爬壁机器人焊缝跟踪过程中的焊缝检测与识别研究

实现爬壁机器人焊缝自动跟踪的前提条件是获取实时的焊缝位置信息。首先,基于爬壁机器人系统平台,提出了一种结合被动视觉传感器和辅助光源的焊缝采集方案。采用了一套精确度与实时性较高的焊缝图像处理及特征提取算法,并针对焊缝图像细化后的轮廓线上存在毛刺的问题,提出一种有效的毛刺去除递归算法。结果表明,设计的焊缝识别算法能够提取到准确的焊缝位置信息,并且单幅焊缝图像的平均处理时间为56 ms,能够满足焊缝跟踪的实时性要求。     

大型球罐容器焊缝识别与检测爬壁机器人设计

提出了一种用于检测大型球罐容器焊缝的爬壁机器人设计方案。针对球罐容器的检测环境,对爬壁机器人工作情况进行力学分析,确定爬壁机器人应具有非接触式永磁吸附的吸附结构和履带式移动的结构。设计了爬壁机器人硬件控制系统,实现远程控制爬壁机器人对焊缝图像的采集。提出一种焊缝图像提取算法,对尺寸长400 mm×宽400 mm×高30 mm,表面焊缝宽2 cm的焊缝试块进行采集分析。结果表明,爬壁机器人能够识别2 cm宽的焊缝区域,对单幅焊缝图像的平均处理时间为47 ms,满足实时性的要求。     

基于三线激光的除锈爬壁机器人焊缝实时辨识方法

为实现船体焊缝除锈自动化,提出了一种基于三线激光的船体除锈爬壁机器人焊缝中心线提取方法。搭载视觉传感器的爬壁机器人在除锈过程中使用三条平行线激光扫描焊件表面并获取实时图像,通过图像卷积、二值化、细化等算法得到激光条纹骨架。利用中值滤波和链码特征排除法去除骨架中的干扰点,对骨架进行分段拟合,提取焊缝特征点并确定焊缝中心线。实验表明:系统可有效检测出焊缝中心的位置,为除锈爬壁机器人的焊缝跟踪奠定基础。     

焊缝磁粉检测图像自动分拣系统的设计与应用

定期对球罐等承压设备的焊缝进行磁粉检测是保障其安全的重要措施,发展基于爬壁机器人的磁粉检测系统是球罐自动检测作业的重要方向。爬壁检测机器人携带有视觉传感器,可实时采集磁粉检测结果。故,磁粉检测图像的快速自动缺陷分析是实现爬壁检测机器人的重要研究基础。通过图像像素分析法,对视觉传感器收集的实时图像进行自动识别,并将图像快速自动分拣归类到无缺陷、有缺陷及可疑图像等3个文件夹,以协助磁粉检测人员快速识别焊缝缺陷。     

压力容器磁粉检测机器人控制系统设计

针对大型压力容器焊缝磁粉检测人工劳动强度大以及效率低等问题,设计了一种能够携带磁粉检测设备,以焊缝为路径引导,对压力容器焊缝进行磁粉检测的爬壁机器人。本文主要对检测机器人的控制系统进行了设计,控制系统由机器人本体端与远程控制端两部分组成,二者通过现场覆盖的无线局域网实现数据交互。机器人本体端以STM32单片机为微控制器,负责解析数据指令与电机运动控制,远程控制端以工控机为处理器,负责焊缝图像与磁粉图像识别以及焊缝跟踪。实验结果表明,在初始偏差为60mm时,该系统能够对容器上的焊缝进行实时跟随,跟踪精度达到±2mm,满足焊缝跟踪需求,并且标准磁粉检测试片的磁痕显示清晰,表明机器人具备焊缝磁粉检测的能力。     

