水下焊接机器人视觉传感系统图像干扰因素分析

水下焊接机器人视觉传感系统在焊接过程中实时的对焊缝图像进行提取,通过一系列的图像处理算法,识别出焊缝位置,得到焊缝与焊枪之间的位置偏差,通过控制算法,实现焊缝跟踪的目的.在图像提取的过程中,会有各种各样的干扰,如泥沙干扰、弧光干扰、水泡气泡干扰、水对光的散射等各种干扰.着重分析了水下焊接机器人视觉传感系统图像提取的各种干扰因素,并对各种干扰因素产生的原理加以研究分析,并在此基础上,对如何去除各种干扰因素的方法--"二步干扰因素去除法"进行了简要的分析.     

双线激光传感焊枪定位与焊缝走向识别

为实现焊接机器人焊枪定位与焊缝走向识别,提高焊缝跟踪精度,提出了一种交叉式双条纹激光传感方式,建立了该传感方式下双条纹激光间距与焊枪高度关系的理论模型.按图像行上灰度值和的一阶导数提取感兴趣区域(region of interest, ROI)、最大类间方差阈值分割及Canny边界提取等处理后,获得了上下激光条纹中心间距离及坡口中心值,由理论模型计算得焊枪高度,上下坡口中心值获得焊缝精确偏差与焊缝轨迹走向.结果表明,建立的理论模型正确,该方法可快速实现焊枪准确定位,识别焊缝轨迹走向,减小导前误差,提高偏差识别精度和焊接机器人智能化程度.     

机器人多层多道焊缝激光视觉焊道的识别

厚板多层多道焊缝形状特征的自动识别,对保证焊接质量和实现机器人自动化焊接生产具有重要意义.文中建立了基于条形激光源CCD视觉传感多道焊缝自动检测系统,通过对多道焊缝激光条纹图像特征的分析,提出了合理的图形处理识别流程,即经过图像平滑处理、纵向灰度梯度法识别条纹中心、再经过二重斜率平滑处理、多个峰值搜索等处理流程,可获得焊缝形状的四个拐点,为焊缝跟踪、弧长控制和焊枪位姿调整提供了重要的信息,其图像处理结果与试验结果相吻合.     

高强钢薄钢板焊缝高精度视觉跟踪控制

针对薄钢板焊缝焊接机器人,提出一类高精度、柔性的视觉跟踪控制方法,以实现窄焊缝的在线实时感知和视觉控制。提出了一种抗干扰能力强的焊缝图像处理方案,实现窄焊缝特征的可靠提取和通信传输。提出了一种基于图像的闭环视觉控制方法,开发了视觉控制器及其执行系统,实现了焊接机器人焊缝轨迹的实时高精度跟踪。实验结果表明,该视觉控制方法对弧光、烟雾、飞溅和外界照明变化具有很强的鲁棒性,可以精确地识别出焊缝特征坐标,快速地实现焊枪对焊缝的跟踪,达到了期望的控制精度和焊接质量,结果令人满意。     

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。     

焊缝自适应跟踪控制系统设计

为提高焊接质量,以焊缝跟踪为研究对象,基于视觉检测设计了一种焊缝自动跟踪系统。论述了焊缝偏差补偿流程;基于模糊控制提出了一种焊枪位置纠偏算法;为进一步提高焊缝跟踪精度,在模糊控制器中加入了自调节模块,其隶属度函数可以根据跟踪状态进行自适应调整,并进行了焊缝跟踪试验。试验结果表明,基于激光视觉检测的焊缝跟踪误差可控制在0. 5 mm之内,其在精密焊接领域具有较大应用前景。     

