激光视觉传感在焊接机器人焊缝识别中的应用

为实现复杂工况下焊接机器人精准识别焊缝目标，将激光视觉传感技术应用于机器人焊缝识别中。以激光视觉传感器作为核心硬件，构建焊接图像采集系统，运用PCI总线卡检测传感器及外部指示灯是否为连接状态，通过PXR800图像采集卡在规定时间内得到激光焊接图像，使用串口通信程序完成图像高效传输。分别采用双边滤波器与模糊算子实施图像去噪与增强处理，优化图像角点与激光条纹中心点，利用等式约束方程修正卡尔曼滤波后的图像坐标值，完成高精度焊缝识别任务。仿真结果证明，激光视觉传感能够帮助机器人提升焊缝识别精度、增强抗干扰能力，为焊接机器人的推广应用发挥积极作用。     

基于激光视觉传感器的机器人实时焊缝跟踪方法

为实现变姿态焊接过程的实时焊缝跟踪,提出基于机器人坐标系下绝对焊缝轨迹的实时跟踪算法。将线式激光传感器安装在机器人的法兰盘上,且位于焊枪运行的前方。焊接过程中,激光传感器连续采集焊缝位置信息,并结合手眼标定矩阵以及机器人实时姿态,将传感器采集的焊缝坐标转换到机器人基础坐标系下,从而形成空间绝对焊缝轨迹;再根据焊枪的当前位置与焊缝的空间绝对轨迹生成位置偏差。为了提高计算精度,提出采用三次非均匀有理B样条进行数据插值和检索;最后,将位置偏差变换到焊枪工具坐标系下进行实时修正。实验结果表明:该跟踪算法能够实现焊接机器人针对变姿态焊接过程的连续跟踪,跟踪过程平滑光顺,跟踪整体精度优于0.5 mm。基本满足焊缝实时跟踪应用的一般要求。     

结构光内参数和机器人手眼关系的同时标定

为实现对复杂工件的快速在线测量,构建了基于结构光的机器人视觉测量系统,提出一种该系统中结构光测头内参数和手眼关系同时标定的方法。标定时,在机器人工作空间内固定一个平面靶标作为参考物,精确控制机器人末端带动结构光测头做平移运动和变位姿运动,获取不同位姿下的靶标图像。通过平移运动,同时标定结构光测头内参数和手眼关系中的旋转矩阵;通过变位姿运动,同时标定摄像机内参数和手眼关系中的平移向量。考虑到旋转矩阵和平移向量分离标定会存在误差累积,采用非线性优化方法对手眼关系做进一步优化。对标准球及工件进行扫描测量实验,实验结果表明该标定方法简单高效,能保证测量系统具有较高的测量精度,适用于工业现场。     

基于线阵相机的多特征激光焊接焊缝轨迹识别方法

焊缝跟踪是实现自动化焊接的关键，针对激光焊接下的近无间隙焊缝轨迹，提出了基于线阵相机和特征识别算法的焊缝追踪方法。通过线阵相机获取工件表面图像，使用均值滤波对图像进行降噪处理。通过分析图像的灰度值、图像灰度值变化、图像的灰度值梯度、焊缝区域宽度识别焊缝轨迹，实现了无间隙焊缝的识别和跟踪。通过焊接试验测试得到基于线阵相机的焊缝识别方法误差小于0.05 mm。通过对不同间隙的焊缝进行焊缝追踪试验证明了该方法对于间隙小于0.3 mm的焊缝具有良好的识别效果。     

基于神经网络的焊缝跟踪系统视觉标定方法

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法，实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端，使用线激光器对被检测角点进行定位，工业相机拍摄对应的标定棋盘图像，用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标，并通过示教器读取机械臂的各个关节角，利用神经网络极强的非线性映射能力，将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定，避开传统标定方法中复杂的非线性运算，并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明，基于神经网络的标定方法具有较高的精度，且标定过程简单，为机器人视觉标定提供了一种新的方法。     

机器人激光扫描系统现场标定技术

针对机器人激光 扫描系统现场标定问题,提出了一种基于交比不变性的线结构光传感器标定方法,允许平 面参 照物在传感器测量空间中自由移动,通过摄像机拍摄多幅平面参照物的图像即可对光平面进 行标定;同时, 提出一种定点变位姿的机器人手眼关系标定方法,采用一个直径已知的标准球作为手眼标定 参照物,控制 机器人分别以纯平移运动和变姿态运动的方式带动视觉传感器对标准球的球心坐标进行测量 ,根据固定点 约束标定手眼关系。实验结果表明,本文标定方法有效、快速,可以用于机器人激光扫 描系统现场标定。     