一种基于磁力吸附的焊缝打磨爬壁机器人设计

设计一种新型的船体爬壁机器人,用来对大型轮船侧壁的焊缝进行打磨,改变了依靠人力打磨作业的方式,不仅提高了工作效率,而且大大降低了安全事故的发生。该机器人包括行走机构、吸附机构和焊缝打磨执行机构。针对爬壁机器人在不同的极限工况下,建立静力学模型,分析爬壁机器人出现滑移失效、横向倾覆失效、纵向倾覆失效、脱离失效时的极限磁吸附力。使用Ansys Electronics Desktop-Maxwell对永磁体进行仿真和结构优化,使之满足所需的磁吸附力。搭建出样机后,对机器人进行性能测试、磁吸附力测试和焊缝打磨测试。结果表明：该机器人不仅焊缝打磨效果好,而且工作性能稳定。     

厚板多层焊接的焊缝位置修正

针对中厚板多层多道焊接示教繁琐且焊缝坡口会随焊接层数和道数的增加而产生变形的问题，基于激光视觉的机器人中厚板焊接系统，提出一种多层多道和多层单道焊缝位置修正方法。通过在每层焊接之后重新扫描焊缝以获取当前焊缝的三维信息，提取焊缝信息特征并对焊道位置进行修正，以重新设定下一层焊道的起点与终点位置。通过V型厚板多层单道焊接实验与焊缝三维模型焊后分析表明，对焊缝位置进行修正可有效消除由于焊接过程中变形带来的影响，厚板焊接盖面层焊缝余高可平均控制在2 mm以内，提高工业机器人对多层焊接的适应性。     

基于本征图像分解的焊缝提取算法

基于被动式视觉传感器的焊缝提取算法受自然光照等条件的制约，发展较为缓慢。针对这一问题，提出了一种基于本征图像分解的焊缝提取算法。首先，通过预处理抑制原始焊缝图像中的噪声；其次，基于梯度稀疏先验，将预处理图像分解为前景图层和背景图层，其中，前景图层仅包含图像边缘等结构信息，背景图层中则包含光照等平滑信息；最后，对前景图层进行Gamma变换，增强焊缝区域特征，削弱光照条件对算法的影响。试验结果表明，该算法满足检测的准确度和实时性要求，达到了辅助爬壁机器人定位焊缝位置的目的。     

基于局部视觉的弧焊机器人自主焊缝轨迹规划

提出了一种基于视觉的弧焊机器人自主焊缝轨迹规划方法.通过使用CCD摄像机,不断地获取枪尖前方一小段焊缝的图像.由主控计算机进行图像处理,获取枪尖与焊缝间的偏差以及这小段焊缝的走向等信息.根据这些信息控制机器人沿焊缝前进,同时定时记录用焊缝偏差值修正后机器人坐标值,生成焊缝在机器人基坐标系下的坐标.当机器人沿焊缝走完一遍后,主控计算机控制机器人回到焊缝起点,开始沿焊缝焊接.用此方法对低碳钢曲线焊缝和铝合金曲线焊缝进行试验,结果表明该方法具有很高的实用价值.     

激光焊缝跟踪系统设计与应用

针对当前小型生产车间难以做到智能化生产问题,设计一套智能焊接系统,使机器人在焊接过程中可以对搭接焊缝、对接焊缝的路线进行精确跟踪。以ABB公司irb1600机器人为载体,实现机器人与传感器的通信,通过校准传感器的视觉以及对算法的设定,使传感器识别到焊缝的特征点,并通过特征点的位置与校准的位置误差反馈给机器人纠偏信号。使用ABB机器人专用的编程指令编写程序,通过上位机实时对传感器的视觉进行监控并做出调整。实验结果表明：此系统针对不同的焊缝均可实现精确跟踪,有效提高焊接质量与效率。     

基于结构光的角焊缝空间位置检测系统

自主研发了一种基于结构光图像的角焊缝空间位置检测系统。通过调节相机和标定板的相对位置进行多次拍摄,采用L-M算法开展标定数据最优化拟合,标定相机内参和外参。在结构光图像上,逐列提取灰度主峰,并基于迭代端点拟合法进行平滑处理,利用渐进霍夫变换方法确定结构光图像的角点。基于标定获得了空间转换关系,计算角焊缝空间位置坐标并反馈给焊接机器人。测试结果显示,该方法较好地完成了三面体结构工件角焊缝的机器人位置调整,机器人焊接系统的实测最大位置偏差小于±0.15 mm。     

