基于局部模板匹配的GMAW初始焊位识别及工艺研究

为解决超超临界锅炉悬吊管自动焊初始焊位导引问题,提出了一种基于模板匹配的机器人GMAW初始焊位识别的新方法.对焊接机器人单目CCD视觉传感器的手-眼关系进行快速标定,对待匹配图像和模板图像进行了预处理,利用翅片角点特征,采用搜索策略和匹配算法对工件进行初始焊位识别,计算初始焊位偏差值并发送机器人控制器进行焊缝纠偏.分析...     

我国机器人焊接技术研究与应用概况（下）

2 国内机器人焊接技术的应用状况根据“’97中国机器人焊接学术与技术交流会”及文献1～3的分析,我国目前的焊接机器人以引进为主,尤其是弧焊机器人,大约占95％左右,而国产弧焊机器人由于元器件质量及配套技术等诸多因素,一直未能主导国内焊接机器人市场。因此在焊接机器人应用技术中反映出的问题,基本上源于进口焊接机器人的特定背景。在80年代后期开始引进的第一批弧焊机器人的厂家,基本上是零星购进,由于经验不足,国内基础技术条件不成熟,缺乏配套的机器人周边设备,技术人员素质较低以及缺乏科学和有效的管理,致使在焊接机器人引进初期,在实际生产中未能充分发挥作用的现象比较普遍。经过几年的摸索实践,进入90年代初期以来进口焊接机器人的大多数厂家基本上注意到了这些问题,大都随机器人本体购置了比较完善了的外围设备,如变位机、移动回转装置以及部分传感系统,并注意到购进后与厂商维持技术服务、人员培训、管理方法等基本环节。同时开展与国内科研院、     

一种基于Zernike矩的直线提取算法

提出了一种新颖的基于Zernike矩(ZMs)的直线提取算法。该算法首先是利用ZMs在局部坐标系中计算边缘点所在直线方程，然后通过坐标变换将直线方程变换到图像坐标系中，从而建立了边缘点和所在直线参数之间的一一映射关系，最后对于所求出的直线参数在参数空间对参数单元投票取阈值提取直线。实验表明，该算法速度快、精度高和抗干扰性强。     

铝合金TIG焊熔池正面图像模式识别

将图像处理与模式识别技术用于铝合金TIG焊接过程信息提取过程，根据铝合金熔池图像随机噪声强的特点，采用加权中值滤波，统计灰度边缘检测、统计期望阈值法和投影方法对铝合金熔池图像进行了预处理。探索了将神经网络用于焊接熔池图像处理的方法，采用BP神经网络对二值化熔池图像进行边缘提取，取得了理想的效果。研究了大电流条件下铝合金熔池图像的对称性，通过单面图像，得到了完全的熔池边缘图像。     

多智能体系统在焊接柔性制造系统中的应用

焊接柔性制造系统 (WFMS)已经成为焊接自动化生产的一个重要的发展趋势。面对这样高度集成 ,高度复杂的自动化生产系统 ,采用单一的基于定量数学模型的传统控制理论和技术的控制系统已经不能对其实施有效的控制了。分布式人工智能 (DAI)领域中的多智能体系统 (MAS)的理论和技术已经应用于柔性制造系统。由于WFMS内在的分散性 (时间、空间和功能上的分散性 )以及它与MAS的内在联系和相似性 ,使得MAS成为WFMS的最佳控制策略之一。文章介绍了DAI中的MAS的概念和特点 ,讨论了MAS的网络结构及组织结构。针对WFMS的结构特点和焊接生产工艺特点 ,详细讨论了MAS系统和WFMS系统之间的内在联系以及MAS应用于WFMS的可行性。     

多工位纵缝焊接操作机的研制

介绍了采用可编程控制器(PLC)作为多工位纵缝焊接操作机的控制核心，应用工业控制计算机和激光传感器进行TIG焊弧长控制的系统构成和工作原理。并对系统的工作过程及相关的软件设计进行了论述。实验证明，该系统工作稳定、性能可靠，完全满足生产工艺要求。     

基于Internet的弧焊机器人远程运动仿真与控制

首先采用MATIAB建立了弧焊机器人工作空间场景模型，基于Internet实现了机器人的远程运动仿真。在仿真的基础上，采用CORBA-CGI方式实现了弧焊机器人的Internet远程控制。仿真和控制试验结果表明，设计的机器人远程运动控制方案是可行的，它有效地克服了网络时延的问题。为基于Internet的机器人远程运动控制奠定了基础。     

一种新的面向焊接智能建模的离散化方法

针对离散化方法在焊接智能建模和控制中的重要性和目前研究存在的不足,以粗糙集智能建模方法为例,采用脉冲钨极氩弧焊的一个预测焊接熔池背面宽度的模型为背景,对离散化方法进行研究.确立了离散化方法在焊接建模领域的主要评价标准.据此对比了常用的适合焊接过程的离散化方法,并得出基于熵的离散化算法更好.最后,在基于熵算法的基础上提出了一种改进的离散化方法.结果表明,该算法稳定且更加适合焊接领域的建模.     

焊接柔性加工单元中熔池的实时控制

机器人焊接过程中熔池实时控制系统是焊接柔性加工单元 (WFMC)中保证良好焊接质量的一个重要子系统。文中建立了WFMC中焊接质量实时控制子系统并实现了该子系统与WFMC中央监控计算机的实时可靠通讯。在获得了焊接熔池特征参数的基础上 ,建立了焊接过程熔池正面参数和焊缝背面参数的神经网络模型。模型根据熔池正面参数可实时预测焊缝背面宽度。并设计了神经元自学习比例求和微分(PSD)控制器 ,通过调整脉冲峰值电流 ,实现了机器人脉冲钨极气体保护焊 (GTAW )过程中通过正面熔池传感对焊接焊缝背面宽度的实时控制。控制试验证明控制器可有效地对焊接过程进行控制     

脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制

研究对脉冲熔化极气体保护焊（GMAW）熔池过程采用视觉传感与实时控制方法的可行性问题。由于GMAW过程的熔滴过渡现象的复杂性，尝试模拟焊工通过观察熔池变化等因素来调整焊接参数获取满意的焊缝成形的行为。建立了脉冲GMAW过程熔池视觉传感系统，宏观上将熔滴过渡对熔池特征的影响作为黑箱过程处理，根据脉冲GMAW弧光光谱分布和熔池图像特征提取，实现对脉冲GMAW熔池动态过程的实时检测。采用辨识算法建立焊接动态过程的数学模型，进而设计脉冲GMAW熔宽的PID控制器，实现对脉冲GMAW熔池宽度的实时控制。试验表明，建立的视觉传感系统、图像处理算法以及控制器设计检测与控制熔池变化在一定程度上的能够满足脉冲GMAW焊缝宽度的实时性与精度要求。