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设计与实现了一套激光视觉引导的焊缝自动跟踪系统,包括系统的整体硬件构成和关键算法。在工业机器人末端安装激光视觉传感器构成焊缝跟踪系统的硬件部分。采用小波变换滤除焊缝图像噪声,采用改进的Steger算法和Hough变换方法提取激光条纹中心直线,进一步提取出焊缝位置。提出一种双队列控制策略,在采集的焊缝特征点的基础上进一步插值,从而实现激光视觉引导的焊缝自动与平滑跟踪。实验结果表明,该系统具有较好的跟踪精度,能满足工业实际需求。 相似文献
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激光焊接焊缝质量视觉检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了LabVIEW在结构光视觉焊缝质量检测方面的应用,提出了一种快速高效的、用于自动化焊接系统图像处理的算法,并开发了激光焊缝质量监控系统.首先使用背景差分算法清除非均匀光照造成的影响,利用类间方差法求解最佳阈值,最大限度地保留了焊缝结构光条纹区域的有效信息;接着设计了自适应形态学收缩算法,使焊缝条纹区域在每列上收缩至一个像素点,从而得到一个没有分叉的骨架:最后利用骨架信息,结合数据拟合和特征参数提取,实现了焊缝的三维重建.试验结果证明,视觉检测系统以及焊缝特征的测量结果令人满意. 相似文献
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随着制造业的迅速发展,焊接作为一种重要的加工手段发挥着越来越重要的作用,是制造业的重要工序。同时也对焊接的自动化与智能化提出了更高的要求。传统的焊接操作由人工判断焊缝的位置,精度较低且容易引起误判。本文通过对图像采集平台、图像处理算法的研究,提出了一种基于机器视觉处理模块与机器视觉算法的焊缝跟踪系统。通过焊缝特征的提取与处理,控制焊枪实现焊缝的自动跟踪与定位。该系统具有性能稳定、定位精确等特点。 相似文献
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本文所研究的是为了保证焊接的质量而进行的焊缝自动跟踪系统,采用面阵CCD视觉传感器来摄取焊接点前焊缝图像,通过采集卡把图像采集到内存,进行图像处理,获得焊缝与焊枪的偏差量,再经由上位机向PLC发送控制信号,来达到精确焊缝跟踪的目的. 相似文献
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为解决焊接加工自动化过程中焊枪与工件之间的跟踪检测系统安全性差的问题,提高检测精度及可靠性,自行研究开发了以弱磁传感器(GMR)作为信息提取的器件,同时在系统软件设计中用uClinux嵌入式操作系统来增强系统的稳定性。 相似文献
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为了解决机器人在高速状态下进行焊缝跟踪时在拐角处产生的失真变形问题,提出了一种基于线激光视觉的机器人焊缝跟踪鲁棒控制方法。该方法通过视觉系统的预测量获得焊缝轮廓信息,对焊缝拐点进行识别并辨认拐角区域,对不同的轮廓部分采用不同的控制策略,同时引入自动校正过程,校正实际生产过程中的装配误差。实验结果表明该方法可以实现可靠的检测与跟踪,解决了高速状态下的运动轨迹失真问题,有效地提高了机器人焊缝跟踪的速度与精度,并确保系统在外界干扰的情况下仍能保持准确和稳定的运动,增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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近年来视觉传感器在工业自动化和机器人导航领域得到越来越多的应用。本文提出了一种基于DSP微处理器的视觉传感器的设计与实现。视觉传感器采集环境图像并在DSP内核处理器执行图像处理算法,得到决策结果后直接输出给控制系统执行,从而避免了传输大量图像数据所需要的高带宽通讯通道的使用。开发的视觉传感器具有体积小、实时性能好、可扩展性强等特点,并且提供了常用的图像处理软件支持包。文中对系统的软件和硬件开发进行了详细阐述,最后在焊缝自动跟踪平台上的应用验证了传感器的实际整体性能可满足实际应用的需要。关于视觉传感器的下一步工作在最后进行了讨论。 相似文献
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为了解决焊接时产生的强弧光、烟尘等对图像特征提取的干扰,提高焊缝检测的实时性与稳定性,采用基于二维图像的三维物体运动估计来提高图像特征提取速度,同时引入了可变窗口来提高图像处理的稳定性;应用焊缝特征类型库对提取出来的图像特征信息进行判断来提高图像处理的稳定性. 相似文献
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空心轴高速旋转电弧传感器广泛应用于焊缝跟踪系统中,首先介绍了利用这种传感器进行焊缝偏差检测的原理,在已有的基于工控机来控制平台的基础上,对控制器进行了小型化工作,从工作原理、软硬件组成和相应的功能模块的实现等方面介绍了基于十六位单片机80C196KC的控制系统的开发方法,结论中还提到了开发时的一些技巧和体会,利用所研制的控制器在焊接机器人ROMAT76AW上进行了采集和控制实验,结果证明基本达到预定要求. 相似文献
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随着焊接自动化、智能化研究的深入,人们越来越注重焊接质量的自动控制.焊接过程中焊缝始终保持对中间隙中心是实现焊接过程自动化的前提条件.在管道打底MIG焊视觉跟踪系统中,首先基于光学成像的几何原理,通过CCD摄像机获取较清晰焊缝图像,使用Sobel变换获得Snake模型的初始轮廓点,然后使用贪婪Snake模型得到焊缝的准确边缘.实验结果表明,与原有Sobel变换算法相比,该方法显著提高焊缝提取的精度. 相似文献
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基于全方位视觉的多目标跟踪技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速准确地检测并跟踪多目标对象, 提出了一种基于全方位视觉的多目标对象跟踪方法. 首先采用全方位视觉传感器(ODVS)实时地采集现场360°全景视频图像;接着融合运动历史图像算法(MHI)和运动能量算法(MEI)实现了快速高效的MHoEI(Motion History or Energy Images)自动跟踪算法, 对多目标对象进行检测和跟踪;最后, 本文采用面向对象技术融合目标对象进行匹配跟踪实验结果表明本文提出的方法能较好地跟踪多目标对象, 具有鲁棒性高、运算量小、便于硬件实现、高效等优点. 相似文献