基于点云数据驱动的中厚板机器人焊接路径规划

为实现中厚板多层多道自动化焊接的需求,提出一种基于点云数据驱动的机器人焊接路径自适应规划算法。以V形焊缝为例,首先通过线结构光扫描焊缝表面采集点云数据,对点云数据进行滤波预处理,在精简数据量的同时也去除噪声点,据此采用点云分割和边缘提取算法成功提取焊缝特征点。最终通过焊接实验验证算法的准确性和可行性,结果表明,提出的算法处理得到的焊缝特征点坐标与人工示教得到的实际坐标偏差小于0.17 mm,能够满足实际应用需求。     

主动视觉的焊缝跟踪图像分析

焊接结构件应用领域广、需求量大,在提高效率的前提下保证焊接质量是非常必要的。随着人工智能技术的发展,焊接智能化生产成为了可能。文中基于焊接机器人构建视觉焊缝自动跟踪系统,结合工业相机于机器人系统标定技术,通过采用中值滤波平滑去噪、灰度拉伸增强对图像进行预处理。结合Canny算子提取图像边缘,Zhang改进细化算法获取图像单像素条纹,最小二乘法对骨骼线上的点进行拟合,最终得到特征点进行实际坐标转换获取焊缝中心点位置。试验表明,该研究具有一定的可行性,满足实际需求。     

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。     

基于改进C-V方法的焊接图像识别

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).文中对该算法进行了深入研究,指出了原方法存在的缺陷,即处理的图像必须具有比较明显的特征,分割目标过多且较为分散时则很难得到理想的结果,每次迭代过程都需要对所有的图像数据进行计算,比较费时.根据焊接图像本身的特点给出了三点改进,即强化特征模型的修正、多尺度快速算法和全局特性抑制.应用改进的算法,进行了模拟对比试验和真实熔池图像识别的试验.结果表明,该方法能识别出焊接图像连续轮廓,提取有用信息,具有良好的适应性.同时为复杂图像的特征物体目标提取提供了可行的思路.     

膜式壁焊缝图像处理及其识别方法

提出一种基于新的单目视觉线性结构光的膜式壁焊缝识别方法,克服了焊接过程中的飞溅、烟雾等干扰,快速地提取了膜式壁角焊缝特征点。首先,根据激光条纹图像与背景的显著性差异,采用灰度级频率法提取了激光条纹图像;其次,基于骨架抽取提取了激光条纹中心线,并对中心线坐标应用Takagi Sugeno模糊算法进行滤波;最后,应用动态ROI搜寻法快速找到含有焊缝特征点的区域,结合快速排序算法找到焊缝特征点坐标。经实验证明,该算法能够快速准确地提取焊缝特征点,结合控制算法,能够准确跟踪焊缝。     

基于改进C-V方法的焊接图像识别

基于简化的Mumford—Shah水平集图像分割模型，Chart—Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法（C～V方法）。文中对该算法进行了深入研究，指出了原方法存在的缺陷，即处理的图像必须具有比较明显的特征，分割目标过多且较为分散时则很难得到理想的结果，每次迭代过程都需要对所有的图像数据进行计算，比较费时。根据焊接图像本身的特点给出了三点改进，即强化特征模型的修正、多尺度快速算法和全局特性抑制。应用改进的算法，进行了模拟对比试验和真实熔池图像识别的试验。结果表明，该方法能识别出焊接图像连续轮廓，提取有用信息，具有良好的适应性，同时为复杂图像的特征物体目标提取提供了可行的思路。     

基于改进最小二乘法的焊缝直线提取研究

针对焊缝直线提取精度低的问题,提出了一种改进的最小二乘法。先对焊缝图像进行图像处理,提取焊缝区域内的相关特征点集,然后在最小二乘法中引入多个参量,循环利用该改进的最小二乘法对点集进行直线拟合,得出最优的焊缝中心线。最后,讨论了参量对于直线拟合的影响。结果表明,改进的最小二乘法能够有效地提取焊缝的特征直线,在焊缝跟踪方面能够达到高精度提取焊缝直线的要求。     

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.     

