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CN108496124A - 表面缺陷的自动检测和机器人辅助加工 - Google Patents

表面缺陷的自动检测和机器人辅助加工 Download PDF

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CN108496124A
CN108496124A CN201680078039.2A CN201680078039A CN108496124A CN 108496124 A CN108496124 A CN 108496124A CN 201680078039 A CN201680078039 A CN 201680078039A CN 108496124 A CN108496124 A CN 108496124A
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Abstract

说明了一种用于自动化地识别工件表面内的缺陷以及生成用于所述工件的加工的机器人程序的方法。根据本发明的另一个示例，所述方法包括定位在工件表面内的缺陷以及确定所被定位的缺陷的三维形貌和基于其形貌给至少一个所定位的缺陷分类。依据所述至少一个缺陷的缺陷类型，选出一种加工工艺，根据所述选择的加工工艺，由计算机辅助创建一种机器人程序，以便所述至少一个缺陷的机器人辅助加工。

Description

表面缺陷的自动检测和机器人辅助加工
技术领域
本发明总的来说涉及工业机器人领域，尤其是一种用于表面缺陷(例如汽车车身的涂层缺陷)的自动化检测及其由机器人辅助的加工，尤其是借助打磨或者抛光。
背景技术
在一种自动化的、机器人辅助的制造中，例如在汽车领域，还面临着这种难题，即：要自动化地识别工件表面中的缺陷(例如在工件涂漆后的涂层中的缺陷)并且立即有必要也借助机器人来进行维修(例如通过打磨或抛光)。一段时间以来已知用于由机器人辅助检测表面缺陷的系统和方法。因此，由公布文献WO 87/00629 A1已知一种在机械臂上可活动的、具有照明单元和摄像头单元的检测设备。述摄像头单元拍摄在所要检查的表面上被反射的所述照明单元的光线，并且通过这种方式来辨识表面缺陷。由DE 197 30 885 A1已知一种用于在具有传送带的龙门装置中识别未上漆的车身上的表面缺陷的方法，在其中，所识别到的表面缺陷在后面的标示设备中被标示出来。为此，在龙门上安置可受控移动且可激活的标示喷嘴，所述标示喷嘴装填有水溶性颜料，以便标示重要的表面缺陷。为所述标示喷嘴设置根据轮廓来控制的间距调适。
今天所采用的大多数系统受限于检测表面缺陷并且进行标示。然后，所述缺陷经常要由专业工作人员检查并且手动修复。由专利文献US 6,714,831 B2已知一种用于识别和修复尤其是涂漆表面上的缺陷的系统，在其中，确定所述表面缺陷在所检查的物体的坐标系统内的位置，研究出修理策略，并且基于这种策略通过使用所述缺陷的位置的物坐标来控制修理系统。所述“修理策略”在此包括沿着其驶向所述缺陷的路线的选择以及工具和机器人的选择。但因为并不是所有的表面缺陷均可以同样的方式进行处理并且有些缺陷甚至根本无须处理，在这里就仍然存在改进的需要。
发明内容
本发明的根本目的在于，要提供一种方法和一种系统，其能够自动化地检测表面缺陷并且借助机器人进行修复。其中，作为机器人辅助修理的一部分，所述表面缺陷的加工需要与所述缺陷的类型(特性)相适配。
上述目的通过一种根据权利要求1或11所述的方法或者说通过一种根据权利要求10或16所述的系统得以解决。不同的实施例和扩展是从属权利要求的说明内容。
