一种视觉示教与纠偏的焊缝跟踪方法

提出一种基于结构光视觉传感器的示教及纠偏的机器人焊缝跟踪方法,探讨了图像特征提取方法和机器人跟踪控制的策略.机器人移动的同时,视觉传感器定时对焊缝上各特征点坐标进行测量记录,完成示教;再现时,基于图像模板匹配测出实际特征点位置与示教点的偏差,控制机器人根据偏差对跟踪路径实时调整,从而实现自动跟踪.     

一种适合焊接专机的激光焊缝跟踪应用

为确保焊接过程中焊枪始终沿焊缝运动,提升焊接质量,采用基于主动视觉传感技术的新一代激光视觉传感器实时采集焊缝轮廓的图像,由传感器控制柜按在PC界面上选定的算法进行图像处理与特征识别,提取焊缝跟踪点的位置坐标,并根据标定的参考位置和预设的比例关系转化为模拟电压量输出,进而驱动十字滑台上的伺服电机带动焊枪做出相应的纠偏动作。可编程逻辑控制器(PLC)被用来实现焊枪初始定位、滑台的手动控制与自动跟踪模式切换、安全互锁等功能。最终建立了一套适用于焊接专机的焊缝自动跟踪应用系统。实验结果表明,该系统安全实用,具备了良好的实时跟踪能力。     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视。本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析。详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望。     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视.本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析.详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望.     

一种用于球罐焊接机器人焊缝实时跟踪的线阵CCD传感器

根据球罐焊接机器人焊缝跟踪的要求和特点,设计了一种基于线阵CCD的视觉传感器。传感器所用线阵CCD的分辨率高,光电处理系统均由硬件实现。传感器与焊接机器人组成的焊缝跟踪系统焊缝偏差检测精度好、实时性好,并且可以避免焊接时弧光的干扰,能够满足球罐制造时多层多道焊接焊缝跟踪的工艺要求。     

一种基于DSP的焊缝跟踪模糊控制器系统的设计

本文阐述了焊缝跟踪参数自整定模糊控制器的工作原理．提出了比例因子和量化因子自动调节的方案和实现方法．介绍了模糊控制器的具体设计步骤和DSP参数自整定模糊控制系统的硬件．软件设计，结果表明，在焊缝跟踪中采用参数自整定模糊控制可以明显改善系统的性能。     

用于焊缝跟踪的光电传感器

研制了一种用于焊缝自动跟踪的光电传感器,提出了一种加权比较的信号处理方法,并通过采用模糊控制,提高单点式光电传感器的精度.实验表明：其跟踪精度达到1 mm,满足实际生产应用的要求.而且光电传感器成本低、结构简单、跟踪精度高,具有很高的实用价值.     

Laser-PSD视觉焊缝自动跟踪系统的研究

设计了一种扫描式Laser-PSD视觉焊缝自动跟踪系统，该系统采用激光二极管作为信号光源、1维位敏元件（PSD）为接收器件组成视觉传感器，并采用单片机作为中央控制器，传感器在坡口上方横向扫描，获得坡口的2维图形，经单片机系统处理计算得出高低、左右偏差，控制焊炬的高低，左右位置，实现了对大坡品时弧自动焊全过程的有效跟踪，通过使用，证明该系统跟踪精度高，抗干扰能力强，工作可靠，能直观显示坡口图像和跟踪状况，操作方便，对生产现场有很强的适应性。     

电弧传感机器人焊缝跟踪模糊控制系统

以旋转电弧焊炬作为传感器，设计了弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制系统。介绍了弧焊机器人焊缝跟踪系统组成及模糊控制器的具体设计过程，并给出了模糊控制表。通过对V形坡口曲线焊缝的跟踪试验，结果表明，该模糊控制器控制效果良好，跟踪效果达到预期目标。     

焊缝自动跟踪的发展现状与展望

焊缝自动跟踪在焊接工业中占有极其重要的地位,焊缝自动跟踪的精度和实时性对保证焊接质量有着不可估量的作用。研究如何提高焊缝自动跟踪的精度和降低焊缝自动跟踪系统的成本很有意义。从焊缝跟踪系统的硬件组成和控制方法角度分析了焊缝自动跟踪系统的发展历程,并对该技术的发展趋势进行了分析和展望。     

非接触式超声传感焊缝跟踪研究

通过声、电匹配技术使非接触式超声传感器的灵敏度由3.3%提高到26%,从而首次实现了双棱边非接触式超声传感焊缝自动跟踪。设计了聚焦透镜,使声束焦点直径达到了0.5mm,并通过软、硬件技术使超声传感焊缝横向跟踪精度达到0.5mm。     