面向机油泵零件关键尺寸的机器视觉测量

机油泵工作平面的检测精度直接影响其工作稳定性和寿命,针对利用微分算子进行边缘检测存在"提升噪声"缺陷,提出一种基于机器视觉的测量方法。在对背光数字图像进行边缘亚像素边缘提取的基础上,采用Ramer算法对获取的亚像素边缘坐标数据按几何特征进行分段,采用改进最小二乘法,提取有用边缘,迭代拟合零件轮廓,抑制离值点对边缘检测干扰。通过机油泵内外转子的检测结果表明:该方法能够精确提取具有清晰边缘的高精度复杂形状背光图像边缘信息,高效应用于中小机械零件的中心距、圆度等几何量的中高精度(IT5～IT7)测量。     

基于机器视觉的铝合金薄板TIG焊接中的焊缝图像追踪技术研究

主要研究了采用机器视觉技术对铝合金薄板TIG焊接的焊缝进行实时追踪的方法。通过坐标系标定实现了焊缝现实坐标与图像坐标的转换;利用铝合金TIG焊接的光谱特性可以有效的获得高质量的焊缝原始图像;通过采用改进的Log算子可以获得焊缝的上下边缘,然后分别采用了基于最小二乘法的线性拟合和阈值搜索实现了对焊缝中心线的求解;最后,经过试验验证,其相关算法可以较好的实现对焊缝的准确追踪,追踪精度可以控制在±0.3mm内。     

一种基于改进的SUSAN算法的焊缝边缘检测方法

随着图像技术在自动化焊接中的应用,高效地识别和提取出焊缝轨迹,成为图像跟踪自动焊接的关键。本文提出了一种基于改进SUSAN算法的焊缝边缘检测方法。首先对采集到的焊缝图像进行灰度化处理,再通过SUSAN算法进行焊缝的边缘检测,并将SUSAN算法中的灰度差阈值由人为选取改进为一种自适应选取的方法。理论分析和实验结果表明,该算法比其他边缘检测算子抗噪能力强,可以更加高效地提取出焊缝信息。     

基于RobotStudio焊接机器人工作站仿真设计

以焊接机器人为研究对象,利用SolidWorks建模功能和RobotStudio仿真功能搭建了焊接机器人工作站。根据焊件的实际工况设置焊接系统参数,研究发现短路过渡的焊接方法适合薄板低碳钢的焊接。设计了供电供气系统,规划了焊接轨迹。为了提高机器人精度,采用TCP和Z、X法建立工具坐标,采用三点法设置工件坐标。创建了常用的I/O信号,并进行信号关联,使用焊接机器人专用的编程指令,编写完成了焊接程序。创建了碰撞监控,保证焊枪与焊件在示教和仿真运行时不发生碰撞。运用TCP跟踪功能验证了焊缝轨迹的准确性,调用计时器功能,记录焊接仿真时间。在示教器生产屏幕中不断优化焊接参数,从而得到理想的焊缝。通过对焊接工作站的仿真设计,有利于改善劳动条件,提高生产效率。     

基于线结构光的曲线焊缝焊接技术

在实际焊接过程中,曲线焊接是工业生产中的一项重要内容,其焊接方法目前以示教焊接以及建立数学模型为主,这些方法的过程过于机械和繁杂。文中提出一种新的基于线结构光的曲线焊缝焊接技术。在实验中,首先对采集的图像进行降噪等图像处理,通过焊缝的特征点提取算法,得到焊缝的特征点坐标,最后,利用B样条曲线插值算法,将各特征点坐标进行曲线拟合。在此基础上使用一种新的算法能够实时的根据工件侧面的角度自动调节焊枪的角度,极大地提高了焊接工艺。经实验表明其实际误差约为0.1mm,具有良好的检测精度,能够满足实际焊接的精度和需求。     

板料零件网格坐标图像特征提取算法研究

为进行板料零件冲压成形分析,采用网格坐标图像的视觉测量法进行变形区域塑性主应变分布的测量.该方法基于视觉测量变形区域应变分布;通过二维网格坐标图像的特征信息完成物体的三维重建,其中图像边界和特征点是常用的图像特征信息.在传统Freeman链码边界追踪算法的基础上进行改进可节省运算时间,跟踪后产生单像素宽度的轮廓边缘.在MFC中创建了一个基于OpenCV的应用程序,在单像素边界图像的基础上,利用OpenCV库函数实现对图像特征点的提取.试验结果表明,利用OpenCV实现特征点提取能省去不少编程的复杂工序,具有速度快和效率高的特点.     

