基于斜率分析法的焊缝条纹直线特征提取分析

提出了一种基于直线拟合的斜率分析法,用于提取线结构光焊缝条纹特征直线. 该方法将光条上的所有n个像素点按坐标大小顺序排列,从起始点开始顺次推移,每连续n0个光点进行直线拟合,共记录n-n0个斜率值,通过斜率变化特征计算光点在各条纹直线上的分布数量,以完成点集划分,根据划分后的各点集拟合直线作为求得的焊缝特征直线,最后讨论了参量n0对拟合直线的影响. 结果表明,该方法能够有效地检测角接、搭接及V形等各类焊缝特征直线,满足焊缝检测的试验现场要求.     

圆形扫描结构光传感器的标定和焊缝检测

设计了一种新型圆形扫描结构光传感器,可在待焊工件表面形成圆形激光轨迹.阐述了该传感系统的三维测量原理,并分别对摄像机和结构光进行了标定,获得摄像机的内外参数和结构光锥面在摄像机坐标系下的方程.分别采集了对接焊缝、角接焊缝、搭接焊缝、V形坡口焊缝的图像,经过一系列的图像处理过程获得具有明显焊缝特征的二值细化图像.根据焊缝特征可以识别焊缝,得到焊缝特征点的三维空间坐标.     

无坡口对接焊缝特征角点检测方法

针对无坡口平板对接焊缝,研究一种应用线结构光传感的角点检测原理实现焊缝特征检测与跟踪的方法.与基于线结构光形变特征检测焊缝位置的传统方法不同,根据激光条纹在焊缝处的灰度变化,运用图像形态学处理方法,提取焊缝中心特征.计算图像每列邻域内灰度值和,运用中心差分方法,提取焊缝图像感兴趣区域.再依据角点检测原理,确定焊缝中心亚像素级坐标位置,通过简单快速的系统标定,得到焊缝实际位置偏差.结果表明,对焊缝间隙为0.2 mm左右的对接焊缝进行跟踪试验,平均误差均保持在0.1 mm以内,满足焊缝跟踪精度要求.     

激光传感图像处理方法研究

针对激光传感图像研究了用于焊缝跟踪的实时图像处理算法,以典型的V型坡口焊缝为例展开论述.就中值滤波运算量大的缺点,提出了改进的中值滤波算法,省去了模板元素排序环节;采用灰度比较得到最大值的方法巧妙实现图像细化;充分利用点与直线的距离关系和激光结构光图像的特点可靠捕捉到跟踪特征点.在图像处理的关键环节上实现了高效的图像处理,试验证明这些方法可靠性高,具有抗杂散光或激光反光的独特优点,能够满足焊缝跟踪系统实时性的要求.     

基于Linux嵌入式系统的焊缝激光结构光视觉传感系统

焊缝跟踪是自动化焊接的关键。以ARM为开发平台,在嵌入式Linux系统的基础上开发了一套焊缝激光结构光的视觉传感系统,体积小,成本低。经过一台网络交换机将视觉传感器模块、传感器人机交互模块、机器人控制器模块以及机器人手控盒模块进行组网,形成了一个焊缝自动跟踪网络系统,便于设备的扩展和各个模块之间的数据交换和共享。针对焊接中常用的V型坡口,采用简化的hough变换图像处理算法,得到了坡口激光结构光条纹的特征点位置。     

基于结构光的V型焊缝图像实时处理

为了在焊缝跟踪系统中准确获取焊缝中心位置,设计了一套基于结构光的V型焊缝中心提取方法。对焊缝图像采用中值滤波去除图像噪声,采用准固定像素个数阈值分割方法对图像进行二值化处理,采用基于二值形态学的边缘检测方法对二值化的图像进行孤点滤波和边缘检测,采用求取边缘上下两个边界点的平均值方法提取结构光的中心线,通过计算坡口截面重心坐标的方法来获取焊缝中心位置信息。实践表明,所采用的方法能够正确地提取焊缝中心位置信息,具有很强的抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求。     

基于结构光立体视觉的焊缝测量

提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。     

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。     

基于结构光视觉传感器的弧焊机器人视觉检测方法及试验结果分析

针对自动焊接机器人焊缝精确检测的问题,研究了基于结构光视觉传感器的视觉检测方法,对结构光视觉传感器实时采集图像进行理论分析,经过焊缝图像预处理、图像边缘检测和轮廓提取等处理过程,运用最小二乘法对焊缝边缘拟合,通过求平均值的方法提取结构光条纹的中心直线,找到数字图像中焊缝的位置,最后利用机器人手眼标定焊缝的位置,并进行焊缝跟踪。结合试验,验证了该视觉检测方法检测精度较好,能够满足实际的工作要求。     

