基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取

为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征参数的精确提取,进而完成机器人数据库系统中焊接工艺的自适应快速匹配和快速选择,提出了基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取算法.首先基于海伦公式识别待判定面来确定接头空间位置关系,并结合最小轮廓线距离完成焊缝特征识别;然后基于轮廓线总条数和最小轮廓线距离的两端点,识别出焊缝坡口处特征点及线;最后基于三类焊接接头所建的数学模型提取出与焊接工艺相关的焊缝特征参数.测试结果表明,文中焊缝特征参数提取算法能准确识别4类接头形式和10种坡口类型,以及准确提取焊缝间隙、坡口夹角和焊接件板厚等参数,具有焊缝特征识别广且信息提取齐全的优点.与其他相关识别算法相比,文中算法的识别率达到100%,而识别效率提升了16.06%,从而进一步验证了算法的有效性.     

结构光视觉焊接接头鲁棒识别

针对具有直线段特征的焊接接头,提出了一种基于模型的识别方法.通过对图像列方向上的光条纹灰度分布质心点序列的计算并利用分段直线段最小二乘拟合提取了结构光条纹中心线的形状特征,进一步利用预先定义的基元符号实现了接头轮廓的定性形状描述,最后实现了基于"假设一检验"的模型匹配方法.在进行匹配时,利用模型的先验信息并结合基元特征融合与特征关系重建规则恢复因飞溅、二次反光以及定位焊点等因素而未被提取到的接头轮廓信息,保证了接头识别的正确性.结果表明,即使在图像中有多种干扰的情况下,通过结合高层模型信息与底层图像处理结果仍可以保证结构光视觉焊接接头识别的鲁棒性.     

一种基于结构光视觉的焊缝跟踪特征提取方法

对基于结构光视觉的焊缝跟踪特征提取方法进行了研究.首先通过逐列分割结构光条纹灰度菠峰并计算其重心位置实现对结构光条纹中心线的提取,其中采用自适应阈值分割和波峰特征距离计算相结合的方法以保证提取的可靠性;其次利用逐点递增式的分段直线段最小二乘拟合提取了接头轮廓的形状特征,进一步利用预先定义的基元符号实现了接头轮廓的形状描述;最后在此基础上实现了对焊缝接头的识别和跟踪点的提取.分别进行了对接、搭接以及角接焊缝实验,验证了本方法的有效性.     

镀锌钢GMAW焊缝成形特征与焊枪方向同步实时检测

针对基于激光视觉传感的镀锌钢薄板搭接GMAW特点,提出了一种搭接接头焊缝成形全位置特征与焊枪方向同步实时检测方法. 该方法利用激光视觉系统同步检测焊缝与焊丝信息,采用尺度不变特征变换与方向特征检测算法,同步实时获取焊缝轮廓与焊丝方向;采用Harris角点检测算法实现焊缝轮廓特征点识别;针对接头焊缝面积偏小的特点,采用线性插值方法实现了焊缝高度与宽度的全位置、焊缝面积的亚像素级测量,并基于零、一阶矩实现了焊缝重心检测. 结果表明,该算法适应性强、测精度高,为基于焊枪姿态和焊接过程参数优化在线控制焊缝成形提供了依据.     

色噪声下卡尔曼滤波磁光成像焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证激光焊接质量的前提,在激光焊接过程中,精确地识别和跟踪焊缝非常重要。以紧密对接平板激光焊为试验对象,研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波最优状态估计对焊缝偏差进行预测的方法。使用磁光传感器摄取焊缝磁光图像并提取焊缝位置参数,建立基于焊缝位置参数的系统测量方程和状态方程。应用扩展状态向量的方法建立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,得到均方差极小值情况下的焊缝偏差预测最优值,减小系统噪声对焊缝位置识别的影响。试验结果表明所提方法可以显著提高焊缝跟踪的准确性。     

