焊接机器人焊缝自动跟踪系统

本文提出了一种焊接机器人焊缝自动跟踪系统用以实现焊枪对焊缝的实时自动跟踪。系统中应用激光焊缝传感器测量焊缝的位置,并采用Fuzzy-P双模分段控制进行焊缝的纠偏。DSP作为系统的核心控制器产生控制信号,驱动焊枪横向步进电机和纵向步进电机动作,调整焊枪实时跟踪焊缝。实验证明,基于双模控制的焊缝自动跟踪系统可以实现焊接机器人焊枪对焊缝的实时自动跟踪。该系统完全满足实际焊接工程的需要。     

基于双模控制的焊接机器人焊缝自动跟踪系统

该文提出了一种基于双模控制的焊接机器人焊缝自动跟踪系统.系统中应用新一代激光焊缝传感器测量焊缝的位置,并采用Fuzzy-P双模分段控制进行焊缝的纠偏.系统中采用DSP作为核心控制器产生控制信号,驱动焊枪横向步进电机和纵向步进电机动作,实现焊接机器人焊枪对焊缝的实时自动跟踪.实验证明,基于双模控制的焊缝自动跟踪系统可以实现焊接机器人焊枪对焊缝的实时自动跟踪.该系统完全满足实际焊接工程的需要.     

基于示教与视觉纠偏的机器人自动焊接方法研究

给出了一种示教与纠偏相结合的焊缝跟踪方法，用于实现机器人的自动焊接．针对传统的示教再现机器人，由激光视觉传感器测量实际路径与示教路径之间的偏差．机器人控制器根据示教路径和偏差，对焊枪的运动方向和位置进行调整，实现焊缝跟踪．利用六自由度机器人和激光结构光视觉传感器设计了实验系统，对所提方法进行了实验．实验结果验证了该方法的有效性．     

基于倾角传感器的焊枪摆动器设计

自动焊接的关键技术是焊缝跟踪技术,本文介绍了基于角度传感器的焊枪摆动器设计,主要由三大组成机构,即倾角传感器、控制系统和执行机构,由STC89C52RC单片机作为核心组成控制系统,执行机构主要是步进电机构成。主要功能是当焊枪偏离焊缝时,倾角传感器能提前检测到角度偏差,同时显示器能显示出角度的变化,且控制器能驱动步进电机实现焊枪的摆动,使焊枪实现焊缝跟踪。     

色噪声下卡尔曼滤波焊缝跟踪算法与试验研究

精确控制激光束使其始终对中并跟踪焊缝是保证激光焊接质量的前提．以大功率光纤激光焊接Type304不锈钢为试验对象,研究一种有色噪声环境下应用卡尔曼滤波最优状态估计预测激光束与焊缝路径偏差的方法．使用高速红外视觉传感器摄取焊接区红外热像,提取焊缝位置参数并构成状态向量,建立基于焊缝位置参数的系统状态方程和焊缝位置测量方程．针对系统动态噪声为有色噪声,通过扩展状态变量的方法建立有色噪声环境下的卡尔曼滤波算法,对焊缝位置进行最优状态估计并得到最小均方差条件下的焊缝偏差最优预测值,消除系统噪声对焊缝偏差测量的影响．焊接试验结果表明新方法可有效抑制有色噪声干扰并提高焊缝跟踪精度．     

轮式移动焊接机器人弯曲焊缝跟踪控制

分析了轮式移动焊接机器人弯曲焊缝轨迹跟踪问题，建立了机器人的数学模型，采用基于积分backstepping时变状态反馈方法设计了控制器，利用Laypunov方法证明系统是镇定的。针对旋转电弧传感器仅能检测单方向偏差的情况，根据焊枪前端上一时刻和当前时刻的位置对跟踪轨迹的方位角进行估计。控制器在对机器人速度和角速度控制的同时，还对十字滑块进行了控制，使跟踪更加快速、平滑。最后通过数值仿真和机器人实际运动仿真证明了该方法的有效性。     

卡尔曼滤波焊缝跟踪控制

在视觉传感的电弧自动焊接过程中,需要根据视觉信息来控制电弧准确地跟踪焊缝.由于强烈的弧光干扰,使得从焊接区图像中直接提取电弧与焊缝的偏差信息十分困难.为此提出一种利用熔池图像质心和卡尔曼滤波来间接获取电弧与焊缝偏差的方法.选择熔池图像质心作为状态向量,建立基于图像质心的状态方程和焊缝位置测量方程.利用卡尔曼滤波消除过程噪声和测量噪声的影响,通过对熔池图像质心的状态估计,准确获取焊缝位置以及电弧与焊缝之间的偏差量,为自动焊接过程的焊缝跟踪控制提供准确信息.焊接试验结果表明,利用卡尔曼滤波方法可有效降低过程噪声和测量噪声的影响,从而提高焊缝跟踪控制精度.     

