基于视觉图像传感的精密脉冲TIG焊焊缝跟踪

针对某复杂曲面薄壁不锈钢工件精密脉冲TIG焊中的焊缝跟踪问题 ,本文研究了一种基于视觉传感的高精度、高实时性焊缝跟踪技术。根据脉冲TIG焊的工艺特点 ,该技术通过选择特定波长的滤光片及合理的曝光时刻 ,采用工业CCD摄像机获取可直接分辨出焊缝、熔池和钨极的清晰、放大的焊接区图像。采用VC语言设计的图像处理算法 ,可以快速准确地识别出焊缝中心线 ,提取钨极偏离焊缝中心线的方向和距离 ,驱动步进电机调节焊炬位置 ,实现高精度、高实时性的焊缝跟踪。试验结果表明 ,该技术的单幅图像处理周期小于 12 0ms,能实现焊炬运动方向与焊缝偏差角小于 3 0°的焊缝跟踪 ,满足了复杂曲面的薄壁不锈钢工件的精密焊接要求。     

基于视觉传感的焊缝跟踪控制系统

研究一种智能型焊缝跟踪控制系统,采用视觉传感器ＣＣＤ检测弧焊区,并通过图像处理准确识别焊缝位置,同时设计一个参数自调整模糊控制器对焊枪运动进行控制,有效地提高了焊缝跟踪精度。     

视觉传感焊缝跟踪技术的发展状况及实施方案探讨

介绍了用于焊缝跟踪的几种视觉传感方法及控制技术的原理，特点，在此基础上提出了一种基于结构光焊缝激光跟踪系统的实施方案，该方案能够将三维控制转换为一维控制，控制简单，实施容易，对焊缝跟踪系统的研制有一定的参考作用。     

基于结构光视觉传感的V形焊缝信息提取

对基于结构光视觉传感的V形焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过阈值变换、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化等一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用斜率分析的方法检测焊缝位置.根据V形焊缝偏中距离、焊缝宽度和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

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.     

基于扫描激光视觉传感的焊缝图像特征信息识别

特征点提取是激光视觉焊缝图像识别的关键技术,目前常用的斜率分析法虽然原理简单、计算速度快,但适应性不好、精度不高,对于一些复杂的深坡口焊缝甚至无法识别.对基于扫描激光视觉传感的焊缝图像识别进行深入研究后,提出一种新的特征点提取思想———由形到点,将焊缝坡口特征点分为直角拐点和斜角拐点,分别设计斜率极值法和斜率截距法来提取.实际焊缝跟踪时,根据拐点类型分别调用对应的提取算法,就能完成全部焊缝坡口所有特征点的提取.结果表明,"由形到点"提取特征点精度高,抗干扰能力强,对不同焊缝坡口形式适应性好,在厚板深坡口焊缝跟踪领域有很大的实用价值.     

焊缝图像特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术的应用

以焊缝特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术为研究对象,针对视觉传感技术对于厚板和较深的焊缝坡口应用中精度较低的问题,采用基于扫描激光的光觉传感技术,研究出了一种焊缝图像信息预处理和图像信息特征点的提取方法,并完成了相关算法的优化。基于整体到局部的思想,使用斜率极值法和斜截距法分别对直角和斜角拐点进行了有效提取。实验证明所提出的扫描激光传感技术具有检测速度快和检测结果精度高的特点。本研究对于厚板和深焊缝坡口的图像信息识别具有一定的指导意义。     

搭接焊缝的视觉传感图像预处理及信息提取

对基于结构光视觉传感的搭接焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过低通滤波、阈值变换、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用搜索法检测焊缝位置.根据搭接焊缝偏中距离和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

V型焊缝的视觉传感图像处理研究

对基于结构光视觉传感V型焊缝图像处理的方法进行了研究。获取的图像中存在大量的飞溅、烟尘、电弧光以及周围环境电磁、静电产生的噪声干扰。研究的图像处理方法可以去除这些干扰,准确提取焊缝激光条纹信息,该方法处理速度快,能够满足焊缝实时跟踪要求。     

药芯焊丝水下焊接视觉传感焊缝自动跟踪系统

根据水下焊接的特殊情况,研究设计了一套药芯焊丝水下焊接视觉传感焊缝自动跟踪系统。该系统硬件结构简单,成本低廉,软件功能丰富,人机界面友好,操作简单易学,为进一步进行水下药芯焊丝焊接焊缝自动跟踪的研究打下了基础。     

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.     

