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全面解析机器视觉在自动化焊接中的应用
日期:2020-04-23浏览量:1319来源:

随着机器人自动焊接技术的快速发展,机器视觉技术的需求越来越强,一方面导致了机器视觉技术的应用领域扩大化,另一方面对该技术的要求也更加严格和健全,这有力的推动了该技术的发展。

焊接的特点是工艺因素复杂、劳动强度大、生产周期长、劳动环境差,其品质依赖操作者的技能、技术和经验,也和操作者情绪及身体状况相关,因此,焊接自动化技术对于提高接头品质,保证稳定性具有很重要的意义。焊接机器人技术实现了焊接自动化、柔性化,但焊接机器人无法自主获取工件定位信息、焊缝空间位置信息、焊缝熔透信息等,也不能自主适应工件与接头组对,焊接热变形等引起的轨迹、坡口尺寸变化,不能进行在线调整,即不具有智能。现实生产中轨迹和接头坡口几何尺寸的变化较为常见,无智能的再现式焊接会出现焊偏、焊穿、未焊透等较为严重的成型缺陷,所以急需基于视觉的智能化焊接技术。

目前,视觉传感技术在焊接机器人上的应用,极大地提高了焊接的质量和效率。机器视觉在自动化焊接中的应用主要有以下几个方面:

一是基于视觉的焊缝识别和焊前引导及焊缝跟踪技术,这是实现自动化焊接的前提;

二是焊接过程中焊缝熔池状态实时监测,通过对熔池图像的提取可以分析焊缝的熔透与熔深状态;

三是焊后焊缝缺陷监测及控制。

基于视觉的焊缝识别与定位技术

为了实现焊前引导,必须首先通过视觉传感系统识别工件和焊缝,确定焊接的关键点位置,建立关键点的二维或三维坐标,发送给机器人,将机器人的末端执行器运动到焊接起始点,自动完成焊前导引,焊缝识别的准确率与识别精度直接影响焊缝跟踪的精度。

因此,焊缝识别技术的研究是焊接自动化的重要研究方向。基于图像的焊缝识别系统主要由照明、图像的聚焦成像、图像处理形成输出信号3部分组成。

研究人员提出一种纹理特征的焊缝识别方法。此方法利用焊缝位置与钢板之间纹理特征差别来实现焊缝区域的识别。该方法先对焊缝的图像进行纹理分析,提取出纹理特征后,再利用母材区和待焊区的纹理特征差异,采用图像分割的方法确定焊缝区域位置及焊缝中心。首先分析焊接过程中影响焊缝识别的因素,主要有传感器的配置参数,电弧焊接机器人的精确度和图像识别的准确性,并根据这些影响因素设计一个闭环的视觉检测焊接系统,通过反馈环节的信息来提高焊接的精确度。这种系统的设计能有效提高焊头的运行精度。

另外有研究人员提出基于改进的暗通道先验焊缝图像预处理算法。该算法能够获得清晰、连续、居中的焊缝中心线,具有更好的处理效果。通过研究手眼系统的标定方法和图像处理技术,在传统模板匹配技术基础上融合基于几何形状的金字塔分层匹配算法,提取图像几何特征,并对几何特征进行分层。计算灰度区域的图像质心,对焊接工件进行定位。以像素点的平移矩阵和旋转矩阵为基础,根据模板匹配检测到的偏移量和旋转角度,计算出实际轨迹,从而校正焊接轨迹。

基于激光视觉的焊缝跟踪技术

焊缝跟踪技术的应用,可以大幅提高机器人焊接过程中的灵活性,而且可以同时进行接缝跟踪和焊接品质的控制,是目前发展最快且最有发展前途的焊接传感技术。

目前在激光焊缝跟踪系统中,国内外市场上已开发出了多种成熟的激光焊缝跟踪传感器,比如国产的创想和进口的赛融、Meta。创想其产品大多数采用激光结构光,采用CCD相机拍摄图像,可以实现对V型坡口、角接、搭接等所有形式的焊缝跟踪,精度可达到0.1mm 。创想激光焊缝跟踪器,可以实现对焊缝的自动识别,并对焊枪的运动轨迹实时控制,结构紧凑、高集成,具有紧凑的控制单元,广泛应用于航空航天、压力容器制造、船舶制造、汽车制造等。另外,部分产品具有适应性与抗反射干扰能力强,能适应于高反射焊接面如铝合金、不锈钢等材料,不仅能用于弧焊焊接还可用于激光焊接,测量速度高。

