焊缝跟踪图像处理系统的研究
焊缝智能视觉跟踪
一、系统简介
本系统主要功能是对有缝不锈钢管的氩弧焊接进行自动跟踪与矫正，解决目 前人力成本日益提高，人工操作时的视觉疲劳带来的焊接质量问题。系统采用先 进的智能视觉技术，融合光机电技术为一体，目前国内尚未发现同类产品。本系 统由视觉采集系统捕捉焊缝与钨棒的焊接视频，再运用视觉技术计算钨棒的偏移 量，进而控制机电装置实时矫正钨棒位置，达到钢管焊接自动跟踪的目的，从而 实现无人值守高质量焊接的要求。
² 识别速率：40ms ² 识别精度：0.03mm ² 响应时间：≤200m ² 工作温度：-10°~60° ² 焊接速度：≤5m/s ² 管子直径：≥4mm
三、系统主要部件
焊接控制箱
声光报 警装置
焊枪
专用视觉 采集相机
钢管
电机及传动机械
系统关系框图
电流检测及 测速系统
本系统包括主要部件为系统控制箱、焊接视频捕获装置、焊枪移动机构、电 流及测速模块。
c) 将滑台固定到原机构上； d) 将焊枪固定到滑台上。
六、调试说明
由专业人员现场调试，并提供技术培训。
七、常见问题
1. 问：重新开机后其他画面均正常，但是视频画面是黑的，怎么办？ 答：造成该现象的可能原因有： 1）安装过程中摄像机没有对准目标，通过 调节摄像机的角度，使其对准目标即可。建议在调节过程中将光圈开到最大， 这样有利于查找目标。2）摄像机电源线没接好，导致摄像机不工作。3）摄 像机信号线没接好，导致信号不能进入系统。 2. 问：图像画面不清晰怎么办？ 答：在本应用中，摄像机镜头前端离焊点的最佳距离为 250mm至 400mm， 若超出该范围，可能会导致画面不清晰。同时，查看摄像机是否有振动情况， 若有振动，先予以排除。 3. 图像很小怎么办？ 答：对于小直径焊管（如 20mm 以下），建议采用摄像机镜头前端离焊点 250mm的距离，太远会导致图像很小，焊缝不够清晰。对于 20mm以上直径 的应用，建议采用 400mm的距离。具体距离可根据实际图像大小进行调节。 4. 画面中显示左偏或者右偏的数据是什么单位？ 答：画面中显示的熔池与焊缝偏差数据单位为微米。 5. 系统的识别精度如何设定？ 答：图像识别的结果以像素为单位，识别精度指的是图像中的每个像素对应 的实际距离为多少。根据实验室测量，当对象离摄像机镜头前端 400mm时， 由本系统采集到的图像，其像素间距离对应到实际距离为 25 微米。因此在 实际中，如果距离更近，则像素间距对应的实际距离会更少，精度更高；距 离更远，则像素间距对应的实际距离会更多，精度则变低。
图像处理技术在焊缝跟踪中的应用
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第 38 卷
第
2
期
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200 8 年 2 月
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V 0 1． 8 N o 2 3 F eb 2 0 0 8
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图像处理 技术 在焊缝跟 踪 中的应用
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， ，
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阳 大
学 机械
