焊接机器人焊缝视觉跟踪修正系统开发与实验研究

针对示教型机器人在实际焊接中常存在的热变形、工件加工误差和装配误差等因素造成焊缝位置和尺寸变化,导致焊缝和示教轨迹发生偏差等问题,对某型常用焊接机器人的视觉控制器进行了改进,并开发了焊缝视觉跟踪修正系统,将传统的"开环控制"转化为可控的"闭环控制",并通过试验分析,验证了该修正算法的可行性,提高了焊接机器人的焊接精度。     

基于点云数据驱动的中厚板机器人焊接路径规划

为实现中厚板多层多道自动化焊接的需求,提出一种基于点云数据驱动的机器人焊接路径自适应规划算法。以V形焊缝为例,首先通过线结构光扫描焊缝表面采集点云数据,对点云数据进行滤波预处理,在精简数据量的同时也去除噪声点,据此采用点云分割和边缘提取算法成功提取焊缝特征点。最终通过焊接实验验证算法的准确性和可行性,结果表明,提出的算法处理得到的焊缝特征点坐标与人工示教得到的实际坐标偏差小于0.17 mm,能够满足实际应用需求。     

基于线结构光的曲线焊缝焊接技术

在实际焊接过程中,曲线焊接是工业生产中的一项重要内容,其焊接方法目前以示教焊接以及建立数学模型为主,这些方法的过程过于机械和繁杂。文中提出一种新的基于线结构光的曲线焊缝焊接技术。在实验中,首先对采集的图像进行降噪等图像处理,通过焊缝的特征点提取算法,得到焊缝的特征点坐标,最后,利用B样条曲线插值算法,将各特征点坐标进行曲线拟合。在此基础上使用一种新的算法能够实时的根据工件侧面的角度自动调节焊枪的角度,极大地提高了焊接工艺。经实验表明其实际误差约为0.1mm,具有良好的检测精度,能够满足实际焊接的精度和需求。     

基于视觉传感的机器人水下焊缝跟踪

根据视觉条件下水下自动化焊接的特殊要求,设计了一套机器人水下视觉焊缝跟踪系统.针对水下焊缝图像干扰严重、模糊等特点,采用小波变换技术去除了弧光、飞溅等干扰噪声,采用改进的模糊增强图像处理方法,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像.边缘检测后,对焊缝左右特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心.为了减小跟踪误差,将焊缝轨迹中的每个小线段的坐标偏移量分成50等份,同时设计了有效地机器人轨迹跟踪控制程序.水下斜线和曲线焊缝的跟踪试验表明,在正常的条件下,可以满足跟踪要求.     

基于RobotStudio焊接机器人工作站仿真设计

以焊接机器人为研究对象,利用SolidWorks建模功能和RobotStudio仿真功能搭建了焊接机器人工作站。根据焊件的实际工况设置焊接系统参数,研究发现短路过渡的焊接方法适合薄板低碳钢的焊接。设计了供电供气系统,规划了焊接轨迹。为了提高机器人精度,采用TCP和Z、X法建立工具坐标,采用三点法设置工件坐标。创建了常用的I/O信号,并进行信号关联,使用焊接机器人专用的编程指令,编写完成了焊接程序。创建了碰撞监控,保证焊枪与焊件在示教和仿真运行时不发生碰撞。运用TCP跟踪功能验证了焊缝轨迹的准确性,调用计时器功能,记录焊接仿真时间。在示教器生产屏幕中不断优化焊接参数,从而得到理想的焊缝。通过对焊接工作站的仿真设计,有利于改善劳动条件,提高生产效率。     

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。     

薄板机器人自动焊接焊枪三维偏差的有效提取

机器人自动化焊接中焊枪三维偏差的提取是实现自动纠偏的前提.薄板机器人MAG对接焊接中对试件开坡口,试验中利用被动视觉传感器采集焊缝图像.通过调整滤、减光组合使得同一帧图像中出现稳定的电弧区域、坡口边缘线和缝隙接头线.设计有效算法直接提取缝隙接头线.以电弧区域的几何中心反馈焊枪位置,设计有效算法在缝隙接头线上确定焊枪当前跟踪位置,并借助视觉标定技术将其转换为世界坐标.利用用户软件系统从机器人控制系统中获取焊枪在世界坐标系下的坐标及转换后的坐标.结果表明,文中算法可以有效获取焊枪的三维偏差.     

基于单目线性结构光膜式壁焊缝跟踪系统研究

针对锅炉行业中膜式壁焊接作业劳动强度大、生产效率低,设计了一种基于单目线性结构光的膜式壁焊缝跟踪系统。首先,设计了一种基于单目线性结构光的膜式壁焊缝检测传感器,建立了空间坐标系和相机成像坐标系下焊炬轨迹空间位姿和偏差数学模型;其次,焊接过程中,基于图像处理检测出的焊缝特征点建立了焊缝轨迹和焊缝纠偏数学模型;最后,结合图像处理检测出的焊缝特征点和焊缝跟踪控制算法,在龙门式焊接机器人平台上完成了上坡角和下坡角为30°的膜式壁焊缝焊接。实验证明,膜式壁焊缝图像处理算法能够快速准确地检测焊缝特征点,结合焊炬纠偏控制算法能够完成焊缝跟踪,跟踪精度为0.20 mm,满足实际要求。     

结构光视觉辅助焊接的轨迹识别与控制技术

对激光多点寻位、焊前轨迹拟合、焊缝实时跟踪的3种结构光视觉辅助焊接的轨迹识别与控制技术进行了研究.提出了适用于上述三者的以CNN模型、自适应特征提取算法、先验模型、坐标矩阵转换为核心的焊接轨迹识别流程.提出了分别对应上述三者的焊接轨迹控制模型:示教轨迹修正模型、焊前轨迹拟合模型、焊缝跟踪实时纠偏模型.结果表明,激光多点寻位、焊前轨迹拟合模式焊接时,能够在焊前高效地识别出焊接轨迹曲线,焊接轨迹与焊缝中心线基本重合;焊缝实时跟踪模式焊接时,系统能够实时矫正焊枪的偏差.文中提到的焊接轨迹识别流程与轨迹控制模型足以保证结构光视觉辅助焊接的稳定运行.     

