基于结构光的半自主轨迹规划焊接技术

传统弧焯机器人采用示教方式进行轨迹规划,这种方式存在很大误差,为此提出一种基于结构光的半自主轨迹规划技术.这种技术先采用示教方式沿着焊缝进行轨迹规则,然后在机器人焊枪上安装结构光线装置与摄像机,并使结构光线处于焊枪枪尖正下方,再按照轨迹规划的路线扫描,在扫描过程中按照时间序列记录焊缝中心相对于枪尖的位置偏差,自主规划用于纠正偏差的外部轴的轨迹.建立了外部轴轨迹规划系统和自主轨迹规划模型,同时建立了图像处理体系.综合运用中值滤波、阈值变换、细化变换等多种图像处理技术与分段直线拟合技术,准确地定位焊缝中心.试验证明,该技术结合焊缝图像处理体系具有很强的抗干扰能力,误差小,处理速度快,能满足实时处理要求.     

基于Kalman滤波的磁控旋转电弧传感器焊缝跟踪偏差预测

针对磁控摆动电弧扫描焊缝获取有用信息量少的问题,提出了一种基于Kalman滤波的磁控旋转电弧传感器焊缝跟踪偏差预测方法. 文中简述了磁控旋转电弧传感器的基本原理,对磁控旋转电弧的运动轨迹进行了仿真,利用位置传感器对电弧进行定位,采用四分圆周采样法,运用Kalman滤波原理进行滤波处理,分析了这种方法的基本原理和计算步骤,在此基础上得到空间曲线焊缝的偏差信息,并引入加权预测矫正因子对焊缝的偏差信息进行预测矫正. 结果表明,该方法用于磁控旋转电弧焊缝自动跟踪可行,提高了焊缝跟踪的精度,为预测方法用于焊缝偏差算法提供了科学依据.     

电弧传感器和超声波传感器信息融合在焊接中的应用

利用超声波熔深测量传感器和电弧焊缝跟踪传感器联合控制焊缝跟踪精度和焊接质量。电弧传感器获取焊缝偏差信息,超声波传感器获取焊缝熔深信息,将超声波获取的焊缝熔深信息转换为焊缝偏差信息后,采用最优加权与递推最小二乘法相结合的融合算法对两种传感器得到的焊缝偏差信息进行融合处理,能有效提高焊缝跟踪精度。融合处理后的焊缝偏差信息和焊缝熔深信息输入到三输入两输出模式的模糊控制器,实现了焊接质量的在线检测,提高了焊缝跟踪精度。     

轮式机器人折线焊缝跟踪协调控制方法

研究了以旋转电弧作为传感器,采用轮式移动机器人对折线焊缝进行跟踪的协调控制方法.设计了自适应模糊控制器对十字滑块和车轮进行协调控制,通过控制机器人移动对焊缝进行粗略跟踪,同时调整十字滑块带动焊枪对焊缝进行精确跟踪.为了使机器人的移动方向与焊缝走向一致,采用Sugeno型模糊逻辑系统作为滤波器对机器人本体的方位角偏差进行滤波处理,使机器人本体在跟踪焊缝的直线段时做直线运动,在跟踪焊缝的曲线段时做转弯运动.结果表明,该算法能够成功应用于最大为60°的折线焊缝和Z形焊缝的自动跟踪焊接.     

旋转电弧机器人V形坡口焊缝跟踪模型与仿真

通过建立旋转电弧传感器扫描V形坡口焊缝时焊枪空间姿态数学模型,提取焊枪三维信息,根据V形坡口焊缝特点,推导出焊枪纠正偏差后ABB机器人的工具坐标系相对于基坐标系的变换矩阵,结合机器人逆运动学,建立了ABB机器人对V形坡口焊缝跟踪纠偏的数学模型,并针对该模型的求解提出了一种渐进粒子群优化算法,利用LABVIEW并结合该算法对该模型进行仿真分析,得出了左右、高低跟踪偏差. 结果表明,模型具有准确性、有效性以及该算法的高效性,为旋转电弧传感器与ABB机器人相结合对V形坡口焊缝进行自动焊接提供了理论依据.     

