一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

基于旋转电弧传感的弧焊机器人焊缝跟踪系统

研制了一套基于旋转电弧传感的弧焊机器人空间曲线焊缝智能跟踪控制系统。介绍了系统的硬件构成、软件设计及模糊控制方法。研究了不同焊接位置时，焊接熔池金属对坡口的影响作用，提出采用补偿因子加权处理方法，可有效提高平焊、横焊位置焊缝偏差的识别能力。针对立焊位置的脉冲焊接方法，采用形态滤波技术，通过提取脉冲焊接电流的上包络线，利用一次谐波法准确地对立焊焊缝进行了识别。试验结果表明，该焊缝跟踪控制系统对平焊、横焊及立焊位置的曲线焊缝跟踪效果良好，达到焊接工艺要求。     

焊接机器人视觉焊缝跟踪系统分析

分析了一套焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的总体构成.首先简述了焊接机器人及跟踪系统的总体构成,分析了机器人视觉系统寻找焊缝位置的视觉处理的动作流程,并对其中重要的步骤进行了详细的描述,重点介绍了机器人依照输入偏差与示教轨迹叠加跟踪真实焊缝的控制过程.最后使用Matlab软件仿真3关节平面机器人的跟踪焊缝的运动.     

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.     

采用微型排水罩的药H焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统

针对水下焊接图像噪声大、清晰度差的特殊情况,设计并研制成功一套药芯焊丝水下焊接的视觉传感焊缝自动跟踪系统.该系统由视觉传感、图像预处理及偏差识别系统,控制系统和执行机构等组成.采用小波多尺度变换进行水下焊缝图像边缘提取,结果保留大多数的细节,得到有利于焊缝位置特征提取的预处理图像,在一种基于二值图像的焊缝中心位置识别算法计算后,得出焊缝偏差.在理论分析视觉传感焊缝自动跟踪系统模型的基础上,设计满足跟踪精度要求的规则自调整模糊算法.对影响跟踪系统精度的因素进行分析,并采用相应的措施以提高系统的精度.通过药芯焊丝湿法水下焊接焊缝自动跟踪试验表明,采用规则自调整模糊控制能够达到较高的焊缝跟踪精度.在斜线、折线和曲线三种不同形状待焊焊缝的跟踪试验中,系统都能满足药芯焊丝水下自动焊接的要求.经过改进微型排水罩,进行微型排水罩局部干法药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪试验,采用规则自调整模糊控制,不仅得到满意的焊缝跟踪效果,还改善焊缝成形质量.     

基于旋转电弧的机器人角焊缝跟踪建模及仿真

通过对现有旋转电弧传感器采集的焊缝偏差信息和六自由度焊接机器人运动学模型进行研究,结合曲线角焊缝的特点,推导出纠正焊缝偏差后的焊接机器人工具坐标系相对于原工具坐标系的变换矩阵。在此基础上,结合焊接机器人的运动学反解,建立了曲线角焊缝跟踪及焊枪姿态调整模型。输入给定左右偏差及高低偏差信号,利用MATLAB对模型进行仿真验证,结果证明了该模型的有效性与正确性,从而为旋转电弧传感应用于焊接机器人及设计其焊缝跟踪系统提供了理论参考。     

用高速旋转电弧信号进行焊缝的模糊跟踪

介绍高速旋转电弧焊进行角焊缝跟踪的计算机应用技术，包括旋转电弧传感器取焊矩与焊缝偏差信号的机理和方法，进行焊缝跟踪的模糊控制策略的分析与推算以及以８０９８单片机为主体的控制系统软硬件的构成。     

深度视觉技术在焊接轨迹识别中的研究综述

机器视觉在机器人自动焊接领域得到广泛应用。图像识别可以对不同的焊接对象进行有效识别,而识别及跟踪焊缝轨迹是实现自动焊缝的关键问题。分析了焊接轨迹跟踪传感器的发展历程,讨论了视觉传感器在焊缝识别跟踪上的应用,对焊缝图像处理方法进行了分析,总结了视觉焊缝跟踪技术现状。分析结果表明,TOF相机更适合于焊缝跟踪应用,研究鲁棒性强的图像去噪方法和基于深度学习的焊缝图像分割方法是未来的发展方向,同时提出了稳定性好、精度高,效率好的深度视觉焊缝跟踪控制系统思路。     

一种智能型焊缝跟踪系统的研制

论述一种智能型焊缝跟踪系统,采用直接拍摄电弧式视觉传感器检测焊缝跟踪偏差,并通过一个自调整模糊控制器实现偏差的调节。整个跟踪过程可通过屏幕实时观察,所有的参数设置都通过人机对话实现。此外,还提出了一种新的焊缝图像处理方法来实时检测焊缝。试验表明,该系统能够对GTAW对接焊缝实现精确的跟踪。     

