激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统

以提升焊接机器人焊接精度为目的，设计激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统。由工业相机和激光传感器、焊接机器人等组成系统硬件架构，获取焊缝激光光源后，将其传输至激光图像传感层。采用激光图像传感器对焊缝激光光源图像进行物理滤波处理，使用工业相机拍摄焊缝激光图像。提取焊缝激光图像特征，依据其特征点位置对焊接机器人进行手眼标定，获取焊接机器人校正向量并将该向量输入到机器人运动控制层内的焊缝跟踪程序内，利用该程序不断修正焊接机器人跟踪行为并向接口电路电机驱动器发送控制跟踪命令，实现机器人焊缝高精度跟踪。实验结果表明：该系统具备良好的启动性能，对焊机机器人手眼标定径向畸变、切向畸变数值均较小，跟踪不同类型焊缝的最低偏差数值仅为0.01 mm,跟踪精度高。     

一种不规则焊缝自适应焊接机器人系统研究

提出了一种基于摆动电弧传感器焊接系统的焊缝宽度自适应焊缝跟踪算法。焊接摆动控制器由步进电机驱动滚珠丝杠机构,实现焊枪的摆动。机器人主控制器基于ARM处理器开发,实现机器人的运动轨迹控制、运算求解、示教、再现。通过分析摆动电弧的信号和焊枪前一周期摆动数据,建立复函数自适应算法控制模型,计算出焊缝变化后的摆动参数反馈控制系统,完成焊缝宽度自适应跟踪焊接,并以x,y,z三轴直角坐标焊接机器人为运动平台进行模拟试验来验证算法的合理性。试验结果证明,焊接速度4mm/s、焊接频率0.5 Hz条件下,该算法能良好的适应焊接过程中焊缝宽度的变化,性能稳定,焊枪运动轨迹良好。     

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。     

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。     

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。     

基于集成技术的二维智能焊缝传感器

本文简述了基于GMR的二维焊缝检测传感器.为解决焊接加工自动化过程中焊缝的跟踪检测,将GMR焊枪悬浮高度传感器、焊缝检测传感器以及相应的微处理器有机集成,从而使传感器实现小型化智能化,减少对工件检测的死区范围.该传感器与自动焊接机组成的焊缝跟踪系统,焊缝跟踪精度高、响应速度块,减少了焊缝轨迹空间捕捉算法的复杂性.     

双光束激光双路焊接的跟踪控制技术研究

为了实现对T型接头的双光束激光焊接,采用基于多轴联动数控机床的双光束激光焊接平台和基于视觉传感器的焊缝跟踪控制相结合的方法,进行了理论分析和实验研究.通过建立平台的运动学模型实现了焊缝的轨迹规划,设计了基于比例、积分、微分控制的位置环和高速焊接过程中的跟踪算法来提高控制系统的控制精度等,并且通过焊接试验,验证了所提出的算法.结果表明,该焊接跟踪控制系统能够快速、准确地对焊接过程中的偏差进行动态补偿,很好地完成了对T型接头的双光束焊接.     

激光跟踪仪高精度测量运动物体位姿的研究

为了实现运动物体空间位姿高精度的实时测量,基于激光跟踪仪测量的地理坐标系的方法,采用两个激光跟踪仪分别瞄准运动物体首尾两处的标靶,两台激光跟踪仪同步触发采集数据,实时获取运动物体首尾两点的空间坐标数据,测量了运动物体在空间地理坐标系下的位置和姿态信息;利用自主研发的软件计算了运动物体的空间位姿,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,测量系统的稳定性与精度较好,所提出的测量方法能够满足高精度的空间位姿测量要求。     

基于改进TLD算法的激光视觉传感型焊缝跟踪

为了解决基于线激光视觉传感的焊缝中心位置定位精度不高的问题, 采用了一种基于改进跟踪-学习-检测(TLD)算法的焊缝跟踪方法。由激光视觉传感器实时获取焊缝图像, 采用将跟踪器与检测器结合的TLD算法实时跟踪焊缝特征点, 同时通过在线学习机制更新分类器参量。在此基础上对激光条纹图像截取感兴趣区域, 大幅减少检测器的搜索区域; 根据激光条纹光强分布特性, 结合纠偏方向选取跟踪器有效特征点, 以此提高算法效率, 对不锈钢板V型焊缝和搭接焊缝进行跟踪试验。结果表明, 跟踪与检测可实现共同定位焊缝中心位置, 其融合的焊缝跟踪方法能够准确地提取焊缝特征点, 两种焊缝跟踪平均绝对误差分别为0.062mm和0.052mm。此方法为提高焊缝跟踪精度提供了依据。     

动态目标全姿态激光跟踪测量

介绍了工业动态目标全姿态测量的发展,提出了用激光跟踪方法实现动态目标的实时跟踪和测量,并介绍了激光跟踪测量的原理,在此基础上,进一步建立空间目标全姿 态激光跟踪测量的模型,基于空间坐标系的齐交坐标变换,推导出目标分别在绝对坐标系和相对坐标系下的净态计算公式。最后就动态目标全姿态测量的发展趋势进行讨论。     

