焊缝跟踪研究
高速旋转电弧传感器焊缝自动跟踪系统的研究的开题报告

高速旋转电弧传感器焊缝自动跟踪系统的研究的开题报告一、选题背景与意义随着工业自动化水平的不断提高,焊接技术也逐渐趋向自动化,自动化焊接技术对于提高生产效率、减少劳动力成本、提高焊接质量等方面都有了很大的促进作用。
而自动焊接技术中的自动跟踪系统是其中最重要的部分之一。
在传统的手动焊接中,焊工需要自己掌握焊接技巧,对于焊缝方向的控制也需要进行较为准确的把握。
但在高速旋转电弧焊接技术中,由于焊接速度和旋转速率非常快,要使焊缝跟踪准确又没有智能自动跟踪系统,人工控制显然无法胜任,这时候就需要自动跟踪系统的帮助来完成焊接过程。
因此,开发高速旋转电弧传感器焊缝自动跟踪系统具有重要的实际应用价值和深远的研究意义。
二、研究内容和目标本论文的研究重点是基于高速旋转电弧传感器构建自动跟踪系统,实现对焊缝走向的自动感知并执行相应的焊接动作,从而实现自动化焊接。
具体内容包括以下三个方面:1、设计高速旋转电弧传感器的硬件系统,完成对焊缝传感的实时采集和控制。
2、基于传感器采集的数据,利用图像识别和图像处理技术分析焊缝位置和方向,实现自动把握焊缝方向和跟踪焊缝。
3、根据焊缝方向和跟踪特性,使用PID控制算法或神经网络控制算法,实现对焊接速度和转速的自适应控制。
三、研究方法和技术路线1、硬件系统设计:采用高速旋转电弧传感器作为焊缝采集装置,通过通信模块将采集到的数据传输到上位机进行处理。
传感器硬件模块由传感器模块、驱动模块、采集模块、信号处理模块和通信模块组成。
2、图像识别和处理:采用数字图像处理技术,对采集到的图像进行处理和分析,识别出焊缝的位置和方向。
本研究中使用OpenCV库进行图像处理。
3、控制算法:本研究中将使用PID控制算法和神经网络算法,根据上述分析结果进行自适应控制。
四、论文结构及时间安排第一章绪论1.1 选题背景和意义1.2 国内外研究综述1.3 预期目标与创新点第二章硬件系统设计2.1 传感器模块设计2.2 驱动模块设计2.3 采集模块设计2.4 信号处理模块设计2.5 通信模块设计第三章图像识别和处理3.1 图像预处理3.2 焊缝检测和定位3.3 焊缝跟踪第四章控制算法4.1 PID控制算法4.2 BP神经网络控制算法4.3 模糊控制算法第五章系统集成和实验验证5.1 系统集成5.2 实验测试和性能评估第六章总结与展望6.1 主要研究内容与成果6.2 存在问题和不足6.3 后续研究工作时间安排:第1-2周选题和初步文献调研第3-4周设计硬件系统第5-6周进行图像识别和处理研究第7-8周研究PID控制算法和BP神经网络第9-10周模拟仿真和性能评估第11-12周论文撰写和修改第13周完成任务书、计划书和开题报告。
波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究

波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究波形控制GMAW焊接电源及焊缝跟踪研究摘要:随着科技的不断发展,焊接技术一直在不断提高。
气体保护电弧焊(gas metal arc welding,GMAW)作为一种常见的焊接方法,已经广泛应用于行业中。
本文通过探讨波形控制GMAW焊接电源的优势以及焊缝跟踪技术的研究,旨在提高焊接质量和效率。
1. 引言气体保护电弧焊(GMAW)是一种常用的焊接方法,广泛应用于航空航天、船舶、汽车和建筑等行业。
在传统的GMAW焊接中,焊接电源只能提供稳定的电流和电压,焊工需手动控制焊接参数。
近年来,随着电子技术的发展,波形控制GMAW焊接电源成为了焊接技术研究的热点之一。
2. 波形控制GMAW焊接电源的优势传统的GMAW焊接电源只能提供稳定的焊接参数,无法自动调整焊接过程中的参数。
波形控制GMAW焊接电源通过改变焊接电流和电压的波形,实现了焊接参数的自动调整。