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程 学院
。
已 经 成 为 焊 缝 自动
到 的 焊 缝 中心 位 置 与 焊 枪 位 置 的 偏 差 进 行 实 时 纠 偏 从 而保 证 焊缝 跟 踪 的实 时性 和 精确性
， ，
。
可 见 焊 缝 图 像 处 理 系 统 对 整 个 自动 跟 踪 系 统
1
研 究现状
图像 处 理 技 术 在 焊 接 领 域 的 应 用 已 经 引起 国
、
图像处理 系统 和执行 机 构组 成 现 在采 用 CCD 视
基于激光视觉传感的焊缝图像采集系统研究
多传感方法， 如机械传感 、 电弧传感 、 超声 波传感 以及 视觉 传感 等 。其 中视觉传 感 方 法 因具 有 类 似 人 眼 的功 能， 获得 的信息 量丰 富 ， 以及 高 灵 敏度 、 高精 度 ， 电磁 抗
干扰性 强 ， 与工 件无 接触 等 优 点 ， 而越 来 越 受 到人 们 的 重视 ， 与其 它焊 接过 程信 息 传 感 方法 相 比 ， 适合 焊 接 更 过程 的质 量控 制 。 目前 ， 觉传感 采集 的 图像 有基 于 自然 光 、 光 的 视 弧 焊缝 图像 和 以激 光 为 主 动 光 源 的结 构 光 图 像 。其 中 ，
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俘 掳 试验研究
基 于 激 光 视 觉 传 感 的 焊 缝 图 像 采 集 系 统 研 究
哈 尔滨工 业 大学现代 焊接 生产技 术 国家重点 实验 室 （ ５ ０ １ １００ ） 山 东 滨 州 职 业 学 院 工 业 工 程 系（ ５ ６ ３ ２６０ ） 伏 喜斌 钱 侠 林三宝 杨 春利
激光作为主动光源具有高能量、 高亮度 、 单色性好等优
点， 因此 激 光视 觉 传 感 被 认 为 是 最 有 发 展 前 景 的焊 缝
跟 踪方 法 。
通 讯
钥 匙
２ ４
焊 缝 图像 的实时 获取 是 焊缝 跟 踪 图像 处理 分 析 的
图 １ 激光视觉传感焊缝跟踪 系统原理 图
１ １ 图像传 感部 分硬件 构 成及其 作 用 ． １ １ １ 激 光传 感 器 ．． 激 光传 感 器 通 常 由一 个 带 光 学 滤 光 片 的 Ｃ Ｄ摄 Ｃ 像 机 和一个 或 两个半 导 体 激 光器组 成 。激 光 器作 为 结
构光光源 ， 以预先设定的角度将激光条纹投射到传感 器下 部 的工件 表面 ， 后 Ｃ Ｄ摄 像 机 接 收 漫反 射 的激 然 Ｃ
白线焊缝跟踪系统中的图像处理方法
摘 要 ： 设计了适合于白线焊缝跟踪系统的图像处理算法， 利用同态滤波、 二值化等方法实现对采集图像的
预 处理 ， 运用 Ｈ ｕ ｈ变换法提 取图像的特征边缘 ， 由此确 定边缘 位置 ， ｏｇ 并 通过 Ａ转换将位 置偏 差量反馈 成
电压 ． 控制伺服 电机推动探 架转动 。 保证探 头实时跟 踪焊缝 。实验结果表 明 ， 图像 处理 算法检测 效果理 想 ， 该
收稿 日期 ：０ ７Ｏ ．６ ２ ０ ．３０ 。
作者 简介： 赫健 （９ ９～） 女 ， １７ ． 辽宁瓦房店人 。
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第３ 期 ２ １ 同态滤 波 ．
赫健 ， ： 等 白线焊缝跟 踪 系统 中的 图像 处 理方 法
．２５・ ４