下面说明了一种用于工件表面上的缺陷的自动化识别和机器人辅助加工的方法。根据本发明的一种示例，所述方法包括所述表面的光学检查以便检测缺陷以及所述工件表面借助光学传感器在所被检测的缺陷的区域内的三维测量。所述方法另外还包括计算所述工件表面在至少一个缺陷区域内的形貌以及计算表现所述至少一个缺陷的参数集。所述缺陷的至少其中一个借助所算出的参数集来分类。也就是说，所述缺陷与一缺陷类型对应起来。根据所述至少一个缺陷的缺陷类型来选择加工工艺。其中，每种加工工艺与所述缺陷需要沿着其进行加工的加工路径的至少其中一种模板对应起来。借助所述至少一种模板根据所述工件的CAD模型在所述工件表面上的投影，为所述至少一种缺陷计算至少一种加工路径。接着，可进行由计算机辅助的机器人程序的创建，以便所述至少一个缺陷的机器人辅助加工。
此外，说明了一种用于自动化地识别工件表面内的缺陷以及生成机器人程序以便所述工件的加工的方法。根据本发明的另一个示例，所述方法包括定位在工件表面内的缺陷以及计算所被定位的缺陷的三维形貌和基于其形貌给至少一个所定位的缺陷归类。依据所述至少一个缺陷的缺陷类型，选出一种加工工艺，根据所述选择的加工工艺，由计算机辅助创建一种机器人程序，以便对所述至少一个缺陷的机器人辅助加工。
根据一种实施例，可确定表现所被定位的缺陷的形貌的参数集。所述至少一个被定位的缺陷的归类是借助所计算的参数集来进行的，其中，所述缺陷可明确地与一种缺陷类型对应起来。所被定位的缺陷的三维形貌的计算例如包括点云的3D坐标的确定以及所述工件表面在每个缺陷区域内的三维重建。
每种加工工艺可与所述缺陷需要沿着其进行加工的加工路径的至少其中一个模板对应起来。然后，可借助所述至少一个模板根据所述工件的CAD模型在所述工件表面上的投影，为所述至少一个缺陷计算出加工路径。
此外，说明了一种用于工件表面上的缺陷的自动化识别和机器人辅助加工的系统。根据一种实施例，所述系统包括一种检查和测量系统，用于检查所述表面，用于监测缺陷以及用于在所述工件表面借助光学传感器于所被监测的缺陷的区域内的三维测量。所述系统另外包括至少一个用于加工所述工件表面的工业机器人以及数据处理装置，该数据处理装置设计为要用于计算所述工件表面在至少一个缺陷区域内的形貌以及计算表现了所述至少一个缺陷的参数集。所述至少一个缺陷借助所算出的参数集来分类。也就是说，所述缺陷与一种缺陷类型对应起来。根据所述至少一个缺陷的缺陷类型，选择一种被保存在数据库内的加工工艺。每种加工工艺与所述缺陷需要沿着其进行加工的加工路径的至少其中一种模板对应起来。然后，借助所述至少一个模板根据所述工件的CAD模型在所述工件表面上的投影，为所述至少一个缺陷计算出具体的加工路径。此后，可创建机器人程序，用于对所述至少一个缺陷的通过所述至少一个工业机器人的机器人辅助加工。
此外，说明了一种用于自动化地识别工件表面内的缺陷以及生成机器人程序以便所述工件的加工的系统。根据一种实施例，所述系统具有光学检查系统，用于定位工件表面上的缺陷，以及具有数据处理装置，所述数据处理装置设计为要用于计算所被定位的缺陷的三维形貌、要基于其形貌将至少一个所被定位的缺陷与一种缺陷类型对应起来并且根据所述至少一个缺陷的缺陷类型选择加工工艺。接着，可根据所选择的加工工艺，创建机器人程序，用于所述至少一个缺陷的机器人辅助加工。
附图说明
下面借助附图中所示的示例进一步阐述本发明。图示并非强制性地符合真实尺寸，本发明并非仅限于所示的方面。更多地着重于要展示本发明的原理。在附图中示出了：
图1示出了一种用于借助布置在机械手上的光学传感器来光学检查工件表面(汽车车身)的装置。