弧焊机器人典型工件建模与姿态规划研究

采用“搭积木”的思想提取复杂工件焊缝的特征信息,针对提取工件的特征信息提出并建立了焊缝的特征坐标系;对典型焊缝基于AutoCAD的二次开发建立数学模型,推导出任意马鞍型曲线焊缝上任意焊点的特征坐标系在基准坐标系上的投影矢量,进而获取机器人焊枪尖端的坐标系相对基准坐标系转换矩阵。这一研究对空间曲线的孤焊机器人离线编程提供了重要的技术支持。     

基于轨迹动态规划的移动机器人焊道自动跟踪

针对大型构件复杂轨迹焊缝自动焊中的移动机器人跟踪控制滞后和焊接轨迹频繁振荡等问题,提出一种基于轨迹动态规划的焊道跟踪方法. 利用结构光传感器检测区域超前于电弧的优势,实时获取焊接区前方焊缝位置特征信息实现对焊道轨迹宏观走向的超前感知,基于焊道等距逼近思想动态规划移动机器人运动轨迹,结合电弧传感技术实时检测焊接偏差信息,通过机器人本体与机载执行机构的协同控制对焊接轨迹进行动态补偿. 结果表明,该方法提高了复杂轨迹焊缝跟踪中焊接速度一致性及焊接轨迹平滑度,改善了焊道弯曲或折角处的焊缝成形质量.     

基于视觉传感的机器人水下焊缝跟踪

根据视觉条件下水下自动化焊接的特殊要求,设计了一套机器人水下视觉焊缝跟踪系统.针对水下焊缝图像干扰严重、模糊等特点,采用小波变换技术去除了弧光、飞溅等干扰噪声,采用改进的模糊增强图像处理方法,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像.边缘检测后,对焊缝左右特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心.为了减小跟踪误差,将焊缝轨迹中的每个小线段的坐标偏移量分成50等份,同时设计了有效地机器人轨迹跟踪控制程序.水下斜线和曲线焊缝的跟踪试验表明,在正常的条件下,可以满足跟踪要求.     

弧焊机器人结构光视觉传感焊缝跟踪

建立了弧焊机器人视觉传感焊缝跟踪系统,重点研究了跟踪路径提取算法和焊缝跟踪的实现策略。采用传感器引导机器人运动的控制方式,为克服前视距离的影响,提取的焊缝跟踪点信息在跟踪过程中不是立刻被使用的,而是存储在循环队列结构中,要等到焊枪到达该点附近时才能用到。计算出的机器人驱动向量使焊枪向焊缝的中心点方向调整,并按照给定的步长运动,使其始终沿焊缝方向向前运动,实现沿焊缝的自主跟踪。结果表明,通过对焊枪位置及绕焊枪旋转角度的调节,实现了S形曲线焊缝的实际跟踪,跟踪过程平稳、精确。     

多新息理论优化卡尔曼滤波焊缝在线识别

针对间隙小于0.05 mm的低碳钢对接焊缝,用磁光传感方法获取焊缝位置信息,研究多新息理论优化卡尔曼滤波在焊缝识别及跟踪中的应用.在获取磁光图像及提取焊缝位置的过程中存在较多干扰,而传统卡尔曼滤波受噪声的影响较大,难以对焊缝偏差进行最优估计.为此,结合多新息理论,提出一种焊缝位置检测的卡尔曼滤波改进算法,在对当前时刻进行预测时,充分考虑之前多个时刻的运动状态,综合历史数据估计出焊缝位置信息,对不同新息值进行试验比较并考虑计算量和滤波精度,发现选用两个新息值优化卡尔曼滤波算法可得到较好的效果.结果表明,多信息理论优化卡尔曼滤波算法可有效提高焊缝位置检测精度.     

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.     

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.     

