旋转电弧机器人V形坡口焊缝跟踪模型与仿真

通过建立旋转电弧传感器扫描V形坡口焊缝时焊枪空间姿态数学模型,提取焊枪三维信息,根据V形坡口焊缝特点,推导出焊枪纠正偏差后ABB机器人的工具坐标系相对于基坐标系的变换矩阵,结合机器人逆运动学,建立了ABB机器人对V形坡口焊缝跟踪纠偏的数学模型,并针对该模型的求解提出了一种渐进粒子群优化算法,利用LABVIEW并结合该算法对该模型进行仿真分析,得出了左右、高低跟踪偏差. 结果表明,模型具有准确性、有效性以及该算法的高效性,为旋转电弧传感器与ABB机器人相结合对V形坡口焊缝进行自动焊接提供了理论依据.     

基于激光传感器的机器人自适应多层多道焊接

针对机器人自动化焊接过程中工件的定位误差、加工误差和激光传感器的安装误差的问题,提出了一种基于线结构视觉激光传感器获取焊缝形状位置信息,并使机器人能够自动调整焊枪位置和姿态来修正误差,同时自适应不同角度焊缝的多层多道路径规划方法。首先进行手眼标定,采用pyqt5在windows系统环境下部署焊接机器人手眼标定软件,把焊道空间点信息从视觉坐标系转换为机器人基坐标系下。然后对工件进行扫描,通过预设定算法完成对实际坐标点的预处理计算,并自适应调节工具坐标系的位姿弥补偏差;最后根据处理得到的焊缝坡口的特征参数和焊接工艺要求,规划多层多道焊接的路径完成焊接。对中厚板碳钢单边V形坡口进行试验,结果表明,该方法具有良好的实用性。     

基于嵌入式DSP视觉伺服平台的管道MIG打底焊焊缝成形控制

针对坡口加工及焊接变形等因素引起的焊缝坡口宽度不确定性变化影响焊缝成形的问题,建立了基于嵌入式DSP(digital signal processor)视觉伺服平台的管道MIG打底焊焊缝成形控制系统.所设计的视觉伺服平台采用TMS320DM642实现焊接熔池区域图像的采集与处理,采用TMS320F2812实现焊枪位姿和焊接工艺参数的实时调整.设计了专门的图像处理算法,分离并提取熔池、焊缝和焊丝的位置信息.通过对焊缝坡口宽度变化的视觉检测,实时调节焊接速度、焊枪摆动宽度和中心位置等参数,获得了外观良好、X光检验合格的焊缝成形.     

旋转电弧传感器焊枪空间姿态识别

旋转电弧传感器焊枪空间姿态识别主要包括焊枪偏差和焊枪倾角的识别,是实现焊缝跟踪和提高焊接质量的必要条件.首先建立了焊枪倾角和偏差变化与电弧长度变化的数学模型,在此基础上提出了特征平面焊枪空间姿态检测算法,该算法充分利用了旋转电弧传感器检测得到的三维信息,采用最小二乘方法构建特征平面,根据特征平面与坐标平面交线的斜率来检测焊枪的左右偏差和倾角.结果表明,将该算法用于焊枪倾角和左右偏差的检测,其倾角检测误差为±7.85°,偏差检测误差为±0.42 mm,满足实际焊接工程需要.     

基于激光双目视觉的接缝三维重建

设计研制了结构激光双目视觉传感器,该传感器加入结构激光,很好地解决了立体视觉中对应点的匹配问题.利用该传感器采集接缝图像,开发了图像采集处理程序,实现接缝图像处理和特征分析,识别并提取了二维平面上接缝特征点的图像坐标.采用MATLAB软件实现了三维重建标定算法,根据双目视觉原理,由接缝特征点的图像坐标计算出其三维坐标,进行了三维重建,抽取了接缝三维几何尺寸、坡口类型、角度、间隙等焊接特征信息.     