这种技术的优势主要体现在以下几个方面:2.1 提高焊接质量波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接材料的性质和焊缝的要求,自动调整焊接参数,使得焊接质量更加稳定。
例如,在焊接高强度钢板时,波形控制GMAW焊接电源可以根据焊缝的宽度和深度,自动调整焊接电流和电压,提高焊接强度。
2.2 提高焊接效率传统的GMAW焊接需要焊工通过手动调整焊接参数,工作效率较低。
而波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接要求,自动调整焊接参数,提高工作效率。
例如,在焊接薄板时,波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接速度和融合深度,自动调整焊接电流和电压,提高焊接速度和效率。
2.3 降低焊接变形和裂纹传统的GMAW焊接容易产生焊接变形和裂纹。
波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接参数的调整,降低焊接过程中的热应力,减少焊接变形和裂纹的发生。
例如,在焊接不锈钢薄板时,波形控制GMAW焊接电源可以根据焊接速度和气体流量,自动调整焊接电流和电压,减少热应力,降低焊接变形和裂纹的风险。
基于机器视觉的焊接机器人焊缝跟踪系统研究

基于机器视觉的焊接机器人焊缝跟踪系统研究发布时间:2021-12-08T07:17:00.858Z 来源:《教育考试与评价》2021年第10期作者:刘东来[导读] 焊接是传统工业生产中比较常见的一项技术,而传统焊接机器人基本上是由人工示教再现方式来实现,此时由于工作环境恶劣、人工强度大,从而导致焊接质量与效率无法得到保证。
而随着机器视觉技术的不断发展和成熟,其开始在工业生产中得到广泛应用。
此时,基于机器视觉下,来对焊接机器人焊缝跟踪系统进行研究,能够很好地解决由于工装误差、工件摆放位置误差、工件标定误差等而产生的质量问题,进而有效提高焊接机器人焊缝质量。
刘东来永州职业技术学院 425000摘要:焊接是传统工业生产中比较常见的一项技术,而传统焊接机器人基本上是由人工示教再现方式来实现,此时由于工作环境恶劣、人工强度大,从而导致焊接质量与效率无法得到保证。
而随着机器视觉技术的不断发展和成熟,其开始在工业生产中得到广泛应用。
此时,基于机器视觉下,来对焊接机器人焊缝跟踪系统进行研究,能够很好地解决由于工装误差、工件摆放位置误差、工件标定误差等而产生的质量问题,进而有效提高焊接机器人焊缝质量。
关键词:机器视觉;焊接机器人;焊缝跟踪系统在现有工业生产过程中,焊接机器人在航空航天、汽车生产、船舶制造和各类加工制造业中得到了广泛应用,其既可以改善劳动条件、优化焊接质量,而且还可以提高生产效率。
然而,当焊接条件或焊接对象发生改变时,焊接机器人无法进行有效调整,进而有可能导致焊枪偏离焊缝中心,对其焊接质量产生不利影响。
因此,基于机器视觉下,来细化和完善焊接机器人焊缝跟踪系统尤为关键,其可以使焊接机器人焊缝问题得到及时、准确发现,以免问题的扩大化,进而确保焊接机器人整体焊接水平。
1.机器视觉技术通常情况下,机器视觉是集自动控制、图像处理、电光源照明、机械工程技术、传感器、光学成像、计算机软硬件技术等为一体的综合性技术。
焊缝跟踪发展现状及未来趋势分析

焊缝跟踪发展现状及未来趋势分析焊接是一种常见而重要的工艺,广泛应用于各个行业的制造和维修过程中。
而焊缝跟踪作为焊接过程中的重要环节,旨在实时监测和控制焊缝的质量,以保证焊接工艺的稳定性和可靠性。
本文将对焊缝跟踪的发展现状及未来趋势进行分析,并探讨其对焊接工艺的影响和应用前景。
首先,焊缝跟踪技术的发展现状是值得关注的。
随着科技的进步和自动化程度的提升,焊缝跟踪技术已经取得了显著的进展。
传统的焊缝跟踪方法主要依赖于人工观察和记录,而现代化的焊缝跟踪技术则借助于计算机视觉和机器学习等先进技术,实现了自动化和智能化的监测与控制。
通过对焊缝形状、尺寸、位置和质量等关键参数的实时测量和分析,焊缝跟踪系统能够及时发现和纠正焊接过程中的异常情况,提升焊接质量和效率。