Geometric model of robotic arc welding for automatic programming

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用于自动编程的机器人弧焊几何模型

几何信息对于弧焊机器人自动编程具有重要作用,本文建立了完整的机器人弧焊几何模型,在焊缝曲线几何模型中,提出用焊缝长度为参数建立参数方程表达任意形状的焊缝,并给出了确定焊缝上离散编程点的方法,在焊接工件几何模型中,针对焊接结构的特点,采用三级基本体系和基本体素对表示焊接工件,给出了具体的数据结构。在焊枪位姿变换中,定义了世界坐标系,焊枪坐标系和活动坐标系给出了坐标系间的变换关系,在此几何模型基础上,     

双线激光传感焊枪定位与焊缝走向识别

为实现焊接机器人焊枪定位与焊缝走向识别,提高焊缝跟踪精度,提出了一种交叉式双条纹激光传感方式,建立了该传感方式下双条纹激光间距与焊枪高度关系的理论模型.按图像行上灰度值和的一阶导数提取感兴趣区域(region of interest, ROI)、最大类间方差阈值分割及Canny边界提取等处理后,获得了上下激光条纹中心间距离及坡口中心值,由理论模型计算得焊枪高度,上下坡口中心值获得焊缝精确偏差与焊缝轨迹走向.结果表明,建立的理论模型正确,该方法可快速实现焊枪准确定位,识别焊缝轨迹走向,减小导前误差,提高偏差识别精度和焊接机器人智能化程度.     

熔池图像质心算法的焊缝位置测量模型

建立了一种基于熔池图像质心的焊缝位置测量模型,通过视觉传感器获取焊接区熔池图像,选择熔池前端为处理区域,对该区域进行中值滤波与图像灰度变换,并计算该区域的熔池图像质心值及相对应的焊缝偏差.在不同的焊接条件下,获取多组熔池图像及对应的样本数据,应用最小二乘法建立熔池图像质心与焊缝偏差之间的关系,得到基于熔池图像质心的焊缝位置测量数学表达式.在此基础上,通过分析比较各数学表达式之间的关系,建立焊缝位置测量数学模型.计算机仿真及焊接工艺试验结果表明,该模型可有效地检测焊缝位置.     

旋转电弧传感弯曲焊缝移动焊接机器人结构设计

设计了一种基于旋转电弧传感的弯曲焊缝轮式移动焊接机器人机构，采用中间两轮差速驱动，前后对称布置一万向轮的结构，增加了机构的灵活性并降低了控制的难度；用两个直流伺服电机控制十字滑块实现左右与上下运动，采用旋转电弧传感器使焊枪与传感器一体，不仅结构紧凑，而且具有实时性。支撑焊枪的支板采用组合装配方式，对于折角变化频繁或折角较大的焊缝使用增加一转动关节的支板。该机器人结构紧凑、灵活，可实现对平面弯曲船形焊缝及各种平面弯曲角焊缝的自动焊接。     

弧焊机器人焊缝图像处理及识别方法的研究

针对电荷耦合器(CCD)所获取焊缝图像的特点,研究了相应的图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.通过识别激光带在焊接坡口处的变形,准确识别出图像中焊缝中心位置并计算出焊枪的偏差.采用多线程技术编写了应用程序,充分利用计算机系统资源,大大提高了图像采集、处理和存储的速度.识别算法对每幅图像的平均运算时间为16 ms,识别精度达到±0.2ms.试验证明:图像处理的过程和焊缝中心识别的方法是有效的,该系统满足焊缝跟踪控制的实时性要求.     

The characteristics of welding currents in a rotating arc lead tandem GMAW process and the weld-seam tracking

Tandem gas metal arc welding (T-GMAW) process shows a high deposition rate that up to three times of the single electrode GMAW,so the welding speed could be significantly increased in this process.However,the majority of this process applications are based on the pre-programmed robotic welding,which does not allow them to track the seam real-time during welding.Rotating arc sensor,sensing the seam position by detecting the changing of welding currents,has been widely adopted in the automatic robot welding process.It is proposed in this paper to integrate the rotating arc sensor with a trailing torch to develop a new approach of rotating arc lead tandem gas metal arc welding (RLT-GMAW) process.The characteristics of the welding currents in the proposed new welding process were firstly studied,and then a self-turning fuzzy control seam tracking strategy was developed for the mobile robot automatic welding.The experimental results showed that the proposed RLT-GMAW process had an excellent seam tracking performance and high welding deposition rate.Even if there were some electromagnetic interactions between the two arcs,the deviation of the welding seam could also be reflected by the fluctuation of the welding currents on the leading arc once the correct welding parameters were selected.Based on the detected deviation,the welding tracking experiments showed that the proposed self-turning fuzzy controller had a good performance for the RLT-GMA W process seam tracking.