图2示出了一种机械手，具有用于表面缺陷的机器人辅助加工(尤其是用于修复、局部修补的目的)的磨具。
图3借助流程图示出了一种用于表面缺陷的自动化检测和分类的方法的示例。
图4用图说明了用于借助模板在工件表面上的投影来加工缺陷的加工路径的计算。
图5借助流程图用图说明了如图4的加工路径的计算以及接下来的机器人程序的生成。
图6用图说明了加工路径模板的一种示范性的示例。
图7用图说明了，针对两个相同类别的相邻表面缺陷的加工，通过旋转、缩放、位移和/或变形，对一模板进行调适。
图8用图说明了，针对两个不同类型的相邻表面缺陷的非重合加工，通过旋转、位移和/或变形，对两个模板进行调适。
图9用图说明了，针对加工，通过旋转、缩放、位移和/或变形，对模板进行调适，以便避免与边沿重合。
图10示范性地示出了用于加工表面缺陷的加工工艺。
具体实施方式
下面的说明主要涉及检测涂漆工件表面上的表面缺陷。但这里所说明的方法的应用并不限于涂漆流程的控制，而也可用于由于有瑕疵的涂漆以外的原因而导致的表面缺陷的检测和加工(在修复、局部修补方面)。
在涂漆过程期间，可在每个涂漆步骤之后，出现各种不同的表面缺陷，就像如污垢或纤维夹杂、PVC残留或者“划痕”。在许多生产装置中，这种缺陷目前是由专业人员来检测并且通过手动打磨来修复。尽管事实是在涂漆的区域内目前大部分行为是完全自动化的，但清除可能存在的涂漆缺陷也仍然是一种非常费力费时的行为，其结果很大程度上取决于实施的人员。由于负责人员的主观判断，其会评判是否要以及有可能的话如何根据每种质量标准来清除漆层缺陷，要保持统一的质量已经被证明为非常困难。
这里所述的方法要能够实现所述表面检查的、所识别的表面缺陷的评估的以及其加工的完全自动化。通过对测量结果的自动化的、由计算机辅助的评估，所期望的质量就将可复制，并将可一贯地保持可预先规定的质量标准。
已知不同的用于工件表面的三维测量的测量系统。在这里所述的示例中，所述测量系统是基于偏折术的方法来工作的，这使得能够在所被涂漆的表面上识别并且定位自约为100μm的横向(即沿着所述表面)扩展起的缺陷。图1示出了一种测量系统的示例，具有多个由机械手(工业机器人)引导的传感器，以便借助摄像头，对工件10的表面，例如对涂有二道底漆(base coat)和底漆(primer)的汽车车身的光学检查。所述表面检查的目的是表面缺陷的识别(这也包括定位)和所述工件表面的至少那些在其内或其上已经识别到缺陷的区域的三维测量。在本例中，在机器人单元内采用了装有传感头21、22和23的机械手31、32和33，其同时执行所述表面检查。分别根据对于所述表面检查可用的时间，还可采用两个或更多个机械手。在特定的应用中，具有传感头的单个机器人也可能就足够了。
在本例中，所述传感器其中的每一个均具有液晶显示器(用于照明)、多个(例如四个)摄像头和一控制单元。借助所述液晶显示器，就可产生结构性的光来给所述工件表面照明，这借助高分辨率的摄像头被拍摄下来。由液晶显示器所制造的结构性的光是一种具有正弦型亮度调制的条纹图样，这被投射到所述工件上。所得出的反射的图样-对于所述条纹图样的不同相移-由每个传感头21、22和23的摄像头进行识别，所识别的图像被加以分析，以便算出表面缺陷(精确来说是“缺陷候选”)在所述工件表面上的坐标。对于识别缺陷候选而言，在这里所述的测量系统中，还不必需任何整个工件表面的三维测量。所述缺陷候选可已经借助所述工件的CAD模型在二维的摄像头图像(包括所提到的条纹图样)中被定位。然后，只是必须要对那些在其内已经定位缺陷候选的区域内借助偏转术的测量方法来进行三维的测量。然后可基于所述三维的测量来判断，缺陷候选是否实际上是一种所要处理的表面缺陷。在本例中，为了所述三维的测量，不需要进行任何单独的图像摄取，而是仅再需要所述二维摄像头图像的数字化分析(曲率图像，曲率信息隐藏在各个像素的灰度值中)，从中可计算出所述工件表面上(在所述缺陷或者说缺陷候选的区域内)的点的3D坐标的点云(point clouds)。