弧焊机器人中焊缝的识别处理

图像的处理与识别在焊接机器人的视觉系统中起着关键的作用,在本试验中通过摄像头拍摄焊缝,获取原始图像,然后通过图像采集卡将拍摄的图片采集到计算机内部,对原始图进行灰度处理、滤波、阈值处理,提取出焊缝的初始轮廓,由计算系统进行处理,提取出轮廓特征,然后转换为计算机容易识别的数据,机器人焊接系统根据这些有用数据对目标对象进行控制、监测或其他操作,以实现焊接生产智能化、提高焊缝质量和焊接生产率.提供给弧焊机器人的视觉处理系统的这些数据,可以提高弧焊机器人的焊接精度,实现自动纠偏,并对焊接系统提供可靠的数据.     

焊接机器人焊缝视觉跟踪修正系统开发与实验研究

针对示教型机器人在实际焊接中常存在的热变形、工件加工误差和装配误差等因素造成焊缝位置和尺寸变化,导致焊缝和示教轨迹发生偏差等问题,对某型常用焊接机器人的视觉控制器进行了改进,并开发了焊缝视觉跟踪修正系统,将传统的"开环控制"转化为可控的"闭环控制",并通过试验分析,验证了该修正算法的可行性,提高了焊接机器人的焊接精度。     

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。     

触觉式机器人焊缝跟踪方法

对机器人在焊缝自动跟踪方面进行了研究，介绍了机器人触觉的力传感器结构和使用方法。对力信号进行解耦及信号解算，有效地消除了机器人在工作过程中振动，抖动对力信号的污染，使机器人有能力自动识别，跟踪焊缝及焊枪位置修正，从而保证焊接质量。     

塞拉门焊缝视觉跟踪图像处理技术

根据塞拉门框焊点多而短、焊接质量要求高的特点,提出一种机器人间断式弧焊视觉跟踪系统,综合运用灰度变换等方法,建立基于普通光源的视觉跟踪移动窗口图像处理体系,克服传统图像分割方法易受到工件上刀痕亮斑和暗影等噪声干扰的不足,在采集图像中移动与焊缝具有相同形状和大小的窗口,以窗口中所有像素灰度平均值最小窗口作为焊缝当前位置,能有效的滤除刀痕亮斑和暗影噪声.通过焊缝当前位置与标准位置比较,可直接计算出焊缝位置偏差.结果表明,移动窗口焊缝图像处理体系具有很强的适应性和抗干扰能力,能满足实时跟踪要求.     

管道焊缝探伤机器人的视觉牵引算法

设计了一套管道焊缝探伤机器人的视觉牵引算法，用于完成高性能的焊缝自动定位任务。机器视觉系统采集管道图像后，以焊缝形态为特征，先对图像进行形态学滤波，然后用自适应闽值进行图像分割，最后用Hough变换从图像中准确检测出焊缝相对位置。试验结果表明，整套算法可靠、准确、实时性好，完全满足管道探伤机器人焊缝自动定位系统的性能要求。     

小径管焊缝超声爬波探伤工艺方法研究

研制开发的超声波爬波探头和试块群能取代传统的横波,对小径管焊缝进行全面检测,可在距焊缝30mm处采用水平定位对缺陷进行定性和定量评价,并阐述了爬波对壁厚〈9mm小径管焊缝检测原理、特点和工艺方法。     

一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

激光跟踪式无导轨焊接机器人及其焊缝位置识别系统研究

介绍了激光跟踪式无导轨焊接机器人及其焊缝位置识别系统.该系统集成了光纤式激光焊缝跟踪传感器,采用以高性能DSP为核心单元的图像处理系统对激光焊缝图像进行图像处理,识别出焊缝中心位置.详细阐述了基于DSP-DM642的焊缝中心位置识别算法,通过实验确定处理一幅焊缝图像的时间为200ms,能够满足实时焊缝跟踪的要求.