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基于视觉传感的焊缝跟踪技术
日期:2019-11-12浏览量:1017来源:

机器人焊接过程中, 焊枪与焊缝中心都会存在一定误差, 而且焊接过程又是一个复杂、非线性、干扰因素较多的过程, 焊接工件热变形、咬边、错边, 以及焊缝间隙的变化等是不可预知的, 这些因素都会直接影响到焊接质量。

在“示教再现”或轨迹规划应用的基础上,实时焊缝纠偏可以进一步提高焊接精度, 尤其适用于辅助工程上焊接易变形、装配复杂等自动焊难以控制的工件生产。

以铝合金材3 mm 薄板的对接焊接为例,针对脉冲钨极惰性气体保护焊( GT AW) 焊接方法, 对平板直缝和平板法兰进行焊缝跟踪试验, 将传统的“示教再现”型机器人开发成具有实时焊缝跟踪的弧焊机器人系统。

使用的是ABB焊接机器人+创想机器人焊缝跟踪器。考虑到铝合金薄板的焊接性, 采用交流脉冲焊进行焊接, 脉冲频率为2 H z, 基值电流为50 A,峰值电流为125 A, 焊接速度为2. 6 mm/ s.

采用“小窗口”获取焊缝特征信息, 在焊缝区域开了一个100 帧x120 帧的小窗口, 仅对此窗口内的图像进行处理. 该窗口包含了进行焊缝跟踪所需要的特征信息, 又削减了大量不必要的图像信息. CCD 摄像机和送丝嘴都固定在焊枪上, 也就是焊枪、钨极、送丝嘴在图像平面投影的相对位置是不变的, 同时在试验前已经将CCD 摄像机的轴心、焊枪轴心以及焊缝调节到了同一个平面上, 如此, 焊枪的轴线在图像平面上的投影为一条水平线, 为后续的跟踪提供了便利条件。

焊缝跟踪器先提取到焊缝的上下边缘, 经过去除伪点之后进行最小二乘法拟合, 得到焊缝中心线. 图像处理算法流程主要包括图像复原、中值滤波、边缘寻找、伪点去除及最小二乘法拟合。

采用了逆滤波器方法来进行图像复原, 同时选用3x3 模板中值滤波, 当前像素点的灰度值由它的8 邻域的像素灰度值的中间值获得。

在对图像进行了观察和分析后, 发现即焊缝边缘和其他区域相比, 灰度变化极大. 因此, 根据灰度值变化的速率来确定焊缝边缘点, 即每一列中速率变化最大的2 个点作为为焊缝的上下边缘点. 用此种边缘检测算法是基于3 mm 薄板的特性, 没有坡口使焊缝处较大的灰度变化在整幅图像中极易捕捉, 同时此类算法较小的计算量也不会影响到图像处理的实时性。

图像处理算法所得到的焊缝位置与实际焊缝位置的误差在 0.1 mm 以内,完全满足实际焊接的需求。

创想机器人焊缝跟踪器原理是, 固定激光视觉传感器在焊枪正前方, 通过直接观察焊枪与焊缝中心线的位置关系, 提取偏差信息, 输出纠偏控制电压。

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