其次,焊缝跟踪技术在焊接工艺中的应用越来越广泛。
焊缝跟踪技术不仅仅能够监测焊接过程中的实时参数,还可以记录并分析历史数据,为焊接工艺的研究和改进提供有力的支持。
例如,通过对焊缝形态的跟踪和分析,可以评估焊接质量的可靠性和一致性,并通过优化焊接参数,提高焊接工艺的稳定性和可靠性。
此外,焊缝跟踪技术还可用于焊接过程中的质量控制和检测,以避免焊接缺陷和质量问题的发生,提高产品的制造质量和可靠性。
未来,焊缝跟踪技术将继续发展并有望取得更大的突破。
首先,随着人工智能和大数据分析等技术的不断成熟,焊缝跟踪系统的智能化和自适应能力将得到进一步提升。
通过机器学习和深度学习等算法的应用,焊缝跟踪系统能够更好地适应不同焊接工艺和材料的特点,实现个性化和定制化的焊接过程控制,进一步提高产品的质量和效率。
其次,焊缝跟踪技术在焊接工艺中的应用领域将更加广泛。
目前,焊缝跟踪技术主要应用于工业制造领域,如汽车、造船、航空航天等。
然而,随着新兴行业的兴起和发展,焊缝跟踪技术可能被应用于更多领域,如新能源、智能制造、生物医药等。
例如,在新能源领域,焊缝跟踪技术可被用于太阳能电池板的生产和组件制造过程中,以提高太阳能电池板的效率和稳定性。
焊缝跟踪和焊缝寻位的原理

焊缝跟踪和焊缝寻位的原理
一、焊缝跟踪原理
焊缝跟踪是焊接过程中的一项重要工作,它能够确保焊接质量和工艺
参数的一致性。
其原理是通过焊缝检测传感器或视觉传感器对焊接过
程中的焊缝进行实时监测,根据预置的规程控制焊接电流和速度实现
焊接质量的稳定性。
焊缝跟踪系统一般由控制器、传感器、信号接口等组成。
其中,传感
器可分为近红外传感器、激光传感器、摄像头传感器等,根据不同的
焊接场景选择相应的传感器。
通过掌握焊接过程中的实时参数,如焊
接速度、电流强度、电压等,可以及时调整焊接参数,确保焊接质量。
二、焊缝寻位原理
焊缝寻位是焊接前的重要工作,它可以在焊接前精确定位焊接部位,
降低焊接质量测评成本,提高焊接效率。
焊缝寻位技术可以通过机械
手臂、计算机视觉、激光测量等方式实现。
消费电子产品采用的主要焊缝寻位技术是机械手臂寻位,通过机械臂
精确控制焊枪位置,实现对焊接部位的寻位。
另外,一些大型生产厂
家也使用了激光测量的方法,在焊接前使用激光传感器对焊接部位进行测量,确定焊接位置。
三、焊缝跟踪与焊缝寻位的关系
焊缝跟踪和焊缝寻位是两个不同的概念,但它们在焊接中有着密切的关系。
首先,焊缝寻位可以为焊缝跟踪提供准确的焊接部位信息,避免焊接过程中出现偏差。
同时,焊缝跟踪技术也可以为焊缝寻位的自动化提供支持,通过对焊接过程中的数据分析,优化焊缝寻位方案,提高寻位精度和效率。
总之,焊缝跟踪和焊缝寻位是两项相互依存的技术,在焊接过程中都发挥着重要作用,提高焊接质量,降低成本。
焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究

焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究摘要:焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统是现代焊接技术的重要组成部分,具有提高焊接精度和效率的关键作用。
本文通过对焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统的研究,探讨了焊接机器人在焊接过程中如何实时跟踪焊缝,并通过相应的控制方法来保证焊接质量。
1. 引言焊接机器人是目前工业领域中广泛应用的自动化设备,具有高效、精确、灵活等特点,因此被广泛应用于各类焊接任务。
然而,在焊接过程中,焊缝的位置、形状等因素会对焊接质量产生重要影响,因此实时焊缝跟踪控制系统的研究对于提高焊接质量具有重要意义。
2. 焊接机器人实时焊缝跟踪方法2.1 传统方法传统的焊接机器人实时焊缝跟踪方法主要基于传感器的数据反馈,通过采集焊缝的位置和形状等信息,从而实现机器人的实时跟踪控制。
