基于线结构光的型钢自动焊接位置检测技术

摘要： 针对现有H型钢现场焊接过程中多为人工焊接、劳动强度大、操作环境恶劣且人工测量随意性大等问题,提出了一种基于视觉与图像处理的型钢自动焊接位置检测技术。该技术主要基于线结构光测量法来实现对型钢轮廓的检测从而确定焊接位置,利用激光线的位置确定焊缝位置,结合焊接机器人达到自动焊接的目的。先利用张正友标定法获得相机内参数和畸变系数,再通过最小二乘法拟合激光平面的方法实现激光平面的标定,结合两者实现整个测量系统的标定,然后基于OpenCV编程接口实现图像处理,最后利用ABB机器人工具坐标系对该测量方法的检测精度进行评价。针对检测点深度方向坐标误差较大问题提出一种误差拟合方法,应用此方法进行多种型号H型钢测量试验。试验结果表明,采用上述方法标定后的线结构光视觉测量系统测量误差小于1 mm,达到了较高的标定精度,明显降低了坐标误差,能够满足焊接使用要求。 创新点： 利用标准量块提出一种误差拟合方法,可有效降低坐标误差。     

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。     

管桩端板智能高效机器人焊接系统设计

基于当前管桩端板焊接中存在的问题,设计了一套智能高效的机器人焊接系统。介绍机器人焊接系统的总体构成、上料和焊接系统、控制系统硬件构成和焊缝视觉检测系统。该系统能够实现不同型号工件焊接的自动切换,从上料到焊接完成全过程的高度自动化以及准确检测焊缝位置和宽度的智能化。     

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。     

基于激光视觉检测的焊缝轨迹离线规划

在实际焊接过程中,由于电弧弧光、飞溅等强烈的干扰,导致激光视觉检测特征点发生漂移,信息提取失败。为避免大电流CO2气体保护焊接过程中强弧光和飞溅的干扰,采用了离线视觉测量方法对待焊工件进行检测,将得到的图片进行形态学组合滤波和欧式距离场变换处理,利用差分法提取出坡口位置信息,最后采用分组求平均和插值法得到完整的焊接轨迹数据,将焊接轨迹数据传输至下位机实施自动焊接,最终得到了成形均匀,无气孔、咬边等缺陷的焊缝。     

基于机器视觉的SMT元件引脚连锡自动检测

针对传统检测方法无法自动、准确识别表面贴装(Surface Mounted Technology,SMT)元件引脚连锡缺陷的问题,提出一种基于机器视觉检测SMT元件引脚连锡缺陷的方法。利用连通域标记算法对引脚的二值图像进行识别,并通过LabVIEW软件平台开发了一套基于此方法的SMT元件引脚连锡缺陷检测系统。通过实际测试验证,结果表明:该系统能准确识别出SMT元件引脚是否出现连锡且能有效测出连锡区域数目,显著提高了检测的自动化程度,可应用于SMT元件引脚连锡缺陷检测中。     

球罐全位置焊接机器人智能控制系统

研制了一种用于球罐全位置焊接机器人的智能控制系统。采用两点视觉伺服反馈系统,以预先画出的坡口平行线为机器人的目标运动轨迹,实现机器人在多层多道焊接时在重复自动跟踪。系统选用工业控制级可编程控制器作为核心控制器件,外加自制的电机驱动等辅助电路,实现了对五自由度球罐焊接机器人的柔性磁轮的控制、跟踪机构的控制和摆动机构的控制,并使之协调联动,满足焊接过程的要求。此系统控制下的球罐焊接机器人的主要创新点是,实现了无导轨自动焊接全位置焊缝与多层多道焊接的自动跟踪。焊接工艺评定试验结果表明,此焊接机器人自动跟踪精度高,焊缝质量好,工作稳定可靠,已实现小批量试生产,产品也已用于实际焊接生产。     

基于力觉遥控焊接遥示教焊缝辨识技术

在遥控焊接遥示教过程中,基于视觉焊缝空间示教点辨识精度低,无法满足遥示教要求,为此将力觉技术引入焊缝示教点标定中,设计了基于力觉遥控焊接遥示教焊缝辨识系统,主要包括焊缝辨识信号采集系统,软件处理系统,焊缝辨识受力模型和辨识过程算法等.通过焊缝辨识过程算法,判断六维力各力状态是否有突变,根据突变判断探针在坡口中实际位置区域,进一步根据六维力大小确定焊缝具体示教点,试验表明,该方法增加遥示教焊缝辨识速度,提高遥控示教精度和效率.     

