水下焊接机器人视觉传感系统图像干扰因素分析

水下焊接机器人视觉传感系统在焊接过程中实时的对焊缝图像进行提取,通过一系列的图像处理算法,识别出焊缝位置,得到焊缝与焊枪之间的位置偏差,通过控制算法,实现焊缝跟踪的目的.在图像提取的过程中,会有各种各样的干扰,如泥沙干扰、弧光干扰、水泡气泡干扰、水对光的散射等各种干扰.着重分析了水下焊接机器人视觉传感系统图像提取的各种干扰因素,并对各种干扰因素产生的原理加以研究分析,并在此基础上,对如何去除各种干扰因素的方法--"二步干扰因素去除法"进行了简要的分析.     

管道焊接熔池图像处理与特征提取

提出了一种管道焊接熔池成像系统,能够有效克服弧光干扰,获取焊接熔池在焊缝坡口内图像.采用基于统计的鲁棒图像处理方法,对熔池图像进行预处理,抑制飞溅等噪声.在图像自适应分割和边缘提取基础上,根据熔池图像和焊缝坡口图形特点,分别提取熔池图像在焊缝内的灰度分布特征以及焊缝坡口图形特征,得到熔池相对焊缝坡口的动态偏移量,以及熔池振动幅度和频率,为焊缝跟踪和焊接质量控制提供了视觉信息反馈.进行了焊接过程实时图像处理和特征提取试验,试验结果验证了熔池成像系统和图像处理方法的有效性和可靠性.     

焊接机器人自动化焊接的实现与探索

随着工业自动化程度的不断提高,以示教-再现模式为主的焊接机器人工作模式也逐渐变得更加智能,逐步实现焊接自动化.焊接自动化的实现主要体现在干扰处理、焊缝识别与提取、焊缝图像处理、焊缝自动跟踪等方面.文中在概述焊接机器人的前提下,对上述的自动化实现进行分类归纳,并最终作出总结.     

弧焊机器人焊缝图像处理及识别方法的研究

针对电荷耦合器(CCD)所获取焊缝图像的特点,研究了相应的图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.通过识别激光带在焊接坡口处的变形,准确识别出图像中焊缝中心位置并计算出焊枪的偏差.采用多线程技术编写了应用程序,充分利用计算机系统资源,大大提高了图像采集、处理和存储的速度.识别算法对每幅图像的平均运算时间为16 ms,识别精度达到±0.2ms.试验证明:图像处理的过程和焊缝中心识别的方法是有效的,该系统满足焊缝跟踪控制的实时性要求.     

药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪视觉传感系统的设计

为满足药芯焊丝水下焊接自动化的需要,研究了用于水下焊缝自动跟踪的视觉传感系统。该系统较好地解决了药芯焊丝水下焊接弧光对焊缝图像传感的干扰问题,能获取较清晰的焊缝图像。采用基于图像分割的边缘检测技术成功地提取了焊接电弧和待焊焊缝的边缘,使用该系统可获得电弧和待焊焊缝的偏差信息,为进上步实现药芯焊丝水下焊接焊缝的自动跟踪控制打下了基础。     

基于像素方差分析的焊缝边缘检测方法

在焊接图像处理中,噪声信号的干扰直接影响了边缘检测的精确度和系统的实时性能.针对焊接图像的特点,提出一种基于邻域像素灰度分布均匀度分析的边缘检测方法,讨论了该算法的原理,并应用Matlab语言对算法进行焊接图像边缘提取仿真试验.仿真结果和传统边缘检测算法比较表明:该方法能有效抑制图像中大量存在且分布复杂的噪声信号,准确检测出焊缝的边缘.该算法对噪声的敏感程度明显低于传统的焊缝边缘检测算子,更适用于焊接过程图像的焊缝边缘检测.算法可靠性好,易于实现;缺点是边缘响应不是单像素的.     

激光视觉水下焊缝图像处理与特征提取

自动化、智能化是水下焊接的发展方向,水下焊缝位置的实时传感与检测是其中的关键技术之一,激光视觉传感是一种很有前景的检测方法.阐述了激光视觉水下焊缝图像在不同水质环境下干扰噪声的特点,探讨了V形焊接坡口的水下焊缝图像预处理方法,研究了M ean Sh ift算法在水下焊缝图像分割中的应用,以及直线Hough变换提取水下焊...     

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.     

免疫算法在焊缝识别中的应用研究

对在自然光条件下焊缝识别进行了深入的研究,搭建了TIG焊图像采集系统,实时采集焊接图像。在此基础上,对焊接图像的焊缝识别技术进行研究,在传统的图像分割方法中引入免疫算法。首先定义了图像灰度抗体、抗原,构造免疫亲合度函数,并详细描述了人工免疫操作算子,给出了免疫计算算法流程,以实时获取最优的图像分割阈值。最后,进行了相关的试验验证,试验结果表明,与传统的Ostu法相比,基于免疫计算的焊缝识别法能较好地去除焊缝周围由于光线所造成的干扰,较好地提取焊缝信息,为焊缝跟踪提供更为精准的焊缝信息。     

基于被动视觉的焊接过程多信息检测系统

针对焊接过程控制的要求,提出了一种基于被动视觉的焊接过程多信息检测系统,系统由工业CCD摄像机、窄带光学滤光片、计算机系统等组成,窄带滤光片以弧光较弱的950 nm为中心波长,以减少焊接过程中弧光的干扰,获得清晰的焊接图像.在焊接过程中,系统通过视觉信息对焊缝、电弧、熔池和焊丝等进行实时检测,提取电弧摆动的中心位置偏差、幅度偏差和角度偏差等多个特征参数,以此对焊枪进行控制,使得电弧的摆动中心和焊缝中心一致,摆动平面和焊缝中心垂直,摆动幅度和焊缝宽度相适应,避免了焊接过程的夹渣和未熔透等缺陷,保证了良好的焊后成形质量.     

