斜率表征与卡尔曼滤波的焊缝跟踪方法研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊接过程中存在的系统噪声和测量噪声的问题,采用了斜率分析与卡尔曼滤波相结合的方法进行了焊缝跟踪。使用激光视觉传感系统采集了V型坡口的条纹图像,获取了测量系统内外标定参数,通过锯齿靶标建立了焊缝特征点坐标转换模型;提出了一种基于极值法的边界约束灰度平方加权重心法,提取出了激光条纹线的中心点,采用斜率分析法寻找到了激光条纹中心线拐点,对每一段条纹中心线通过最小二乘法拟合求交,提取出了焊缝特征点;利用卡尔曼滤波方法对系统噪声和测量噪声进行了优化;对V型坡口进行了厚板对接焊试验,焊炬能始终对准焊缝中心。研究结果表明:基于斜率分析法与卡尔曼滤波的焊缝跟踪方法能够减小系统噪声干扰的影响,实现了焊缝特征点的准确提取,提高了焊缝跟踪精度。     

挖掘机动臂焊缝表面质量检测方法研究

针对挖掘机动臂焊缝表面质量检测的需求,设计了一种基于结构光视觉的焊缝表面质量检测系统。通过图像预处理技术,可以有效地去除动臂焊缝结构光条纹中的干扰信息,并利用灰度重心法提取单像素中心线。此外,根据单像素的结构光条纹中心线可以表征动臂焊缝几何轮廓的特征特点,建立一种基于斜率分析法和区域极值法来获取条纹特征点的焊缝尺寸测量模型。经过实际测试,结果表明该焊缝表面质量检测方法能够满足动臂焊缝的检测需求。     

基于概率连续模型的激光视觉焊缝自动跟踪

针对目前在实际焊接过程中多数焊缝自动跟踪系统对飞溅、弧光等噪声干扰十分敏感,从而造成焊接精度损失的问题,设计了能够实时检测焊缝特征图像的线激光视觉传感器,并根据其几何模型建立了精确的测量模型。跟踪过程中以线性表示模型对观测矢量进行建模并利用仿射变换模型对焊缝运动进行描述,提出了基于概率连续模型的焊缝跟踪算法。充分利用图像中激光条纹和背景噪声的空间一致性,结合刻画邻域结构内像素点间相互关系的一阶马尔可夫随机场理论,推导出焊缝跟踪问题的目标函数。采用基于最小二乘法与最大流/最小割的迭代算法对其进行求解,最终获取准确的焊缝位置。搭建了焊缝跟踪试验平台,并在实际焊接环境中应用所提算法进行焊缝跟踪试验。试验结果表明该算法的跟踪精度达?0.109 1 mm,平均每帧图像处理时间不长于45 ms,并且激光条纹与焊接熔池的最小距离可达24 mm,能够克服强烈噪声干扰,实现实时、准确的焊缝跟踪。     

轮式移动焊接机器人输出反馈线性化控制

针对目前基于运动学模型的焊缝跟踪控制已经不能满足焊缝跟踪的高精度要求的问题,以一种后两轮差速驱动的5自由度轮式移动焊接机器人为对象,给出其动力学模型及其输出反馈线性化的过程,并提出一种基于此动力学的轮式移动焊接机器人路径跟踪控制方法。建立轮式移动机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并推导出对应的状态反馈精确线性化模型。在此线性化模型基础上,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用滑模变结构控制方法来设计动力学控制规律,选取线性切换函数和指数趋近律,设计滑模变结构控制器。并利用Lyapunov稳定性理论证明系统的稳定性且跟踪误差收敛,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。通过仿真验证所提控制律的有效性和正确性。     

基于分段线性拟合的典型焊缝特征提取

针对角接、搭接、V型坡口对接和窄对接等四种典型焊缝特征的提取问题,搭建了一套基于激光视觉的焊缝图像采集系统,通过图像预处理和焊缝激光条纹中心线提取,建立了基于分段线性拟合的焊缝特征提取方法.该方法通过计算斜率划分中心线像素坐标点集,然后采用最小二乘法对各分段点集进行直线拟合来实现焊缝特征点的有效判别.结果 表明:特征点的平均提取时间为9ms,平均提取误差为0.035 mm,为基于线激光视觉图像的焊缝跟踪系统提供判据.     

焊缝成形线结构光视觉检测方法研究

针对焊缝尺寸测量和表面成形质量评估问题,研究一种基于线结构光的焊缝视觉成形检测系统。在详细论述结构光视觉传感器的组成结构以及标定过程的基础上,优化图像预处理流程,提出了基于边界限定的灰度重心法来提取激光条纹中心线。以单像素的激光条纹为信息源表征焊缝轮廓,融合多特征点提取算法实现激光条纹轮廓特征点的检测并基于特征点建立角焊缝的尺寸计算模型,最终实现焊缝尺寸测量。结果表明：该焊缝成形视觉检测系统能满足焊缝检测性能的要求。     

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

基于遗传算法的结构光条纹中心检测方法

为提高结构光三维信息获取系统的精度,提出了一种激光条纹中心检测算法.该算法基于遗传算法并具有优化图像阈值选取的性能,可以很好地分割激光条纹.利用图像处理和方向模板的方法,在激光条纹的基础上进一步提取激光中心线.实验表明在合理选择遗传算法的交叉率和变异率的情况下,能够准确有效地获取结构光条纹中心,满足系统精度的要求.     

