冯定宏[1]2004年在《激光传感焊缝跟踪坡口信息化研究》文中指出摘 要本文以铝合金大型火箭筒体的焊接为背景，结合视觉传感焊缝跟踪技术、图像处理技术、现代焊接及控制技术设计开发了激光传感焊缝跟踪系统，并在此基础上针对铝合金钢板进行了焊缝跟踪实验的分析和研究工作。通过硬件设计和软件编程构建了一套叁维视觉焊缝跟踪与测量系统，基本实现了焊接过程中测量坡口位置和尺寸，并能适应坡口尺寸和坡口走向对焊枪位置进行自动调整。在设计完成的激光传感焊缝跟踪系统基础上，通过提取坡口轮廓信息，完成了坡口定位、坡口搜索、坡口跟踪以及坡口轮廓特征参数的提取工作。针对设计不同走向的坡口，完成了坡口跟踪实验，并对由跟踪方式带来的误差进行了合理分析。在铝合金焊接方面，本系统基本解决了弧光干扰问题、铝合金反光产生的倒影和二次反光问题以及实际焊接过程中垫板散热不良产生的焊缝“下塌”问题。通过对钢板和铝合金板材在不同坡口型式的对比实验发现：对于对接坡口，钢板和铝板都能进行很好的跟踪；对于 V 型坡口，钢板在坡口加工比较好的情况下能正常跟踪，而铝合金板由于反光导致图像处理失真，跟踪效果不很理想。为解决 V 型坡口跟踪不理想问题，本文使用图像采集卡采集 META 激光条纹视频图像，通过对图像的进一步分析和处理，实现轮廓特征参数的精确提取，避免了图像处理失真问题。另外，通过轮廓特征参数的精确提取，计算出了坡口位置、坡口轮廓尺寸及坡口焊丝填充量，为进行焊接参数的在线调整提供了参数依据。
肖勇[2]2017年在《基于双线激光传感埋弧焊自动跟踪系统研究》文中研究指明针对当前埋弧焊基于点激光或单线激光进行焊缝跟踪存在的不足,点激光焊缝跟踪自动化程度低,单线激光焊缝跟踪存在前置误差以及高度偏差识别精度低等。提出了基于双线激光视觉传感的埋弧焊焊缝跟踪解决方案。本课题就埋弧焊基于双线激光焊缝跟踪相关技术开展研究。首先,基于现有的埋弧自动焊小车,对其进行了结构上与控制上的改进。结构上,设计了焊枪机头水平和竖直方向的传动系统,使焊枪在水平和竖直方向的调节由手动转为了自动。控制上,由主板PCM-3362、运动控制卡、图像采集卡等搭建了埋弧焊焊缝自动跟踪硬件控制系统,同时基于VC++6.0开发平台开发了埋弧焊焊缝自动跟踪软件控制系统。其次,设计了一款小巧、紧凑的双线激光视觉传感器。根据设计要求确定了传感器壳体以及内部的CCD与激光器,并建立了双线激光视觉传感器斜线焊缝偏差、倾斜焊缝偏差以及空间焊缝偏差提取数学模型,同时研究了斜线焊缝、倾斜焊缝以及空间焊缝偏差提取算法。再次,基于VC++6.0对双线激光所成的双条纹焊缝图像进行了处理。焊缝图像处理方法有平滑滤波对图像增强,KSW熵算法确定二值化阈值,Kirsch算子边缘提取,逐列搜索法中心取样以及斜率分析法特征点检测。对于图像处理得到的焊缝偏差采用了模糊控制方法。结果表明,处理一帧焊缝图像时间较短,满足焊缝跟踪实时性要求。最后,焊缝跟踪实验。对采用的图像处理算法进行了精度分析,同时进行了焊缝自动跟踪模拟试验,最后做了斜线焊缝、倾斜焊缝以及空间焊缝的焊接实验。实验结果表明,图像处理精度较高,模拟跟踪试验效果较好,实时跟踪焊接质量良好。