数控系统中圆弧插补算法的改进和实现

文章基于数据采样插补算法的主要思路,提出了一种新的圆弧插补算法并加以实现.改进的算法在求每一个插补点时没有近似计算,故径向误差为零;大量的计算在编程时放在预处理阶段进行,故执行速度快.文章给出了程序流程图,并用Visual C++语言编程实现,文中给出了第一象限圆弧的插补源程序.对于空间圆弧的插补点计算,则是利用坐标变换的方法,但关键仍是要先求出平面上插补点的坐标.     

局部环境焊缝初始位置图像识别方法

焊缝初始位置的自动识别与定位是实现智能化焊接的关键步骤之一.介绍一种边缘线相交定位初始焊缝位置的方法.通过由粗到精的2步模板匹配方法提取出焊缝初始位置区域.然后对初始位置区域进行图像处理,得到焊缝边缘特征,结合焊缝物理尺寸和摄像机参数信息分离边缘像素点并组成3个像素点集合,最后对分离出的像素点集进行最小二乘法直线拟合....     

数控车床圆弧面螺纹车削研究与程序开发

在车削直螺纹或锥螺纹功能基础上,提出了采用小线段螺纹插补实现圆弧面上螺纹车削的思想。为了求出逼近小线段坐标,采用几何算法对圆弧的圆心进行计算,确定加工圆弧的起始角和终止角,然后通过坐标变换得到逼近小线段点相对工件原点的坐标。最后结合SINUMERIK数控系统的R参数功能,实现了圆弧面螺纹车削的数控程序开发。     

基于多结构元素形态学的射线焊缝缺陷检测方法

针对射线探伤中采集的焊缝图像存在对比度低,噪声干扰及边界模糊等特点,提出了一种基于多结构元素形态学的射线焊接图像缺陷边缘检测方法。在对原始射线焊接图像进行预处理、焊道提取后,选取了多尺度多结构元素,运用灰度形态学方法对焊接图像进行缺陷边缘检测与提取。试验结果表明,对比传统的边缘检测算法,该方法能有效提取图像中的焊接缺陷边缘,且其连续性和完整性较好。     

基于电弧形态的熔滴过渡形式识别

针对焊接过程明暗视场的特点,使用宽动态范围相机采集了较清晰的三种熔滴过渡形式图像. 为了避免电磁干扰条纹的影响,提出一种改进的Canny算法提取电弧边缘. 在获得非闭合电弧边缘的基础上,提出一种改进的快速行进法(fast marching method,FMM),重新定义了FMM的速度函数和停止准则,获得了完整的电弧形态区域和闭合的电弧边缘. 提出一种基于标记图的识别方法对三种熔滴过渡形式进行识别. 结果表明,文中算法可有效对射滴、射流、旋转射流三种熔滴过渡形式进行电弧形态提取和过渡形式识别.     

全自动管板焊接视觉传感图像处理

为了解决换热器、冷凝器、高压加热器等工业器件中管板焊接自动化程度低、工作效率低下的问题,文中建立了一套基于被动视觉的全自动管板焊接系统. 在此基础上,对视觉传感下管板焊接过程中焊接轨迹的检测与提取进行了研究,并针对管板焊接工件非均匀打磨情况下的二值化图像特征,提出了通过提取圆管内圆特征结合管壁厚度代替直接提取焊接轨迹的方法. 并提出了一种多次最小二乘法迭代去除背景噪点的方法,实现了圆管内圆边缘的准确提取. 通过对比人工测算圆管内圆圆心位置以及半径大小对该方法的提取精度进行了误差分析. 结果表明,x轴方向和y轴方向的圆心位置偏差均为-3 pixel,半径相对误差为1.49%.