微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

镀锌板激光拼焊中出现烧穿时等离子体光信号分析

对镀锌板激光拼焊过程中焊缝上出现孔洞时的等离子体光信号进行了幅域和频域分析。提出了利用强度和频率特征对焊接质量进行监测的方法。     

激光焊接焊缝显微组织磁光成像研究

针对焊缝显微组织对焊件质量影响问题,对激光焊接焊件不同区域的焊缝显微组织特征进行研究,对不同焊接试验参数下的焊缝成形差异进行分析,提出了一种焊缝显微组织磁光成像检测方法,采用低碳钢平板对接焊,试验共分为4组,将焊缝显微组织磁光图像与扫描电镜图像相结合,分析恒定磁场下不同区域焊接接头的显微组织磁光成像差异和焊缝的晶粒组成及特征。研究结果表明,在磁光图像中焊件焊缝可以分为熔合区、热影响区和母材区,且这3个区域的晶粒组成、大小及形态有明显的差异,恒定磁场下焊缝磁光图的颜色、亮度及灰度值反映了焊缝的成形质量。     

基于力觉遥示教焊缝辨识信号数值滤波技术

在基于力觉的遥示教过程中,为克服由于机器人的振动、焊缝表面粗糙不平和焊机电磁场干扰等因素造成焊缝的辨识力信号不稳,基于受力信号变化焊缝辨识模型分析,提出用卡尔曼滤波递推方法对焊缝辨识受力信号进行的滤波处理,建立焊缝受力信号滤波数学模型.通过模型的状态方程、观测方程、状态预报滤波、滤波增益矩阵和预报状态的协方差矩阵,完成对下一时刻受力信号准确预报.试验表明,卡尔曼滤波使焊缝受力信号状态估计的误差变小,增加焊缝辨识受力信号检测精度,进而可以提高遥控焊接遥示教焊缝辨识精度.     

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪算法

在激光对接焊过程中,实时控制激光束准确对中焊缝是保证焊接质量的前提。针对紧密对接激光焊,研究一种用于微间隙(不大于0.1 mm)焊缝位置识别及跟踪的磁光成像卡尔曼滤波算法。采用磁光传感器实时获取焊接区域的微间隙焊缝磁光图像序列,利用微间隙焊缝磁光图像的灰度梯度特征提取焊缝位置坐标。以焊缝位置及位移量构成状态矢量,建立描述焊缝位置的状态方程和测量方程。同时,假设系统动态噪声和测量噪声为零均值随机分布的高斯白噪声,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,计算最小均方差条件下焊缝中心最优预测值,减小系统噪声和过程噪声对焊缝位置测量的影响。试验结果显示,该方法能有效实现激光对接焊微间隙焊缝位置的识别与跟踪。     

全变分法恢复焊缝磁光图像质量分析

在利用磁光传感器检测焊缝位置时,因为受到试验环境的影响,采集的焊缝图像会出现图像降质现象,对微间隙焊缝进行准确检测造成困难,因此需对焊缝磁光图像进行图像恢复处理。采用全变分法图像恢复模型,分析图像恢复质量,结果表明,此模型能在降噪的同时,保持焊缝图像良好的细节特征。     

结构光视觉传感器误差分析与结构分析

结构光视觉传感器是视觉焊缝跟踪系统获得焊缝信息的重要组成部分,其测量误差与性能对焊缝跟踪系统的总体测量精度及可靠性有着直接影响.本文对应用于焊缝跟踪的结构光视觉传感器进行误差分析,包括传感器硬件系统结构误差、激光散斑噪声误差及镜头畸变误差等,并对不同结构方式下的视觉传感器建立了数学模型,具体分析了结构参数对其误差的影响,提出结构光视觉焊缝跟踪传感器优化设计方法,并依据仿真结果给出结构优化设计参数,最后通过实验验证了该优化设计方法的正确性.     

焊接缺陷磁光成像动态检测与识别

为了实现焊接缺陷的自动检测,研究一种交变磁场激励下焊缝表面及亚表面缺陷的磁光成像动态无损检测方法。分析了基于法拉第磁致旋光效应的焊接缺陷磁光成像机理,并结合交变磁场原理推导出励磁变化与动态磁光成像的关系。探索低碳钢板的亚表面焊缝磁光成像特征试验,验证了所提方法可用于检测焊缝亚表面的未熔合缺陷。最后对高强钢焊缝特征的动态磁光图像进行分析,采用主成分分析法和支持向量机(PCA-SVM)模式识别方法建立了焊接缺陷分类模型。试验结果表明,所提方法可以识别高强钢焊件中的焊缝特征(未熔透、裂纹、凹坑和无缺陷),缺陷分类模型的整体识别率达到92.6%,能够实现焊缝表面及亚表面缺陷的自动检测。     

角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊缝特征点检测精度不高的问题,研究了一种基于激光视觉传感的角点检测与光流(LK)跟踪的焊缝特征快速提取与定位方法。根据三角测量原理,设计了能够实时检测焊缝特征图像的激光视觉传感器,并建立了由激光条纹特征点像素坐标到焊缝特征点三维坐标的数学模型;对焊缝图像进行了预处理,采用Shi-Tomasi角点检测提取了焊缝特征;最后使用光流法为后续帧匹配特征角点,实时计算出了图像中焊缝特征点的亚像素位置。研究结果表明:基于角点检测与光流法跟踪的焊缝特征提取与定位方法,其特征点检测精度较高,平均误差在±0.13 mm以内,可以实时、准确地识别焊缝特征。     

基于手眼系统的线结构光焊缝跟踪系统设计

为了实现一般手眼系统与线结构光焊缝跟踪系统主要部件的复用,在一般手眼系统的基础上,加装激光器、滤光片、保护装置等设备,将其用作焊缝跟踪系统中的线激光结构光焊缝跟踪传感器。通过实验对原手眼系统的标定结果进行实验修正,使其可以替代线结构光焊缝跟踪传感器的标定。详细分析了安装激光器、滤光片、保护装置等对原手眼标定结果造成的影响,使用数据逼近的方法提高线激光结构光焊缝跟踪传感器的手眼标定精度;实验时先对手眼系统进行标定,得到相机坐标系到工具坐标系的原外参矩阵;再对使用原外参矩阵得到的焊点数据,与焊点的实际坐标的误差进行分析,修正手眼系统标定结果。通过实验验证了本方法在手眼系统标定结果基础上,进行加装机构后的线结构光焊缝跟踪传感器的手眼标定的平均精度可达0.53 mm,能够满足机器人焊接的需求。