视觉传感铜包铝线缆TIG焊缝自动跟踪系统

针对铜包铝线缆TIG焊常出现焊偏的问题,研制一种采用视频摄像传感器的焊缝自动跟踪系统。以弧光为主动光源,在电弧前方20 mm处对铜皮对口缝进行摄像。采用模拟电路对视频信号进行放大、整形和以动态平均值为基准的二值化等处理,极大降低了信号处理的时间,并准确获得铜皮对口缝的脉冲信号。确定铜皮对口缝偏差方向判断及偏差大小计算的方法。试验结果表明,该焊接过程采用视频摄像传感器识别铜皮对口缝方法是可行的,能实现铜包铝线缆TIG焊的焊缝自动跟踪控制,系统响应周期小于60 ms,跟踪精度小于0.1 mm。     

采用微型排水罩的药H焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统

针对水下焊接图像噪声大、清晰度差的特殊情况,设计并研制成功一套药芯焊丝水下焊接的视觉传感焊缝自动跟踪系统.该系统由视觉传感、图像预处理及偏差识别系统,控制系统和执行机构等组成.采用小波多尺度变换进行水下焊缝图像边缘提取,结果保留大多数的细节,得到有利于焊缝位置特征提取的预处理图像,在一种基于二值图像的焊缝中心位置识别算法计算后,得出焊缝偏差.在理论分析视觉传感焊缝自动跟踪系统模型的基础上,设计满足跟踪精度要求的规则自调整模糊算法.对影响跟踪系统精度的因素进行分析,并采用相应的措施以提高系统的精度.通过药芯焊丝湿法水下焊接焊缝自动跟踪试验表明,采用规则自调整模糊控制能够达到较高的焊缝跟踪精度.在斜线、折线和曲线三种不同形状待焊焊缝的跟踪试验中,系统都能满足药芯焊丝水下自动焊接的要求.经过改进微型排水罩,进行微型排水罩局部干法药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪试验,采用规则自调整模糊控制,不仅得到满意的焊缝跟踪效果,还改善焊缝成形质量.     

焊缝跟踪FUZZY－P控制规则的研究

介绍了一种非接触超声传感焊缝跟踪系统。该焊缝跟踪系统采用了Fuzzy－P控制理论,即在大偏差时采用比例控制,在小偏差时采用自调整模糊控制。研究了Fuzzy－P控制的阈值和比例控制的规则。介绍了自调整模糊控制的原理,提出了焊缝跟踪中的双因数自调整模糊控制方法。在试验的基础上确定了双因数的数值。应用公式法生成了模糊控制规则表。同时分析了自调整模糊控制中的比例系数对系统动态特性的影响。通过试验确定了该系统中的比例系数的数值。试验证明,该跟踪系统具有快速、准确、稳定的特点,完全能够满足实际工程应用的需要。     

AUTOMATIC SEAM TRACKING SYSTEM OF SUBMERGED ARC WELDING BASED ON FUZZY-P CONTROLLER

An automatic seam tracking system used in submerged arc welding is presented. In the system, the linear CCD vision sensor is installed in front of the welding torch. Laser structure light emitted by the semiconductor laser irradiates on a slant to work-piece surface and forms a structure light strip on work-piece surface. Scatter light of the strip is received by linear CCD on top of the seam and the image information of seam can be obtained. By way of image processing and applying Fuzzy-P controller in tracking process, automatic seam tracking has been realized accurately. Anti-disturbing ability of the system to work-piece surface status has been enhanced largely by classified microadjus-tment of torch height.     

机器人焊缝跟踪神经网络控制的研究

研究神经网络技术在弧焊机器人焊缝跟踪过程中的应用,通过神经网络在笛卡尔空间轨迹的补偿作用,确定出基于笛卡尔空间参考轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络控制器。与传统的关节计算力矩法相比,所设计的神经网络控制器具有良好的控制特性及较强的鲁棒性,焊缝跟踪精度得到了显著的提高。     

基于卡尔曼滤波的焊缝检测技术研究

提出一种基于卡尔曼滤波技术的电弧焊焊缝检测新方法。利用视觉传感器获取弧焊区熔池图像,并抽取图像质心作为描述焊缝位置的特征矢量,建立图像质心状态方程和测量方程。在有色噪声模型的基础上,应用卡尔曼滤波对图像质心位置和质心位移进行状态估计,得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值,从而减小过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差,实现弧焊过程中焊缝位置的精确检测。计算机仿真及实际焊接试验结果验证了该方法的有效性。     

自调整比例因子Fuzzy-P控制在焊缝跟踪中的应用

介绍了自调整比例因子Fuzzy—P控制理论及其在非接触超声传感焊缝跟踪系统中的应用。试验表明,该系统具有良好的控制特性,能满足焊接工程应用的要求。     

基于ART人工神经网络的焊缝跟踪检测算法

提出一种基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory）神经网络的焊缝检测算法,其基本原理是把焊缝横截面方向上的灰度分布归结为若干种空间模式,并使之记忆在ART神经网络中的典型空间模式进行匹配程度检验,根据模式分布情况确定出焊缝位置。它是一种能够在强烈的噪声环境中正确地检测出焊缝位置的新的焊缝检测算法。本算法也为在强噪声环境中检测特定的空间模式提供了一条新思路。