基于MP-NBFE法的磁控电弧焊缝跟踪的信号提取

针对磁控电弧焊缝跟踪信号非线性不平稳等特点,提出了一种基于匹配追踪和非参数基函数相结合的磁控电弧焊缝跟踪特征信号提取方法(MP_NBFE);在匹配追踪的每一次迭代中,首先自适应调整模板信号,使其逼近原始跟踪信号中的某一特征成分,然后用非参数基函数特征波形提取方法计算出与该模板信号最匹配的信号特征成分的最优估计;其次,依照匹配追踪的原理,用最优估计值去更新信号余量,在新的信号余量中继续寻找计算其他特征成分的最好估计.重复执行该过程,直到信号余量的能量小于预先设定的阈值.通过自行研制的磁控电弧传感器焊缝跟踪平台上的特征信号提取试验验证,结果表明,该方法提取的V形坡口扫描信号与V形坡口扫描的仿真信号变化趋势相同,可准确反映焊缝偏差信息.     

一种线激光V形焊缝中心点识别的改进算法

在机器人自动化焊接过程中,准确识别、提取出焊缝位置,对于焊接的精度与质量有着很大的影响。基于线激光的V形焊缝轮廓识别算法,在进行阈值分割时,有时由于线激光与V形焊缝接触时会产生激光的变形,导致局部光强下降,部分轮廓会消失。提出一种改进算法,首先通过双边滤波方法,达到图像平滑的目的;然后通过Canny边缘检测算法,准确地提取出线激光在焊缝上变形的区域;通过膨胀算法处理后,再去除焊缝轮廓留下的干扰直线;再通过直线细化算法,识别出与线激光相交的焊缝边缘轮廓点与中心点。最后识别出焊缝中心点位置。     

基于斜率单调区间跨度分割的焊缝轮廓特征点的提取

焊缝轮廓特征点是厚板机器人焊接中指导焊枪实施焊道规划和焊缝跟踪的依据。以提取的T形接头焊缝轮廓为研究对象,提出了一种利用斜率单调区间跨度Otsu分割来提取焊缝轮廓特征点的算法。该算法首先利用有效的斜率计算方法求取预处理后的焊缝轮廓的斜率,然后对斜率进行平滑处理并确定斜率单调区间,从中筛选出斜率跨度超过平均跨度的区间;将这些区间的跨度再进行Otsu分割以确定跨度超过获得的阈值区间,获得最终区间的中间位置即为焊缝轮廓的特征点。该算法无需设定任何参数,可用于典型的焊缝轮廓特征点的提取。     

基于激光视觉的薄板焊缝跟踪方法研究北大核心

由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。     

厚板T形接头焊接位置自主决策贝叶斯网络的实现

提出了一种基于贝叶斯网络模型的厚板T形接头GMAW焊接位置的实时自主决策方法。该方法首先根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定,利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型,并依据焊接经验设计先验概率计算方法,利用自适应重要性抽样算法,基于最大后验概率准则实现焊接位置实时决策。 结果表明,与层次分析法的对比,提出的该模型能满足不同厚度T形接头多道焊焊接位置实时自主决策要求,具有更高的决策稳定性,对伪特征点的抗干扰能力强,其决策结果与依据焊接经验实施的决策结果一致,正确率约为95%。 该方法能提高焊接效率,同时可为提高厚板GMAW自动化焊接水平提供实现的途径。 创新点： (1)根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定。 (2)利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型。 (3)依据焊接经验设计了贝叶斯网络中相应节点的先验概率计算方法。     

无坡口对接焊缝特征角点检测方法

针对无坡口平板对接焊缝,研究一种应用线结构光传感的角点检测原理实现焊缝特征检测与跟踪的方法.与基于线结构光形变特征检测焊缝位置的传统方法不同,根据激光条纹在焊缝处的灰度变化,运用图像形态学处理方法,提取焊缝中心特征.计算图像每列邻域内灰度值和,运用中心差分方法,提取焊缝图像感兴趣区域.再依据角点检测原理,确定焊缝中心亚像素级坐标位置,通过简单快速的系统标定,得到焊缝实际位置偏差.结果表明,对焊缝间隙为0.2 mm左右的对接焊缝进行跟踪试验,平均误差均保持在0.1 mm以内,满足焊缝跟踪精度要求.     