智能视觉技术在焊接系统中的应用

介绍了最新的激光视觉传感技术在机器人焊缝搜索定位、机器人或专机自动化焊缝跟踪及智能化激光焊接系统中的应用。设计的Sense-I/D和SF/D传感器能实现快速精确地搜索定位焊缝,而且能最大限度地减少对焊枪可达性的影响;先进的Mini-I/D激光传感系统可以简单而可靠地实现焊缝跟踪,在焊接中能够根据所测量的间隙和错边等数据实时地调整焊接过程参数;Digi-Las数字激光焊接头包含了焊缝搜索位、焊缝跟踪、焊接参数自适应控制及焊缝成形和表面缺陷检测功能。应用适合焊接的智能化激光视觉传感技术,可提高焊接质量和生产效率,降低焊接生产成本,有效提高焊接产品质量和价格的竞争力。     

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。     

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.     

视觉传感技术的应用研究与发展趋势

介绍了视觉传感技术及其在监控测量和焊接等方面的应用研究.着重介绍视觉传感技术在焊接中应用,根据传感器获取的目标图像信息和传感器与焊枪的相对位置关系,分焊前、焊中、焊后三种情况讲述了基于视觉传感的焊缝跟踪、监控和测量三方面的应用研究;概述集光源控制、视觉传感器、数字处理器、实时通讯模块等其他外设于一体的智能视觉传感系统——智能相机.     

基于扫描激光视觉传感的焊缝图像特征信息识别

特征点提取是激光视觉焊缝图像识别的关键技术,目前常用的斜率分析法虽然原理简单、计算速度快,但适应性不好、精度不高,对于一些复杂的深坡口焊缝甚至无法识别.对基于扫描激光视觉传感的焊缝图像识别进行深入研究后,提出一种新的特征点提取思想———由形到点,将焊缝坡口特征点分为直角拐点和斜角拐点,分别设计斜率极值法和斜率截距法来提取.实际焊缝跟踪时,根据拐点类型分别调用对应的提取算法,就能完成全部焊缝坡口所有特征点的提取.结果表明,"由形到点"提取特征点精度高,抗干扰能力强,对不同焊缝坡口形式适应性好,在厚板深坡口焊缝跟踪领域有很大的实用价值.     

薄板机器人自动焊接焊枪三维偏差的有效提取

机器人自动化焊接中焊枪三维偏差的提取是实现自动纠偏的前提.薄板机器人MAG对接焊接中对试件开坡口,试验中利用被动视觉传感器采集焊缝图像.通过调整滤、减光组合使得同一帧图像中出现稳定的电弧区域、坡口边缘线和缝隙接头线.设计有效算法直接提取缝隙接头线.以电弧区域的几何中心反馈焊枪位置,设计有效算法在缝隙接头线上确定焊枪当前跟踪位置,并借助视觉标定技术将其转换为世界坐标.利用用户软件系统从机器人控制系统中获取焊枪在世界坐标系下的坐标及转换后的坐标.结果表明,文中算法可以有效获取焊枪的三维偏差.     

基于焊枪轮廓特征提取的焊接偏差测定方法

在熔化极气体保护焊(gas metal welding, GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.     

一种用于穿孔塞焊焊缝特征提取的视觉识别算法

针对三代核电站屏蔽厂房钢筋穿孔塞焊变角度、变间隙等复杂的接头特征,研究用于机器人智能化自适应焊接的视觉识别方法. 采用双条纹激光视觉传感技术对焊接前的待焊区域进行识别,结合离散数据模拟关系曲线设计一套视觉处理算法,实现了对各种影响穿孔塞焊接头焊缝成形的特征量的数据进行提取,包括塞焊孔圆心坐标及直径、钢筋凹凸高度、接头倾斜角度、焊缝间隙等,为后续的焊枪姿态与焊接工艺参数联合规划提供基础数据. 通过对比实测的采样数据对该算法的提取精度进行了误差分析. 结果表明,圆心坐标在x, y方向的误差都在 ± 0.2 mm的范围之内,倾斜角度在R_x,R_y方向的误差都在 ± 0.2°的范围之内,实现了穿孔塞焊接头特征提取的高精度和可靠性.     

