一种基于摆动式涡流传感器的焊缝跟踪方法

采用非接触电涡流传感器应用于焊缝跟踪,利用指数运算电路补偿传感器的线性度,从而加大了传感器的量程,消除了传感器在焊缝跟踪过程中的失真情况.选用摆动式涡流传感器检测焊缝偏差信息,实现复杂形状焊缝的平板对接I形坡口的自动跟踪.应用区域积分差值加权比较法对焊缝的偏差信息进行分析,消除了因板厚不均匀以及错位的误判,在采样数据点不变的情况下,提高了焊缝跟踪精度.结果表明,摆动式涡流传感器用于焊缝自动跟踪可行,跟踪效果好,为目前对自动焊缝跟踪技术的研究提供了一种新的方法.     

基于薄板搭接的互感式焊缝跟踪传感器的分析

采用双矩形截面圆柱线圈互感式传感器作为焊缝跟踪传感器,实现了薄板搭接的焊缝跟踪.利用等效圆形回路法计算了轴线相交的矩形截面圆柱线圈之间的互感系数.使用Ansys有限元分析软件,建立了传感器的三维模型,对传感器线圈的参数进行了优化设计,分析了线圈轴线夹角对于传感器输出的影响,确定了适合于焊缝跟踪的互感式传感器结构.最后进行了互感式焊缝跟踪传感器的焊缝跟踪具体试验,传感器输出线性度良好,跟踪精度达到要求,为薄板搭接的自动焊缝跟踪技术提供了新的方法.     

焊接机器人自动跟踪系统研究

研究开发了一种光纤式激光焊缝跟踪系统,介绍了该系统的结构组成及工作原理,对焊缝自动跟踪的系统定位、实时跟踪算法、抗弧光干扰等关键技术问题进行了深入探讨.该系统在管道预制焊接机器人的工艺试验表明,系统自动跟踪焊缝稳定性好、精度高,可满足焊接机器人全自动焊作业需求.     

基于薄板搭接的摆动式相邻电容焊缝跟踪传感器

针对薄板搭接自动焊缝跟踪目前存在的不足以及电容传感器边缘效应的特点,设计出一种应用于薄板搭接的摆动式相邻电容传感器. 首先建立了相邻电容传感器以及该传感器扫描焊缝坡口的数学模型,其次采用Matlab软件对模型进行了仿真分析,并通过试验验证了该模型的正确性及有效性. 最后搭建了跟踪试验平台进行了跟踪试验. 结果表明,采用摆动式相邻电容传感器能够实现薄板搭接焊缝的跟踪,这为薄板焊缝自动跟踪提供了一种新的技术.     

基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪系统

针对薄板对接接头错边问题以及搭接接头难以实现焊缝跟踪问题,提出了一种基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪方法.将两变面积式涡流传感器置于焊缝的一侧,通过双传感器分别检测高低和左右的位置信息,相互补偿得到独立的偏差信号以实现焊缝跟踪.分析了变面积式涡流传感器的原理,利用响应面法拟合响应曲面,进行变量分离,得到了输出电压信号与面积的关系式.最后,搭建简易平台进行了薄板对接及搭接的焊缝跟踪试验.结果表明,双涡流传感器焊缝跟踪方法具有可行性与正确性,为自动焊缝跟踪技术研究提供了新的研究方向.     

基于涡流式焊缝跟踪传感器的角焊缝焊接

介绍了涡流传感器的原理,选用差动式涡流传感器检测偏差信息,通过最小二乘法拟合得到传感器的线性曲线.信号的处理采用硬件滤波加软件滤波方法,采用门限区加比例控制的方法对焊缝进行跟踪.经实验证明,涡流传感器用于焊缝自动跟踪可行,跟踪效果好.     

基于激光传感器的弧焊机器人焊缝跟踪研究

采用激光扫描式传感器,设计了一套机器人焊缝自动跟踪系统。开发了相应的焊缝跟踪算法,包括直线、圆弧和直线圆弧组合连续焊缝的跟踪算法。探讨实现这些算法的相关技术问题。计算机仿真结果表明,该算法合理有效,可用于弧焊机器人焊缝在线跟踪作业,改善和提高机器人的焊接精度和质量。     

具有遥控监视功能的焊缝自动跟踪图像处理系统

实现焊接过程自动化和机器人化，焊缝自动跟踪必不可少。本文对埋弧焊中焊缝自动跟踪系统的传感器、图像处理系统及遥控监视功能进行了研究，得到一种造价低廉且功能齐全的焊缝跟踪系统。     

焊缝自动跟踪系统中的智能控制

从控制方式的角度对焊缝自动跟踪系统进行分析,确认大多数焊缝跟踪系统是一种前馈随动系统。介绍了模糊控制和神经网络在焊缝跟踪中的应用。     

记忆式焊缝跟踪系统

介绍了新近研制的一种可用于多层焊缝的自动焊接记忆跟踪系统，此系统在焊接第一层焊缝时能实时跟踪焊缝，同时记忆焊缝跟踪数据，此后，系统依据此记忆数据进行各层焊缝的自动跟踪工作，本系统具有新颖的二维焊缝跟踪机构及传感器，其实跟踪精度及重复跟踪精度都满足了焊接工艺的要求。     

