉及曲面、棱角、自由曲面和非对称结构时，传统方法无法有效处理曲率突变等情况。例如，对于轿车的光滑曲面与suv的棱角和结构差异，传统轨迹规划需要根据不同车型的特点进行单独调试，这不仅需要大量的人工干预，还导致了换型效率低、调试周期过长的问题。此外，这种方法的柔性化程度较低，无法适应不同车型之间几何特征的差异，且一旦切换车型或进行新的设计变动，往往需要重新规划和调试轨迹，进一步影响了生产效率和响应速度。
2、为了实现多车型自动化生产，需要在硬件、软件以及生产管理等多个层面进行系统集成和优化，以提升工件表面处理效率、精度和智能化水平。
技术实现思路
1、本文中描述的实施例提供了一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法、装置以及存储有计算机程序的计算机可读存储介质，旨在灵活应对各种复杂瑕疵，实现精准的修复和高效的生产，减少人工干预，缩短现场调试时间，为工艺的持续优化提供数据支持。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，包括：在工业机器人离线编程软件中构建与实际生产环境一致的虚拟场景；在虚拟场景离线编程软件中规划工业机器人的拍照轨迹，将拍照轨迹控制程序分配到多个机器人控制器；控制现场机器人按照规划的拍照轨迹对工件进行扫描拍照，获取待加工工件表面的瑕疵点数据；基于瑕疵点数据规划机器人磨抛轨迹，将磨抛轨迹控制程序分配到多个机器人控制器；以及，控制现场机器人按照规划的磨抛轨迹执行磨抛任务。
3、在本公开的一些实施例中，在工业机器人离线编程软件中构建与实际生产环境一致的虚拟场景包括：将工业机器人、导轨、工具和待加工工件的三维模型导入仿真软件中，建立虚拟场景；在虚拟场景中，模拟机器人与工具和周围环境的交互，获取模拟数据；通过传感器实时获取实际场景中机器人、工件、工具的真实数据；将真实数据与模拟数据进行比对，对机器人工具中心点、机器人与导轨的相对位置、工件模型进行校准，直到真实数据与模拟数据之间的差异满足精度要求。
4、在本公开的一些实施例中，在虚拟场景离线编程软件中规划工业机器人的拍照轨迹，将拍照轨迹控制程序分配到多个机器人控制器包括：在虚拟场景离线编程软件中规划机器人的拍照轨迹，并在拍照轨迹规划过程中，对机器人的工作区域进行空间可达性分析和碰撞检测；将编译通过后的拍照轨迹程序分配到多台机器人控制器中。
5、在本公开的一些实施例中，控制现场机器人按照规划的拍照轨迹对工件进行扫描拍照，获取待加工工件表面的瑕疵点数据包括：根据拍照轨迹控制程序，控制现场机器人通过搭载的三维结构光相机拍照，获取工件表面图像；对工件表面图像进行车型信息识别和瑕疵检测，识别出工件表面的瑕疵点空间位置和瑕疵类别，瑕疵类别包括浅划痕、深划痕、凹陷和凸起。
6、在本公开的一些实施例中，基于瑕疵点数据规划机器人磨抛轨迹，将磨抛轨迹控制程序分配到多个机器人控制器包括：根据瑕疵点的类别，从预设的工艺模板库中调用匹配的工艺模板参数，根据模板参数生成最优磨抛轨迹；在磨抛轨迹规划过程中，对每台机器人的工作区域进行空间可达性分析和碰撞检测；基于工件的瑕疵分布，将编译通过后的磨抛轨迹程序分配到多台机器人控制器中。
7、在本公开的一些实施例中，根据瑕疵点的类别，从预设的工艺模板库中调用匹配的工艺模板参数，根据模板参数生成最优磨抛轨迹包括：对于浅划痕，选择细粒度磨料，降低压力，减少单次切削深度，通过多次轻磨进行平滑；对于深划痕，使用粗粒度磨料开粗并增加切削压力平整表面；对于凸起瑕疵，采用分段施压和螺旋式进给方式，从凸起外围逐步移向中心；对于凹陷瑕疵，使用软质磨盘，通过定点轻磨方式逐步提升凹陷底部高度，增加磨抛时间并实时监测平面度。
8、在本公开的一些实施例中，控制现场机器人按照规划的磨抛轨迹执行磨抛任务包括：通过机器人工作区域周围安装的红外传感器、机器人末端执行器上安装的碰撞检测传感器、激光测厚传感器、平面度检测传感器以及磨抛工具上安装的压力传感器和温度传感器实时收集加工数据并上传至机器人控制系统；如果首次磨抛处理后工件表面仍存在缺陷，则按照拍照轨迹进行二次拍照，获取新的瑕疵点数据；离线编程软件基于新的瑕疵点数据重新规划磨抛轨迹或调整工艺参数，直到工件表面瑕疵被完全修正。
9、在本公开的一些实施例中，该方法方法还包括：通过数字孪生平台实时显示各个机器人加工状态、故障预警和工艺状态；根据历史数据和实时运行状态提供规划轨迹或工艺参数调优建议。
10、根据本公开的第二方面，提供了一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划装置。该装置包括至少一个处理器；以及存储有计算机程序的至少一个存储器。当计算机程序由至少一个处理器执行时，使得装置：在工业机器人离线编程软件中构建与实际生产环境一致的虚拟场景；在虚拟场景离线编程软件中规划工业机器人的拍照轨迹，将拍照轨迹控制程序分配到多个机器人控制器；控制现场机器人按照规划的拍照轨迹对工件进行扫描拍照，获取待加工工件表面的瑕疵点数据；以及，基于瑕疵点数据规划机器人磨抛轨迹，将磨抛轨迹控制程序分配到多个机器人控制器；控制现场机器人按照规划的磨抛轨迹执行磨抛任务。
11、根据本公开的第三方面，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其中，计算机程序在由处理器执行时实现根据本公开的第一方面所述的方法的步骤。
12、根据本公开的实施例的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法及装置，通过虚拟场景的模拟和校准，可以提前预测和解决机器人与工件之间的干扰或碰撞问题，优化机器人的运动路径。基于智能视觉系统获取工件表面的瑕疵点数据，可以根据不同工件的表面状态和瑕疵类型动态调整磨抛轨迹，这种基于数据驱动的磨抛轨迹规划方式具有更高的灵活性和精准度，能够自动适应工件表面的复杂形态和不规则瑕疵，确保磨抛过程的高效与高精度，显著提高产品质量。
1.一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述在工业机器人离线编程软件中构建与实际生产环境一致的虚拟场景包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述在所述虚拟场景离线编程软件中规划工业机器人的拍照轨迹，将拍照轨迹控制程序分配到多个机器人控制器包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述控制现场机器人按照规划的拍照轨迹对工件进行扫描拍照，获取待加工工件表面的瑕疵点数据包括：
5.根据权利要求3所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述基于所述瑕疵点数据规划机器人磨抛轨迹，将磨抛轨迹控制程序分配到多个机器人控制器包括：
6.根据权利要求4所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述根据瑕疵点的类别，从预设的工艺模板库中调用匹配的工艺模板参数，根据模板参数生成最优磨抛轨迹包括：
7.根据权利要求1所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述控制现场机器人按照规划的磨抛轨迹执行磨抛任务包括：
8.根据权利要求1所述的基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于智能视觉的磨抛轨迹自适应规划装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序在由处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。