借助最佳拟合的途径，在每次测量前，用其中一个传感头21、22或23来观察分布在工件表面上的典型的特征(例如边沿、孔眼、角等等)。从中确定所述工件相对于所需位置(基于所述工件的CAD模型)而言的确切位置。所述机械手31、32和33然后可这样来控制，以便补偿所计算的位置偏差。由此确保，所述传感头21、22和23相对于所要检查的工件表面而言的定位在相同类型的不同工件中始终相同且不依赖于可能发生的位置公差。这就使得能够在所述工件的CAD模型上实现缺陷的非常精确的定位。对于继续在下面所要阐述的所述工件的自动化加工以便修复所述表面缺陷而言，这种定位精确性也可同样非常重要。
缺陷候选的三维测量的结果首先是点云(point cloud)，该点云说明了所涉及到的表面区域的三维结构(形貌)。借助平面重建(surface reconstruction)，可从由所述传感头21、22和23所给出的点云为每个缺陷候选以高精确度计算出例如其横向延展(沿着所述表面)及其高度或者说深度(垂直于该表面的延展)(也详见图3)。如果就像在如图1的示例中所示的那样所述传感头为了光学检查而借助机械手移动，由传感头所计算的测量值(点坐标)就还要经过向全局坐标系的坐标变换。这种坐标变换当然取决于每个传感头的定位，由此取决于所述支承着传感头的机械手的关节角度。因此，在(表面缺陷或者说缺陷候选的)点云的坐标中，要考虑到所述传感头21、22和23在测量期间的定位。一种适合的测量系统例如是Micro-Epsilon测量技术的reflectCONTROL系统。也可采用其他用于表面的三维测量的系统。因为这种测量系统是公知的，在这里就不在进一步赘述。
在进一步阐明由图1中的测量系统所算出的表面测量数据的处理之前，还要简短地说明一下所被检测的表面缺陷的机器人辅助修理。图2示出了一种机器人单元，具有机械手34，所述机械手装有磨具24(例如轨道打磨机)。其中，所述机械手34可具有执行机构(未示出，详见图10中的致动器25)，所述执行机构布置在所述机械手34的工具中心点(TCP)与所述磨具24之间，并且所述执行机构设计为用于实用地任意(在一定的界限内)调节，例如以恒定水平，或在恒定水平下按区段细分，保持将磨具24按压到工件10表面的接触力。所述控制器40不仅规定了所述机器人的轨迹，而且还规定了工具相关的涉及到修理过程的参数、例如所述磨具24的按压力、磨料的转数或速度以及诸如此类。
图3借助流程图示出了一种方法的示例，使用该方法，表面缺陷能够被自动检测(识别为缺陷且加以定位)并且按照可预先规定的标准自动分类。所述表面的后续的用于修复(spot-repair)缺陷的加工取决于所述缺陷的分类(也详见对于图4的说明)。在第一个步骤中，执行所述自动化的表面检查(见图3，步骤S1)，以便识别(例如借助公知的图像处理法)潜在的表面缺陷(缺陷候选)，并且借助所述工件表面的3D测量为每个缺陷候选获得点云(point cloud)(见图3，步骤S2)，该点云表示在表面缺陷区域内的工件表面。通过这种方式，计算出N个表面缺陷Di的集D(D＝{D1，D2，...DN})。已经参照图1讨论过对此合适的测量系统。在另一个步骤中，进行平面重建，即所述工件表面的三维重建(详见图3，步骤S3)，以便算出所涉及到的缺陷候选的结构(形貌)。