基于电弧传感焊缝跟踪的偏差信息检测

检测焊枪偏离焊缝信息是实现焊缝跟踪的精确度和可靠性的必要条件。基于摆动式电弧传感器的焊缝自动跟踪系统,利用电弧摆动来扫描焊缝,通过检测焊接电流的变化规律来检测焊缝的偏差信息。针对电弧信号不断变化往往存在谐波和噪声干扰,提出采用软件的中值滤波和均值滤波相结合方法对电弧信号进行处理,并且用积分差值法进行提取所需的焊缝偏差信息。通过实际的焊缝跟踪试验,结果表明该方法可以提高焊缝偏差信息检测的精确度和可靠性。     

Infrared image recognition for seam tracking monitoring during fiber laser welding

Seam-tracking ability of a laser-welding system is important for welding process, and the accurate detection of deviations between the laser-beam focus and the weld seam position is prerequisite for seam-tracking control. Infrared image sensing and visual recognition techniques for real-time seam tracking monitoring during high-power fiber laser welding is researched to improve the accuracy of seam-tracking ability. Molten pool images are caught by an infrared sensitive high speed camera arranged off-axis orientation of a laser-welding head which is fixed to a robot. Through the image processing, the feature detection of a near-infrared image is used in visual tracking. The gray-value gradient of near-infrared image is calculated and the keyhole margin of a molten pool is also detected. Combining the gradient and keyhole margin of a molten pool image, the thermal gradient parameter based on the thermal distribution of a molten pool is extracted. As a visual feature in robot control system, this parameter can be used to determine the deviations between the laser-beam focus and the weld-seam center. In comparison with direct detection of the narrow gap position, this parameter can be measured easily and the delay error resulted from the forerun of the sensor can be eliminated. This provides a practical approach to detect the deviations and the possibility to adjust the laser-beam focus position in real time, which can sensibly promote seam tracking accuracy. The proposed algorithm is tested during a butt-joint laser welding of Type 304 austenitic stainless steel plates at a continuous wave fiber laser power of 6 kW and 10 kW. Its effectiveness is confirmed by the welding experiments.     

基于CCD图像处理的CO2焊自动跟踪系统设计

提出了一种采用激光二极管照射，并具有一定前导量的CCD图像采集和处理自动跟踪系统，该系统由工业控制计算机、CCD摄像机和二维执行机构组成。能对同时存在弧光、烟尘、飞溅干扰条件下的CO2焊进行高精度的实时自动跟踪。     

基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统

为解决焊接工程现场有线示教器操作不便、传统模板匹配方法受电弧与飞溅干扰而导致跟踪稳定性差等问题,设计了一种基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统。首先,设计了包含视觉单元、控制单元和执行单元的嵌入式PC无线控制系统,实现图像采集处理和焊缝跟踪偏移信息计算,并控制焊机机器人执行相应的动作。然后,采用了粒子滤波跟踪算法进行焊缝跟踪,该算法通过粒子滤波对图像大目标区域进行搜索,减少焊缝位置发生突变或焊缝图像缺失时跟踪失效的问题,确保视觉单元能够在强烈噪声干扰下快速、准确地识别焊缝特征位置。焊接测试结果表明,本系统纠偏误差小于0.12 mm,且操作方便、稳定性好、纠偏精度高、焊接表面成型质量良好,满足管道焊接的工艺要求。     

储罐内角焊缝激光视觉定位方法研究

自主研发了一套用于储罐内角焊缝焊接的线结构光视觉引导系统。引入光平面建立了视觉传感器的三维数学模型,并通过定义双参考坐标系对光平面进行标定得到精确的像素坐标与世界坐标的三维转换矩阵。在图像处理上则采用两步定位的方法,第一步,使用基于相关性模板匹配法对焊缝进行匹配,匹配ROI仅为原图的10.66%,可以大幅减少系统处理时间,提高效率；第二步,通过改进的Canny算子自适应提取复杂环境中的焊缝特征边缘并拟合直线,得到精确的二维像素坐标,最后结合三维转换矩阵将其转化为三维世界坐标实现定位。通过焊接测试,该视觉引导系统的纠偏偏差小于0.12 mm,平均处理纠偏时间小于130 ms,具有较高的精度和实时性,可以满足实际的焊接要求。     

基于Matlab的焊缝跟踪系统的设计

针对现有的板件对接设备的不足,提出了一种基于Matlab的焊缝跟踪系统。设计了一种焊枪位置调节装置,建立各环节数学模型,确定了满足系统使用要求的比例系数和采样频率;研究了处理图像和确定焊缝中心的方法,并开发了一套基于Matlab的焊缝跟踪控制软件,实验结果良好。