基于视觉的焊接缺陷熔池图像特征探讨

针对MAG焊电弧光谱特点,采用被动式视觉传感方法,利用CCD摄像机配合近红外复合滤光系统消除弧光干扰,获取MAG焊熔池图像.从MAG焊焊接缺陷产生的机理及熔池流态出发,采用同步对比试验,研究了熔池图像特征与焊接缺陷的映射关系,提取出表面气孔、焊塌、焊穿等焊接缺陷所对应的熔池图像特征.结果表明,一种焊接缺陷往往有多种视觉图像特征,通过熔池图像特征判断表面气孔、焊塌、焊穿等焊接缺陷具有良好可行性,为基于视觉的焊接缺陷自动在线预测提供了技术依据.     

Method of weld recognition based on textural feature matching

In this paper an automatic visual method of seam recognizing and seam tracking based on textural feature matching was proposed,in order to recognize the weld of multi-layer or multi-pass welding in which the weld is difficult to be recognized by conventional visual methods.This method focuses on the obvious difference of image textural feature between the weld region and the base metal region,as well as the similarity of the textural features along the welding direction.The method consists of the following steps: setting image template and choosing the edge region as ROI (region of interest),extracting the image textural feature of the template and the edge region,feature matching,and recognition of weld region.Experiment showed that the method proposed was effective for weld seam recognition in multi-layer welding.     

应用于遥控焊接的激光视觉传感辅助遥控示教

提出了用于遥控焊接的激光视觉传感辅助遥控示教技术.克服了基于立体视觉显示遥控示教的缺点,操作者工作强度减轻.通过激光视觉传感提取焊缝特征点作为示教点,提高了识别精度.空间鼠标作为远端焊接机器人的手控器,提高了操作的灵活性.实现了对平面曲线焊缝和复杂空间焊缝的遥控示教.结果表明,此技术可以大大减少操作者的示教时间;示教路径精确;焊接过程自动执行,避免了远程操作的时间延迟影响,对遥控焊接在实际工程的应用有较高的价值.     

基于视觉的MAG焊气孔缺陷图像特征初步探讨

针对MAG焊特点,利用被动式熔池视觉传感系统,采集到清晰的熔池图像;通过同步对比试验方法,系统地对焊接气孔缺陷与熔池图像特征信息之间的关系进行了研究,提取了表面气孔、内部气孔(夹渣)对应的熔池图像特征,并从灰度均值和标准差的角度研究了焊接气孔缺陷产生过程中熔池图像变化情况及奇异特征.试验表明,通过熔池视觉图像特征判断气孔焊接缺陷,具有良好的可行性,为基于视觉传感的焊接缺陷自动识别提供了技术依据;一种图像特征可能预示有多种焊接缺陷产生的可能,一种焊接缺陷可能有多种图像特征显示.     

基于纹理特征的焊缝识别方法

提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法.不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题.在该方法中,先对图像进行纹理分析.提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,采用图像分割的方法,确定焊缝区域位置以及焊缝中心.结果表明,该方法能够适用于多层焊盖面焊焊缝识别.     

一种用于穿孔塞焊焊缝特征提取的视觉识别算法

针对三代核电站屏蔽厂房钢筋穿孔塞焊变角度、变间隙等复杂的接头特征,研究用于机器人智能化自适应焊接的视觉识别方法. 采用双条纹激光视觉传感技术对焊接前的待焊区域进行识别,结合离散数据模拟关系曲线设计一套视觉处理算法,实现了对各种影响穿孔塞焊接头焊缝成形的特征量的数据进行提取,包括塞焊孔圆心坐标及直径、钢筋凹凸高度、接头倾斜角度、焊缝间隙等,为后续的焊枪姿态与焊接工艺参数联合规划提供基础数据. 通过对比实测的采样数据对该算法的提取精度进行了误差分析. 结果表明,圆心坐标在x, y方向的误差都在 ± 0.2 mm的范围之内,倾斜角度在R_x,R_y方向的误差都在 ± 0.2°的范围之内,实现了穿孔塞焊接头特征提取的高精度和可靠性.