焊接轨迹跟踪控制中的深度视觉研究进展

建立深度视觉的焊缝跟踪控制系统,能准确快速识别焊缝轨迹,实现焊缝实时跟踪,维持焊炬在整个焊接过程中始终与焊缝精确实时对中,在自动焊接领域应用潜力巨大。总结了传统图像焊缝识别方法和深度图像焊缝识别方法的发展现状,归纳分析了传统图像识别方法、焊接面积预测方法、焊缝图像识别改进算法、多样本训练学习法、神经网络法等方法的关键技术及优缺点。阐述了视觉焊缝跟踪技术的进展,经过图像采集和深度学习处理,实现了机器人运动轨迹的实时偏差修正,可以有效地实时提取初始焊缝,提高了自动焊接质量与效率。建立适用场合广、鲁棒性好、精度高、效率好、安全机制完善的深度视觉焊缝跟踪系统是未来进一步研究的方向。     

基于图像传感的焊缝自动跟踪系统设计

本文提出了一种基于图像传感的焊缝自动跟踪系统.系统应用CCD(Charge Coupled Device)图像传感器采集焊缝图像,并应用由VC 语言设计实现的图像处理软件对焊缝图像进行处理及特征值提取.基于图像传感的焊缝自动跟踪系统实现了焊接机器人对焊缝的实时自动跟踪.     

波纹管焊缝跟踪检测技术

为了提高波纹管焊缝的焊接质量和焊接速度,根据波纹管焊缝的特点,提出了一种实时跟踪检测波纹管焊缝的自动焊接技术.采用红外激光传感器对焊缝中心进行非接触式实时检测,通过1394火线通讯传输焊缝轮廓数据,经焊缝数据点预处理后结合最小二乘法直线拟合原理对焊点坐标进行存储与预测,再向运动控制卡发送数据控制焊枪跟踪焊接.实验结果表明,此焊缝跟踪检测技术稳定可靠,能够有效地提高波纹管的焊接质量和生产效率.     

基于激光扫描的工业机器人焊接焊缝跟踪方法

由于工业机器人焊枪和焊接焊缝之间的位置偏差会导致焊接焊缝跟踪结果存在一定的误差 , 因此提出了一种基于激光扫描的工业机器人焊接焊缝跟踪方法 装 首先 ,采用激光扫描传感器采集工 业机器人焊接焊缝图像 ,并对图像进行滤波、增强、黑白化预处理；其次 ,检测图像边缘后 ,采取激光 扫描方法确定焊接焊缝边缘图像中激光条纹骨架的大概位置 ,经最小二乘法直线拟合出准确的激光 条纹中心线 ,提取焊接焊缝特征点；再次 ,结合工业机器人手眼标定矩阵 ,将激光扫描传感器坐标系 中的焊接焊缝特征点坐标转化为工业机器人坐标 ,从而形成焊接焊缝轨迹；最后 ,采取3 次非均匀有 理 B样条方法得到工业机器人焊枪和焊接焊缝之间的位置偏差 ,修正机器人焊枪位置 ,从而实现工 业机器人焊接焊缝的精准跟踪 装 实验结果表明 ,该方法不仅能够准确检测出焊接焊缝边缘 ,而且能 够跟踪不同宽度、不同形状的焊接焊缝工件     

基于DSP的焊接机器人控制系统研究

为了实现焊接机器人对空间焊缝的自动实时跟踪和焊接参数的实时控制,设计了一种以DSP为主控制器的焊缝实时跟踪和控制的交互式控制系统。DSP作为系统的核心控制器产生控制信号,驱动步进电机动作,同时利用DSP的数字通讯功能与PC进行通讯,从而实现对焊缝的实时跟踪和控制。结果表明：该焊接机器人控制系统可以实现对空间焊缝的自动实时跟踪和焊接参数的实时控制,能够满足实际焊接工程的需要。     

基于结构光焊缝图像预处理的研究

为了可靠跟踪焊缝,需要对结构光视觉传感器采集的焊缝原始图像进行预处理,以消除噪声的影响.首先采用一维高斯型拉普拉斯滤波器处理图像,将尺寸与激光光带宽度相差较大的噪声变为离散的小块噪声,然后采用邻域均值滤波进行平滑处理.针对焊缝图像灰度分布随机变化的特点,采用最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化.采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,为后续提取焊缝特征奠定坚实基础.实验表明,该预处理方案可满足实时焊缝跟踪的需要.     

典型接头的机器人视觉传感图像处理技术

针对国内现有的弧焊机器人视觉传感图像处理系统通用性、鲁棒性差而无法满足实际焊接过程焊缝跟踪需要的现状,以Panasonic-TA1400六自由度弧焊机器人为试验平台,构建了典型接头机器人视觉传感硬件系统,并基于LabVIEW语言开发了视觉传感通用图像处理系统.运用二维小波变换技术对典型接头焊缝图像进行了降噪和边缘检测处理,既有效滤掉了背景噪声,又基本完整地保留了激光光带的边缘.而在激光光带中心线抽取和焊缝特征点检测方面,采用了逐行(列)快速搜索和逆序快速查找数组最大值方法,简单有效,同时兼顾了精确度和速度要求.试验表明,整个图像处理方法效果良好,能够满足后续跟踪系统实时性要求.     

