一种用于球罐焊接机器人焊缝实时跟踪的线阵CCD传感器

根据球罐焊接机器人焊缝跟踪的要求和特点,设计了一种基于线阵CCD的视觉传感器。传感器所用线阵CCD的分辨率高,光电处理系统均由硬件实现。传感器与焊接机器人组成的焊缝跟踪系统焊缝偏差检测精度好、实时性好,并且可以避免焊接时弧光的干扰,能够满足球罐制造时多层多道焊接焊缝跟踪的工艺要求。     

客车底盘骨架对接焊缝的视觉跟踪系统

根据客车底盘骨架对接焊缝的特点,设计了基于激光视觉传感的焊缝跟踪系统。针对图像处理运算量大的特点,为减少图像处理时间,提出了加窗处理算法。视觉传感系统采集并分析焊缝图像得出焊缝偏差,控制系统根据焊缝偏差指导机器人移动焊枪进行实时纠偏控制。实验结果表明,所设计的焊缝跟踪系统满足焊缝跟踪的精度要求,可以用于底盘骨架的焊接。     

深度视觉技术在焊接轨迹识别中的研究综述

机器视觉在机器人自动焊接领域得到广泛应用。图像识别可以对不同的焊接对象进行有效识别,而识别及跟踪焊缝轨迹是实现自动焊缝的关键问题。分析了焊接轨迹跟踪传感器的发展历程,讨论了视觉传感器在焊缝识别跟踪上的应用,对焊缝图像处理方法进行了分析,总结了视觉焊缝跟踪技术现状。分析结果表明,TOF相机更适合于焊缝跟踪应用,研究鲁棒性强的图像去噪方法和基于深度学习的焊缝图像分割方法是未来的发展方向,同时提出了稳定性好、精度高,效率好的深度视觉焊缝跟踪控制系统思路。     

基于视觉跟踪的大型容器焊接机器人的研制

研制了一种基于 CCD视觉焊接轨迹跟踪技术的无导轨焊接机器人。该机器人由新颖的 CCD视觉传感器来实时检测机器人行走机构与焊枪的跟踪位置偏差量 ,并据此由微机控制系统实现对机器人行走机构与焊枪的二级自动跟踪。该机器人采用永磁式柔性磁轮机构作为支持行走单元 ,使焊接机器人具有了节省导轨、轨线适应性强的优点。焊接工艺评定试验结果表明 ,此焊接机器人自动跟踪精度高 ,焊缝质量好 ,工作稳定可靠。     

基于图像处理的焊缝实时跟踪技术研究

为了提高焊接产品质量及生产效率,改善工人恶劣的劳动条件,运用视觉传感器采集焊缝图像,实时传送至计算机中进行图像处理。提出了焊缝实时跟踪系统的原理,设计了合理的焊接机构。选用ABB IRB1410弧焊机器人,用RobotStudio软件建立了机器人焊接工作站。通过灰度线性拉伸法处理图像后,焊缝轮廓清晰,对比度明显提高。利用图像骨架法准确提取到焊缝中心线,设计了焊缝实时处理系统,可以快速地处理图像。在机器人焊接时,控制焊枪始终与焊缝中心对齐,即可以实现焊缝实时跟踪焊接。实验结果表明,得到的图像处理流程可靠,方法准确且适应性强,设计的焊缝实时跟踪系统应用广泛。     

基于视觉感知管道环焊机器人

为了保证管线钢全位置焊接过程的稳定及良好的焊接质量,采用IGBT逆变式弧焊机对基于视觉感知管道环焊机器人系统的焊接电源进行了配置,并利用开发的管道环焊机器人对管线钢进行了焊接工艺实验,研制出一套可行的焊接工艺参数及控制参数.实验结果证明,实际焊接时管道环焊机器人的焊接参数稳定,焊枪能够准确地跟踪焊缝,并自动完成全方位焊接.焊缝的质量完全满足管线钢焊接工艺要求.     

基于免疫模糊的机器人焊缝跟踪系统智能控制

针对传统控制理论在视觉跟踪焊接机器人随动系统中难以取很良好控制效果的问题,提出了基于免疫学的智能控制方法.并运用该方法将随动系统跟踪焊缝所需的转动角度作为免疫抗原,以随动系统的输入电压作为免疫抗体,对焊缝跟踪系统的跟踪性能进行了仿真实验,结果表明该控制方法具有良好的快速性和稳定性,满足随动系统快速旋转跟踪焊缝的要求.     