周平村[3]2014年在《基于双线结构光焊缝特征提取研究》文中提出自从焊接自动化概念提出之后，许多学者开始研究焊缝自动跟踪技术。在焊接领域，公认的最有效的传感方式当属视觉传感方式。国内大多数学者研究的是单线激光视觉传感方式，采用双线激光视觉传感方式进行焊缝跟踪的研究较少。本文对双线结构光特征提取进行了研究，双线激光传感方式相比于单线激光传感方式，在减小导前误差、高度识别和预测焊缝轨迹方面具有更大的优势。本文设计的双线焊缝跟踪系统包括工控机、图像采集卡、双轴机器人及机器人控制器、双线焊缝跟踪传感器。设计的双线焊缝跟踪传感采用两个激光器垂直放置，CCD相机垂直接收的方式。采用这种结构方式的传感器，结构紧凑、体积小、易于装配。本文对焊缝跟踪系统中工业相机进行了标定，相机标定精度为0.147mm。根据双线结构光传感器对高度敏感的特性建立了焊枪的高度识别模型以及根据焊枪与传感器的安装关系建立了焊枪的偏差识别模型。本文提出了一种抗干扰强的图像处理算法，在特征提取方面，采用最小二乘法直线拟合的方法提取焊缝特征点。通过实验验证，该方法的精度为0.15mm，处理一帧图像的时间为10ms，可以满足焊接的要求。在VC++6.0的开发环境下，结合OpenCV1.0编写了焊缝跟踪软件界面，该软件界面主要包括焊枪的对中、图片展示、焊缝跟踪、机器人的控制等部分。为验证图像处理算法的精度，设计了在给定偏差分别为0.5mm、0.7mm和1mm和固定偏角2.86且焊接速度为7mm/s的偏差提取实验，实验表明：本文提出的算法精度高。
毛志伟, 周少玲, 赵滨, 石志新, 姜银松[4]2015年在《双线激光传感焊枪定位与焊缝走向识别》文中进行了进一步梳理为实现焊接机器人焊枪定位与焊缝走向识别,提高焊缝跟踪精度,提出了一种交叉式双条纹激光传感方式,建立了该传感方式下双条纹激光间距与焊枪高度关系的理论模型.按图像行上灰度值和的一阶导数提取感兴趣区域(region of interest,ROI)、最大类间方差阈值分割及Canny边界提取等处理后,获得了上下激光条纹中心间距离及坡口中心值,由理论模型计算得焊枪高度,上下坡口中心值获得焊缝精确偏差与焊缝轨迹走向.结果表明,建立的理论模型正确,该方法可快速实现焊枪准确定位,识别焊缝轨迹走向,减小导前误差,提高偏差识别精度和焊接机器人智能化程度.
李德玲[5]2014年在《基于激光结构光的视觉焊缝跟踪系统研究》文中进行了进一步梳理将视觉传感技术与机器人应用于焊接技术，这种结合是工业生产领域的一个重大突破，也是实现智能化焊接的基础。恶劣的焊接环境，以及高强度的体力消耗，使得自动化焊接势在必行。随着视觉传感技术的迅速发展，精确而又可靠的视觉焊缝跟踪系统在自动化焊接领域中备受重视。然而，目前国内市场上的视觉跟踪器大部分为进口产品，价格昂贵，很多小型或部分中型企业的需求还得不到满足。因此，本文参考国内外视觉传感技术的发展状况，从实用性和经济性出发，设计并搭建了一套基于激光结构光的视觉焊缝跟踪系统，完成了初步的焊缝跟踪实验。本文基于结构光视觉传感的成像原理，设计了视觉传感器的结构方案，完成了视觉跟踪系统各硬件的设计与加工，实现了对该系统的标定和焊缝图像特征点的提取，获取了焊缝路径，并转换为机器人运动路径，初步实现了机器人对焊缝的智能跟踪。本文在已有的简易焊接机器人的基础之上搭建了视觉焊缝跟踪实验平台，具体的研究包括：设计了视觉传感器的结构方案，对系统中的机械部分进行了设计、加工和选型，并采用已有的Optrotrak Certus系统及其自带的软件对视觉跟踪系统进行了标定，在VC++6.0的基础上配置OpenCV完成了焊缝图像的处理和特征点的提取。同时，利用VC++6.0的ActiveX控件完成了计算机串口与机器人之间的通讯。最后，进行了焊缝跟踪的实验，分析了实验的数据，验证实验的可行性与可靠性，为后续的系统完善提供了技术支持。