双轴机器人旋转电弧传感直线焊缝跟踪仿真研究

基于高精度双轴机器人旋转电弧传感焊接系统及PID控制策略,建立其系统虚拟样机联合控制仿真模型,以跟踪V形坡口直线焊缝为例,在模型中提取焊炬高度变化关系和焊接点坐标数值,采用特征平面法获取引入干扰的焊缝左右偏差,整定PID参数控制双轴机器人移动平台,进行焊接跟踪仿真,可知当偏差e=1时最大跟踪误差为0.0038mm,平均误差为0.0007217 mm。结果表明,采用虚拟样机技术考虑焊接系统动态特性和特征平面法获取焊缝左右偏差可以保证跟踪精度,有利于焊缝自动跟踪的研究,并可以节省成本,为焊接自动化水平的提升贡献新思路。     

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。     

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.     

V型坡口几何参数及中心线的视觉检测

提出了一种基于双目立体视觉自动检测V型坡口几何参数及其中心线的新方法.首先搭建了一套坡口视觉成像系统并用其获取了坡口表面轮廓图像信息.其次,采用去噪、阈值分割、形态学等图像预处理方法获得了更加清晰的坡口区域特征图像.最后,采用立体匹配的方法获得了特征区域的三维坐标,建立了坡口几何参数及其中心线的提取方法.     

基于钨极倒影的GTAW三维焊缝位置检测

为了同时实现钨极惰性气体保护焊(GTAW)中弧长控制和焊缝跟踪,文中提出一种基于钨极倒影的焊缝位置检测新方法.该方法将所研制的视觉传感器固接于焊枪上,从侧前方观测熔池,拍摄得到的图像包含有钨极前端、熔池前部、焊缝棱边以及钨极在熔池中所成的像等元素.通过所提出的基于实际钨极中心线约束的弧长算法和基于熔池水平约束的钨极左右偏差算法,计算得到焊缝相对钨极的三维位置,以此为控制量可以实现三维精密焊缝跟踪.结果表明,该方法是有效的,检测精度达到±0.1mm,满足精密焊接应用要求.     

管道插接焊缝位置及焊枪位姿建模

管道插接相贯线焊缝是典型的、复杂的空间焊缝.针对弧焊机器人工作的特殊要求,在不失一般性的基础上,建立了焊缝位置及焊枪位姿的数学模型,以坐标系的形式定量描述了焊缝及焊枪的位置和方向,确定了能够准确描述焊枪姿态的参数:工作角、行走角和自转角,并给出了计算方法.通过对相贯线焊缝特征的分析,发现相贯线上任意点的切线始终与过该点的两个圆柱切平面的交线重合,在此基础上提出了一种简单的建立焊缝特征矩阵的计算方法.该模型对管道插接具有通用性,对焊接工艺的建模与仿真以及机器人焊接的建模与离线编程具有重要意义.     

基于最小二乘法的小车方位角实时辨识

应用最小二乘法对移动焊接机器人传感器矢量与焊缝之间的位置关系进行了研究,提出了焊缝跟踪过程中小车方位角的实时辨识算法.为了确切表达传感器、焊缝、焊枪三者之间的空间位置关系,首先引入了传感器矢量的概念.然后根据前置传感器的特点,提出在焊缝跟踪的小邻域内,传感器矢量和焊缝之间的位置关系可以用一次多项式或二次多项式来完全表达.在此基础上,应用最小二乘法,建立了小车方位角的实时辨识算法并给出了算法的具体实现.最后通过实际的焊缝跟踪试验,验证了该算法的有效性.该算法的应用,为移动焊接机器人实现复杂曲线焊缝的实时跟踪奠定了重要的基础.     

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.     