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。     

一种激光视觉引导的自动识别V形焊缝的算法

如何准确地识别线结构光在V形焊缝上留下的光带是机器视觉的一个关键技术,对此文章提出一种新的图像处理方法。首先对原图像进行中值滤波。然后选用一种新的高斯模板对其进行滤波,可以有效地去除面积较大,宽度较宽的噪声。接着采用一种新的ROI区域提取算法,可以有效地确定光带所在位置,提高运算效率。然后采取孤点滤波删除散落在图像上的曝光点。接着对其进行细化,提取激光条纹中心线。提取焊缝特征点时,运用斜率法将图像中的点进行分类随后进行最小二乘法的直线拟合,得到特征点坐标。然后将特征点坐标从图像坐标系转到基坐标系下。最后通过计算得到焊缝参数。实验结果表明:V形坡口的角度、高度、宽度的计算结果与实际值的相对误差分别为0.33%、0.585%、0.186%。满足的抗干扰能力强、精度高和实际焊接等要求。     

基于图像空间的焊接机器人起始点自动识别与自动控制

以集装箱薄钢板对接焊为背景,提出了一种焊接机器人起始点自动识别与焊枪精确对位的图像空间控制方法。分别以迭代圆形霍夫变换方法、直线霍夫变换方法确定了包含焊枪特征点的圆形感兴趣区域,实现焊枪特征点、焊缝直线的识别和焊缝特征点提取,设计了基于图像空间的焊缝起始点视觉控制策略,实现了起始点的精确定位控制。实验表明:该方法能够精确地识别焊缝特征和焊枪坐标,快速精确定位焊枪,具有较好的鲁棒性。     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

一种基于结构光的V型焊缝实时图像处理方法

在焊缝跟踪系统中,需要实时准确获得焊缝中心线的位置,就必须设计一种基于结构光的V型焊缝中心线的提取方法。对焊缝进行中值滤波去除图像噪声,采用自适应阈值分割的方法对图像进行二值分割,采用二值形态学的边缘检测方法对二值后的图像进行孤点滤波和边缘检测,采用对边缘上下边界点求取平均值方法提取结构光的中心线,采用基于斜率分析和最小二乘法相结合的检测的方法对图像进行特征检测获得图像的特征信息。通过实践表明,所采用的方法能够正确地提取焊缝特征信息,具有很强的抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求。     

不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法

针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文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,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用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;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。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。     

基于激光视觉的薄板焊缝跟踪方法研究北大核心

由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。     

一种基于数学形态学的焊缝图像处理方法

介绍了二值及灰度数学形态学进行图像处理的基本原理。针对机器人焊接中的激光结构光焊缝图像,提出了数学形态学滤波去噪方法。实验结果表明,该方法能获取清晰的焊缝坡口特征,便于提取焊缝中心。经测定,总的处理时间为23ms,满足实时控制的要求。     

双轴机器人旋转电弧传感直线焊缝跟踪仿真研究

基于高精度双轴机器人旋转电弧传感焊接系统及PID控制策略,建立其系统虚拟样机联合控制仿真模型,以跟踪V形坡口直线焊缝为例,在模型中提取焊炬高度变化关系和焊接点坐标数值,采用特征平面法获取引入干扰的焊缝左右偏差,整定PID参数控制双轴机器人移动平台,进行焊接跟踪仿真,可知当偏差e=1时最大跟踪误差为0.0038mm,平均误差为0.0007217 mm。结果表明,采用虚拟样机技术考虑焊接系统动态特性和特征平面法获取焊缝左右偏差可以保证跟踪精度,有利于焊缝自动跟踪的研究,并可以节省成本,为焊接自动化水平的提升贡献新思路。     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

坡口及焊缝表面三维轮廓的激光视觉测量

提出了一种坡口及焊缝表面三维轮廓激光视觉测量方法. 投射在坡口及焊缝轮廓表面的激光条纹,其视觉图像可作为表征轮廓特征的信息源,系统采集连续扫描的激光条纹视觉图像,得到条纹上各离散点的三维坐标. 同时采用一种搜索拟合插值算法,获取条纹间各离散点的三维坐标,在系统的三维坐标系中,采用离散点直连成网格的曲面重构方法,实现了一段坡口及焊缝表面三维轮廓的实时测量. 结果表明,在重构的三维表面轮廓任意截面上,获取的坡口宽度和深度值与游标卡尺实际测量值吻合度可达97.85%以上,这种激光视觉测量方法是可行的.