徐鹏飞[6]2008年在《水下焊接机器人视觉传感焊缝跟踪方法研究》文中进行了进一步梳理随着人们对海洋探索步伐的加快,水下焊接机器人在深海探测和海洋开发中扮演着越来越重要的角色。焊缝跟踪是焊接机器人的一项重要内容。本论文以实现水下焊缝激光传感视觉传感跟踪为目标,建立了一套水下焊缝跟踪系统。该系统以线型激光为主动光源,利用CCD获取焊缝的结构光图像,经过图像采集卡传输至计算机,并根据计算机图像处理后得到焊缝的位置偏差控制焊枪的运动,达到焊缝跟踪的目的。本文针对水下视觉传感系统的成像的环境因素以及水下各种干扰因素对激光图像的影响。在此基础上,研制了适合水下环境的激光焊缝传感器,主要讨论了传感器元器件选择依据,传感器光路、机构、密封设计等。利用所研制的激光视(?)传感器获取了大量的水下焊接图像,分析了水下(?)光焊缝传感图像的特点。为了从这些图像中有效地提取焊缝,比较使用了各种不同的图像处理方法,选取了一组效果较好的图像处理、焊缝信号提取的方法,即:形态学滤波、改进类间方差最大法图像分割、中心取样细化图像、霍夫变换提取焊缝信号。并且为了满足焊接系统实时性的要求,对中心取样和霍夫变换算法加以改进。并使用VC++编写了焊缝图像处理软件,可以准确的取得焊缝的信息。最后,在获取焊缝信号,得出焊缝偏差的基础上,以焊缝的偏差和偏差变化率(即相邻两幅焊接图像获取焊缝位置的差值)为输入,设计了FUZZY—PID控制系统,并针对其不足之处,基于遗传算法离线优化,对模糊控制器的比例因子进行优化,使模糊控制器的输出更为精确,克服了单独模糊控制中模糊规则和隶属度函数难以确定的缺点以及焊接机构运动参数在线测量技术抗干扰能力弱和调节幅度过大、控制不够精确的缺点,取得较好的效果。并使用VC++语言编写了控制算法软件。
崔雪峰, 姜影[7]2014年在《焊缝图像特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术的应用》文中研究表明以焊缝特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术为研究对象,针对视觉传感技术对于厚板和较深的焊缝坡口应用中精度较低的问题,采用基于扫描激光的光觉传感技术,研究出了一种焊缝图像信息预处理和图像信息特征点的提取方法,并完成了相关算法的优化。基于整体到局部的思想,使用斜率极值法和斜截距法分别对直角和斜角拐点进行了有效提取。实验证明所提出的扫描激光传感技术具有检测速度快和检测结果精度高的特点。本研究对于厚板和深焊缝坡口的图像信息识别具有一定的指导意义。
常舒婷[8]2014年在《双线结构光视觉传感双轴机器人焊缝轨迹跟踪控制研究》文中认为随着焊接技术在多个领域的应用发展，如：制造业领域，粉末冶金领域、汽车工业领域、电子工业领域，生物医学领域等，人们对焊接质量的要求越来越高，焊接的工作环境也越来越复杂。传统的控制方法很难实现高精度的焊缝跟踪，有自主控制能力的智能控制方法应用到焊缝跟踪中是很有必要的。在双线结构光视觉传感双轴机器人焊缝轨迹跟踪控制研究中，首先要建立双轴机器人系统平台的硬件控制系统，包括双轴机器人、控制器、计算机、图像采集卡，数据采集卡，建立设备间的通信关系。本文设计了复合智能控制器，即双模自调整预估控制器，控制器包括P-PID控制方法、Smith模糊PID控制方法、阀值切换控制策略。控制器根据传感器提取的偏差，通过一定的控制方法和策略得出控制量，对被控对象（焊枪）进行控制，改变其运动速度。双模控制策略：当偏差较大时采用P-PID控制，快速调节系统；当偏差较小时采用Smith模糊PID控制，Smith补偿原理可以改善由传感器引起的系统输入延迟问题，模糊PID控制实现小范围的纠错，控制器设计要确保焊接过程中的稳定性，抗干扰性。