这种方法相对简单,但受到环境光线、表面反射等因素的干扰,容易造成跟踪偏差。
2.2 视觉方法视觉方法通过摄像设备采集焊缝的图像信息,并利用图像处理和计算机视觉算法来提取焊缝的特征信息,从而实现机器人对焊缝的实时跟踪。
这种方法具有较高的精度和稳定性,但对于焊缝的特征提取要求较高,且计算量较大。
2.3 深度学习方法深度学习方法是近年来焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统研究的热点之一。
深度学习模型通过训练大量数据集,可以自动提取焊缝的特征信息,并具有较高的识别精度和鲁棒性。
但深度学习方法需要大量的数据和计算资源,并且对于焊接过程中光线、烟雾等影响因素的鲁棒性较差。
3. 焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统的优化为了优化焊接机器人实时焊缝跟踪控制系统,提高焊接质量,本文对传统方法、视觉方法和深度学习方法进行了研究和比较,并提出了以下优化方案:3.1 传感器的优化选择适合焊接过程的传感器,并对传感器的数据进行滤波和校准,提高传感器的精度和稳定性,减少干扰。
3.2 图像处理算法的优化优化图像处理算法,提高对焊缝的特征提取能力,并提高算法的运行效率,增强系统的实时性。
焊缝跟踪模糊控制器的研究

焊缝跟踪模糊控制器的研究
1焊缝跟踪模糊控制器
焊接是工业上的重要工序之一,焊缝的准确性对于非常重要。
焊缝控制是进行焊接时非常重要的算法,将焊接功能最大化、尤其是在跟踪焊缝的准确运动上。
由于焊接过程中的参数波动性和不确定性,焊缝跟踪模糊控制器(FTFC)应运而生,它利用柔性的运算,可以将焊接参数的不确定性降低到最小,大大提高焊缝的准确性。
FTFC是模糊控制系统,它根据实际测得的焊接参数,通过模糊推理实现对焊缝位置的控制和跟踪。
使用FTFC的机器人系统可以快速和高效地沿焊接路径运动。
它根据设定的焊缝形状控制焊枪的运动,焊缝长度和形状的准确性以及参数精度得到了大大改善。
FTFC也具有较强的适应性,它可以根据不同材料的不同参数进行调整,克服焊接过程中的执行偏差问题。
FTFC的特点是它的输入参数和输出的函数关系是非线性的,因此模糊推理术可以根据不同情况采用更合理的解决方案。
因此,FTFC不仅能够增强和检测焊接过程的准确性,而且能够快速地检测出系统中存在的故障和异常,从而更好地调整制造控制参数,使焊接工艺运行良好。
所以,FTFC从根本上改善了焊接跟踪技术,减少了焊接错误,提高了整个焊接工艺精度。
这些特性使FTFC成为一种实用性强、更为有效的焊接控制算法,从而使焊接技术发展到一个新的阶段。
基于激光视觉的焊缝跟踪系统的研究的开题报告

基于激光视觉的焊缝跟踪系统的研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着工业自动化程度的不断提高,焊接工艺的自动化也越来越受到人们的重视。
对于焊接工艺来说,焊缝的质量是决定焊接效果的关键因素之一。
因此,在焊接过程中能够实时跟踪焊缝的位置和形状,对保证焊缝的质量至关重要。
传统的焊缝跟踪方法主要是通过感应器或摄像机来实现,但这种方法存在误差较大、精度不高等问题。
而基于激光视觉的焊缝跟踪系统,则能够解决这些问题,因此具有广泛的应用前景。
二、研究的目的和内容
本次研究旨在设计一种基于激光视觉的焊缝跟踪系统,通过激光投射线来实时监测焊接过程中焊缝的位置和形状。
具体研究内容包括:
1. 激光视觉技术的基本原理研究;
2. 激光投射线的设计、构建及其与摄像机、计算机等组件的整合;
3. 焊接过程中焊缝跟踪算法的研究和实现;
4. 实验验证和结果分析。
三、研究的方法和步骤
本次研究采用文献资料法、理论分析法和实验验证法。
具体步骤如下:
1. 理论分析激光视觉跟踪技术的基本原理和应用场景;
2. 设计和构建激光投射线、摄像机等硬件设备,并进行组件整合;