基于平面靶标的线结构光视觉传感器机器人手眼标定方法

为确定线结构光视觉传感器与工业机器人法兰中心的位姿关系，设计了一种只有单个圆的平面靶标及标定方法。调整机器人姿态，使激光线经过平面靶标上实心圆的圆心，通过图像处理，得到圆心的像素坐标，转换后得到圆心在传感器坐标系下的坐标；多次调整姿态，获取多组图像，得到多组传感器坐标系下圆心坐标；结合对应机器人位姿关系，采用最小二乘法直接解算出手眼矩阵。实验结果表明，所提方法与采用标准球为靶标的手眼标定方法对比，反求得到的三维坐标的标准差由0.3893 mm降为0.2145 mm，以同一目标的不同间距为测量对象，均方根误差均有效减小。该方法提高了标定精度，不需要采用昂贵的靶标，适合于现场标定。     

基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统研究

提出了基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统,采用机器人末端安装条纹激光传感器,在焊接过程中实时获取焊缝轮廓数据;利用小波变换模极大值理论对焊缝轮廓数据进行分析,确定焊缝特征点;以特征点为分界点,采用最小二乘法拟合焊缝直线并求取交点,精确确定焊缝轮廓特征点坐标;通过机器人坐标变换实时获得焊缝运动轨迹,从而实现焊缝跟踪。对不同的V型焊缝进行实验验证,并对有无采用最小二乘法精确定位进行对比实验。实验结果表明:只采用小波模极大值理论获得的跟踪误差约为0.514 mm,但轨迹存在较严重的抖动现象;而采用了最小二乘法精确定位特征点后,跟踪误差约为0.304 mm,抖动现象明显减弱,满足自动焊接误差要求在0.5 mm之内的要求。     

基于3D激光扫描传感器的焊缝区域跟踪方法设计

一般二维数据传感器在智能焊接领域应用中,跟踪焊缝区域时,焊接枪抖振会导致跟踪误差大的问题,提出基于3D激光扫描传感器的激光焊缝自动跟踪方法,应用3D激光扫描传感器获取到完整的激光焊缝3D位置数据。对采集到的焊缝位置信息展开全局最优解处理,提取激光焊缝的相关特征。对激光焊缝跟踪相关的距离特征进行分类处理:设计模糊跟踪算法,利用基本论域方法建立目标边缘特征模型,调整激光焊缝隶属度参数,实现目标融合特征分类。在激光焊缝特征分类的基础上,利用变论域理论提高焊接跟踪控制准确率和焊缝成形检测效率,完成焊缝区域的控制跟踪,实现无人化焊接。实验结果表明:这种方法在减小跟踪误差中有明显的效果。     

应用多传感器激光视觉的焊接机器人变质心补偿控制

制造、安装、机械传动和温度变化等诸多方面的误差较大,产生补偿机器人变质心偏移度,任务执行途中失去期望位姿,为了提高焊接机器人工作效率,提出应用多传感器激光视觉的焊接机器人变质心补偿控制方法。建立焊接机器人变质心模型,应用激光传感器扫描焊接机器人实际轨迹和位姿的几何特征,获取激光视觉图像标定管道焊缝,结合PLC控制器,调整焊接机器人轨迹和位姿,消除惯性力对变质心位移的干扰,实现焊接机器人变质心补偿控制。实验结果表明,在X-Y坐标面、Z-X坐标面和Z-Y坐标面上的变质心补偿轨迹均与期望轨迹误差5 cm左右,高度重合;控制后,焊接机器人惯性位移在0.1 cm之内,近似于零,惯性力不再引导焊接机器人移动,可以稳定停靠在目标位置,变质心控制性能好。     

正交约束下的机器人线结构光手眼标定

为了将传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据,需要确定机器人法兰盘与传感器之间的关系,即手眼标定。为实现机器人与线结构光传感器的现场手眼标定,提出一种正交约束条件下的新方法,该方法标定过程无需人工参与,仅需一块具有空间正交约束关系的平面靶标。标定过程中任意变换机器人位置与姿态,控制激光线与靶标两直角边分别相交,并记录传感器测量坐标值以及对应的机器人姿态数据,再基于空间正交约束建立非线性优化模型,最后采用内点法迭代求得最优解。实验结果表明：该标定方法快速、稳定且精度较高,系统整体测量精度优于0.3 mm,可满足常规测量需求。     

