現(xiàn)有的焊縫跟蹤傳感器中,結構光傳感器通過視覺傳感方式,使焊接機器人獲得焊縫形態(tài)、軌跡及高度等信息,能夠自主進行焊接行為,提高了焊接機器人的智能化程度,保證自動化焊接的質量。與其他類型的結構光傳感器相比,多線激光傳感器可以在一幀圖像內識別多個焊縫特征點,識別曲線焊縫不受機器人運動誤差影響。

為了解決單線激光傳感器存在的超前誤差問題,實現(xiàn)曲線焊縫的識別,對多線激光傳感器焊縫軌跡識別展開研究,主要研究內容包括:首先,研究了線結構光視覺焊縫識別技術,分析多線激光傳感器的結構與器件,計算了不同布置方案下結構光傳感器的坐標,最終確定并制作了多線激光傳感器。隨后圍繞多線激光傳感器搭建了焊縫識別跟蹤系統(tǒng),依靠三軸機器人移動平臺使焊槍和傳感器沿焊縫移動,焊接系統(tǒng)可以進行熔化極氣體保護焊,圖像采集與處理系統(tǒng)負責采集圖像到PC并處理,機器人又依據(jù)處理出的焊縫偏差信息調整位置。

其次,建立了多線激光傳感器數(shù)學模型,并對攝像機內參數(shù)和傳感器結構參數(shù)進行了標定。由于攝像機鏡頭使圖像中存在桶形畸變,使圖像中的物體位置和形狀出現(xiàn)誤差,需要攝像機的內參數(shù)校正鏡頭畸變,還原物體原本的狀態(tài)。焊縫識別過程中多線激光傳感器的攝像機與被攝物體間成一個夾角,導致圖像中每個像素值對應的物理距離都不同,給焊縫軌跡和焊縫偏差的計算帶來很大困難,使用標定得到的傳感器參數(shù),校正透視畸變,方便后續(xù)圖像處理。

然后,分析了多線激光V型焊縫圖像的特點,提出一種基于前一幀圖像特征點位置的動態(tài)不規(guī)則ROI提取方法,減少了需要處理的圖像區(qū)域和處理時間,并將噪聲降到最低;對焊縫圖像通過開操作去飛濺,一維LOG濾波銳化激光線,閾值分割激光線與背景,孤點濾波去除殘留噪聲,二次迭代提取中心線等處理,最終得到焊縫特征點并擬合焊縫軌跡。了解更多驍銳科技

最后,建立焊縫橫向偏差和高度偏差識別模型;基于Visual C++6.0編寫多線激光焊縫識別程序,采用多線程結構并行處理多條激光線的ROI圖像,減少了焊縫圖像處理時間,最終處理一幅分辨率768×576的焊縫圖像的時間在30ms以內,滿足焊縫跟蹤實時性要求。進行了焊縫走向及高度識別實驗,對采集的圖像的處理結果顯示,多線激光傳感器焊縫走向角度識別誤差小于0.5°,焊槍高度識別誤差小于0.6mm。