3. 研究并实现焊缝跟踪算法;
4. 进行实验验证,并对实验结果进行分析。
四、预期成果和意义
本次研究预期将设计出一种基于激光视觉的焊缝跟踪系统,并验证其在焊接过程中的有效性。
该系统具有以下意义:
1. 提高焊缝跟踪的精度和稳定性,减小人为干扰因素对焊缝质量的影响;
2. 实现焊缝自动跟踪,提高生产效率和工作效率;
3. 推动焊接工艺的自动化进程,提高工业制造的智能化水平。
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弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状(2010-11-18 8:53:12) 95人次浏览随着科技水平的进步,人们对焊接质量的要求也越来越高。
而人工焊接时,由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响,难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。
而且,由于焊接恶劣的工作条件,愿意从事手工焊接的人在减少,熟练的技术工人更有短缺的趋势。
另一方面,电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件,并已渗透到焊接的各个领域。
近年来,焊接自动化程度在不断的增加,2000年时,中国焊接生产的机械化自动化率,按熔敷金属计算约为30%,而发达国家的焊接自动化率已经达到65%以上[1]。
焊接自动化生产已是必然的趋势。
焊接机器人是焊接自动化的革命性的进步,它突破了焊接刚性自动化的传统方式,开拓了一种柔性自动化的生产方式[2]。
目前,用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人,在机器人弧焊过程中,它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。
但这也带来一定的局限性,那就是应变能力很差,对工件的装配精度要求较严,重复性要好。
如果焊接条件基本稳定,则机器人能够保证焊接质量。
但在实际焊接过程中,因为机器人工作时为了避免发生危险,操作人员不准或不宜进入机器人的工作区域,使得操作者不能近距离实时监视焊接过程并作必要的调节控制,所以当实际的焊接条件发生变化时,例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化会使接头位置偏离所示教的路径,这样会造成焊接质量下降甚至失败。
所以精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键,它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。
1 弧焊机器人在焊接中的应用现状自从60年代机器人进入工业领域以来,发展较为迅速。
预计从1999-2003年,世界实际装备工业机器人数量将由1999年的743,000台增加到892,000台,其中在“机器人王国”日本有370,000台,世界其他地区通用工业机器人的实际装备数量将由340,000台增加到508,000台。
在美国,实际装备通用工业机器人的数量2003年将达到155,000台,欧洲达到262,000台[3] ,其中半数以上为焊接机器人。
焊接是工业机器人应用最重要的领域之一,随着国外对工业机器人在焊接方面的研究应用,我国也开始了焊接机器人的研究应用。
在数量上,根据到2001年的统计,全国共有焊接机器人1040台(不包括港、澳、台),其中弧焊机器多于点焊机器人。
汽车制造和汽车零部件生产企业中的焊接机器人占全部焊接机器人的76%,是我国焊接机器人最主要的用户。
汽车制造厂的点焊机器人多,弧焊机器人少;而汽车零部件厂则相反。
焊接机器人的技术水平在不断的进步,目前,焊接机器人几乎全部采用交流伺服电机驱动,这种电机因为没有电刷,故障率很低。