如果在工件10的表面上识别到缺陷Di，这一缺陷就根据这里所述的方法被参数化(详见图3，步骤S4)。也就是说，每个缺陷Di与特性参数的集Pi对应起来，这些参数抽象地说明了所述缺陷Di的形貌。在简单的情况下，参数集Pi可包括横向的(沿着所述工件表面)延展Di以及垂直于工件表面的延展ti(Pi＝{Di，ti})。所述横向的延展Di将可例如描述了在所述涂漆表面内的划痕的长度或者(近似圆形的)隆起(例如由于颜料滴)的直径。所述延展ti将可描述了所述划痕的深度或者所述隆起的高度(例如相对于理想的工件表面)。可分别根据应用来实现更加复杂的参数化。除了表面缺陷的延展以外，缺陷的陡度也可对于后面的加工有着重要意义。这可例如通过集Pi的参数来特性化，将可例如表示表面缺陷的平面相对于其高度或者深度ti的比或者是比ti/Di，或者表示所述表面结构在缺陷区域内的平均斜度(陡度)。此外，缺陷Di的定位和朝向通过在所述工件表面上的点Oi和与之对应的法向向量ni来表示。所述点Oi将可例如用近似表面缺陷的“中心”(例如几何中心)来表示。所述法向向量ni定义了一个平面“E”，所述平面也被称作为缺陷平面(也见图4和6)。
根据参数集Pi(也就是说根据在参数集Pi内所包含的参数的值)，每个缺陷Di与集K＝{K1，K2，...，KM}中的一种缺陷类型Kj对应起来，其中，M表示所述缺陷类型的数量。对于每种缺陷类型Kj，在数据库内保存着用于所述表面缺陷的机器人辅助加工的加工工艺Rj。用于加工特定缺陷类型Kj的缺陷Di的加工工艺Rj通过所要使用的工具和用所述工具所要执行的加工步骤来定义。加工步骤是通过一个或更多个通过基点界定的加工路径、需要以其经过所述加工路径的路径速度以及在加工路径上与时间和/或位置相关的在其上能够触发可预先规定的活动(例如改变过程参数，如按压力、转速，激活所述打磨设备的旋转和/或偏心运动以及诸如此类等)的触发点来定义的。
这么说，借助所述表面缺陷(缺陷候选)的分类，就在不同的标准方面对所述表面缺陷进行了评估。在实际情况中对于表面缺陷的分类而言相关或有用的标准例如可以是：所述缺陷按照体积大小分类的区分(例如极小、小、中等、大)、所述缺陷按照横向延展的区分(例如通过所述缺陷的平均或者最大半径来定义)、所述缺陷按照垂直于工件表面的延展的区分(例如夹杂(隆起)具有5μm以上的高度、划痕(凹陷)具有10μm以上的深度等等)。
所识别到的表面缺陷(缺陷候选)根本是否必须要加工，可同样取决于不同的标准。对此而言可行的标准例如包括在所述工件既定区域内的特定类型的缺陷的数量。例如单个的表面缺陷可接受，在出现更多个表面缺陷(或者特定数量的表面缺陷)时，必须要对其中的至少这么多个进行加工，直至重新达到最大所容许的数量。相类似地，表面缺陷的加工可取决于，它们是否大量地出现(即如果在所述工件表面上的某个空间限定的区域内出现超出特定数量的缺陷)。个别地看，一个极小的缺陷本身来看并不重要，但在许多极小缺陷相互之间处于特定间隔之内的情况下，这些总地加起来就不再不重要，在加工时就必须要被考虑到。基于这些标准，例如可从待要加工的缺陷的列表中移除一些缺陷候选。
如上面已经提到的那样，每个缺陷类型Kj正好与一种加工工艺Rj相对应，所述加工工艺可具有一个或更多个加工步骤，其中，在每个加工步骤中借助机械手(详见图2，工具24，机械手34)沿着至少一个加工路径移动所述工具。这些加工路径以模板(templates)的形式被保存下来(例如在所提到的数据库中)，所述模板不依赖于所述工件在一个平面(所述缺陷平面)内的实际几何形状来定义。模板(template)Xi是由多个点Xi1、Xi2等等组成，所述点-为了由所述模板Xi达到实际的加工路径Xi'-从所述缺陷平面Ei被投影到所述工件表面(根据CAD模型)上。所被投影的点Xi1'、Xi2'等等就为了用于加工类型Kj的缺陷Di的加工工艺Rj的具体加工步骤而构成了实际的加工路径Xi'。每个点Xi1'、Xi2'等均与法向向量ni1'、ni2'等相对应。在两个所被投影的点之间，就可例如借助样条内插来完整所述路径。在图4中画出了这种做法的略图。在加工期间，所述加工工具以既定的可调节的作用力始终垂直于工件表面地压到所述工件10上。
