大型构件水下焊接机器人系统

针对水下焊接环境要求,设计了一种履带式水下焊接机器人系统,该系统由机器人本体机构、激光视觉传感器、控制系统和焊接系统组成. 机器人本体机构由履带式移动平台和焊枪调节机构构成,运动灵活可靠,满足水下焊接焊缝跟踪要求. 完成了视觉传感器部件选型及光路设计,实现水下环境的焊缝自动识别. 设计了基于PLC机器人控制系统和协调控制方法,实现水下环境的焊缝跟踪控制. 同时在水下焊接试验平台完成焊接跟踪试验. 结果表明,机器人运行稳定,焊缝成形较好,焊接质量满足要求.     

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.     

基于图像技术与粒子滤波融合新算法的机器人多目标跟踪

机器人的目标跟踪技术是机器人定位导航技术中的重要一环。为了能够精确的跟踪机器人的位置和速度信息,文章提出了一种多方法融合的粒子滤波算法。该算法是采用图像颜色直方图结合高斯核函数挖掘特征数据,融合粒子滤波改进算法自动追踪机器人目标。此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题,但在重采样过程中容易造成一些粒子丢失各向异性导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,结合标准粒子滤波提出了一种新型重采样约束方法。实验结果表明,基于颜色分布改善后的粒子滤波算法能有效的减少样本分化问题,并且可以高精度的识别出移动、急转和相遇的机器人目标。     

面向柔性导线涂覆作业的机器人视觉检测与定位方法

架空裸导线没有绝缘外皮的保护，容易发生安全事故，利用涂覆机器人开展裸导线绝缘化作业能够减少对人身安全的威胁。针对柔索环境下涂覆机器人运动导致柔索发生变形致使目标发生变化，提出一种面向柔性导线涂覆作业的机器人视觉检测与定位方法，利用机械臂末端相机采集涂覆机器人的标记位置图像，实现对涂覆柔性导线作业的检测与定位。针对柔索环境下目标会随柔索的变形而发生变化的现象，基于相机标定开展图像雅可比矩阵与观察臂雅可比矩阵计算涂覆机器人的空间位置坐标，对动态变化的目标实时定位与跟踪。实验结果表明：该方法可有效对目标进行定位与跟踪，具备外部环境适应能力。     

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。     

机器人水下焊缝跟踪中双目立体视觉系统

根据机器人水下焊缝跟踪的要求,设计了一套双目立体视觉传感器.采用卤钨灯辅助光源加复合滤光系统,较好地去除了噪声,拍摄到较为清晰的焊缝图像.针对水下焊缝图像模糊、对比度低的特点,采用模糊增强图像处理技术,对Pal处理算法进行了改进,改进算法中采用OTSU法选择最佳阚值,提出了新的隶属度函数.试验表明,该算法提高了图像处理的效率,提取的边缘比较精细,为空间焊缝跟踪中焊缝识别及立体匹配奠定了基础.     

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.     

自平衡机器人视觉语音双重引导运动控制研究

自平衡机器人是一种特殊的移动机器人,为了拓展其交互能力,设计了基于视觉和语音的双重技术引导控制系统。针对目前视觉测距计算繁杂性,提出了目标定位的新方法。通过视觉测距方法,实现机器人对运动目标的动态定位;采用Camshitf目标搜索算法,在复杂环境下对目标进行连续捕获,联合双重引导控制策略,实时切换机器人的识别模式,实现机器人对指定目标的识别和跟踪,且能在预设的道路上进行自主移动。通过目标颜色、形状识别和跟踪以及视觉巡线等实验测试,结果表明该机器人交互能力强,系统反应快,视觉定位计算便捷、实时性好。     

工业机器人分拣技术的实现

以MOTOMAN-UP6机器人为基础,构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统.该分拣实验系统由机器人、PC机、相机、图像采集卡、传送带和自开发的分拣控制软件组成.系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时,通过相机连续自动地获取作业对象图像,然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣动作."单目标跟踪--抓取--搬运"实验和"多目标跟踪--抓取--搬运"实验证明了该技术的意义和实用价值.     