激光拼焊焊缝跟踪系统视觉检测方法的研究

激光焊接作为一种新的焊接技术,其对焊缝跟踪提出很高的精度要求。本文针对焊缝跟踪系统中视觉检测单元的精度进行了深入分析,分别对跟踪系统视觉单元精度的定义,视觉检测精度控制的原理,图像的采集以及图像处理的方法做了研究,并提出了一种精确的直线焊缝跟踪视觉检测方法。     

基于MC9S12XS128的自由摆平板模糊PID控制系统研究

以16位单片机MC9S12XS128为控制核心,选用MMA8452三轴的数字加速度传感器作为系统的检测模块,设计和实现了基于自由摆平板的跟踪运动控制系统;选用混合式步进电机作为执行机构,实现平板的倾角调节.针对步进电机的高度非线性特点,设计和实现了模糊PID控制器来完成步进电机运动的位置控制.试验结果表明,所设计的控制器能在一定范围内满足系统的动、静态特性控制要求.     

双队列控制的激光视觉焊缝跟踪系统研究

设计与实现了一套激光视觉引导的焊缝自动跟踪系统,包括系统的整体硬件构成和关键算法。在工业机器人末端安装激光视觉传感器构成焊缝跟踪系统的硬件部分。采用小波变换滤除焊缝图像噪声,采用改进的Steger算法和Hough变换方法提取激光条纹中心直线,进一步提取出焊缝位置。提出一种双队列控制策略,在采集的焊缝特征点的基础上进一步插值,从而实现激光视觉引导的焊缝自动与平滑跟踪。实验结果表明,该系统具有较好的跟踪精度,能满足工业实际需求。     

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。     

基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究

焊接工艺由于其本身加工过程及环境的复杂性,使得焊缝难以精确跟踪.针对埋弧焊系统,采用视觉传感器进行焊缝跟踪,得到误差信号后,使用分段拼接控制的方法,使误差快速收敛,且减小超调.首先对焊缝图像进行预处理,使用自动化的阈值进行分割得到焊缝区域,应用边缘检测和Hough变换得到焊缝边缘,计算得到焊缝中心位置、焊矩和焊缝偏差;然后采用模糊增量式分段PI控制处理误差,当误差较大时采用增量式PI控制消除误差,当误差较小时应用模糊控制,设计了隶属度表以及模糊推理机制,采用小误差的模糊控制有效地抑制了超调,使误差快速收敛.最终仿真结果显示,使用PI混合模糊控制后,超调量被控制在0.2个单位以内,调节时间小于1 s,基本实现了对焊缝的快速准确跟踪.     

基于模糊控制的电弧焊接焊缝跟踪技术研究

针对V型坡口焊缝,采用摆动扫描式电弧传感器,研制了基于模糊控制的焊缝跟踪系统.主要介绍了焊缝跟踪系统的组成,完成了模糊控制器算法的设计,离线完成模糊控制查询表.在焊接过程中,系统采用ARM微处理器实现焊缝跟踪的查表工作,从而实现焊接时焊缝的精确跟踪,使焊枪对中焊缝.该系统无需建立被控对象的精确数学模型,改善了伺服驱动系统的动静态特性,提高了焊缝跟踪的精度.     

基于宏微机器人的焊缝跟踪研究

提出了一种基于宏微运动机器人的焊缝跟踪方法．首先,通过若干点的简单示教获得焊缝位置信息,并通过拟合建立焊缝模型．在该模型的基础上,对机器人的宏动进行运动规划．采用激光结构光视觉测量焊缝坐标,并根据焊缝图像偏差控制机器人的微动．结合机器人的宏动规划运动和微动自动调整,实现大范围、高精度的焊缝跟踪．利用宏微运动平台进行了焊缝跟踪实验,实验结果验证了所提出方法的有效性．     

Research on the Real-time Tracking Information of Three-dimension Welding Seam in Robotic GTAW Process Based on Composite Sensor Technology

Aiming at the shortcomings of teaching-playback robot that can??t track the three-dimensional welding seam in real time during GTAW process, this paper designed a set of composite sensor system for tracking the three-dimensional welding seam based on visual sensor and arc sensor technology, which can effectively acquire three-dimensional welding seam information, such as clear images of seam and pool and stable arc voltage signals. The characteristic values of weld image and arc voltage signals were accurately extracted by using proper processing algorithm, and the experiments have been done to verify the precision of processing algorithms. The results demonstrate that the error is very small, which is accurate enough to meet the requirements of the subsequent real-time tracking and controlling during the welding robot GTAW process.     

多线激光V型焊缝图像特征提取与轨迹识别

为了减少焊缝识别中传感器安装位置带来的前置误差，提高识别精度，设计了一款多线激光传感器，对多线激光在V型焊缝上的图像进行处理得到焊缝轨迹。提出一种基于动态不规则感兴趣区域的图像分割方法，将多条激光分割后并行处理。单条激光线图像预处理后以像素行灰度值之和的极大值确定激光条纹所在行，对激光条纹分段拟合后求交点，得到坡口边缘与焊缝位置的特征点，并将焊缝位置特征点拟合得到焊缝轨迹。根据所提出的算法编写了焊缝轨迹识别程序，并进行实验，结果表明，所提出的算法识别焊缝走向误差在0.5°之内，符合焊缝跟踪的要求。