用声发射传感器的焊缝跟踪控制研究

基于缝隙对声发射波传播有影响的现象，作者研制成一种利用声发射－微处理器控制的焊缝跟踪系统。本文叙述了缝隙对声发射波传播的影响和焊缝跟踪控制装置的设计。试验表明这种焊缝跟踪控制装置是灵敏的，它能克服偏差，正确跟踪直焊缝和曲线焊缝。     

机器视觉型焊缝跟踪技术

介绍了焊缝跟踪技术的研究现状,分析了用于焊缝检测的传感器工作原理及其优缺点,重点论述了基于机器视觉的焊缝跟踪系统的硬件组成和图像处理的工作流程.同时对多种控制算法(经典控制和智能控制)和焊缝边缘检测技术(基于形态学和遗传算法的边缘检测等)进行了分析,研究了机器视觉目前在焊接应用中存在的问题及解决思路,并对基于机器视觉的焊缝跟踪技术进行了展望.     

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。     

基于焊缝中心的焊缝信息的直接提取

如何快速而准确地寻找到焊缝中心的位置是实时焊缝跟踪系统要解决的首要问题。本文提出一种根据焊缝的先验知识来寻找焊缝中心的新的算法。这种算法主要是根据焊缝的横向和纵向两个方面的特征来判别焊缝CCD图像中自焊缝中心的位置,具有定位精确及速度快的优点,能够大大提高焊缝跟踪系统的实时性能。     

一种用于窄间隙焊缝跟踪系统的多极阵列电容传感器

焊缝跟踪系统是实现智能焊接的关键技术之一,针对窄间隙焊缝中焊缝实时跟踪困难等问题,文中设计了一种基于边缘电场技术的多极阵列电容传感器,并通过结合了小波滤波与非线性映射技术的电容信号处理技术,实现了该传感器对窄间隙焊缝坡口形貌的重构.首先,建立了该传感器的数学模型,得到了多极阵列电容传感器的相关理论数值,并结合有限元仿真分析,优化了传感器结构.随后,通过电容信号处理技术实现了对传感器电容信号的提取及优化,获得了焊枪偏移及焊缝偏差信号,完成了焊缝坡口形貌重构.结果表明,多极阵列电容传感器应用于窄间隙焊缝跟踪系统是可行的,对窄间隙焊缝跟踪具有重要意义.     

移动焊接机器人大折角角焊缝跟踪及工艺

针对移动焊接机器人大折角角焊缝自动跟踪焊接过程中,因折角处的焊接速度难以保持恒定,导致折角顶点处焊缝不均匀问题,提出了根据焊接速度实时在线调整焊接电流的方法.首先对大折角处机器人焊缝跟踪进行运动学分析,在折角处焊接速度以余弦规律变化,保证焊接的正常进行.同时根据焊接过程焊接速度的变化,在线调整焊接电流的思想,通过试验进...     

一种用于焊缝跟踪的电容式传感器

在研究传感器与工件之间距离变化感应出电流、电压的变化规律以及信号采集与处理方法的基础上,提出了一种用于焊缝跟踪系统的新型电极结构的单片式电容传感器,并研制出一种焊缝跟踪系统.在考虑温度影响的前提下,跟踪系统采用差动式测量方法实时提取出焊枪相对焊缝坡口中心的偏差信息,并通过控制执行机构进行纠偏调节,从而实现焊缝跟踪.结果表明,电容式传感器结构简单,分辨率高,工作可靠,非接触测量,并能在高温、辐射和强烈振动等恶劣条件下工作,可实现复杂轨迹角焊缝的焊缝跟踪,为目前对焊缝跟踪技术的研究提供了新的方向.     

电弧焊接焊缝偏差方法研究

焊缝跟踪技术是自动电弧焊接的一个重要研究领域,实现精确的焊缝跟踪对于提高焊接质量具有非常重要的作用。而要实现精确的焊缝跟踪,焊缝偏差(即焊缝中心与电弧的偏差)检测技术是一个关键。通过图像处理技术,选取熔池图像处理区域(包括熔池前端与熔池前端部份焊缝),并将熔池图像质心作为分析焊缝偏差的特性参量,研究利用熔池特性参数来建立焊缝偏差测量视觉模型的方法。     

Seam tracking based on estimation of weld position using Kalman filtering

Abstract

A seam tracking method is presented based on the estimation of weld position during the gas tungsten arc welding process. Kalman filtering of the weld pool images from a visual sensor is applied to compute recursively the solution to the weld position equations which are established based on an estimation of the centroid position of the weld pool images. This centroid, the position of which corresponds with the weld position, is extracted as the measurement eigenvector. The evolution of the weld position data from the weld pool images can be described through an appropriate process model, so that the weld position can be detected by applying a Kalman filter. This allows adjustment of the welding torch position in real time, which may significantly reduce processing time and promote seam tracking accuracy. Simulations and actual welding experiments have demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm in the presence of weld pool image noise and have demonstrated the robustness of weld position detection for seam tracking.