基于三维机器视觉的工业机器人定位系统设计

为解决工业机器人在复杂自动化生产线上目标精确定位问题,文章搭建了由史陶比尔工业机器人、Kinect视觉传感器和上位机组成硬件平台,设计了基于三维视觉的工业机器人抓取定位系统。通过棋盘标定法对工业机器人抓取系统进行标定,采用深度边缘分割方法采集图像并提取工作面,根据累计概率Hough变换法提取工作面上不同形状目标的中心点,编写上位机处理程序实现图像分割、目标中心点定位及机器人运动控制等功能。实验结果表明该系统能够对规则形状目标实现定位功能,定位精度满足工业机器人的工作需求。     

海底管道干式高压焊接跟踪轨迹的识别

干式高压TIG焊接法是海底输油(气)破损管道修复所用的重要的、焊接质量较高的连接方法,而自动化焊接又是解决潜水员焊接效率低下的有效途径,焊缝跟踪技术则是保证焊接过程正常进行和焊缝质量的关键技术.设计了能克服环境压力影响的CCD图像摄取装置,研究了一套焊缝跟踪路径识别算法.运用直方图均衡化方法强化坡口与非坡口的差别,增加焊缝图像的理解性.提出了以图像灰度最低值拟合成的曲线将整个图像分为两个部分的图像分解法,提高了图像识别目标的焊缝坡口部分所占的比重,有利于二值化阈值的选取.采用基于数学形态学的二值图像边界识别方法分离出焊缝边界,用Hough变换法确定坡口边线位置,最后用图像分解逆过程经合并后识别出坡口所在的位置.所提出的方法组合后抗干扰能力强,计算速度快,为进一步实现自动化焊接奠定了基础.     

基于残差连接的高帧率Siamese目标跟踪算法

为提高Siamese跟踪算法在快速运动和相似物体等复杂情况下的跟踪性能和跟踪速度,提出一种融合残差连接与深度可分离卷积的Siamese目标跟踪算法。将原特征提取网络中的5×5卷积替换为普通3×3卷积,在减少网络计算量的同时提高其对特征的学习能力。用计算量更小的深度可分离卷积替代原网络中所有的普通3×3卷积,不仅加快了网络推理速度,还加深了特征提取网络的深度,从而获得对目标更具表征能力的深层语义信息。在深度可分离卷积模块中加入残差连接,组成残差块,用以融合网络提取的不同层特征,提高特征信息的利用率。结果表明：所提算法在跟踪精度和成功率上均有所提高,并且在实时性和可靠性上优于其他算法。     

空气-磁流变液半主动型动力吸振器的研究

为实现高振幅削减百分比的带宽制振,提出一种具有可调刚度和可调阻尼的半主动型动力吸振器。刚度装置为空气弹簧,改变空气弹簧内两气室的初始高度和初始气压可以改变刚度;阻尼装置为磁流变液阻尼器,改变阻尼器内线圈电流大小可以改变阻尼力。计算空气弹簧的刚度、气室的初始高度、气室的初始气压之间的函数关系;计算磁流变液阻尼器的阻尼力和线圈电流之间的函数关系;仿真探究动力吸振器的制振效果。结果表明：该空气-磁流变液半主动型动力吸振器最多可以削减45%的主质量振幅,可以有效抑制主系统的共振。     

多策略改进型麻雀算法在水下伸缩臂轨迹定位的应用

针对深层水域水下机器人通过机械臂捕捉目标物定位精度低、搜索难度大、耗费时间长的问题,提出一种基于多策略改进型麻雀搜索算法的水下机器人伸缩臂轨迹定位方法。通过D-H参数法搭建伸缩臂模型,结合MATLAB和ADAMS分析伸缩臂在水下捕捉目标物群目标物的低效性,引用麻雀搜索算法中鸟群觅食在最优位置的思想,引入Logistic混沌映射和柯西高斯变异原理,通过水下机器人的4项性能指标分析最优结果。结果表明：优化后的麻雀算法优于其他算法,同粒子群算法、天牛群算法、鲸鱼优化算法相比,伸缩臂捕捉目标物轨迹路线更加精确,水域环境下避障更为明显。     