基于激光跟踪的管道焊接机器人跟踪算法研究

研究并提出了基于激光跟踪的管道焊接机器人跟踪算法,介绍了基于激光跟踪的焊缝跟踪技术的优点,对焊缝自动跟踪过程以及该过程中前置传感滞后跟踪、实时跟踪算法等关键技术问题进行了深入探讨。管道焊接机器人的工艺试验表明：该算法可有效提高基于激光跟踪的管道焊接机器人跟踪精度。     

激光主动成像目标实时检测系统研究

激光主动成像技术是一种将激光技术、成像传感器技术以及图像处理技术结合在一起而发展起来的新技术。介绍了激光主动成像系统的组成,分析了激光图像的特点。为了抑制图像中存在的散斑噪声,采用加权均值多方向形态滤波算法进行图像预处理;利用基于高阶统计量的算法把目标从高斯噪声中检测出来。研究了目标检测与处理的数字信号处理（digital signal processing,DSP）实时实现技术。实验结果表明：对于视频图像序列,系统能够实现运动目标的实时检测与跟踪。     

基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法研究

焊缝缺陷自动检测是保证焊接质量的重要环节,而焊缝区域的提取是焊缝缺陷特征提取与焊缝缺陷识别的基础。该文提出了一种基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法。该方法首先对图像按行取样获得行灰度曲线,再利用最小二乘直线拟合的方法将不同尺度下拟合直线的斜率乘积代替梯度算子,并进行非极大值抑制得到边缘点。对图像每行进行同样的操作,得到整个焊缝的边缘,从而提取出焊缝区域。实验表明,该方法能显著抑制噪声的干扰、提高边缘检测的准确率,在噪声多、边缘模糊的X射线图像中能取得比主动轮廓模型和模糊核聚类更好的效果。     

带状光源V字扭曲焊缝识别技术

为了满足埋弧焊设备实时跟踪缝焊的需要,及时准确地找到焊缝的中心,借助垂直于焊缝的带状辅助光源,使CCD摄像头获得的焊缝图像光带产生明显的V字形扭曲.通过去噪程序剔除图像中的噪点,寻找到V字图形2个边上的点,采用最小二乘法,迅速、准确地得到V字形光带扭曲的2个边的最佳拟合直线,计算出2个拟合直线的交点,找到了焊缝中心.利用基于最小二乘法的埋弧焊V形坡口焊缝识别方法,得到的焊缝特征明显,具有处理速度快、系统稳定性好等特点.     

基于激光位移传感器的焊缝自动跟踪系统

为解决国内大型焊接系统中存在的实时性差和误差大等问题,提高焊接效率,对大型焊接中两块平整的钢板垂直放置时所形成的处于直角顶角处焊缝的焊接跟踪方法进行研究,提出采用立体空间定位的方法对焊缝进行实时跟踪。用两只激光位移传感器采集焊缝方向上的位移,根据运算结果驱动两台步进电机调整位移差,达到焊缝实时跟踪的效果。     

Novel Real-Time Seam Tracking Algorithm Based on Vector Angle and Least Square Method

Real-time seam tracking can improve welding quality and enhance welding efficiency during the welding process in automobile manufacturing. However,the teaching-playing welding process, an off-line seam tracking method, is still dominant in automobile industry,which is less flexible when welding objects or situation change. A novel real-time algorithm consisting of seam detection and generation is proposed to track seam. Using captured 3D points, space vectors were created between two adjacent points along each laser line and then a vector angle based algorithm was developed to detect target points on the seam. Least square method was used to fit target points to a welding trajectory for seam tracking. Furthermore, the real-time seam tracking process was simulated in MATLAB/Simulink. The trend of joint angles vs. time was logged and a comparison between the off-line and the proposed seam tracking algorithm was conducted. Results show that the proposed real-time seam tracking algorithm can work in a real-time scenario and have high accuracy in welding point positioning.     

基于结构光焊缝跟踪系统的研究

焊缝自动跟踪对提高焊接过程的自动化程度是非常重要的,本文采用结构光视觉的方法对焊缝进行检测和跟踪,研制了一套焊缝自动跟踪系统．在图象处理方面采用"LOG滤波"和"图象分割滤波'等有效的方法,经实验证明,实际焊接时的跟踪误差小于±0．5mm,能够满足一般焊接的要求．     

使用小波分析方法提取焊缝位置信息

针对焊缝特征提取中普遍采用的线段拟合方法计算量大的问题,探讨了基于小波变换的焊缝特征提取方法;将离散小波变换和奇异分析理论引入焊缝特征提取问题;利用多尺度小波分析计算最小以及对信号奇异点敏感的特征,有杉db2小波对焊缝特征进行分析,通过采用小波变换模极大值传播规则,大大减少小了计算量,实验证明此方法具有较好的性能,有效地排除了局部信号对焊缝整体特征的影响,可以很快确定焊缝的位置。     

Application of neural networks and fuzzy control to the welding robot

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｒｃｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｐｌａｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｍｏｄｅｒｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｊｏｉｎｔｈｅｍｅｔａｌｐｌａｔｅｓ .Ｉｔｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｒｅａｌｉｚｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｗｅｌｄｉｎｇｒｏｂｏｔｓｏａｓｔｏｏｂｔａｉｎａｇｏｏｄｑｕａｌｉｔｙｏｆｗｅｌｄｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ .Ｔｈｅｓｅａｍ ｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｒｏｂｏｔ .Ｍａｎｙｓｅａｍ ｔｒａｃｋｉｎ…