国内外的学者对焊缝跟踪系统也做了大量的研究。

有学者设计了一种新的实时焊缝跟踪算法———基于轨迹控制的视觉伺服系统,这种伺服系统能通过视觉传感获得焊缝在笛卡尔坐标系的位置信息,并将该位置信息存入缓存中,从而生成机器人的焊枪位置运动轨迹,经试验验证该方法的直线焊接误差在0.1mm以内,正弦误差在0.5mm以内,具有较高的控制精度。

有学者对焊接的实时跟踪性能进行进一步改进,增强系统的实时可控性。他们设计基于以太网的数字型CMOS工业相机和结构光法进行图像采集分析的视觉传感硬件系统方案,在集成了摄像头、机器人通讯软件二次开发包基础之上,设计了焊缝图像处理、焊缝PID纠偏控制以及机器人通讯检测等功能模块,这样能够克服常规焊接工艺过程中不同强度电弧光的干扰,并能对0.5~3.0mm之间的偏差进行纠偏处理。

也有学者采用C++联合QT搭建软件开发平台,提出一种基于查询计算焊缝轮廓线中间线的算法来提取焊缝中间位置,并采用同轴共聚焦白光传感器对重复精度进行测量验证,使验证机器重复精度更加方便、准确。

基于模糊切换的Fuzzy-PID双模复合控制器,可对不同类型的焊缝偏差,采用不同的控制器,可保证焊缝跟踪系统在焊接时的实时性和稳定性。

综合国内外的研究现状可知,学者及研究机构在激光视觉焊缝跟踪系统方面取得了很多成就,提高了机器人焊接精度和焊接质量。

基于视觉的焊缝熔池实时状态监测

焊接熔池的尺寸主要包括熔宽、熔长、熔深和熔池表面高度等参数,其中熔深和熔宽是影响焊接质量和成形的主要因素。

熔池的几何形态决定了焊缝的形状,其中熔宽、后拖角等几何参数与焊接电流、弧压、焊速等工艺参数直接相关。

熔池的几何形态决定了焊缝与母材的结合特征,因而视觉信息能够反映成型品质。

熔透是对承载焊缝最重要的技术要求之一。自动化焊接过程中,寻找熔透与未熔透焊接图像的视觉特征是实现熔透智能控制的关键,具有十分重要的意义。

在熔池图像获取和几何形态提取研究中,国内外的研究成果非常丰富。国外有学者以850nm的激光光源为辅助光源,搭建了主动式旁轴监测系统,直接监测焊接的小孔区域,建立了小孔等离子体与焊接质量的关系。

另有学者利用多种视觉传感器,并将其集成到焊接头上。这样便可以得到激光焊接过程中丰富多样的焊缝信息,同时也可直观有效地判别焊接过程中缺陷的产生。

有的学者以波长为530nm的绿色激光光源为辅助光源,搭建主动式同轴监测系统,采集熔池、小孔图像,并且将熔池的头部和尾部用不同的图像处理算法分开提取。通过该方法能获得熔宽信息。

有的研究机构以高速相机为成像设备,用532nm的激光光源为辅助光源,采集到小孔及穿透孔图像,直接测量小孔及穿透孔图像,并分析不同焊接速度下小孔倾角。

国内北京创想智控开发了一套可用于观察熔池区域的图像传感系统,该系统通过视觉传感器,可以清晰观察到熔池的形状尺寸以及焊缝区域的图像。

有学者搭建主动式同轴监测系统,实现激光焊接的熔透与焊缝同步监测,通过采集不同焊接工艺参数下的小孔、穿透孔以及焊缝的同轴图像。建立熔透状态与穿透孔面积关系,实现熔透状态监测,并通过计算小孔质心与焊缝中心偏差,实现待焊缝隙监测以及焊缝跟踪监测。

目前很多的焊缝熔池监测技术已经成功地应用到工业上。如美国公司的激光拼焊生产线上就配有焊缝自动监测仪器,该系统能够很好地反映焊接过程的稳定性,但不能识别焊接缺陷的产生。TEC公司研制的激光焊接实时监测系统可基于红外视觉传感器采集熔池的红外图像,通过图像处理方法可实时得到熔池及小孔的尺寸,从而判别工件的熔透状态。

国内这一块成熟的系统比较少,北京创想智控公司开发的焊缝熔池监控系统可识别焊接过程中飞溅、间隙等缺陷,观看焊接熔池高清图像。

在此发展形式之下,数据采集、分析、处理和对比,机器视觉技术应紧密结合自动化,同时在焊接行业技术的发展和进步过程中,实现焊接智能化的最终发展目标。

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