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。     

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。     

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。     

船舱排水孔移动机器人视觉传感器检测系统

在船舶制造中,由于船舱底部存在排水孔,焊接过程出现不连续焊缝,直接影响焊接生产效率。在控制系统已实现角焊缝跟踪的基础上,在焊接机器人本体上设计安装结构光视觉传感器,使其能够检测出排水孔的起点、终点位置,控制系统实现自动引弧、熄弧,进一步提高焊接自动化程度。通过对轮式移动机器人直角焊缝跟踪分析,确定视觉传感器在机器人本体上的安装方案。同时,通过一系列试验确定CCD与激光器的空间标定。最终选择激光器光束垂直照射焊接工件,CCD偏转一定角度接收的方案,并验证了其可行性。     

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。     

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。     

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.     

基于共享控制策略的遥控弧焊机器人焊缝跟踪

对应用于遥控弧焊机器人的共享控制技术进行了研究,建立了遥控机器人共享控制试验系统.激光视觉传感器基于三角测量原理,根据提取焊缝的特征点,实现焊缝的自主跟踪和焊接.根据解析速率控制算法,把手控器的控制命令与激光视觉传感器的自主控制命令在人控制器中进行融合,控制焊枪的六个自由度.弧焊机器人的控制权可以在局部自主控制和直接手动控制之间进行共享和交互,实现对远端非结构环境下的焊缝跟踪.结果表明,人机共享控制焊枪,实现未知环境的避障;提高了焊缝跟踪精度;把操作者从焊缝跟踪的底层操作中解放出来,减轻操作者的工作强度.     

基于视觉传感器的焊缝图像识别与跟踪控制技术研究

针对传统"示教法"机器人焊接效率低、精度不高的问题,基于视觉传感技术对焊缝图像识别与跟踪技术进行研究。利用中值滤波和阈值分割的方法对图像进行预处理,并采用动态ROI提取与最小二乘法相结合的方法提取焊缝特征点,以解决弧光、飞溅等因素对图像的影响。同时,设计了激光焊缝跟踪系统,并将焊枪姿态作为指标对对焊缝的跟踪效果进行了实验分析。研究结果表明:所设计的视觉传感系统可有效提取焊接图像特征,识别精度高。焊缝跟踪系统可实时校正焊枪位置,焊枪高度误差始终保持在0. 2 mm以内,焊缝角度识别误差不超过0. 4°,说明该系统抗干扰能力强,焊接精度高,实时性好。     

摆动电弧焊缝跟踪技术的研究现状

随着生产自动化和智能化技术的迅速发展,各种新技术在焊接领域得到了广泛应用,焊接自动跟踪系统已成为焊接自动控制研究领域中的一个重要内容.精确的焊缝跟踪可以快速实现焊缝的精确定位,是保证焊接质量的关键,是实现焊接过程自动化的重要研究方向.介绍了弧焊机器人在工业中的应用情况,以及在弧焊机器人焊缝跟踪系统中常用到的传感器类型,重点论述了电孤传感器的工作原理以及目前国内外电弧传感器的应用发展和焊缝跟踪技术的研究现状.     

基于焊缝中心的焊缝信息的直接提取

如何快速而准确地寻找到焊缝中心的位置是实时焊缝跟踪系统要解决的首要问题。本文提出一种根据焊缝的先验知识来寻找焊缝中心的新的算法。这种算法主要是根据焊缝的横向和纵向两个方面的特征来判别焊缝CCD图像中自焊缝中心的位置,具有定位精确及速度快的优点,能够大大提高焊缝跟踪系统的实时性能。     

基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别研究

对基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别进行了研究.所获取的焊缝图像中存在着大量的飞溅、烟尘和电弧光等噪声干扰.CCD摄像机获取焊缝图像,经图像采集卡A/D转换后送入计算机内存,然后采用各种图像处理方法对图像数据进行处理,焊缝原始图像经过二值化、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理,准确提取激光条纹信息,提出了几种常见的焊缝形式的检测和识别算法,算法所需时间均不到1 ms,提取焊缝特征,实现对焊缝的自动跟踪.     

