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。     

An adaptive thresholding for weld seam image recognition in real time

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管道插接焊缝位置及焊枪位姿建模

管道插接相贯线焊缝是典型的、复杂的空间焊缝.针对弧焊机器人工作的特殊要求,在不失一般性的基础上,建立了焊缝位置及焊枪位姿的数学模型,以坐标系的形式定量描述了焊缝及焊枪的位置和方向,确定了能够准确描述焊枪姿态的参数:工作角、行走角和自转角,并给出了计算方法.通过对相贯线焊缝特征的分析,发现相贯线上任意点的切线始终与过该点的两个圆柱切平面的交线重合,在此基础上提出了一种简单的建立焊缝特征矩阵的计算方法.该模型对管道插接具有通用性,对焊接工艺的建模与仿真以及机器人焊接的建模与离线编程具有重要意义.     

基于结构光立体视觉的焊缝测量

提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。     

基于LabView的焊缝视觉识别

将传统的模板匹配技术与焊缝边缘信息相结合,应用LabVieW提供的子Ⅵ(虚拟仪器)功能实现了对尺度变化及旋转角度变化的焊缝图像匹配识别。试验结果表明,该方法的识别准确性及精度较高,为弧焊机器人实现对焊缝位置的寻找提供了前提条件和依据。     

基于熔池图像尖端特征规律的焊接偏差测定方法

通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.     

脉冲双丝焊接机器人在装载机动臂上的应用

介绍了装载机动臂使用焊接机器人的策划过程及效果。对动臂的四角圆弧矩形焊缝在三维空间的焊接进行试验,验证焊接机器人的智能软件对不规则曲线焊缝能够实现船形连续多层焊接,能够通过寻位和焊缝跟踪功能满足外形尺寸精度不高的结构件的焊接;根据装载机动臂焊缝尺寸大、连续性好的特点,采用脉冲、双丝、船形、连续、多层焊的焊接技术方案,提高焊接效率;采用双变位器的技术方案,焊接机器人能够连续工作,提高了设备利用率。通过全面批量应用,证明所采用的焊接机器人系统工艺适应性强、焊接稳定性好、焊接效率高。     

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。     

薄板机器人自动焊接焊枪三维偏差的有效提取

机器人自动化焊接中焊枪三维偏差的提取是实现自动纠偏的前提.薄板机器人MAG对接焊接中对试件开坡口,试验中利用被动视觉传感器采集焊缝图像.通过调整滤、减光组合使得同一帧图像中出现稳定的电弧区域、坡口边缘线和缝隙接头线.设计有效算法直接提取缝隙接头线.以电弧区域的几何中心反馈焊枪位置,设计有效算法在缝隙接头线上确定焊枪当前跟踪位置,并借助视觉标定技术将其转换为世界坐标.利用用户软件系统从机器人控制系统中获取焊枪在世界坐标系下的坐标及转换后的坐标.结果表明,文中算法可以有效获取焊枪的三维偏差.     

A method of initial welding position guiding for arc welding robot based on visual servo control

0　IntroductionCurrentlyintelligentizingweldingrobotisaresearchdirectionthatgreatattractsresearchers.Thereinto ,theapplicationofvisionsensoristhemostattractedoffsetinintelligentizingrobotweldingwithbroadenutilityfield[1] .Themainadvantageofusingvisionisthatitneedn’tdirectcontactwithobject,andeasytosolveproblemwithnaturalandefficientway ,soplantracebe foremovingandfeedbackinformationduringmoving .Itissuitabletotasksinwhichdemandtheabilitytoadaptthechangingenvironments .Thispaperexploredthetas…     

基于视觉的局部环境焊缝起始位置识别方法

采用视觉方法实现在局部环境中对焊缝及其起始点的识别。通过采用两步法的模板匹配方式，不仅提高了识别的速度，而且在全局匹配过程中通过区域分析的方法去除奇异点，提高了识别的准确性。在局部匹配过程中采用了动态调整搜索区域方法，并在焊缝端点附近的区域进行焊接起始点的识别及定位，从而提高了焊缝端点识别的准确性。试验表明，该方法具有较强的抗干扰性，并且运算速度较快，识别率较高，具有较高的实用价值。     

基于焊枪轮廓特征提取的焊接偏差测定方法

在熔化极气体保护焊(gas metal welding, GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.     