视觉激光焊在汽车制造业中的应用研究

激光焊接技术具有精度高、效率高、焊接成本低等优势,是汽车制造业中主要的加工技术之一。随着计算机技术的发展,图像处理的速度与精度等都有了长足的进步,可以满足机械加工工艺的要求,而机器视觉激光焊接技术符合柔性化生产、个性化定制的发展趋势,因此基于视觉控制与视觉伺服的激光焊接技术是今后的发展方向之一。本文主要对机器人视觉激光焊接系统的组成进行了概述,分析了视觉激光焊接的关键技术,如:焊接机器人、图像处理技术、焊接工件位姿误差检测、焊缝(焊点)轨迹跟踪控制、自适应控制、焊缝缺陷检测等;介绍了视觉激光焊接机器人在汽车制造业中的应用实例,并展望了视觉激光焊接技术的发展趋势。     

基于图像处理的相贯线焊缝轨迹跟踪系统研究

相贯线焊接是实际生产中常见的典型焊接形式,但其焊接难度较大,焊接精度不高。为了提高焊接质量,以相贯线焊缝为研究对象,采用视觉传感器进行焊缝识别和轨迹跟踪,为解决机器人焊接过程中焊缝轨迹跟踪精度不高的问题,对轨迹跟踪系统进行了控制设计,采用自适应模糊PID的控制方法对控制器进行设计,最后进行Matlab仿真。仿真结果表明,该方法具有良好的自适应性,能够实现焊缝的快速准确跟踪。     

基于机器视觉的焊接轨迹跟踪技术

本文针对海上风电装备高焊接质量和可靠性要求,提出了基于机器视觉的焊接轨迹跟踪技术,本方案主要由五部分组成:视觉传感系统、焊接机器人、控制系统、送丝系统、图像处理系统,其中视觉传感器系统是整个焊缝跟踪系统的核心部分,包括工业CCD摄像机、激光发生器和窄带通滤光片三个重要元件,通过对比实验确定了视觉传感器与工件、焊枪之间的位置关系,并设计了视觉传感器夹具,对工业CCD摄像机标定,结果表明:本文所依托项目采集的图像质量较优,满足焊缝跟踪的图像处理需求,图像处理算法能有效地凸显焊缝图像中激光带信息和去除无关信息,实现强干扰复杂环境下焊缝特征点的准确识别。     

Arc welding robot system with seam tracking and weld pool control based on passive vision

The automatic control in square-wave alternating current (AC) gas tungsten arc welding (GTAW) is significant for a “teach and playback” robot to overcome the variation of the seam trajectory and the seam gap in the welding process. This paper presents a welding robot system based on the real-time visual measurement in the different levels of the welding current. The primary objective is to measure the offset of the torch to the seam center and the size of seam gap by passive vision, track the seam and control the weld pool in real time. A novel visual image analysis algorithm was developed for seam tracking and seam gap measuring, free from robot calibration. The control algorithm based on the knowledge base was established to control the weld formation by regulating the welding current and wire feed rate. The welding practice for the rocket storage tank demonstrates the efficiency of the proposed system.     

双眼运动控制生理神经回路功能图谱的创建

机器人视觉系统在较恶劣的实际环境中应用时,往往不能平滑稳定地跟踪目标,会出现跟踪视频图像的跳动、跟踪目标的丢失以及图像模糊等。面对存在的问题,视觉专家从图像处理和运动控制的角度对这些视觉技术进行了研究,一定程度上解决了视觉中的基本问题,但专家们尚无本质上的解决方法。文中试图从人眼的生理学解剖学研究角度,通过对运动神经回路的分析,建立双眼球运动控制的生理神经回路及其各个神经环节的功能图谱,为演化出仿生机器人双目运动控制模型提供生理学基础,从而从本质上解决上述问题。     

Vision guided dual arms robotic system with DSP and FPGA integrated system structure

