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。     

基于斜率分析法的焊缝条纹直线特征提取分析

提出了一种基于直线拟合的斜率分析法,用于提取线结构光焊缝条纹特征直线. 该方法将光条上的所有n个像素点按坐标大小顺序排列,从起始点开始顺次推移,每连续n0个光点进行直线拟合,共记录n-n0个斜率值,通过斜率变化特征计算光点在各条纹直线上的分布数量,以完成点集划分,根据划分后的各点集拟合直线作为求得的焊缝特征直线,最后讨论了参量n0对拟合直线的影响. 结果表明,该方法能够有效地检测角接、搭接及V形等各类焊缝特征直线,满足焊缝检测的试验现场要求.     

基于网格激光线的横向焊接焊缝下塌检测方法

提出了一种基于网格激光的横向焊接焊缝下塌检测方法,根据5×5网格激光投影在焊缝表面的变形来检测焊缝的下塌情况.首先对网格图像进行处理,分别得到竖向和横向的像素点集.在此基础上,利用高斯函数对竖向点集进行样条曲线拟合,再对获得的高斯样条曲线分四段进行拟合,并求曲线段和直线段的交点.采用基于横向线的最小二乘法,对获得的交点以及焊缝最高点进行直线拟合.最后,通过计算三条拟合直线的距离,得到焊缝的下塌量.结果表明,该方法可以实现横向焊缝下塌情况的在线检测,为横向焊接焊缝成形闭环控制提供了基础.     

基于机器人旋转电弧传感器跟踪仰焊焊缝

为了提高焊接的质量和效率,必须实现机器人对仰焊焊缝的自动跟踪. 利用组合滤波的方法对焊接电流进行滤波. 采用最小二乘法对第16个采样点至第48个采样点进行线性拟合,拟合直线的斜率作为偏差. 以偏差和连续三次偏差之和作为模糊控制器的输入,以水平滑块伸缩速度对应的脉冲数作为模糊控制器的输出. 连续三次偏差的绝对值都大于0.9时,认为到达焊缝终点. 进行了仰焊焊缝跟踪试验、仰焊焊缝终点检测和流水孔的通过试验. 结果表明,利用该算法,机器人跟踪仰焊焊缝的准确度高,可靠性好,能够准确地识别出仰焊焊缝终点和通过流水孔.     

分层激光扫描图象的直线拟合

给出一种基于平面二维数据云的直线拟合算法。通过边界搜索和边界序化之后，采用最小二乘法对边界点进行处理，有效的拟合出了边界的直线特征。最后，给出了应用该算法的一个实例。     

基于线激光扫描工业角焊缝外观的判识

本文提出通过线激光扫描角焊缝,针对工业角焊缝的相关特征提出了经过高维最小二乘法拟合,求取拟合轮廓线的极值点来确定焊趾范围,并基于拟合轮廓与实际轮廓间的位置偏差提取特征点,经过专门的算法识别焊缝的轮廓,进而计算得到角焊缝外观相关尺寸参数。经过试验验证,该算法的识别准确率可以达到工业使用要求。     

基于视觉检测的对接焊缝跟踪方法

对于常规焊缝,线结构光跟踪可以有效提取焊缝坡口特征。但是对于工业生产中大量应用的薄板对接焊缝,由于焊缝宽度很小,结构特征不明显,不适合采用线结构光跟踪方法。提出一种使用普通光源照明的视觉跟踪方法,可以准确识别直线焊缝。首先通过行扫描,确定焊缝的初始特征点。对于薄板对接时存在的点固点,通过增量阈值法滤除。直线拟合采用迭代式的随机抽样最小二乘法,实现了准确、稳定、快速的焊缝跟踪。     

基于线激光扫描的工业焊缝外观检测系统

文中针对表面带有鱼鳞纹的焊缝提出了工业焊缝外观检测算法:采用高维最小二乘法来拟合焊缝轮廓线,求取拟合轮廓线的二阶导数来确定焊趾范围;并基于拟合轮廓与实际轮廓间的位置偏差提取特征点,进而得到工业焊缝的形状参数.基于上述算法,开发和调试工业焊缝检测的软硬件系统.试结果表明,针对表面有鱼鳞纹的焊缝该算法可以稳定、准确、快速的进行检测.工业应用表明,该系统可稳定实现焊缝轮廓数据的快速采集.通过该系统实现对采样数据的处理计算,最后得到准确的检测结果.     

基于RANSAC和卡尔曼滤波的窄焊缝识别北大核心

针对高效鲁棒的焊缝识别对于提高焊接质量和效率具有重要的作用,提出了一种基于线结构光的薄壁件窄焊缝快速识别方法。首先,对激光照射的焊缝图像进行去噪和增强;其次,分别利用Ransac算法和最小二乘法对焊缝和激光条纹进行直线拟合;接着,以二直线交点为中心建立ROI,连接ROI中的连通体获得修正后的交点;最后,对修正后的交点加以平移,以斜率为状态变量进行卡尔曼滤波,以修正后的交点为中心建立ROI并计算ROI中各点斜率,寻找具有最接近滤波后的斜率的点,将其反向平移后的坐标作为交点的最终值。实验证明该算法具有较高的鲁棒性和较快的处理速度,可满足窄焊缝的实时识别需求。     

一种数控折弯加工多参量非线性补偿新方法

对复变量移动最小二乘法及其基函数、紧支域半径等重要参数进行研究,针对它在非均匀采样点集应用上的不足,提出一种待拟合点紧支域半径随采样点区域稀疏程度动态调整的改进型复变最小二乘法,并将其应用到数控折弯机的多参量非线性补偿中,对多组拟合数据进行对比性曲线拟合以及曲面拟合。结果表明:与传统的复变量移动最小二乘法拟合曲线相比,改进型复变最小二乘法在计算复杂度、平滑性以及精度尤其是点密集区域的精度等方面都取得了较大的改进。     

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。     

基于结构光立体视觉的焊缝测量

提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

基于焊枪轮廓特征提取的焊接偏差测定方法

在熔化极气体保护焊(gas metal welding, GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统

针对钢结构件品种多、批量小,焊缝形状位置一致性差,机器人重复定位过程复杂等缺点,设计了一种基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统. 运用CCD工业相机和激光器,采集带有激光条带的焊缝图像,分别利用中值滤波柔化噪音,Otsu算法自适应阈值分割,开操作和形态学处理相结合去除图像中除目标像素外的小连通区域,提取激光条带的中心线,最终利用Hough变换对中心线直线拟合,得到特征点位置,并通过骨支架试验验证该技术的可行性. 结果表明,该方法可快速准确地检测到焊缝特征点,满足实际要求.     

大功率激光焊机焊缝质量参数的提取方法

提出大功率激光焊机焊缝的图像处理和质量参数特征的提取方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地得到了质量参数。通过一套具有工业显微镜头的CCD视觉系统,实现了微细焊缝的结构光光带的采集。根据其区域的背景和前景图像亮度差别较大的特点,提出一个基于最优阈值分割的光条细化算法,确定了光条在图像平面的变形,从而提取出焊缝质量参数,如熔宽、错边及余高等。实验结果证明了该方案切实可行,结果满意。