一种基于图像质心的焊缝跟踪新方法

研究一种基于图像质心识别的电弧焊焊缝跟踪新方法。通过视觉传感器获取焊接区熔池图像，抽取图像质心坐标并构成状态向量，建立一种基于图像质心的状态方程和位置测量方程。在此基础上，应用卡尔曼滤波对图像质心位置进行状态估计，在时域中采取递推计算的方式得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值．从而消除过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差。计算机仿真和实际焊接试验结果显示该方法可有效地提高焊缝跟踪精度。     

Snake模型和遗传算法在特殊焊缝提取中的应用

针对CCD直接拍摄图像的弧焊机器人焊缝视觉检测问题,文中提出了一种精确提取带有较大的间断、尖锐的拐点、较多的干扰等特殊焊缝轨迹的算法.该算法先用小波变换进行焊缝边缘线的平滑,得到与最终焊缝距离很近的初始焊缝轨迹,再用基于Snake模型和遗传算法的进行特殊焊缝的精确匹配和提取.结果表明,该算法能进一步提高特殊焊缝轨迹识别的识别和检测精度,具有较强的适应性,也为弧焊机器人视觉检测的智能化的进一步提高提供一定的技术参考.     

用于焊缝检测的比色图像偏心算法

提出了基于焊接比色图像偏心的概念并给出计算公式.从比色图像信号强度与焊接区域发射率、光谱辐射强度等的关系、比色值与焊接温度场及比色系统波长的关系以及比色图像偏心计算公式出发,分析了比色图像比色值分布对称性,推导并建立了焊接比色图像偏心与焊接区温度的函数值、焊缝中心与电弧中心偏差间关系模型.研究了以比色图像偏心作为检测对象的优异特性,给出了模型在某一焊接工艺参数条件下的数值解,发现模型的输出与输入有很好的线性关系.仿真试验证明以比色图像偏心可以代替焊缝中心偏差,为进一步研究比色图像偏心算法的实际应用打下理论基础.     

一种基于视觉的平面焊缝初始焊位定位的简易方法

焊缝起始位置的自动定位是实现智能化焊接的关键步骤之一.介绍了一种实用的视觉引导焊接机器人到初始焊位的导引系统和方法.在系统中,机器人可以在视觉系统的引导下自动定位到任意平面焊缝的起始位置.以铝这种强反射平面曲线对接焊缝工件为例,实现了初始焊位的自主定位功能.系统具有算法简单,实用性和稳定性以及抗干扰性强等特点,其定位准确率和精度都在试验中取得了满意的结果.     

图像形态学在初始焊接位置检测中的应用

将图像形态学引入直焊缝的初始焊接位置检测过程中,首先采用结构小巧的CCD摄像机采集直焊缝图像,借助腐蚀边缘检测算子的图像形态学算法进行边缘检测,在保留图像关键信息的同时有效的滤除了其它干扰,然后选择多方向线性结构元素利用形态学处理算法进行方向滤波,最后配合Hough变换得到初始焊位点坐标.该算法直观简便快速,自适应性强,处理精度较高,且对于焊缝边缘的大多数干扰鲁棒性强,满足实际工作需要,为完成整个初始焊位导引过程奠定基础.     

焊接视觉图像质心算法及其特性

从焊接视觉图像质心计算公式出发,根据图像灰度与视觉传感器响应电压值的关系、响应电压值与检测部位的发射率及光谱辐射强度等关系,由熔池特性,推导并建立了焊接视觉图像质心与焊接区各点温度间关系模型.通过焊接温度场的数值化,得到图像质心与焊缝中心关系模型的数值解及关系曲线,证明了视觉图像质心与焊缝中心存在相关性,为基于图像质心的焊缝跟踪算法提供理论依据.分析了质心算法的特性,为进一步研究实时焊接图像的质心及算法打下理论基础.     

激光焊接不锈钢微间隙焊缝偏差角点检测法

针对大功率(10 kW)光纤激光焊接304不锈钢紧密对接微间隙焊缝(焊缝间隙小于0.1 mm),通过高速像机摄取熔池近红外热像并分析其特征,分析和处理熔池热像特征,提取激光束偏离焊缝位置的信息,探索激光束与焊缝偏差的信息表征.利用激光深熔焊的匙孔效应,研究焊缝在固态与液态交界处不稳定边缘特征点,提出一种角点检测法实现微间隙焊缝偏差的检测.结果表明,熔池红外热像角点密集分布中心与焊缝偏差有密切的关系,通过角点分布密度可以有效判断焊缝偏差状态.     

用于焊接自动化过程的激光视觉传感器

自动化焊接包括机器人焊接在内,都要求在整个焊接过程中焊枪始终保持在焊缝的正确位置。要做到这一点单靠工装夹具是很难保证的,必须依靠某种实时的跟踪系统。激光视觉跟踪系统为实时焊缝跟踪提供了现代化的解决方案。在此综述了各种焊缝跟踪技术及其优缺点,重点讨论了各种类型激光视觉传感器的原理和设计,并给出了应用实例。