图5中的流程图示出了生成机器人程序以便加工表面缺陷的一种示例，以根据所述缺陷类型Kj来选择加工工艺Rj开始(详见图5，步骤S6)。加工工艺Rj可包括一个或更多个分别具有一个或更多个加工路径-模板Xi的加工步骤。所述模板Xi的每个是通过点的集(至少两个点)Xi1、Xi2等等组成的。为了计算实际的加工路径Xi，所述模板的所述点从所述缺陷平面Ei被投影到所述工件表面(根据CAD-模型)上(详见图5，步骤7)。那么，所被投影的点Xi1'、Xi2'等等和位于其间的、例如借助内插所算出的中间点就构成了所期望的加工路径(详见图5，步骤S8)。在两个加工路径之间的过渡路径(在过程Rj的一个或更多个加工步骤以内或者在用于加工缺陷Di的过程的上一个路径与用于加工下一个缺陷Di+1的第一个路径之间)可借助公知的自动化路径规划方法而被计算出来(详见图5，步骤S9)。由这样所设计出的加工路径与过渡路径，可借助公知的技术，由计算机辅助着自动化地生成一个或多个机器人程序(详见图5，步骤S10)。
图6示意性地示出了模板Xi，用于算出要加工类型Kj的缺陷Di的加工工艺Rj的加工路径Xi(详见如图4的投影)(线条A-A'表示图4中所示的剖面)。所述模板可根据所述缺陷Di的横向尺寸与之适配，例如通过借助位移或旋转或缩放或变形或位移、旋转、缩放和变形的任意组合的变换。如果两个缺陷Di、Dk这样近地靠近彼此，以致所述过程的加工平面针对所述两个缺陷Di、Dk的加工而相互重合，就可能出现问题。加工工艺Rj的加工平面是指工件表面的由工具在加工工艺Rj的期间实际加工的那个区域。如果属于不同的加工工艺Rj、Rk的加工路径彼此靠得过近，就可能出现这样一种重合。是否存在重合(也就是说两个加工工艺的冲突)，可在所述投影(图5，步骤S8)时计算出来。在重合时存在两种选项：在两个相同类型Kj的相邻的缺陷Di、Dk的情况下，可验证(借助软件)，通过所述模板的变换(位移、旋转、缩放和/或变形)，是否能够在一个过程中同时修复两个缺陷Di、Dk(见图7)；在两个不同类型的相邻的缺陷Di、Dm的情况下，可验证(借助软件)，通过每个模板的变换是否可避免重合(overlap)(见图8)。
根据所述工件的几何形状，所述工件表面的特定区域不可被加工(例如设计边沿以及诸如此类)。这种所述工件表面的“禁止区域”可在CAD模型中被标示出来，例如作为不允许与加工平面重合的边沿的集(被称为禁止线)(见图9，边沿11)。这是否是这种情况(即存在重合)，可在所述模板到所述CAD模型表面上的投影期间(图5，步骤S8)校验。同样在这种情况下，也可借助所述每个模板的变换(位移、旋转、缩放和/或变形)来尝试避免重合。这种状况如图9中所示。所述缺陷Di与所述边沿11离得足够远，从而不需要所述模板的任何变换。在本例中，为了针对用于加工所述缺陷Dk的过程计算所述加工路径，所述加工路径已经移位并变形，以避免与所述边沿11重合。做法基本与之前在如图8的实施例中的一样。
图10示范性地示出了用于加工表面缺陷Di的加工工艺的一部分。所述表面几何形状与图6中的图示一致。可以看出所述加工路径的被投影到所述表面上的点Xi1和Xi2以及与之对应的所述工具24的位置(在时间点t1时在点Xi1上并且在时间点t2时在点Xi2上)。所述工具由机械手24这样定向，使得由工具24施加到所述工件10表面上的作用力F始终作用在每个表面法线(ni1'或ni2')的方向上。在工具24与机械手34的TCP之间起作用的致动器25，使得能够按照保存在所提过的数据库内的针对特定的加工工艺的规定，来任意调控所述作用力F。