控制器中普遍采用32位的计算机,除可以控制机器人本体的5-6个轴外,还可以使外围设备和机器人协调联动。
在2004年的中国焊接会议上,日本安川公司的新型焊接机器人控制器NX100技术中,一台控制器能同时控制四台机器人共36轴(每台机器人有本体6个轴,3个外部轴),并且使用软PLC对周围装置进行控制。
示教盒也采用了功能强大的Windows CE操作系统。
配套焊接系统也有很多新的进展,在1993年的埃森展览会上,日本松下公司把旋转电弧焊技术用于弧焊机器人。
由于采用旋转电弧焊时,焊丝能够以50HZ以上的频率旋转,所以用这种技术进行焊缝跟踪时,其跟踪精度比机器人经常采用的摆动焊(摆动频率小于10HZ)要高的多。
该公司还于1993年首先销售在控制柜中内藏焊机的机器人,依靠数字通讯技术实现焊机和机器人的结合。
并于2004年实现焊机和机器人的融合,既由机器人控制器直接控制焊接波形。
采用频率为100KHZ的逆变电源,体积小巧,控制精度高。
焊机和机器人融合的优点主要有焊机和焊枪的动作能够实现同步的精确控制,便于实现缜密的焊接条件控制,并使焊接系统小型化。
另外,该机器人把送丝机和机器人手臂做成一体,送丝机能够配合焊枪的动作进行旋转动作,以保证送丝始终顺畅。
2 焊缝跟踪过程中使用的传感器弧焊用传感器可分为直接电弧式、接触式和非接触式3大类。
按工作原理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红外、光电、激光、视觉、电弧、光谱及光纤式等。
按用途分有用于焊缝跟踪、焊接条件控制(熔宽、熔深、熔透、成形面积、焊速、冷却速度和干伸长)及其他如温度分布、等离子体粒子密度、熔池行为等。
据日本焊接技术学会1994年所做的调查显示,在日本、欧洲及其他发达国家,用于焊接过程的传感器有80%是用于焊缝跟踪的[5]。
接触式传感器一般在焊枪前方采用导杆或导轮和焊缝或工件的一个侧壁接触,通过导杆或导轮把焊缝位置的变化通过光电、滑动变阻器、力觉等方式转换为电信号,以供控制系统跟踪焊缝。
其特点为不受电弧干扰,工作可靠,成本低,曾在生产中得到过广泛应用,但跟踪精度不高,目前正在被其他传感方法取代。
此外,现在有的工业机器人中利用接触传感方式进行焊缝起点的寻找,例如日本安川公司生产的机器人有些具有这种功能。
电弧式传感器利用焊接电极与被焊工件之间的距离变化能够引起电弧电流(对于GMAW方法)电弧电压(对于GTAW方法)变化这一物理现象来检测接头的坡口中心。
电弧传感方式主要有摆动电弧传感、旋转电弧传感以及双丝电弧传感。
因为旋转电弧传感器的旋转频率可达几十Hz以上,大大高于摆动电弧传感器的摆动频率(10Hz以下),所以提高了检测灵敏度,改善了焊缝跟踪的精度,且可以提高焊接速度,使焊道平滑等。
旋转电弧传感器通常采用偏心齿轮的结构实现,而采用空心轴电机的机构能有效的减小传感器的体积,如图1所示。
图1 旋转电弧传感器[6]电弧传感器具有以下优点:·传感器基本不占额外的空间,焊枪的可达性好·不受电弧光、磁场、飞溅、烟尘的干扰,工作稳定,寿命长·不存在传感器和电弧间的距离,且信号处理也比较简单,实时性好·不需要附加装置和附加装置成本低,因而电弧传感器的价格低所以电弧传感器获得了广泛的应用,目前是机器人弧焊中用的最多的传感器,已经称为大部分弧焊机器人的标准配置。
电弧传感器的缺点是对薄板件的对接和搭接接头,很难跟踪。
用于焊缝跟踪的非接触式传感器很多,主要有电磁传感器、超声波传感器、温度场传感器及视觉传感器等。
其中以视觉传感器最引人注目,由于视觉传感器所获得的信息量大,结合计算机视觉和图像处理的最新技术成果,大大增强了弧焊机器人的外部适应能力。
视觉传感器采用的光电转换器件最简单的是单元感光器件,如光电二极管等;其次是一维的感光单元线阵,如线阵CCD(电荷耦合器件);应用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵,如面阵CCD,是二维图像的常规感光器件,它代表着目前传感器发展的最新阶段,因而应用日益广泛。