基于方向显著性的熔池背景下V形焊缝激光条纹的有效提取

焊缝跟踪是机器人自动化焊接的核心技术,而厚板焊接中准确提取用于检测焊缝轮廓的激光条纹技术是实现自动跟踪的关键技术之一。根据同一帧焊缝图像中同时采集了熔池区域和激光条纹的特点,提出采用多区域多方向Gabor滤波的方法获取焊缝图像多方向特征图,然后采用基于局部区域灰度均值最大法消除背景干扰,最后利用连通域法消除因激光条纹轮廓检测缺口而产生的干扰。通过图像处理试验验证了算法的有效性,为厚板焊接的实时跟踪打下基础。     

基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪系统

针对薄板对接接头错边问题以及搭接接头难以实现焊缝跟踪问题,提出了一种基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪方法.将两变面积式涡流传感器置于焊缝的一侧,通过双传感器分别检测高低和左右的位置信息,相互补偿得到独立的偏差信号以实现焊缝跟踪.分析了变面积式涡流传感器的原理,利用响应面法拟合响应曲面,进行变量分离,得到了输出电压信号与面积的关系式.最后,搭建简易平台进行了薄板对接及搭接的焊缝跟踪试验.结果表明,双涡流传感器焊缝跟踪方法具有可行性与正确性,为自动焊缝跟踪技术研究提供了新的研究方向.     

微间隙焊缝磁光成像小波多尺度融合检测

针对微间隙(小于0.1 mm)对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器,获取焊缝磁光图像.为了获取焊缝的准确位置,研究一种焊缝磁光图像的小波多尺度信息融合边缘检测方法.对焊缝磁光图像进行3层小波分解,获得包含焊缝边缘信息的小波高频图像.根据各尺度高频信息包含的细节丰富度,融合各尺度高频图像,然后用小波模局部极大值对融合图像进行边缘检测,得到抗噪性和连续性好、定位精度高的焊缝边缘,最后进行焊缝跟踪试验.结果表明,磁光图像小波多尺度信息融合是一种有效的焊缝边缘提取方法,适用于磁光成像传感的微间隙焊缝跟踪图像处理过程.     

磁光成像自适应卡尔曼滤波焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证焊接质量的前提.针对0~0.05 mm的微间隙焊缝,研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波实现焊缝跟踪的方法.通过对焊件施加磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像,提取焊缝中心位置构成状态向量,建立基于焊缝中心位置的系统状态方程与测量方程.针对系统过程噪声为色噪声,使用Sage自适应卡尔曼滤波,采用新息序列估计过程噪声协方差矩阵,准确预测焊缝中心位置.结果表明,根据自适应卡尔曼滤波方法能够有效提高焊缝跟踪精度.     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

基于特征设计的焊接工件造型系统

为解决机器人焊接CAD／CAPP／CAM系统的信息共享，开发了焊接工件特征造型系统。提出了焊接工件特征的概念和分类。分析讨论了焊接特征造型方法，提出将焊接工件的造型分解为工件的造型和接头造型的思想，采用三维CAD平台建立了通用工件的造型，基于该平台二次开发实现了焊接接头的特征造型。介绍了焊接工件特征造型系统设计框架，给出了接头坡口基于特征库的特征设计实现技术。     

一种用于穿孔塞焊焊缝特征提取的视觉识别算法

针对三代核电站屏蔽厂房钢筋穿孔塞焊变角度、变间隙等复杂的接头特征,研究用于机器人智能化自适应焊接的视觉识别方法. 采用双条纹激光视觉传感技术对焊接前的待焊区域进行识别,结合离散数据模拟关系曲线设计一套视觉处理算法,实现了对各种影响穿孔塞焊接头焊缝成形的特征量的数据进行提取,包括塞焊孔圆心坐标及直径、钢筋凹凸高度、接头倾斜角度、焊缝间隙等,为后续的焊枪姿态与焊接工艺参数联合规划提供基础数据. 通过对比实测的采样数据对该算法的提取精度进行了误差分析. 结果表明,圆心坐标在x, y方向的误差都在 ± 0.2 mm的范围之内,倾斜角度在R_x,R_y方向的误差都在 ± 0.2°的范围之内,实现了穿孔塞焊接头特征提取的高精度和可靠性.