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基于主动光视觉传感的焊缝自动跟踪系统研究

龚国基  
【摘要】:由于手工焊接存在生产效率低、工作环境恶劣等问题,焊接机器人逐渐在国内的众多生产制造领域得到应用。然而前工序的定位误差和焊接过程出现的热变形可能导致示教编程获得的机器人焊接轨迹偏离实际的焊缝轨迹,从而影响焊接质量。为此,本文研了制基于主动光视觉传感的焊缝跟踪系统,采用基于图像处理和时空上下文学习的焊缝特征点提取算法,以实现在强烈的弧光、飞溅、尘烟等干扰下,实时检测焊缝特征点,并驱动机器人完成自动跟踪焊接。本课题的研究获得国家04科技重大专项项目(编号:2015ZX04005006,五千台具有完全自主知识产权的面向机床自动化生产的机器人开发及产业工程)和广东省科技重大专项项目(编号:2014B090920001,面向数控机床与机器人集成一体化技术的研究)的资助。本文建立了以结构光为主动光的激光视觉三维测量数学模型,针对数学模型所需的摄像机内参数和激光平面方程,研究了摄像机和激光平面的标定方法,完成标定实验,获得了所需的参数。针对结构光视觉传感器与三轴机器人平台组成的Eye-in-Hand系统,提出了一种手眼标定算法,获得了摄像机坐标系与三轴机器人基坐标系的变换关系,实现了像素坐标系和基坐标系的转换。焊缝跟踪系统的一个重要技术指标是测量点与焊接点之间的距离。该距离越小,系统的综合性能越高,但弧光和飞溅对视觉传感器的干扰越严重,从而导致测量精度下降甚至测量失败。为此,本文提出了一种基于图像处理和时空上下文学习的焊缝特征点提取算法。焊接开始前,基于图像处理提取初始特征点,其过程包括滤波、阈值分割、形态学修正、ROI提取、中心线提取和特征点提取;焊接开始,利用初始特征点的时空上下文信息进行建模,通过模型对当前图像特征点的位置进行估计,再利用当前特征点的时空上下文信息对模型进行更新,用于下一帧图像的估计;通过噪声污染程度评估,检测出污染程度较低的图像,基于图像处理方法提取实际特征点并对模型进行修正。该算法大大提升了系统的抗干扰能力。设计和研制了一套基于TwinCAT实时控制软件的三轴机器人焊缝跟踪实验平台,控制系统包括运行于TwinCAT实时核的实时运动控制模块和运行于Windows的上位机软件模块。在此平台上分别进行了焊缝特征点提取实验和焊缝轨迹跟踪实验。实验结果表明:在存在强烈弧光和飞溅的工况下,系统能够正常进行实时自动跟踪焊接,测量点与焊接点的最小距离可达30mm,视觉传感器测量频率可达30Hz,跟踪的平均绝对误差小于0.4mm,能满足实际焊接生产的需求。


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