具有焊缝跟踪功能的汽车座椅骨架焊接系统设计

针对汽车座椅骨架焊缝较短、焊接位置多、材料厚度较薄容易变形等难点,设计了一套自动焊系统。该系统采用PLC控制技术对变位机、工件夹具、机器人等设备进行合理的控制,避免各设备运动轨迹发生干涉,保证焊接系统的安全性;通过对视觉传感器进行设计,保证传感器的检测精度;通过视觉技术对焊缝中心点位置实时跟踪并反馈给机器人执行机构,保证座椅骨架的焊接质量;经测试,该系统焊接精度能够满足汽车座椅骨架的焊接要求。     

基于被动视觉的焊缝错边研究

在弧焊机器人焊接过程中能实时、准确、自动地检测焊缝错边是高质量自动焊接的基础。针对熔化极气体保护焊熔池图像特征,提出了一种实时的焊缝错边检测方法。首先,搭建了基于工业相机的单目被动视觉熔池图像采集系统,系统包括复合滤光系统、相机外触发系统、图像采集软件,采集到清晰的熔池图像;其次,提出利用图像平均灰度值判断弧光对熔池图像的干扰程度;再次,采用最大类间﹑类内方差比法提取出熔池轮廓;最后,根据熔池轮廓特征定义了反映焊接错边信息的特征参数Z/C与β/γ。参考焊接工艺规程(JB/T 9186-1999)设计了焊接试验。结果表明,熔池轮廓提取算法合理,熔池轮廓特征参数能反映焊接错边,能为基于视觉的焊接错边在线监测提供技术支持。     

An optical sensing system for seam tracking and weld pool control in gas metal arc welding of steel pipe

A visual sensing system was developed for automatic gas metal arc welding (GMAW) of the root pass of steel pipe. The system consisted of a vision sensor that consisted of a charge-coupled device (CCD) camera and lenses, a frame grabber, image processing algorithms, and a computer controller. A specially designed five-axis manipulator was used to position the welding torch and to provide the vision sensor with automatic access to view the welding position. During the root pass welding, an image of the weld pool and its vicinity was captured using the camera without interference of the intensive arc light by viewing at the instance of a short-circuit of the welding power. The captured image was then processed to recognize the weld pool shape. For seam tracking, the manipulator was used to adjust the torch position based upon the pool image to the groove center. The measured gap size was used to determine the appropriate welding conditions to obtain sound penetration. The welding speed was chosen using fuzzy logic with the knowledge of a skilled welder and measured gap. The automatic welding equipment demonstrated that both welding conditions and torch position could be appropriately controlled to obtain a sound weldment and a good seam tracking capability.     

TIG熔敷堆焊快速成形视觉传感系统的研究

对于TIG熔敷堆焊快速成形视觉传感系统进行了一定的研究；通过对TIG熔敷堆焊快速成形的原理的分析．介绍了选择CCD作为TIG熔敷堆焊快速成形视觉传感器的动能；从光学理论得出视觉系统的标定方法；从实验结果来看视觉传感系统所得到的图像能够清晰反映出TIG熔敷堆焊的焊接轨迹。     

基于视觉图像处理的铝合金交流TIG焊阴极清理区域的研究

介绍了方波交流钨极氩弧焊的工艺特点以及铝合金焊接过程中β(正半波电流占整个周期电流的比例)对阴极清理作用的影响。针对铝合金交流TIG焊电弧的特点,合理选择CCD、滤光系统构建了被动视觉传感器和图像采集处理系统。比较三种β值时铝合金交流TIG焊接的阴极清理作用,采用图像处理技术提取阴极清理区和焊接熔池的边缘,获得了阴极清理区域和熔池宽度。通过与实际测量比较表明,采用被动视觉传感技术和图像处理方法可以准确反映阴极清理作用,通过图像处理获得的熔池尺寸与实测值基本吻合。     