在焊接机器人各种视觉传感器中,CCD传感器因其性能可靠、体积小、价格低、图像清晰直观而受到了普遍重视。
特别是80年代以来,CCD与高性能的微机相结合产生的焊缝跟踪系统,使焊缝跟踪的研究跨上了一个新的台阶。
在弧焊过程中,由于存在弧光、电弧热、飞溅、以及烟雾等多种强烈的干扰。
是每一种视觉传感方法都需要解决的问题。
根据焊接机器人视觉焊系统的工作方式不同,可将用于焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为:结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。
其中结构光式和激光扫描式属于主动视觉的方法。
使用激光束因为集中于一点,抗干扰性能更好一些。
文献[7]中所提到的采用CCD摄像机、激光二级管与扫描透镜相配合组成的视觉系统,如图2示,是比较典型的激光扫描应用方式。
类似的还有文献[8]中所提到的焊缝跟踪方法,如图3示。
视觉传感系统组成视觉传感器组成一般情况下,激光扫描式的视觉系统,大都是基于三角测量原理的主动视觉方法,其工作原理是大致相同的。
首先是激光管发出的激光点光源通过光学扫描镜投射到被测工件的表面,由工件表面反射后的激光被CCD摄像头所接收,其中扫描镜的扫描频率一般在5-20Hz可调。
通过测量反射光束与CCD主光轴的夹角,并结合已知的透射光束与扫描镜面的夹角以及CCD与扫描镜面的距离等数据,可以求得每一束激光在工件表面投射点与CCD镜面的距离,从而可以得到焊缝的端面剖面图,通过适当的图像处理算法,实现对焊缝进行视觉跟踪的目的。
现在激光和CCD相结合所制成的机器人焊接传感器在市场已经有产品在销售,但一般价格较昂贵。
被动视觉方法是用CCD摄像机通过滤光片和减光片直接观察熔池附近区域或焊缝。
在这种方法中,大部分电弧本身就是监测位置,检测对象(焊缝中心线)与被控对象(焊炬)在同一位置,不存在检测对象与被控对象的位置差,即时间差的问题,所以没有因热变形等因素所引起的超前检测误差,更容易实现较为精确的跟踪控制,并且能够获取接头和熔池的大量信息,这对焊接的自适应控制非常有利。
因为被动视觉和人的视觉更为相似,所以它最有希望解决紧密对接焊缝和薄板搭接焊缝的跟踪问题。
而且被动视觉传感器结构简单价格低,因而它是一种很值得研究的焊缝跟踪方法。
在这种方法中确实存在图像易受到电弧的严重干扰的问题,但这可以通过改进滤光方法、图像处理算法以及调整合适的取像时刻等方法解决。
主动视觉和被动视觉的比较见表1。
表1 激光焊缝跟踪传感器和被动视觉传感器的优缺点比较4 国内外视觉焊缝跟踪发展现状所谓焊缝跟踪就是在焊接时实时检测出焊缝的偏差,并调整焊接路径和焊接参数,保证焊接质量的可靠性。
由于工件的加工误差(工件间的尺寸差异、坡口的准备情况等)、装夹精度以及焊接时的热变形等因素的存在,以示教-再现方式工作的弧焊机器人在焊接时常常因为焊缝和示教轨迹有偏差而导致焊接质量下降。
所以焊缝跟踪是保证弧焊机器人焊接质量的一个重要的方面。
在机器人弧焊所使用的传感器中,电弧传感器和视觉传感器占有突出位置,其中电弧传感器用得最多,而视觉传感器则被认为是最有前途得焊缝跟踪传感器[2]。
4.1 主动视觉焊缝跟踪目前主动视觉焊缝跟踪研究的内容主要有以下方面:1 提高激光跟踪的鲁棒性,如适应各种焊接接头,和接头尺寸变化等。
2 跟踪中的快速稳定的图像处理方法3 传感器的设计问题,例如激光和传感器的角度4 焊缝跟踪中的控制问题,主要为NN和Fuzzy及两者结合方法。
文献[8]中为获得焊缝跟踪高的鲁棒性和适用性,采用两套不同的图像处理算法,分别为在焊接开始前检测焊接接口模型和在焊接过程中检测接头特征。
文献[2]中详细的介绍了各种焊接接头的识别方法。
而文献则采用绞接对象模型(Articulated Object Model)来提高跟踪的可靠性,利用这种方法从传感器获得的轮廓数据中寻找特征点(焊缝点),在特征点处焊接。