Claims (17)

1.一种用于工件表面内的缺陷的自动化识别和机器人辅助加工的方法，所述方法包括：
对所述表面进行光学检查以检测缺陷(Di)；
借助光学传感器(21、22、23)在所检测的缺陷(Di)的区域内对所述工件表面进行三维测量；
确定所述工件表面在至少一个缺陷(Di)的区域内的形貌；
确定表征所述至少一个缺陷(Di)的参数集(Pi)；
基于所确定的参数集(Pi)给所述至少一个缺陷(Di)分类，其中，缺陷(Di)与一缺陷类型(Kj)对应；
根据所述至少一个缺陷(Di)的缺陷类型(Kj)选择加工工艺(Pj)，其中，每个加工工艺(Pj)与所述缺陷(Di)需要沿着其进行加工的加工路径的至少一个模板(Xi)对应；
借助所述至少一个模板(Xi)在根据所述工件(10)的CAD模型的工件表面上的投影，为所述至少一个缺陷(Di)计算出加工路径(Xi')；
由计算机辅助创建机器人程序，以实现所述至少一个缺陷(Di)的机器人辅助加工。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光学检查包括：
对所述工件表面的至少一部分进行成像，以获得所述工件表面的数字化图像；
借助图像处理方法检测缺陷(Di)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述工件表面的所述三维测量包括：
借助光学测量技术，利用包括在工件表面上的检测到的缺陷(Di)区域内的点，计算点云。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述工件表面的形貌的确定包括：
执行表面重建，用于所述工件表面在至少一个缺陷(Di)的区域内的三维重建。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述参数集(Pi)包含以下值的至少其中一个作为参数：所述缺陷(Di)沿着所述工件表面在至少一个空间方向上的空间延展(Di)、所述缺陷(Di)垂直于所述工件表面的空间延展(ti)；所述缺陷(Di)的面积、所述缺陷(Di)的面积与所述缺陷(Di)垂直于所述工件表面的空间延展(ti)的比、所述缺陷(Di)垂直于所述工件表面的空间延展(ti)的方向(凹陷或隆起)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述加工工艺(Rj)选自多个保存在数据库内的加工工艺，其中，每个可能的缺陷类型对应一种加工工艺(Rj)。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，
其中，加工路径的模板(Xi)借助缺陷平面(Ei)内的点集(X1i、X2i)来定义，所述点(X1i、X2i)被投影到所述工件的根据CAD模型的工件表面上，以便获得所被投影的点的对应的集，该集为所述每个缺陷(Di)定义了所述加工路径，
其中，所述缺陷平面在每个缺陷(Di)的中心点上与所述工件表面相切。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，所述方法另外包括：
校验，在计算加工路径(Xi')时，所述工件的由这一加工路径(Xi')得出的所要加工的表面区域是否导致与另一个所要加工的表面区域重合或者是否导致与在所述工件的CAD模型内所定义的禁止线重合。
9.根据权利要求8所述的方法，
