冷轧带钢激光拼焊的焊缝在线检测研究

焊缝质量在线检测是冷轧带钢激光拼焊过程中的重要关键技术之一。为了解决武钢TRUMPF12000 轴快流激光拼焊设备在焊接过程中出现的错边、拼缝、焊缝形态等问题,采用3个传感器分别采集焊前间隙图像信息、焊接过程图像信息以及焊后焊缝图像信息,利用OTSU 自动计算图像阈值、运用投影矩阵的方法将图像坐标转换到工件坐标,编写程序提取图像特征点的方式建立焊缝质量在线检测系统,并以5m/min焊接速率对3mm厚冷轧板进行焊接实验,测量焊接试样焊缝宽度相对误差在4.42%左右。结果表明,焊缝质量检测系统可以计算出较为准确的焊缝宽度、焊缝错边量等信息。     

管道焊接激光视觉跟踪的定位方法研究

为解决在管道自动焊接过程中V型坡口的识别定位问题,提出了一种基于激光视觉传感的局部区域内分步式定位方法。首先建立模板匹配,利用模板匹配方式获取焊缝初始位置区域;然后采用阈值分割和边缘提取获得激光条纹边缘线,通过Shi-Tomasi算法对边缘线进行角点检测,得到边缘线上的亚像素角点位置坐标;最后采用最小二乘法拟合得到精确的边缘直线,对上下边界线求平均值提取激光条纹的中心线,求取直线的交点得到坡口轮廓的拐点信息。通过对实际焊接现场拍摄的50幅同一高度不同位置的图像进行检测,结果表明,分步式定位方法抗干扰性强,精度较高,为完成整个跟踪自动焊接过程奠定了基础。     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

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。     

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。     

基于遗传算法的激光视觉焊缝特征点提取

提出了一种基于遗传算法的平面焊缝特征点提取方法。采用中值滤波、阈值分割法对焊缝图像进行预处理,以减少噪声;利用种子填充法进行图像分割,提取出激光条纹连通域,根据连通域特征抽象出激光条纹骨架提取的数学模型;重点研究基于遗传算法的骨架提取方法,并采用法向直线扫描法沿骨架方向提取中心点坐标;对骨架中心点进行直线拟合,并利用拉依达准则迭代剔除噪声点,获得激光条纹骨架的准确位置和焊缝特征点坐标。经试验验证可知,该方法能够有效消除焊缝图像中多种噪声及激光条纹宽度的干扰,快速准确地检测出焊缝特征点的位置。     

不等厚板激光焊接焊缝缺陷结构光视觉检测

为了检测不等厚钢板激光焊接焊缝表面缺陷,采用结构光主动视觉检测法和高斯数据拟合技术进行了焊缝表面缺陷检测的实验研究。首先采用高斯拟合法对激光条纹图像进行处理,提取出具有亚像素精度的激光条纹中心线;然后通过最小二乘法拟合出3条相交直线并求其交点,近而获得精确的焊缝端点位置坐标;最后给出焊缝表面缺陷-凹度和凸度的检测方法,并以不等厚钢板激光焊接焊缝为检测对象进行验证。结果表明,这种基于拟合技术的结构光视觉检测法为判断激光焊接焊缝质量是否合格提供了较为准确的判断依据。     

基于数据拟合的激光焊接焊缝图像表面缺陷检测

为了检测等厚钢板激光焊接焊缝表面缺陷,采用结构光主动视觉检测法和数据拟合技术进行了焊缝图像表面缺陷检测的实验研究。首先采用高斯拟合法提取出具有亚像素精度的激光条纹图像中心线;然后通过最小二乘法拟合出2条直线和1条二次曲线,求直线和二次曲线的交点以获得精确的焊缝端点位置坐标;最后给出焊缝表面缺陷：凹度和凸度的计算方法,并以等厚钢板激光焊接焊缝为检测对象进行验证。结果表明,在此提出的基于数据拟合技术的焊缝表面缺陷图像检测方法为判断激光焊接焊缝质量是否合格提供了较为准确的判断依据。     

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。     

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。