基于视觉传感的弧焊机器人焊缝图像信息优化处理.pdf

南昌大学
硕士学位论文
基于视觉传感的弧焊机器人焊缝图像信息优化处理
姓名:刘晓瑞
申请学位级别:硕士
专业:测试计量技术及仪器
指导教师:蔡志勇;刘南生
20100601
摘要随着自动化技术、图像处理技术以及传感器技术的发展,现代焊接技术也越来越自动化、智能化。然而如何提高焊接质量、提高生产率、实现自动在线监控等依然是焊接技术的热点问题。在自动焊缝跟踪系统中,如何获得更清晰的焊缝条纹图像、更高效快捷的提取焊缝信息、更精确获取焊缝偏差依然是该领域需要研究的内容。本文研究了弧焊机器人视觉传感的焊缝图像信息优化处理。激光器发出的点光源经柱透镜变成条形光投射在焊接工件表面,怪苯邮沾庸ぜ戏铰反射的反映不同焊缝坡口形状的条形光,通过信号采集和图像处理环节,得知条形光变形处的中间位置即是焊缝中心位置。通过与当前焊枪位置比较,获得焊缝真实偏差,并将其送于控制机构,从而调整焊枪运动以消除偏差。在焊接过程中,由于弧光、飞溅、烟尘等干扰,纳愕暮阜焱枷癜舜罅康脑声,因此需要对焊缝图像进行去噪等一些列图像处理,从而提取焊缝条纹信息。论文讨论了焊缝图像处理中存在噪声、断点、波动以及处理速度慢等问题,分析了影响焊缝图像处理的各种干扰因素。根据焊缝条纹呈线性分布的特点,通过行灰度值累加分布,合理确定视频采集窗口的尺寸。采用阈值化、中值滤波、水平腐蚀、细化等图像处理方法对焊缝图像进行处理。获得焊缝条纹信息之后,根据焊缝偏差量的参数要求和不同坡口焊缝的特征,针对性的设定特征点。根据焊缝细化后的图像行像素灰度累加呈尖峰分布的特性,在图像处理窗口的基础上,再次缩小需要搜索图像的范围和确定需要的特征点。然后,利用探测准则结合跟踪准则,对对接、搭接、巍⒔切推驴焊缝的特征点进行了提取和偏差量计算。实验结果表明,优化后的图像处理方法结合特征点提取,不仅能较好的提取焊缝特征点,且提取速度几乎提高了两倍,实时性更好。为后续的焊缝跟踪环节提供更精确的数据。文中采用凶芟叩耐枷癫杉ǘ院阜焱枷窠惺凳笔莶杉洌与传统的插槽式图采卡相比,它可以形成各种类型的移动式图像处理工作站,为焊缝跟踪控制软件程序开发应用提供了方便。关键词:焊缝图像;优化处理;灰度累加分布;特征点;莶杉摘要
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第滦髀焊接机器人的发展概述焊接是一门古老而又新兴的技术,多年前的历史上就有了关于焊接技术的记载。在中国古代,焊接技术就是随着金属的应用出现的,商代的金属制品就是焊接而成的。世纪初,英国的发现电弧能作为局部溶化金属的高温热源,年俄罗斯的瓾.⒚鞯缁『福撕蠛附蛹际蹩J剂搜速的发展。世纪初,气焊和碳极电弧焊以及手工电弧焊的应用使得电弧焊成为一种重要的焊接方法。年,美国的没悼刂扑秃柑醯姆椒ㄊ施焊接。年代,美国的⒚髁擞玫缁∽魑H仍吹穆窕『福附蛹际进入机械化、自动化阶段。年,苏联的柳巴夫斯基等人发明了二氧化碳气体保护焊,从而加速了气体保护电弧焊的应用和发展。年代以后出现了激光焊、电子束激光焊、电阻焊等更是加速了焊接技术的发展。如今,焊接技术是一项很重要的基础加工工艺,它已经广泛的应用于造船、机械制造、石油化工、钢结构制造、压力容器、管道以及家用电器等领域,可以说,焊接技术在几乎所有的产品生产过程中都有着不同程度的应用。随着焊接技术的广泛应用,其技术水平的高低直接影响到产品的质量、可靠性及其经济效益,因此,如何保证产品焊接质量和提高焊接效率一直是焊接工作者研究的目之一。早期的焊接工作都是由熟练的焊工完成的,但是受焊工的操作技术、经验、情绪的影响,焊接质量很不稳定。另外,焊工劳动强度大、劳动环境差附庸讨校」夥洹⒀坛尽⒌Q趸衔铩⒎锏扔卸疚镏的影响约笆芎腹ぬ迥苡跋熘率购附庸ひ詹问如焊接电流艿较拗频戎多因素,使得手工焊生产效率低下。世纪年代以后,利用电弧电压控制焊条送给速度的出现,使得焊接领域的出现了机械化。然而,随着工业对焊接质量和焊接效率的要求越来越高,手工焊已经满足不了技术发展的需要。根据调查结果显示,从上个世纪年代至今,焊接工作正不断地由手工操作转为自动、半自动及机器焊接。如今,随着人工智能技术、计算机视觉技术、数字化信息处理技术、传感技术以及机器人技术等高新技术的发展,焊接技术正向着焊接工艺高效化、焊接电源控制数字化、焊接质量控制智能化、焊接生产过程机器
.谕夂附踊魅思际醯姆⒄棺纯“机器人”这个词是世纪年代捷克斯洛伐克的一个作家创造出来吲¨,人化的方向发展。由此可见,未来的焊接技术将是更加智能化的机器人焊接技而真正最早出现机器人的国家是美国。世纪年代末,美国一家电气公司制造了可以行走,会说话的家用机器人。年代,美国的乔治德沃尔发表了“通用重复型机器人’’的专利论文【浚彩隽斯ひ祷魅撕褪窘袒魅耍晌5谝桓提