其中，通过对所述加工路径的模板进行变换来避免重合，并且
其中，所述变换包括以下变换的至少其中一种：缩放、位移、旋转、变形。
10.根据权利要求8所述的方法，
如果识别到与另一个缺陷(Dk)的所要加工的表面区域重合，校验是否能够通过对所述加工路径的模板的变换来对所述至少一个缺陷(Di)和所述另一个缺陷(Dk)同时加工，并且
其中，所述变换包括以下变换的至少其中一种：缩放、位移、旋转、变形。
11.一种用于工件表面内的缺陷的自动化识别和机器人辅助加工的系统，所述系统包括：
光学检查和测量系统，用于检查所述表面以检测缺陷(Di)，以及借助光学传感器(21、22、23)在所被检测的缺陷(Di)区域内对所述工件表面进行三维测量；
至少一个工业机器人，用于加工所述工件表面；以及
数据处理装置，配置为：
确定所述工件表面在至少一个缺陷(Di)区域内的形貌；
确定表征所述至少一个缺陷(Di)的参数集(Pi)；
基于所确定的参数集(Pi)给所述至少一个缺陷(Di)分类，其中，缺陷(Di)与一缺陷类型(Kj)对应；
根据所述至少一个缺陷(Di)的缺陷类型(Kj)，选择保存在数据库内的加工工艺(Pj)，其中，每个加工工艺(Pj)与所述缺陷(Di)需要沿着其被加工的加工路径的至少一个模板(Xi)对应；
借助所述至少一个模板(Xi)的根据所述工件(10)的CAD模型在所述工件表面上的投影，为所述至少一个缺陷(Di)计算出加工路径(Xi')；以及
创建机器人程序，用于通过至少一个工业机器人对所述至少一个缺陷(Di)进行机器人辅助加工。
12.一种用于自动化地识别工件表面内的缺陷以及生成机器人程序以对工件(10)进行加工的方法；所述方法包括：
定位工件(10)表面内的缺陷(Di)；
确定所定位的缺陷(Di)的三维形貌；
基于该形貌给至少一个所定位的缺陷(Di)分类；
根据所述至少一个缺陷(Di)的缺陷类型(Kj)，选择加工工艺(Pj)；
由计算机辅助创建机器人程序，以便根据所选择的加工工艺对所述至少一个缺陷(Di)进行机器人辅助加工。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，每个加工工艺(Pj)与所述缺陷(Di)需要沿着其被加工的加工路径的至少一个模板(Xi)对应。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
借助所述至少一个模板(Xi)的根据所述工件(10)的CAD模型在所述工件表面上的投影，为所述至少一个缺陷(Di)计算出加工路径(Xi')。
15.根据权利要求12至14中任一项所述的方法，还包括：
计算表征所定位的缺陷(Di)的形貌的参数集；
借助所确定的参数集(Pi)给所述至少一个缺陷(Di)进行分类，其中，所述缺陷(Di)与一缺陷类型(Kj)对应。
16.根据权利要求12至14中任一项所述的方法，其中，所定位的缺陷(Di)的三维形貌的确定包括计算点云的3D坐标，以及在每个缺陷区域内对所述工件表面的三维重建。
17.一种用于自动化地识别工件表面内的缺陷以及生成机器人程序以对所述工件进行加工的系统，所述系统包括：
光学检查系统，用于定位工件(10)表面内的缺陷(Di)；
数据处理装置，配置为：
确定所定位的缺陷(Di)的三维形貌；
基于该形貌将至少一个所定位的缺陷(Di)与一缺陷类型对应；
根据所述至少一个缺陷(Di)的缺陷类型(Kj)选择加工工艺(Pj)；以及
根据所选择的加工工艺，创建机器人程序，用于所述至少一个缺陷(Di)的机器人辅助加工。
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