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.     

光切法视觉检测的焊缝坡口中心定位方法

焊缝坡口成像质量和焊缝中心定位是实时焊缝跟踪系统的关键问题,针对氩弧焊接时坡口的视觉焊缝跟踪过程中强弧光干扰等问题,设计了基于高亮单色激光结合窄带滤镜的光切法坡口成像系统,分析焊缝图像特征,提出一种基于直线Hough变换的坡口中心快速定位方法,实际应用结果表明,该系统算法简单并满足实时性要求。     

微间隙焊缝磁光成像分形维数识别方法

针对紧密对接、无坡口、肉眼难以分辨的微间隙焊缝,采用磁光成像方法获取焊缝位置信息,并运用分形维数方法解决焊缝磁光图像存在较多干扰的问题.根据图像大视野相关信息处理图像,避免受到图像微小细节干扰对焊缝位置识别精度的影响,较传统图像处理法具有显著的抗干扰性.对焊缝磁光图像进行滤波去噪,将图像细分成块并计算出每个图像块的分形维数,再选取合适阈值对图像进行分割,准确地提取出焊缝中心位置.试验结果表明,运用分形维数提取磁光图像焊缝边缘区域特征,能够获取较准确的焊缝位置信息,为焊缝跟踪控制提供重要基础.     

Real-time seam tracking control technology during welding robot GTAW process based on passive vision sensor

This paper presents a technology about real-time seam tracking, which is necessary to overcome the deficiencies of the teaching-playback welding robots in seam tracking control during gas tungsten arc welding (GTAW) process. A set of vision sensor system has been designed for the welding robot, which can acquire clear and steady welding images. By analyzing the features of welding images, a new improved Canny algorithm has been proposed to detect the edges of seam and pool, and extract the characteristic parameters of welding images. Based on the analysis of the characteristic of the real-time seam tracking, a segmented self-adaptive PID controller is introduced to the system, and some experiments have been done to testify whether the accuracy of the technology can meet the requirements of quality control of seam forming.     

一种基于图像质心的焊缝跟踪新方法

研究一种基于图像质心识别的电弧焊焊缝跟踪新方法。通过视觉传感器获取焊接区熔池图像，抽取图像质心坐标并构成状态向量，建立一种基于图像质心的状态方程和位置测量方程。在此基础上，应用卡尔曼滤波对图像质心位置进行状态估计，在时域中采取递推计算的方式得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值．从而消除过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差。计算机仿真和实际焊接试验结果显示该方法可有效地提高焊缝跟踪精度。     

基于多视觉特征获取与信息融合的焊道识别方法

焊接过程的复杂性与对象的多样性对焊缝视觉识别与跟踪提出了较高要求,依靠单一特征难以保证识别算法的稳定性与可靠性.文中提出了基于置信度加权的信息融合方法,对获得的不同光照条件下的同视场图像分别进行结构光条形状特征与灰度特征的提取,并分别根据两者的结果进行焊缝边缘的识别,将结果表示为位置的概率密度与置信度的形式,采用置信度加权的方法对概率密度进行叠加,得到融合结果,并针对算例进行了融合算法的验证.结果表明,算法能够实现稳定准确的焊缝边缘识别.     

磁光成像自适应卡尔曼滤波焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证焊接质量的前提.针对0~0.05 mm的微间隙焊缝,研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波实现焊缝跟踪的方法.通过对焊件施加磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像,提取焊缝中心位置构成状态向量,建立基于焊缝中心位置的系统状态方程与测量方程.针对系统过程噪声为色噪声,使用Sage自适应卡尔曼滤波,采用新息序列估计过程噪声协方差矩阵,准确预测焊缝中心位置.结果表明,根据自适应卡尔曼滤波方法能够有效提高焊缝跟踪精度.     

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Kriging代理模型的磁控电弧传感器参数优化方法

为提高磁控电弧焊缝自动跟踪系统的稳定性与跟踪精度,引入拉丁超立方取样试验设计方法和Kriging代理模型技术,建立磁控电弧传感器的参数（励磁频率、励磁电流、磁极间隙、线圈匝数）预测模型;分析磁控电弧传感器的主要参数对焊缝跟踪信号的影响规律及其在焊接过程中的稳定性;选取传感器参数的优化设计点,试验验证磁控电弧传感器参数优化的可靠性.结果表明,优化后的焊缝跟踪传感信号波形明显,且干扰少,由于提高了信号的信噪比,从根本上提高了焊缝跟踪的准确性和稳定性.     

三光路熔池图像的视觉注意特征提取

焊缝跟踪和熔透控制都是焊接质量控制中的重要部分.试验采用三光路视觉传感系统,在铝合金脉冲GTAW焊接过程中,三个光路同时采集熔池正前方、斜后方、斜下方图像,并投影到同一幅图像上.图像包含了焊缝、正面熔池和背面熔池等丰富的信息.采用视觉注意的方法找到图像各部分与熔池特征参数相关的小区域进行处理,将图像中包含的熔池特征参数提取出来.结果表明,视觉注意方法用于焊接过程中熔池特征的实时检测时,由于只处理感兴趣的小区域,比一般方法具有更高的明确性以及高效性.