采集的图像受钢板锈蚀 、 灰尘、 光线、 水印等因素的影响 ， 混杂有不规则 的噪声 ， 在提取图像特征之 前， 应该对图像整体去噪滤波和图像增强【。处理方法一般分为两大类 ： ６ 】 空间域法和频率域法。空 间域 法主要是在空间域 内直接对图像的像素灰度值进行运算处理， 图像的直方图修正、 如 中值滤波等 ； 频率 域法主要是在图像的某种变换域 内（ 通常是傅立 叶变换）对图像 的变换值进行运算 ， ， 如低通滤波 、 高通 滤波 、 同态滤 波［ 等 。同态滤 波具 有压 缩 图像亮 度 、 强 图像对 比度 的作用 ， 用 同态滤 波法 进行 处 理 ， ７ 增 采 可以有效地突出图像的边缘信息 。 同态滤波属于频率域处理法 。一幅图像 ｆ ｘ， ） （ Ｙ 可用照明分量 ｉｚ， ） （ Ｙ 与反射分量 ｒ ｘ， ） （ Ｙ 的乘
积 表示 ， 即 ｆ ｚ， ）： ｉｚ， ｒ ｘ， （ Ｙ （ ） （ Ｙ） （） １ （） ２ （） ３ （） ４ （） ５
焊缝位置识别及图像处理算法的研究
88电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键，近年来受到了越来越多的关注。
目前，应用于焊缝跟踪系统的传感器最常见的有电弧传感器和视觉传感器。
电弧传感器结构简单，但只有电弧形成后才能工作，精度通常不高。
视觉传感器灵敏度和精度更高、不受电磁干扰，适合于各种不同布置形态的焊缝，是一种更有发展前景的方法[1]。
在焊缝位置获取和图像识别算法的研究方面，国内外都开展过一些研究，例如横尾尚志等提出了模糊控制和模糊专家系统[2]。
Yoshito Sameda 等以激光扫描法，通过焊缝图像处理，实现了焊缝跟踪[3]。
N.SHIBATA 等采用激光束与CCD 传感器配合，实现了焊接过程的跟踪控制[4]。
在国内，崔元彪等通过改进传感器的结构设计，实现了对焊缝的跟踪[5]。
在焊缝图像处理技术中，对图像的预处理及后处理是实现位置检测的关键技术。
预处理阶段的主要目的是采用滤波方法除噪，排除弧光、烟雾等干扰因素，常用的有频域滤波以及空域滤波[6]。
空域滤波比较常用，有邻域平均法以及中值滤波法等，其中，中值滤波法在滤除噪音的同时又能够保留原有图像的主要特征，应用得最为普遍。
对于焊缝图像后处理一般常采取的算法为二值化处理，其中关键技术是阈值的确定[7]，其中，Otsu 法是确定最佳阈值常用的一种有效方法[8]。
本文采用CCD 作为传感器采集焊缝位置图像，通过预处理后，在上位机上完成了图像后处理，并根据图像信息来指挥下位机工作，有效地完成了焊缝的跟踪。
1 试验方法及装置本文实验中采用的试验布置如图1，图中焊接设备部分包括焊机、焊枪和焊枪移动执行机构。
图像采集及处理系统包括CCD 摄像头，图像采集卡和上位机系统。
本课题试验中所采用的焊机为YC-400TX TIG 焊机，焊枪移动执行机构为自行设计，为十字滑板型结构，采用步进电机驱动，可以满足系统的精度要求。
基于结构光三维视觉焊缝跟踪系统的研究
究 自然就成为焊接领域 的一项重要课题． 管利用三 尽 维视觉传感器 ， 大量的弧光干扰会被摄 入摄像机 中造
成噪声 ， 但是通过各种图像 处理方法 、 算法 的作用 ， 同 样可得到较好的处理效果 ＿ ３Ｊ ｌ． ４
图 １ 跟踪 系统框 图
Ｆ ｇ １ Ｔｒ ｃｎ ｙ ｔｍ ｉ ｇ ａ ｉ ． ａ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ｄ ａ ｒ ｍ
泛应用 Ｊ ． 但是 目前国内外普遍使用 的 自动化焊接设
备——焊接机 器人大多数都是第一代示教再 现机器
人 ， 法适应 焊接 过程 中焊 缝 的变形 、 无 工件 本 身及其 装