Usually, a humanoid robot has two arms and stereo vision system to execute human daily actions. It has complicate mechanism and mechatronics control system structure. The hardware control structure should be planned ingeniously to execute the complicate computation of 3D image processing and manipulate a multi degree of freedom dual arms motion control, especially for mobile robot system. Here a 7 DOF dual arms robot with FPGA hardware control structure and a digital signal processor (DSP) based CMOS stereo vision system are designed and built in our lab. The intelligent fuzzy sliding mode control strategy is employed to establish the visual guided robotic motion control software. This low cost humanoid robotic system has compact control structure and mechanism integration for mobile application purpose. Object detecting and tracking schemes in 3D space were developed for locating the target position and then guided the robot arm to pick and place objects or track the specified moving target. Experimental results show that this delicate robotic system has basic humanoid function.     

核电容器高效磨削的焊缝轨迹检测与识别系统的研究

为了实现核电高压容器高效磨削中的焊缝磨削轨迹的在线检测,提出了一种基于机器人视觉的焊缝磨削轨迹检测与识别技术,该技术是将基于结构光的视觉系统安装在磨削机器人的末端,使磨头反转,构成视觉的检测系统。并对采集到已焊V型坡口的焊缝图像进行图像处理试验,结果表明,该系统能够运用于核电高压容器高效磨削的焊缝磨削轨迹检测中,并且可以获得被磨削工件的形位信息。     

基于微小型移动机器人的微操作系统

提出一种新颖的基于宏/微双重驱动微小型移动机器人的微操作系统.机器人在宏运动状态下为典型的轮式机器人,在微运动状态下为尺蠖运动机器人.将集成微夹持器的微操作器安装在机器人移动定位平台上用于实现微操作任务.为了自动导航机器人完成微操作任务,设计外部智能视觉系统.视觉系统分为全局视觉与显微视觉两个子部分,机器人在全局视觉的导航控制下以宏运动状态实现大范围的粗定位,并使机器人微夹持器末端准确地进入显微镜视场.在显微视觉的导航控制下以微运动状态实现小范围、高精度的精定位,并完成微操作任务.试验表明,提出的基于微小型移动机器人的微操作系统能够成功地实现微小零件的夹取与装配.     

基于ARM移动机器人视觉系统的设计

在嵌入式ARM+Linux平台开发了基于ARM移动机器人的视觉系统,使移动机器人脱离PC机平台,因此,机器人运动相对方便,运动范围也相对扩大.视觉系统的软件实现基于OpenCV,使系统开发方便,开发周期短.视觉系统可通过实时获取和处理图像来不断调整机器人运动位置,使跟踪定位精确.     

Autonomous seam acquisition and tracking system for multi-pass welding based on vision sensor

Automatic welding technology is a solution to increase welding productivity and improve welding quality, especially in thick plate welding. In order to obtain high-quality multi-pass welds, it is necessary to maintain a stable welding bead in each pass. In the multi-pass welding, it is difficult to obtain a stable weld bead by using a traditional teaching and playback arc welding robot. To overcome these traditional limitations, an automatic welding tracking system of arc welding robot is proposed for multi-pass welding. The developed system includes an image acquisition module, an image processing module, a tracking control unit, and their software interfaces. The vision sensor, which includes a CCD camera, is mounted on the welding torch. In order to minimize the inevitable misalignment between the center line of welding seam and the welding torch for each welding pass, a robust algorithm of welding image processing is proposed, which was proved to be suitable for the root pass, filling passes, and the cap passes. In order to accurately track the welding seam, a Fuzzy-P controller is designed to control the arc welding robot to adjust the torch. The Microsoft Visual C++6.0 software is used to develop the application programs and user interface. The welding experiments are carried out to verify the validity of the multi-pass welding tracking system.     

基于图像的机器人视觉伺服免疫控制

视觉传感器的引入增加了机器人对周围环境的自适应性,拓宽了机器人的应用领域。可以预见,具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用。本文根据机器人视觉伺服控制系统的特性利用图像雅可比矩阵的伪逆和免疫控制原理设计了视觉控制器,并将之应用于机器人视觉伺服控制中。两连杆机器人平面视觉跟踪控制仿真结果表明在控制系统的动态调节过程中,PI型免疫控制器的免疫反馈机制能使偏差迅速消除,控制性能优于常规的PID控制器。