基于结构光视觉传感的V形焊缝信息提取

对基于结构光视觉传感的V形焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过阈值变换、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化等一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用斜率分析的方法检测焊缝位置.根据V形焊缝偏中距离、焊缝宽度和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

基于激光传感器的弧焊机器人焊缝跟踪研究

采用激光扫描式传感器,设计了一套机器人焊缝自动跟踪系统。开发了相应的焊缝跟踪算法,包括直线、圆弧和直线圆弧组合连续焊缝的跟踪算法。探讨实现这些算法的相关技术问题。计算机仿真结果表明,该算法合理有效,可用于弧焊机器人焊缝在线跟踪作业,改善和提高机器人的焊接精度和质量。     

搭接焊缝的视觉传感图像预处理及信息提取

对基于结构光视觉传感的搭接焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过低通滤波、阈值变换、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用搜索法检测焊缝位置.根据搭接焊缝偏中距离和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

不锈钢丝网筒体缝焊设备及工艺

在液压、机械等行业中的液体过滤通道中需要不锈钢丝网筒体过滤,不锈钢丝网筒体需要搭接缝焊制造,为此开发了不锈钢丝网筒体搭接缝的缝焊设备。针对丝网筒体缝焊的要求,设计了丝网筒体成形装置来保证丝网筒体缝焊之后的直径。实验确定了合适的缝焊工艺参数。保证稳定的缝焊热能是缝焊质量的关键。实际缝焊表明,缝焊不锈钢丝网筒体搭接缝焊缝成形良好,能够保证不锈钢丝网筒体的过滤精度。缝焊设备及工艺技术在企业运行表明,缝焊过程及缝焊质量稳定,已经形成了良好的经济效益。     

大型储罐倒装法施工立缝和环缝的组对工艺

介绍了大型储罐倒装法施工立缝和环缝的组对工艺.倒装法采用先提升上层罐体,再围下层壁板的施工顺序.围下层壁板的同时,组对立缝;立缝焊接完成后组对环缝,且环缝组对不用定位焊.相对于正装法,倒装法施工立缝和环缝的组对效率有较大提高.     

焊缝位置识别的图像处理方法设计

在基于视觉的自动焊接中，由于焊缝图像是复杂多变的，要准确得到焊缝位置选择合理高效的处理算法是非常重要的。针对这一问题为焊缝图像提出了一系列处理步骤，它包括中值滤波、自适应阈值二值化、孤点滤波、边缘检测，焊缝位置搜索五步，其中详细叙述了重要的自适应阈值二值化与孤点滤波算法。在每一步处理中都用了四幅完全不同的焊缝图像做了观察和对比，结果显示所选算法产生较好的处理效果。     

水下焊接中无弧V形焊缝的识别

设计了一个水下焊接自动跟踪视觉系统,其主要由激光器、滤光片和CCD摄像机组成,被封装在防水的透明玻璃体中.焊接时激光器作为辅助光源,其与CCD成30°照射焊件,得到焊件的V形剖面焊缝.由于水下焊接时拍摄的图像模糊且比较弱,采用中值滤波的方法进行图像增强,然后进行阈值变换得到焊缝,再用Krisch边缘算子对焊缝进行边缘提取,提出了对边缘的灰度值取平均值得到焊缝中心线,最后对其进行直线拟合,提取V形焊缝的中心线所在的最低点,画出中心线以进行标识.     

激光预扫描技术在曲焊缝跟踪中的应用

传统焊缝跟踪中的结构光技术在跟踪变曲率曲线时存在很大的导前误差,为此提出一种双线预扫描结构光技术。焊接前按照机器人轨迹规划路线预扫描,扫描时在焊枪枪尖下方增加一条激光线,用于指示导前误差并按时间序列记录下来,再在正式焊接时消除。建立了这项技术的焊缝跟踪系统和跟踪运动模型。提出了图像处理体系,综合运用中值滤波、阈值变换、细化变换与分段直线拟合等多种图像处理技术,准确地定位焊缝中心。结果表明,该技术结合焊缝图像处理体系具有很强的抗干扰能力,误差小、处理速度快,能满足实时跟踪要求。