备 的不一致 ． Ｊ为了对复杂结构产品具有 良好 的适应
性和高质量的焊接加工 ， 迫切需要提高其智能水平． 所 以对基于计算机的三维视觉传感器焊缝跟踪系统的研
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第２ ５卷
第 ２期
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Ｖｏ ＿ ５ Ｎ ． ｌ２ ｏ ２ Ａ ｒ ２ ０ ｐｉ ｌ ０６
２０ ０ ６年 ４月
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图 １ 示． 所
收稿 日期 ： ０ — ７ １ ２ ５ ０—５ ０
（ ｃｏｌ ｆ ｃｉｅｙａｄＥｅｔ ｎ Ｔａｊ ｏｙ ｃｎｃＵ ｉｅｓｙ ｉ ｊ ０ １０ ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｈｎｒ ｎ ｌ ｒ ， ｉｎｉ Ｐｌ ｅｈ ｉ ｎｖｒ ｔ，Ｔａ ｉ ３ ０ ６ ，Ｃ ｉａ Ｍａ ｃｏ ｎ ｔ ｉ ｎｎ
焊缝跟踪图像处理系统的研究
崔元彪 闫志峰 管晓光 。 刘 立君 ， ， ，
（． １ 哈尔滨理 工大学 材料科学与工程学院 ， 黑龙江 哈尔滨 １０ ４ ； ５ ０ ０
２ 昆明理工大学 机电学院 云南 昆明 ６０ ９ ） ． ５ ０３
摘
要 ：为 了实现 对焊 缝 图像 的处理 ， 设计 完成 了用 于焊 缝跟踪 图像 处理 的硬 件 结构 系统 ， 在
ｓ ａ ｕ ｏ ｔａ ｋｎ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ａ ｅ ｎ ｗ ｒ ｅ ｕ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ，ｔ ｅ ａ ｉ ｍｅ ｉ ｆｔ ｅ ｉ ｇ ｒ — ｅ ｍ ａ ｔ— ｃ ｉ ｇ Ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｈ ｓ ｂ ｅ ｏ ｋ ｄ ｏ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ ｈ ｙ ｔｍ ｈ ｒ ｈ ｔ ｏ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｔ ｃ ｈ ｃ ｓ ｉ ｇ ｗａ ｎ ｌｚ ｄ ｓ ｓ ｍａ ｉａｌ ｎ ｈ ｒ ｃ ｓ ｏ ｓ ｗｅｌ ａ ｒ ｈ ｔ ｆ ｔ ｅ ｓｒ ｃｕ ｅ ｉｈ — ａ ｅ ｅ ｄ ｅ ｓ ｓ ａ ａｙ ｅ ｙ ｔ ｔ ｌ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｆ ｗ ａ ｌ ｓ ａ ｉ ｍｅ ｉ ｏ ｈ ｔ ｔ ｒ ｄ ｌ ｔｂ ｓ ｄ ｗ ｌ ｎ ｅ ｃ ｙ ｌ ｔ ｃ ｕ ｇ
埋弧焊多道焊自动跟踪系统的研究
冲方波 ， Ａ为钢板部分对应的信号波形 ， Ｂ为坡 口
棱边部 分对 应 的信 号 波形 ， ｃ为 同步 信号。从 图７ 也可已看到， 在坡 口棱边处 波形陡降， 以根 可 据这个特征进行盖面焊焊缝的 自动识别与跟踪 。
焊缝 跟踪 采 用视 频摄 像 传 感器作 为检 测 元件 ， 实时检 测坡 口的棱 边 ， 频信 号经 处理后 送入 主 视
要 由单片机构成的偏差计算与处理 电路 ， 驱动焊缝 纠偏轴电机进行焊缝的实时纠偏 。焊枪 高
度跟踪采用高度位移传感器， 实时检测 工件高度 ， 检测信号经 Ａ Ｄ转换 、 ／ 单片机偏差计 算， 驱