焊缝图像特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术的应用

以焊缝特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术为研究对象,针对视觉传感技术对于厚板和较深的焊缝坡口应用中精度较低的问题,采用基于扫描激光的光觉传感技术,研究出了一种焊缝图像信息预处理和图像信息特征点的提取方法,并完成了相关算法的优化。基于整体到局部的思想,使用斜率极值法和斜截距法分别对直角和斜角拐点进行了有效提取。实验证明所提出的扫描激光传感技术具有检测速度快和检测结果精度高的特点。本研究对于厚板和深焊缝坡口的图像信息识别具有一定的指导意义。     

基于视觉与重力融合传感的焊枪位姿反馈控制

为了实现焊缝跟踪、焊枪高度及其空间姿态的检测和闭环反馈控制,有效控制任意空间姿态焊接接头的焊缝成形质量,构建了基于视觉传感与重力感应融合的焊枪空间位置、姿态在线检测与闭环反馈控制系统;结合建立的检测数学模型,检测系统实现了对焊枪相对于工件的空间位置和姿态、焊枪相对于重力加速度方向的空间姿态、焊接接头相对于重力加速度方向的空间姿态的在线实时检测. 结果表明,系统实现了焊枪空间姿态的实时反馈控制,控制精度可达0.1°,并实现了电弧焊接过程中的焊缝横向实时跟踪和焊枪高度实时调控,焊缝横向跟踪与焊枪高度调控的平均偏差分别为0.20和0.78 mm. 实现任意空间姿态焊接接头的自动化焊接,可有效提升焊接装备的智能化水平.     

钢轨窄间隙弧焊焊枪自动纠偏系统

将窄间隙电弧焊接方法用于无缝线路钢轨焊缝的焊接,为满足焊缝两侧壁能够同时熔合,轨底窄间隙焊接采用开环控制的焊枪摆动焊接方式,导致摆动过程中焊丝端部位置出现累积误差.为消除焊枪摆动的累积误差,针对已有工艺特点,采用双视觉传感的焊枪摆动控制方法,通过采集熔池区图像,实时计算焊丝端部的摆动偏差和摆角偏差,并对焊枪摆动进行反馈...     

基于计算机图像的大功率激光焊机焊缝初始点识别及定位

随着新型传感技术和人工智能及时的发展,计算机图像识别技术在激光焊缝跟踪系统中的应用越来越多。激光焊缝跟踪技术是实现焊接质量控制和焊接自动化、智能化的关键技术。本文主要针对大功率激光焊机焊缝图像由于受到干扰导致图像质量低,影响分析结果的问题进行研究。在对大功率焊机焊缝跟踪系统结构进行分析基础上,提出对激光焊缝图像的预处理技术并应用Hough坐标变换对图像特征信息进行了提取和分析,提出了对激光焊缝初始点的识别和定位步骤,最后通过试验验证了算法的可行性和有效性。     

接头间隙及焊枪位置编差视觉检测系统研究

焊接过程检测与控制是提高焊接质量的重要手段。针对铝合金焊接区CCD视觉检测系统进行了研究,实现了对焊接接头间隙图像和焊枪水平位置偏差几何参数的提取,利用该检测系统可以实现焊接质量动态控制和焊缝跟踪的自动控制。     

基于OpenMV的螺旋管内焊缝自动跟踪系统

针对国内部分钢材加工厂采用人工判断焊缝位置,手动调节来纠正焊偏的控制方式,自动化水平低且长时间工作导致视觉疲劳容易造成误判,影响螺旋管焊接质量的问题。该系统通过Open MV机器视觉模块采集图像,利用图像处理技术实时提取焊缝特征信息,经过统计筛选来计算焊枪偏移量,结合控制技术来实现焊枪的自动纠偏。现场试验结果表明,该系统能够满足要求,稳定、准确的实现焊缝自动跟踪。