窄间隙埋弧焊的磁控与电感复合式焊缝跟踪方法

针对窄间隙埋弧焊焊缝横向和高低跟踪中存在的问题,设计一种基于电感原理的新型电磁传感器,通过初级线圈磁场控制电弧摆动扫描焊接坡口,采集电流信号经过单片机处理后获得焊枪的左右偏差,控制左右调节滑块的水平运动,能够较好地解决窄间隙焊缝焊接时侧壁不易熔合的问题;通过次级线圈感应电动势的变化反映焊炬的高低位置信息,实时识别焊枪相对焊缝的高低偏差,根据焊枪高低位置变化情况,进行PID算法设计,使系统能够快速平稳实现左右和高低双向跟踪. 结果表明,该传感器结构简单,灵敏度高,抗干扰能力强,为厚板窄间隙埋弧焊的跟踪提供了一种新的解决方案.     

旋转电弧传感焊炬空间姿态与仿真分析

为了使得旋转电弧传感焊炬便于在狭小空间进行焊接作业,焊炬空间姿态信息分析及识别处理研究必不可少. 通过建立焊炬高度数学模型,分析在不同焊炬跟踪角、焊炬工作角、焊炬行走角、焊缝左右横向偏差、坡口夹角的情况下焊炬高度变化关系及对焊缝偏差提取精度的影响. 仿真结果表明,对于偏差识别精度,焊炬工作角影响最大,其它均在合理范围之内. 但在焊炬空间姿态均有所变化时,偏差识别精度不稳定. 基于此为焊炬空间姿态信息合理解耦和精确识别提供了理论依据.     

Vision based seam tracking system for underwater flux cored arc welding

Abstract

Manual underwater welding is usually time consuming, expensive and hard to perform because of the rigorous underwater environment. Automatic underwater welding can be performed faster at less cost and with higher quality. An automatic seam tracking system for underwater flux cored arc welding has been developed. It consists of a vision sensing module, a seam recognition module, a fuzzy controller (FC) and an X–Y travel platform. The vision sensing module can capture clear seam images during welding, successfully resolving the problem of welding arc interference during underwater flux cored arc welding. The seam recognition module filters, enhances and thresholds the seam images and then recognises the seam deviation angle with a three layer back propagation neural network. The FC outputs the control parameters according to the seam deviation angle and then controls the X–Y platform to drive the torch to the centre of the seam. In this study, three different welds were considered: a straight line, a kinked straight line and an S curved line. These welds were tracked real timely during underwater flux cored arc welding. The results show that this seam tracking system can meet the requirements of the automatic underwater flux cored arc welding.     

The characteristics of welding currents in a rotating arc lead tandem GMAW process and the weld-seam tracking

Tandem gas metal arc welding (T-GMAW) process shows a high deposition rate that up to three times of the single electrode GMAW,so the welding speed could be significantly increased in this process.However,the majority of this process applications are based on the pre-programmed robotic welding,which does not allow them to track the seam real-time during welding.Rotating arc sensor,sensing the seam position by detecting the changing of welding currents,has been widely adopted in the automatic robot welding process.It is proposed in this paper to integrate the rotating arc sensor with a trailing torch to develop a new approach of rotating arc lead tandem gas metal arc welding (RLT-GMAW) process.The characteristics of the welding currents in the proposed new welding process were firstly studied,and then a self-turning fuzzy control seam tracking strategy was developed for the mobile robot automatic welding.The experimental results showed that the proposed RLT-GMAW process had an excellent seam tracking performance and high welding deposition rate.Even if there were some electromagnetic interactions between the two arcs,the deviation of the welding seam could also be reflected by the fluctuation of the welding currents on the leading arc once the correct welding parameters were selected.Based on the detected deviation,the welding tracking experiments showed that the proposed self-turning fuzzy controller had a good performance for the RLT-GMA W process seam tracking.     

用于焊接自动化过程的激光视觉传感器

自动化焊接包括机器人焊接在内,都要求在整个焊接过程中焊枪始终保持在焊缝的正确位置。要做到这一点单靠工装夹具是很难保证的,必须依靠某种实时的跟踪系统。激光视觉跟踪系统为实时焊缝跟踪提供了现代化的解决方案。在此综述了各种焊缝跟踪技术及其优缺点,重点讨论了各种类型激光视觉传感器的原理和设计,并给出了应用实例。