基于摆动式电弧传感器的焊缝跟踪方法

实现焊接工作的机器人化是焊接自动化发展的主要方向,在汽车制造、工程机械等产业已有广泛的应用.但目前国内外应用的大都是示教再现型焊接机器人, 还无法解决诸如安装误差、焊接变形等各种原因引起实际焊缝线偏离示教运动轨迹的困难,不具备焊缝实时跟踪纠偏的功能.因此,焊缝跟踪对于焊接机器人实现焊接过程显得尤为重要,其中焊缝偏差信息提取是实现焊缝跟踪的主要研究课题.只有准确地识别出焊缝和焊炬的具体位置,才能控制焊炬,使之能够始终保持在焊缝上,从而保证焊接工作的顺利.基于上述目的,本文提出利用摆动式电弧传感器提取焊缝偏差信息,实现焊缝偏差实时跟踪的基本方法.     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

基于熔池图像尖端特征规律的焊接偏差测定方法

通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.     

基于轨迹动态规划的移动机器人焊道自动跟踪

针对大型构件复杂轨迹焊缝自动焊中的移动机器人跟踪控制滞后和焊接轨迹频繁振荡等问题,提出一种基于轨迹动态规划的焊道跟踪方法. 利用结构光传感器检测区域超前于电弧的优势,实时获取焊接区前方焊缝位置特征信息实现对焊道轨迹宏观走向的超前感知,基于焊道等距逼近思想动态规划移动机器人运动轨迹,结合电弧传感技术实时检测焊接偏差信息,通过机器人本体与机载执行机构的协同控制对焊接轨迹进行动态补偿. 结果表明,该方法提高了复杂轨迹焊缝跟踪中焊接速度一致性及焊接轨迹平滑度,改善了焊道弯曲或折角处的焊缝成形质量.     

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.     

An adaptive thresholding for weld seam image recognition in real time

Ａｎａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｆｏｒｗｅｌｄｓｅａｍｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ￥ＣｈｅｎＱｉａｎｇａｎｄＪｉｎＪｉａｎｍｉｎ（ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｂｅｊｉｎｇ）ＪｅｎｓＤｏｅｒｋ（Ａａｃｈｅｎ...     

结构光视觉鲁棒焊接接头跟踪

针对焊接时严重的干扰降低了接头特征提取效率的问题,提出了一种预测-匹配-估计的闭环递推机制来完成起弧下的接头特征跟踪检测.通过对焊接接头位置与形状的预测给出了结构光轮廓信号在图像中所在的区域,进一步通过基于模型的轮廓匹配方法识别出焊缝接头,最后利用基于可信度的滤波方法估计出合理的焊接轨迹,结果表明,该方法不仅明显地提升了焊缝接头轮廓识别的成功率和实时性,即使在面对接头特征识别结果出现粗值或者提取失败的不利情况下,依旧能够保证焊缝跟踪的可靠性.     

激光预扫描技术在曲焊缝跟踪中的应用

传统焊缝跟踪中的结构光技术在跟踪变曲率曲线时存在很大的导前误差,为此提出一种双线预扫描结构光技术。焊接前按照机器人轨迹规划路线预扫描,扫描时在焊枪枪尖下方增加一条激光线,用于指示导前误差并按时间序列记录下来,再在正式焊接时消除。建立了这项技术的焊缝跟踪系统和跟踪运动模型。提出了图像处理体系,综合运用中值滤波、阈值变换、细化变换与分段直线拟合等多种图像处理技术,准确地定位焊缝中心。结果表明,该技术结合焊缝图像处理体系具有很强的抗干扰能力,误差小、处理速度快,能满足实时跟踪要求。     

基于局部视觉的弧焊机器人自主焊缝轨迹规划

提出了一种基于视觉的弧焊机器人自主焊缝轨迹规划方法.通过使用CCD摄像机,不断地获取枪尖前方一小段焊缝的图像.由主控计算机进行图像处理,获取枪尖与焊缝间的偏差以及这小段焊缝的走向等信息.根据这些信息控制机器人沿焊缝前进,同时定时记录用焊缝偏差值修正后机器人坐标值,生成焊缝在机器人基坐标系下的坐标.当机器人沿焊缝走完一遍后,主控计算机控制机器人回到焊缝起点,开始沿焊缝焊接.用此方法对低碳钢曲线焊缝和铝合金曲线焊缝进行试验,结果表明该方法具有很高的实用价值.     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

基于动态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪

针对轮式移动焊接机器人在造船、大型球罐焊接等工业生产中的大曲率弯曲焊缝跟踪问题,在采用小波实时降噪的基础上,结合焊缝切线法的思路和滑模变结构控制方法提出了动态焊缝切线法,并且通过Matlab仿真分析和试验验证,证明了该方法能够以固定步长实时修正焊接小车驱动轮的速度,保证焊炬沿大曲率弯曲焊缝轨迹跟踪效果较好的前提下切线速度大小基本不变,提高了焊缝质量,实现了弯曲焊缝的实时自动跟踪. 为轮式移动焊接机器人在复杂轨迹的焊缝自动跟踪应用方面提供了一种新的理论思路.