通过Matlab实验，可以实现动态系统建模、仿真、分析，模仿焊缝跟踪系统的实际工作过程，预先对系统进行仿真与分析，进一步了解系统的特性。使用模糊PID控制器，实时检测输入量e和ec的值，根据模糊规则在线调整PID参数的值，模糊规则的建立要考虑系统的稳定性、响应时间、超调量等因素。控制器软件界面的设计是通过VC语言开发设计的一套基于双轴机器人的焊缝跟踪控制系统软件，该软件系统包括，图像采集及处理，跟踪控制器两部分，实现焊接系统的启动，焊枪的对中和焊缝的跟踪控制。研究双轴机器人在双线视觉激光传感器下的直线型、斜线型焊缝的实时跟踪实验，实验得到了比较光滑的焊缝，实际焊缝和理想焊缝间误差较小，实验中焊枪实时跟踪的精度较高，证明本文提出的控制器较合理。
田雨阔[9]2014年在《CO_2气体保护焊焊缝视觉传感与跟踪技术的研究》文中研究说明随着焊缝跟踪技术的不断发展,各种各样的跟踪技术层出不穷,而激光视觉传感焊缝跟踪系统以其信息量大、结构简单、精度高、应用广泛等优点备受广大焊缝跟踪研究者的青睐,目前已经成为国内外研究的主要方向。本文根据实验室自主设计的激光视觉传感器的特点,首先针对CO2气体保护焊的厚板焊接时存在大量弧光、飞溅及烟尘严重影响焊缝特征点提取的特点,设计了一套可以准确提取焊缝特征点的图像处理方法,通过运用计算机滤波、直方图修正提取阈值法、图像梯度法、均值滤波以及斜率法能够准确的提取出焊缝特征点。其次,针对激光视觉传感器焊缝偏差的检测精度进行了研究,研究结果显示传感器的焊缝偏差检测精度小于±0.1mm,已经达到国际的水平。再次,针对于V型坡口的错边检测精度进行研究,研究结果显示激光视觉传感器的错边检测精度小于±0.2mm。最后,针对于低碳钢板厚板开V型坡口的CO2的焊接,坡口内部的激光条纹产生镜面反射与漫反射的条件下,坡口角度与坡口宽度的变化对其内部激光条纹的能量状态及提取激光条纹特征曲线的稳定性的影响进行了以下的研究：1)激光条纹投射到坡口内部产生漫反射。①坡口宽度变化：坡口内部的激光条纹的能量强度无影响,且没有影响到激光条纹特征曲线的提取；②坡口角度变化：当角度由50°增加到70°时,激光条纹的能量强度不断增加,所提取的激光条纹坡口内部特征曲线的稳定性不断上升,坡口角度从80°增加到100°时,坡口内部的激光条纹发生漫反射强度不断增大,所提取的激光条纹坡口内部特征曲线的稳定性不断下降；2)激光条纹投射到坡口内部产生镜面反射。①坡口宽度变化：激光条纹的能量强度随着坡口宽度的增大不断的减弱,所提取的坡口内部激光条纹特征曲线的稳定性不断下降。②坡口角度变化：坡口角度从50°增加到700时,坡口内部产生了多条反射线,反射线的能量强度较弱,反射光线方向与沿焊缝方向的成角(锐角)不断减小,对所提取的激光条纹坡口内部特征曲线的稳定性影响较小；坡口角度从80°增加到1000时,坡口内部的反射线由一条变为多条,反射线的能量强度较强,坡口角度为80°、90°时,所提取的激光条纹坡口内部特征曲线的较稳定,坡口角度为100°时,所提取的激光条纹坡口内部特征曲线的不稳定。