基于组合激光结构光的多功能视觉传感器

提出并设计了一款基于组合激光结构光的新型多功能单目视觉传感器,介绍了其研究开发思路和结构设计过程. 基于单目视觉和单幅图像处理,可实现焊接坡口截面尺寸、焊枪高度和空间位姿检测等功能. 传感器的标定充分利用了其内部固有参数,在焊枪空间位姿发生变化时,不需要进行重新标定,有效提高了其应用于复杂结构件焊接时的适应能力. 组合激光结构光的应用,有效解决了常规单目视觉存在的深度方向信息丢失问题. 针对V形坡口的截面尺寸和焊枪高度检测,推导了检测算法并进行了试验验证. 试验结果表明,最大检测误差不超过2.1%.     

焊管纵缝实时焊缝跟踪的机器视觉方法

介绍了一个大直径不锈钢等离子弧焊管纵缝焊缝跟踪系统。该系统利用视觉传感器将熔池与接缝拍摄在一幅图像中，检测出接缝偏差然后驱动工件运动使接缝对准焊枪。提出了一种新颖的基于机器视觉的熔池区域图像处理算法。该算法以20帧／s的速度实时处理图像并提取出三个特征量用来计算接缝偏差。试验证明这种算法是有效的，并且能够满足系统的实时响应要求。     

三维计算机视觉及其在焊接中的应用

随着视觉传感、图像处理和人工智能等技术的发展,计算机视觉以其信息量大、精度高、通用性好、检测范围大等特点,在焊接领域得到了广泛的应用。简要地介绍了目前出现的三堆计算机视觉技术和方法,综述了该技术在焊接中的典型应用,并在此基础上提出了目前存在的问题和未来的发展趋势。     

基于视觉处理的焊缝质量检测与控制系统

采用视觉处理方法是实现焊接质量检测与控制的重要途径之一,而视觉处理算法是其可靠、准确应用的关键环节.采用CCD传感器直接摄像法获取焊接熔池的图像,利用数学形态学的图像处理方法,建立统一的非线性处理算法,对熔池图像进行预处理和特征提取,获取熔池边缘信息并确定焊缝中心和熔宽、熔高等信息,将这些信息与模糊逻辑相融合,实现高性能的跟踪和焊接质量PID模糊闭环控制.试验结果表明,基于视觉处理的焊接质量检测与控制系统具有良好的稳定性和准确性.     

用于铝合金MIG焊的机器人熔池视觉传感系统

建立了用于铝合金脉冲MIG焊熔池图像检测的机器人视觉传感系统。介绍了传感系统的光学参数应用窄带滤光的方法成功解决了强弧光干拢。通过大量试验,获取了清晰的焊接熔池区图像,并利用形态学方法获得了满意的熔池边缘图像,为进一步实现铝合金MIG焊接过程控制创造了条件。     

TIG焊熔宽的自整定PID闭环控制系统

对于焊接过程中常出现各种干扰，焊接条件时有变化的ＴＩＧ自动焊而言，改进传感方法和控制技术是提高焊缝质量闭环控制系统控制效果的两大途径。本文在对采用ＣＣＤ摄象机正面拍摄熔池图象并用微机进行图象处理，以及对参数在线自整定ＰＩＤ控制原理的研究基础上，设计了一种ＴＩＧ焊参数在线自整定ＰＩＤ熔宽闭环控制系统。试验结果表明，该系统具有良好的控制特性和对焊接条件变化的适应性，可用于ＴＩＧ焊焊缝质量的实时控制。     

基于结构光的水下焊接熔池宽度在线检测

直接拍摄水下焊接熔池图像来检测焊接熔池宽度实现难度较大,提出了一种通过成形焊缝结构光条纹图像来完成水下焊接熔池宽度在线检测的方法.将装有防水罩的激光结构光视觉传感器安装在焊枪之后置于水下,针对水下成形焊缝图像特点,经图像加窗、拉普拉斯锐化、二值化以及数学形态学滤波和图像细化处理,就能够在线获得焊接熔池宽度.结果表明,处理过程速度快,检测结果精度高.当条纹检测点和熔池中心之间的距离小于35 mm时,焊接熔池宽度相对误差可控制在3%以内.