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。     

激光跟踪干涉系统基点的直线约束标定方法EI北大核心CSCD

激光跟踪干涉系统的测量精度是工业机器人标定精度的主要影响因素,其基点标定精度决定了激光跟踪干涉系统的测量精度。为了确定基点与激光跟踪干涉系统的准确距离,提出了一种激光跟踪干涉系统基点的直线约束标定方法。建立了基于直线约束的数学标定模型,使各标定约束点分布在同一直线上,可直接应用干涉测量方法获取约束点的精确坐标,使用最小二乘法进行数值解析确定基点距离,该方法具有原理简单、误差源少、测量精度高的特性。针对影响标定精度的各项参数进行了数值仿真分析,优化标定参数,减小标定误差;最终搭建了实验装置评估该标定方法的性能,实验结果表明,激光跟踪干涉系统的基点距离平均值为290.0764 mm,标准差为4.4μm,满足对工业机器人标定的精度需求;为验证该方法的准确性,对API radian激光跟踪仪的基点距离进行比对测试,与其标称值相差3μm。     

新型视觉传感系统研制成功

三菱电机公司成功地研制出高精度检测焊接线焊缝坡口形状的电弧焊接用机器人的视觉传感系统。这一系统借助半导体激光器和光位置传感器的组合，能以0.2毫米的分辨率检测出靠近焊枪约20毫米处焊接线的焊缝坡口形状，适用于迄今为止难以进行的0.2~2毫米的薄板焊接。     

基于改进神经网络的激光焊接偏差智能识别研究

为保证激光焊接质量,需要有效识别激光在焊接过程中的焊接偏差,因此,采用改进神经网络模型实现激光焊缝偏差识别.构建激光焊接试验装置,采用302不锈钢板作为焊接试件,通过高速摄像机获取激光焊接过程中的熔池红外图像,并通过中值滤波算法对图像实行预处理后获取堆积热效应参数、匙孔质心参数、匙孔形变参数,以此作为改进神经网络模型的输入向量,实现激光焊接偏差识别.实验结果表示:该模型在隐含层单元数量为3、训练步数为240时训练误差较大程度接近目标值,且模型规则数量为4条时,可有效、精准地完成激光焊缝偏差识别.     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

基于光电检测的高速状态下航空叶片图像采集

针对航空发动机叶片因转速快而导致无法获取清晰叶片形面的问题,提出一种基于光电检测的航空发动机叶片图像采集系统,通过光电检测技术实现在采集过程中相机与高转速下发动机叶片保持相对静止,进而通过千兆网线在线获取叶片表面高清图像。该系统采用激光传感器与AVR单片机确定不同转速下同一叶片的触发信号并向外触发模式下的工业相机传送驱动信号,实现叶片图像采集与图像处理。实验结果表明,该系统性能稳定,采集图像品质高,完全满足动态测量航空发动机叶片的高精度要求,可应用于动态三维测量航空叶片轮廓与形变研究。     

线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统

提出了一种基于线结构光视觉传感器示教及纠偏的二维机器人焊缝跟踪方法。利用简单快速的系统标定,视觉传感器分别对焊缝上示教特征点和实际特征点坐标进行测量记录,同时采用模板匹配进行图像处理,测出它们之间的偏差,ABB机器人根据得到的偏差实时调整焊枪位置,从而实现自动跟踪。利用线结构光视觉传感器和ABB机器人设计了实验系统,对所提的方法进行了验证。     

基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究

针对自适应性低的焊缝跟踪系统在实际焊接环境中易受噪声干扰的问题,结合深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能,研究了基于深度分层特征的焊缝检测和跟踪系统,该系统可精确地从噪声污染的时序图像中确定焊缝位置。为彻底解决焊枪依循计算轨迹运动所出现的抖振问题,设计了模糊免疫自适应的智能跟踪控制算法。实验结果显示,在强烈弧光和飞溅的干扰下,传感器测量频率达20Hz,焊缝跟踪精度约为0.2060mm,且焊接过程中焊枪末端运行平稳。该系统能实现焊缝平滑的实时跟踪,抗干扰能力强,焊缝轨迹跟踪准确,能满足焊接应用要求。     

弧焊机器人空间焊缝定位系统的研究

建立了基于激光立体视觉的空间焊缝定位系统,使带有离线编程系统的弧焊机器人可以适应批量生产中每次焊缝位置的变化。利用激光视觉传感器获取空间焊缝特征点的机器人基坐标系坐标,用B样条曲线拟合测量点。可以快速实现空间焊缝的精确定位。