柳健[10]2015年在《基于磁控电弧实时焊缝跟踪的滑模变结构控制研究》文中研究表明目前我国焊接自动化水平相对较低,大部分焊接作业仍采用传统的手工焊与半自动焊,实现焊接自动化与智能化于每个焊接科研工作者而言仍然是任重而道远的目标。提高焊接自动化和智能化,第一要务就是实现焊缝自动跟踪。目前常用的焊缝跟踪方法应用于实际生产中仍然存在许多不足,主要问题如下:控制系统比较复杂且性价比低、滤波效果与参数调节柔性无法兼顾、相位延时导致跟踪不及时、对工作环境要求高等,急需开发研究一种高性价比的实时焊缝跟踪方法,目前磁控电弧实时焊缝智能跟踪方法具有解决以上问题的潜质,因此深入研究它意义重大。本文利用磁控电弧传感器提取偏差信号,将信号实时处理、焊缝偏差预测、切线拟合思想和滑模变结构相结合实现焊缝自动跟踪控制,进一步完善了基于磁控电弧传感的焊缝自动跟踪理论体系。1、优化了磁控电弧传感器,建立了扫描V型坡口的模型并且通过仿真及实验验证了该模型的正确性。针对CO2气体、磁极间距对摆弧以及温度对磁场的影响,改进了磁控电弧传感器,同时详细阐述了其跟踪的原理,建立了电弧扫描V型坡口的模型,通过仿真验证了其理论可行性,并且在摆动频率为3Hz,4Hz,5Hz,6Hz的情况下,进行了磁控电弧焊缝跟踪坡口特征信号的提取,证明了电弧扫描V型坡口模型的正确性与磁控电弧传感器应用于焊缝自动跟踪具有较大的潜力。2、采用了两种实时信号处理方法对磁控摆动电弧信号进行滤波处理,并对比阐述了两者的优劣性。针对磁控电弧焊缝跟踪信号非线性不平稳等特点,提出一种基于匹配追踪和非参数基函数相结合的磁控电弧焊缝跟踪特征信号提取方法;同时,采用小波降噪实时处理霍尔传感器提取的电压信号。两种方法同时满足提取焊缝跟踪特征信号的基本要求,小波降噪应用较广,各方面发展较成熟,但是以Fourier分析为理论依据,显得柔性不足。3、结合切线拟合的思路和滑模变结构控制方法提出了动态焊缝切线法,通过仿真结果验证了该方法的理论可行性。在实时信号处理的基础上,结合焊缝偏差预测,切线拟合思想和滑模变结构控制方法提出了动态焊缝切线法。根据确定的最佳偏差信息,利用“切线拟合”的模型确定小车的偏转角度,然后采用滑模变结构控制方法快速调整焊接小车或滑块或滑块和焊接小车,在快速实现焊缝跟踪的同时有效的防止了抖动。4、通过实验验证动态焊缝切线法结合磁控电弧传感应用于角焊缝自动跟踪的可行性。最后,在自主搭建的焊缝跟踪平台上,将信号实时处理,偏差预测,切线拟合和滑模变结构相结合实现了角焊缝弯曲焊缝的自动跟踪。
参考文献：
[1]. 激光传感焊缝跟踪坡口信息化研究[D]. 冯定宏. 北京工业大学. 2004
[2]. 基于双线激光传感埋弧焊自动跟踪系统研究[D]. 肖勇. 南昌大学. 2017
[3]. 基于双线结构光焊缝特征提取研究[D]. 周平村. 南昌大学. 2014
[4]. 双线激光传感焊枪定位与焊缝走向识别[J]. 毛志伟, 周少玲, 赵滨, 石志新, 姜银松. 焊接学报. 2015
[5]. 基于激光结构光的视觉焊缝跟踪系统研究[D]. 李德玲. 河南工业大学. 2014
[6]. 水下焊接机器人视觉传感焊缝跟踪方法研究[D]. 徐鹏飞. 南昌大学. 2008
[7]. 焊缝图像特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术的应用[J]. 崔雪峰, 姜影. 电焊机. 2014
[8]. 双线结构光视觉传感双轴机器人焊缝轨迹跟踪控制研究[D]. 常舒婷. 南昌大学. 2014
[9]. CO_2气体保护焊焊缝视觉传感与跟踪技术的研究[D]. 田雨阔. 长春工业大学. 2014
[10]. 基于磁控电弧实时焊缝跟踪的滑模变结构控制研究[D]. 柳健. 湘潭大学. 2015
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