基于模糊算法的水下机器人路径规划研究

针对水下机器人的工作环境的复杂性与不确定性,为了提高自主式水下机器人与外部环境交互及自主航行的能力,结合视线导航原理与模糊控制算法,提出一种未知环境下水下机器人的局部路径规划策略,可实现机器人的实时避障功能。利用测距声呐、短基线系统对环境进行探测,得到一定范围内的障碍物与目标信息,通过模糊控制器实时调整水下机器人的运动偏转角度,有效地避开障碍物,达到预定目标点。最后通过MATLAB进行仿真,构建一个仿真实验平台,交互式设置障碍物的数量、大小、形状、位置等初始信息,机器人运用该算法在多障碍物、不同路障环境下,都能较好地实现机器人避障,验证了算法的有效性。     

基于改进SIFT算法的机械臂识别抓取研究北大核心

为解决水下机器人进行水下目标物识别时,存在的计算速度慢、抗噪声能力差等问题,提出一种基于SIFT和FLANN的图像识别算法,并在自主研发的机械臂平台上进行验证。使用改进算法提高目标识别的准确率;基于D-H法建立机械臂模型进行运动学分析,实现系统优化控制。利用机械臂进行多组抓取实验。结果表明:所提方法不仅可以准确地识别海参,同时可以自动调节识别框的位置,提高机械臂抓取的成功率,验证了该算法的有效性。     

水深环境下湿法焊接声压替代图像信号可行性分析

水深环境下水下湿法药芯焊丝焊接(FCAW)受周围电弧气泡生长的影响,其状态需要通过信号采集. 文中首先搭建水下湿法焊接试验平台,进行湿法药芯焊丝焊接试验,对焊接过程中的气泡声压信号、高速摄像信号、电弧电流电压信号,进行同步采集;然后对比了引弧阶段下浅水和20 m水深的气泡动态演变图像及其声压信号,结合20 m水深稳弧阶段信号,发现气泡脉冲声信号与气泡图像在气泡大小、爆破周期等演变细节上有着很好的对应关系,但随着水深增加,烟尘导致图像信号更加模糊. 最后对水下20,40 m的环境中获取到的电弧从引弧到稳弧阶段的声电信号,进行对照分析. 结果表明,气泡声压信号可以清晰地反映出气泡的变化状态,深水下声压信号替代高速摄像具有可行性.     

基于点光源X射线焊缝缺陷深度尺寸的测量

介绍了一种焊缝Ｘ射线图像缺陷深度信息实时自动检测方法。由于要实时和自动,则只能用经影像增强器转换的实时Ｘ光成像系统,而不能用照片方式。又由于现场条件的限制,不可能用多幅图的投影合成法。本文介绍了一种仅用三幅图来获取深度信息的方法。区别于照片成像,光源已经不能看成平行光,文中分析了点光源成像的原理和方法。二维缺陷的准确检测是计算深度计算信息的基础,而准确的边缘检测又是检测二维缺陷的基础。由Ｍａｒｒ开     

激光视觉水下焊缝图像处理与特征提取

自动化、智能化是水下焊接的发展方向,水下焊缝位置的实时传感与检测是其中的关键技术之一,激光视觉传感是一种很有前景的检测方法.阐述了激光视觉水下焊缝图像在不同水质环境下干扰噪声的特点,探讨了V形焊接坡口的水下焊缝图像预处理方法,研究了M ean Sh ift算法在水下焊缝图像分割中的应用,以及直线Hough变换提取水下焊...     

一种基于CNN深度学习的焊接机器人视觉模型

为了准确地识别复杂环境下的焊缝目标,建立了一种基于深度学习的焊接机器人视觉模型,该模型采用局部联接和全联接相结合的CNN卷积神经网络结构,局部联接由3个卷积层和子采样层交替组成,用于焊接目标的特征提取,全连接层由输入层、隐层和输出层组成,作为分类器用于焊缝目标识别. 采样了一千多幅焊接目标图像样本用于CNN的网络训练,分析了不同CNN网络结构参数对模型的影响. 结果表明,该视觉模型对焊接目标的平移、旋转和比例缩放表现出良好的鲁棒性,可以应用到焊接机器人的视觉导航.