基于激光测距的机器人焊缝跟踪研究

基于实际工程需求,提出了基于激光传感器测距技术的机器人焊缝位置跟踪,采用激光传感器安装于机器人焊枪末端固定,并随着机器人运动扫描待焊工件获取焊缝特征初始数据。利用斜率分析法对焊缝轮廓数据进行分析,确定焊缝特征点,以特征点为界限,继而采取最小二乘法拟合求取焊缝直线,然后求得交点,精确的获取焊缝特征点的坐标。最后通过机器人坐标变换实时获得焊缝的运动轨迹。实验结果表明跟踪误差满足自动误差要求在0.5mm之内的要求。     

基于视觉特征的厚板机器人焊接焊缝轮廓的有效提取

基于结构光的主动视觉传感技术是用于厚板机器人自动焊接中检测焊缝信息的一种有效途径。针对焊接过程中采集的焊缝图像包含或不包含电弧区域的两种情形,提出了一种基于视觉特征的适用于典型接头的激光条纹提取的通用算法。该算法利用Gabor滤波生成方向特征图,阈值分割后利用最近邻聚类算法对激光条纹和干扰数据进行聚类,根据聚类结果获得各类数据点在图像中的空间跨度,且只保留跨度值大于平均跨度的类,实现激光条纹的粗略提取;在从粗略提取结果中获取首个激光条纹分段的前提下,利用后续待识别的类与前一次已提取的激光条纹分段的欧式距离和类的自身跨度,设计了一个能提取激光条纹后续分段的竞争策略,从而实现激光条纹主体轮廓的准确提取;根据激光条纹视觉投射特点,设计了一个提取主体轮廓各分段之间的激光条纹细节的有效规则,实现激光条纹细节的提取。利用厚板T形接头和对接接头焊接中采集的焊缝图像验证了文中激光条纹提取算法的有效性,为厚板机器人自主焊接智能系统面向多种接头焊接应用的集成提供了可能。     

6自由度水下机器人动力学分析与运动控制

对6自由度水下机器人的动力学与运动控制进行研究。首先考虑重力、浮力、推力以及水动力的影响,建立水下机器人的动力学模型,对机器人的复杂水下动力学行为进行描述。在此基础上,根据解出加速度法设计非线性控制器,包括内外两个控制回路。其中外控制回路根据机器人实际轨迹与期望轨迹之间的偏差进行负反馈控制,内控制回路根据机器人动力学特性引入非线性补偿,把机器人转化为一个更易于控制的线性系统,从而准确实现对理论轨迹的跟踪。最后对水下机器人跟踪目标进行运动控制仿真。从仿真结果可以看出,利用该方法可以使水下机器人具有良好的轨迹跟踪能力。     

基于局部阈值的激光拼焊焊缝条纹中心线快速检测方法研究

基于视觉的激光拼焊焊缝表面质量在线实时检测系统中,结构光条纹中心线能否快速、准确提取是影响检测系统性能的关键因素之一。传统的高斯拟合法和Hessian矩阵法虽然具有较高的亚像素提取精度,但其计算量非常大,无法满足实时性的要求。文中在分析激光拼焊焊缝质量检测系统中结构光条纹图像特点的基础上,将传统的几何中心法引入到结构光条纹中心线提取中,提出了一种精度介于像素级到亚像素级之间的局部阈值几何中心法。实验表明:该算法具有较高的精度和较强的抗干扰能力,实现了视觉检测系统中结构光条纹中心线的快速提取,为激光拼焊焊缝质量视觉检测系统在线实时检测奠定了基础。     

基于GMR的二维焊缝检测传感器的设计与实现

简述了基于GMR的二维焊缝检测传感器。为解决焊接加工自动化过程中焊缝的跟踪检测，将GMR焊枪悬浮高度传感器、焊缝检测传感器以及相应的微处理器有机集成，从而使传感器实现小型化智能化，减少对工件检测的死区范围。该传感器与自动焊接机组成的焊缝跟踪系统，焊缝跟踪精度高、响应速度块，减少了焊缝轨迹空间捕捉算法的复杂挫。     

