水下机器人激光视觉传感焊缝跟踪

为实现水下焊接的智能化,在设计好的水下机器人平台上,开发了一套焊缝自动跟踪算法。采用2自由度PID控制算法控制横向滑块实时精确跟踪焊缝,爬行小车依据滑块的位置与速度信号粗略跟踪焊缝轨迹的模糊控制方法实现大范围的焊缝自动跟踪。焊接试验表明,该算法具有较好的稳定性、可靠性,跟踪精度高,可达到±0.3 mm,在水下环境中移动机器人自动焊接具有良好的应用前景。     

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.     

基于焊缝视觉跟踪的图像阈值化研究

在焊缝视觉跟踪的图像处理过程中,信息量大,干扰因素多、图像处理速度慢,浪费计算机时。为提高处理速度,增强焊缝跟踪的实时性,结合焊缝图像的特点,提取主要信息,进行阈值化处理,并通过实验分析了人工选取阈值和自动选取阈值的优缺点,即人工选取阈值的方法适合于单幅图像,自动选取阈值的方法适合于多幅图像连续处理。     

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。     

基于PC控制的窄间隙GMAW焊缝跟踪系统

窄间隙焊接的一个难点在于在焊接过程中如何保证焊枪严格对中焊缝，作者开发了一种基于PC控制的闭环焊缝跟踪系统。通过性能测试，系统跟踪精度达到设计目标。死区设置既保证焊抢对中精度，又可以抗坡口侧壁粘附金属颗粒造成的干扰。     

GMAW焊缝跟踪控制传感器的研制

焊缝跟踪传感器对改善弧焊机器人柔性是不可缺少的装置。电弧信号或更精确的焊接电流传感方法有了新的发展,并普遍使用。不过,传感精度直接受导电嘴至工件距离的影响。作者研究了导电嘴至工件距离的计算方法如下: (1)在GMAW过程中,焊丝伸出长度(L_E)用电流平均值(I_a)、有效值(I_e)及送丝速度(v)计算。 (2)伸出焊丝端的压降(V_E)用I_a、T_ev和L_E计算。     

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.     

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。     

基于被动视觉的方波交流GTAW机器人焊缝跟踪

阐述了目前“示教-再现”机器人的局限性，为解决这一问题，提出了基于被动视觉实时焊缝跟踪技术。同时，设计了一个双层结构滤光系统的传感器，给出了提取焊枪与焊缝偏差的图像处理方法，利用大量试验数据构造了焊缝跟踪控制器。在火箭贮箱产品上的试验，证明了该技术的可行性。     

弧焊机器人结构光视觉传感焊缝跟踪

建立了弧焊机器人视觉传感焊缝跟踪系统,重点研究了跟踪路径提取算法和焊缝跟踪的实现策略。采用传感器引导机器人运动的控制方式,为克服前视距离的影响,提取的焊缝跟踪点信息在跟踪过程中不是立刻被使用的,而是存储在循环队列结构中,要等到焊枪到达该点附近时才能用到。计算出的机器人驱动向量使焊枪向焊缝的中心点方向调整,并按照给定的步长运动,使其始终沿焊缝方向向前运动,实现沿焊缝的自主跟踪。结果表明,通过对焊枪位置及绕焊枪旋转角度的调节,实现了S形曲线焊缝的实际跟踪,跟踪过程平稳、精确。     

基于计算机视觉焊缝跟踪控制系统设计的研究

简要阐述了计算机视觉的基本原理，研究分析了运用此原理的焊缝自动跟踪控制系统的硬件设计和软件流程，并通过试验验证了系统的正确性。     

基于视觉图像质心的焊缝跟踪新技术

从基于图像质心的焊缝跟踪技术出发，通过对图像质心公式的深入研究，根据图像灰度与视觉传感器响应电压值的关系、响应电压值与检测部位的发射率及光谱辐射强度等关系，从理论上得出质心与焊缝中心的关系模型，论证了图像质心与焊缝中心存在相关性，并通过大量试验证明了关系模型的准确性。     

基于视觉传感器的焊缝图像识别与跟踪控制技术研究

针对传统"示教法"机器人焊接效率低、精度不高的问题,基于视觉传感技术对焊缝图像识别与跟踪技术进行研究。利用中值滤波和阈值分割的方法对图像进行预处理,并采用动态ROI提取与最小二乘法相结合的方法提取焊缝特征点,以解决弧光、飞溅等因素对图像的影响。同时,设计了激光焊缝跟踪系统,并将焊枪姿态作为指标对对焊缝的跟踪效果进行了实验分析。研究结果表明:所设计的视觉传感系统可有效提取焊接图像特征,识别精度高。焊缝跟踪系统可实时校正焊枪位置,焊枪高度误差始终保持在0. 2 mm以内,焊缝角度识别误差不超过0. 4°,说明该系统抗干扰能力强,焊接精度高,实时性好。     

薄板焊缝视觉传感与弧焊机器人CAN总线控制

针对薄板对接焊接轨迹的识别问题,提出了一种视觉检测的方法,设计并实现了基于CAN总线的弧焊机器人控制系统,文中对视觉检测的原理、图像处理的方法、控制系统的设计方案、整体构成以及软件设计等方面进行了较为详细的介绍与讨论.     

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。     

MAG高速焊缝视觉跟踪系统的试验研究

介绍了针对高速焊的工艺与成型特点,在焊缝跟踪系统中所应用到的参数可调模糊控制器和PID控制器,并对这2种控制嚣与算法进行了试验研究与对比分析。此外,还通过实时记录在一个跟踪过程中使用的所有控制量,建立了焊缝跟踪过程中的轨迹线,把它与焊缝的间隙中心线进行比较,获得此跟踪系统的误差范围;同时对产生的误差影响因素进行分析,提出了减小误差的改进措施。     

激光视觉传感焊缝跟踪系统

为了在自动化焊接过程中实现焊缝跟踪,提高焊接质量,研制了激光视觉传感焊缝跟踪系统.介绍了跟踪系统的硬件组成及工作原理;阐述焊缝图像处理方法,针对V形、搭接和直接对接三种典型焊缝采取了不同的特征提取方法;采用一种基于焊缝斜率的跟踪算法,并运用模糊控制方法调整焊枪.经现场试用表明,该系统运行稳定,能够满足焊接精度要求,具有较高的应用价值.     

机器人焊接轨迹自动跟踪视觉技术研究

针对目前机器人焊接常用的自动跟踪视觉技术方法之不足,即传统的主动视觉方法难于识别空间几何特征不明显的结构,而被动视觉方法又过于依赖灰度梯度特征,在阐述分析焊缝跟踪视觉技术实际应用情况的基础上,提出了利用焊缝纹理特征的视觉检测新思路,给出了基于纹理特征匹配和纹理分割的二种实现方法,并就具体的焊缝图像分析算法的可行性和适用性进行了研究和验证.所提出的在线视觉技术方法为更好地实现机器人多层多道电弧焊接轨迹自动跟踪提供了新的途径.