基于LabVIEW的窄坡口管道焊接电弧传感测控系统

针对窄坡口管道焊接电弧跟踪的技术需求，搭建了基于高速摆动的多轴运动控制和电弧传感测控系统。基于LabVIEW的软件开发平台，开发了信号采集、滤波、偏差提取、多轴运动焊缝跟踪、起/停弧控制及人机交互程序。完成了基于CANopen协议的多轴运动控制程序开发。进行了平焊位置窄坡口短路过渡焊缝跟踪试验。试验结果表明：该测控系统可实现电流信号采集、滤波处理及偏差提取。偏差提取程序和死区PID控制策略可行有效，实现了焊缝跟踪，平焊位置最大跟踪误差为15.04%,跟踪精度为±(0.12～0.15)mm。验证了电弧跟踪测控系统各程序功能和跟踪算法的有效性。基于LabVIEW的电弧传感测控系统，编程量小，程序结构简单，能够满足窄坡口焊缝跟踪功能的理论分析和快速开发要求。     

新型自动焊跟踪系统

焊接自动化是当前工业中一个急待解决的重要题问,解决这一问题的首要任务是实现自动跟踪。自动跟踪的主要关键又是传感器的研究。Aachen工业大学研究成功一种新型自动焊跟踪系统,其特点是直接利用电弧作为传感器,因而具有其他一切跟踪系统所不具备的优点。但是这种系统也存在一个根本性的缺点,即它对短路过程十分敏感,在短路过渡焊接过程中不能采用。最近Aachen大学对此进行了观察研究,成功地解决了这一问题。本文叙述了这一新型自动跟踪系统的原理,装置以及最近研究的结果。由于这一研究成果,本系统不仅用于射流过渡而且可以适用于短路过渡过程的焊接方法。     

焊缝自动跟踪的发展现状与展望

焊缝自动跟踪在焊接工业中占有极其重要的地位,焊缝自动跟踪的精度和实时性对保证焊接质量有着不可估量的作用。研究如何提高焊缝自动跟踪的精度和降低焊缝自动跟踪系统的成本很有意义。从焊缝跟踪系统的硬件组成和控制方法角度分析了焊缝自动跟踪系统的发展历程,并对该技术的发展趋势进行了分析和展望。     

Development of Adaptive Fill Control for Multitorch Multipass Submerged Arc Welding

A significant portion of the total manufacturing time for a pipe fabrication process is spent on the welding following the primary machining and fit-up processes. To achieve a reliable weld bead appearance, automatic seam tracking and adaptive control to fill the groove are urgently required. For seam tracking in the welding processes, vision sensors have been successfully applied. However, the adaptive filling control for a multitorch system for the appropriate welded area has not yet been implemented in the area of submerged arc welding (SAW). This paper describes several advances in sensor and process control techniques for applications in SAW which combine to give a fully automatic system capable of controlling and adapting the overall welding process. This technology has been used in longitudinal and spiral pipe mills and in pressure vessel production.     

焊缝特征值提取与分析

在主动式视觉传感器的焊缝跟踪系统中，提出了新的接缝图像处理和特征值提取的算法，详述了直线段的调整、线段拟合算法以及接缝特征值的获取。经过误差分析，焊枪与接缝的实际偏差为0.2mm。     

Passive vision based seam tracking system for pulse-MAG welding

Welding robots have been widely used in manufacturing process to substitute for human welders. However, most of them are rigid and cannot adjust to variations in the weld seam positions caused by natural welding environmental factors. To address this problem, this paper presents a passive vision-based robotic welding system, which can realize the seam tracking function for pulse-MAG welding. In this paper, the light spectrum of the welding process is analyzed to determine the optical filters used during the image capture. Then, a robust image processing method is proposed to extract the offset from the image which contains much noise. The transformation formula is calibrated to obtain the relationship between the image coordinate system and the robot coordinate system. The tracking strategy is designed to improve the tracking precision and the stability of the welding process. Finally, experiments are conducted on straight line and curved line seam to verify the feasibility of the developed system.     

Arc welding robot system with seam tracking and weld pool control based on passive vision

The automatic control in square-wave alternating current (AC) gas tungsten arc welding (GTAW) is significant for a “teach and playback” robot to overcome the variation of the seam trajectory and the seam gap in the welding process. This paper presents a welding robot system based on the real-time visual measurement in the different levels of the welding current. The primary objective is to measure the offset of the torch to the seam center and the size of seam gap by passive vision, track the seam and control the weld pool in real time. A novel visual image analysis algorithm was developed for seam tracking and seam gap measuring, free from robot calibration. The control algorithm based on the knowledge base was established to control the weld formation by regulating the welding current and wire feed rate. The welding practice for the rocket storage tank demonstrates the efficiency of the proposed system.     

基于焊缝CCD图象模式特征的焊缝轨迹识别

提出了一种基于焊缝ＣＣＤ图象模式特征的焊缝轨迹识别的新算法，其基本思想是将焊缝等分成为段，每段的灰度分布用特征向量来描述，利用前一段的特征向量来识别下一段的特征向量。从而实现焊缝的识别．这种算法具有对各种坡口快速、准确地识别并能自适应局部和整体噪声等特点，可用于机汛无辅助光源焊接焊缝轨迹预规划，并对实时焊缝轨迹进行了识别