考虑横摆稳定性的无人车轨迹跟踪控制优化研究

横摆稳定性和轨迹跟踪性能对无人车至关重要。为此,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器,将考虑瞬时极限性能的稳定性判据添加到控制器约束中,并且利用性能驱动的方式对控制器的参数进行优化。首先根据车辆3自由度动力学模型建立横摆角速度-质心侧偏角相平面,分析前轮转角对相平面平衡点的影响,通过建立相平面的等倾几何曲线,分析车辆的稳定性特征,设计出基于包络线的横摆稳定性判据。然后将模型预测控制器的代价函数参数化,根据性能目标设计特定场景的全局代价作为评价函数,利用贝叶斯优化进行预测时域和代价函数权重两类参数的优化,实现目标任务全局性能最优。仿真和实车试验表明,所提算法在保证车辆稳定的前提下,发挥了车辆的动力学极限,采用的贝叶斯优化方法对轨迹跟踪模型预测控制器的参数进行了优化,实现了轨迹跟踪性能的提高。     

基于自适应双边滤波的V型焊缝特征提取研究

为了提高自动化焊接时焊缝特征提取的精准度,提出一种自适应双边滤波算法对图像噪声去除。首先在图像预处理阶段使用自适应双边滤波算法对采集到的焊缝原始图像进行去噪处理,然后通过阈值分割得到激光条纹的二值化图像,将灰度重心法与最小二乘法相结合提取出激光条纹中心线,最后通过联立激光条纹中心线方程组求解焊缝角点坐标,从而得到焊接点位置坐标。实验结果表明,该方法能够准确地提取出V型焊缝的特征角点坐标,精度上满足实际的焊接要求。     

移动机器人弯曲角焊缝跟踪预测模糊控制器设计

研究以旋转电弧作为传感器、采用轮式移动机器人对弯曲角焊缝进行跟踪焊接的控制方法.设计预测模糊控制器控制小车转弯,并在转弯过程中使车轮与横向滑块协调动作,实现对弯曲角焊缝的平滑跟踪.该控制器采用焊枪偏差和倾角信息获得车体运动方向和焊缝走向之间的角度偏差,采用线性化模型预测焊枪下一点的位置,采用加权最小二乘方法预测焊缝下一点位置,采用模糊理论实现小车转弯时车轮和横向滑块的协调控制.利用试验对常规模糊控制器和所提出的预测模糊控制器进行比较,发现所提出的控制方法具有更好的控制效果和跟踪精度.     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测方法研究

在基于结构光视觉的激光拼焊焊缝表面质量检测系统中,需要准确获得焊缝结构光条纹中心线和特征点的位置.由于焊接过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,因此选择合理高效的图像处理算法是非常重要的.针对这一问题,对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究.在图像预处理中,首先通过开窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声.在结构光条纹中心线提取过程中,提出了一种新的模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;最后,使用斜率分析法提取了特征点.试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值.     

一类多目标焊缝跟踪优化模型和算法

针对焊缝跟踪过程中姿态的调整与规划问题,以移动焊接机器本体与焊枪为研究对象,在构建轮式移动焊接机器人的本体运动学模型基础上,考虑滑块滑长与焊枪长度等制约因素,以优化跟踪精度与速度为目标,建立了焊缝跟踪多目标优化模型。根据焊缝跟踪问题特征,设计了遗传算法,定义了编码结构,产生初始种群,构建了适应度函数。通过MATLAB进行仿真验证,并与BP神经网络进行对比,仿真结果表明该方法在加快焊缝跟踪速度、提高焊接精度方面的有效性。     

基于模型控制的液压机械臂高精度轨迹跟踪

液压机械臂具有高度非线动力学特性,末端轨迹跟踪误差大。为此,提出一种辨识动力学参数的基于模型的控制算法(Model-basedcontrol,MBC)。该控制算法由外环的液压缸位置反馈控制器、内环的力控制器以及前馈流量补偿控制器三部分输出叠加组成。力控制器充分考虑液压机械臂动力学模型,动态补偿惯性力、重力和摩擦力等干扰力对控制精度的影响;位置控制器用以消除液压执行器造成的力偏差;前馈流量补偿器根据液压执行器动力学模型计算流量补偿量,提高系统响应与精度。针对动力学模型中存在的参数不准确问题,采用了最小二乘参数辨识的方法,在激励轨迹下获取液压机械臂动力学参数精确值。试验结果表明,所提出的辨识动力学参数的MBC控制算法相比3D模型参数的MBC控制在自由空间运动位置跟踪精度提升了39.24%,相比与传统PID控制提升了93%,显著提高了轨迹跟踪精度。     

3-HSS并联机床动力学建模及鲁棒轨迹跟踪控制

研究一种3-HSS并联机床动力学建模及鲁棒轨迹跟踪控制方法。首先导出了外移动副驱动,含平行四边形支链结构的并联机构位置、速度及加速度逆解模型,并利用虚功原理建立其刚体动力学逆解模型。在此基础上,考虑其运动部件重力及模型误差,为保证其跟踪精度,设计了一种鲁棒轨迹跟踪控制器,确保了跟踪误差的一致终值有界性。最后通过对全工作空间内圆形轨迹的仿真可知该控制方法具有很好的稳定性和有效性。