（ ）０ １ ２ ｍｍ厚 钢 板 一 道 焊缝 的识 别试 验
（ ）０ ｍ厚钢板 两道焊缝 的识别试验 ２３ｍ
采
钢板对接坡 Ｉ识别没 有问题 的情况 下 ， 用 ２ Ｓ ｌ 采 ０ ｍ ｍ厚钢板 、 Ｙ形坡 口、 开 焊一道焊缝 的试样进行 焊缝识别研究 ， 样照片见图 ２ 试 。在视 频监视器 中的焊道图像见 图 ３ 图中 Ａ所指部分为钢板 图 ，
动焊枪 高度 轴 电机进 行焊枪 高度 的 实时纠偏 。 关键词 ：埋弧 焊 ；焊缝跟 踪 ；视 频摄像 传 感 器 ；焊枪 高度跟 踪 ；位移 传感 器 中 图分 类 号 ：Ｔ ４ ９ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ９ ８ ２０ ） １ ０３ － ３ Ｇ０ ０ １ ３ ３ （０７ ０ — ０５ ０
的试 验证 明 ） 。因此 ， 多 道焊 施 焊 时 ， 在 只要 坡 口
焊缝跟踪系统框图如 图 １ 所示 ， 该系统 主要
由光源 、 传感器及焊枪组件、 视频信号处理电路 、
焊缝跟踪原理
焊缝跟踪原理
焊缝跟踪是一种自动化的焊接质量检测技术，主要用于对焊缝进
行实时监测和记录。
它采用高精度传感器对焊缝进行实时检测，将检
测到的数据传输给计算机进行分析，从而实现对焊接过程的全程跟踪。
焊缝跟踪技术的应用不仅可以提高焊接质量，增加产品性能，还可提
高工作效率，降低生产成本。
焊缝跟踪技术的工作原理主要有两种：一种是通过激光测距仪等
传感器对焊缝进行三维点云的扫描，然后通过算法处理生成二维或三
维的焊缝模型，再根据焊缝模型进行数据的分析和处理。
另一种是利
用高速相机对焊缝进行实时图像捕捉和处理，从而实现对焊缝质量的
判断。
这两种方法都可以实现对焊缝进行全程监测和记录，保证焊接
质量的稳定性和可靠性。
在焊缝跟踪的实际应用过程中，需要注意以下几点：
1. 焊接环境不能影响焊缝跟踪的准确性，应避免强光照射、强磁
场等情况。
2. 焊接工艺参数需要根据焊缝跟踪的结果进行调整，以提高焊接
质量。
3. 焊接机器人等设备需要进行定期维护和保养，以确保焊接质量
的稳定性和可靠性。
4. 焊缝跟踪的数据记录和处理需要进行有效管理，以备后续分析和查询。
总之，焊缝跟踪技术的应用可以提高焊接质量和效率，是现代化生产的必备技术之一。
在实际应用过程中，我们需要根据实际情况进行合理的设计和调整，以达到最佳的效果。
焊缝跟踪系统
HMG焊缝跟踪系统由传感器，控制系统和执行机构三部分组成，由于传感器接触工件，采集焊接坡口和工件的高度，横向变化信号，通过控制器的放大，转换，由X-Y滑块执行焊炬精确地随动。
特点：
1)实时跟踪焊缝形状，根据焊状况及时修
正焊炬所处的位置，有利于形成标准焊
道；
2)控制精度高，响应速度快，适应于TIG、
CO2、MIG、SAW等焊接方法和焊接
形式；
3)容易和现有半自动焊接操作机等专用
设备配合使用，实现自动化焊接；
4)可编程控制器具有多种控制功能：
5)初始位置信号输出功能；
6)焊缝末端定时检测功能；
7)定位点检测功能；
8)左右换向跟踪功能；
9)强制跟踪、焊缝偏差防止功能。
管道焊缝检测视觉图像处理的研究
文 章 编 号 ：０ ２ ０ ５ （０ １ ６ ０ ３ — ４ １０ — ２ Ｘ２ １） — ０ ３ ０ ０
・ 艺 与 新 技 术 ・ ３ 工 ３
管 道 焊 缝 检 测 视 觉 图 像 处 理 的 研 究
道 焊 缝 视 觉 图像 处 理 方 法 。 首 先 采 用邻 域 均值 滤 波进 行 平 滑 处 理 ， 最 大 方 差 阈值 法 自适 应 选 取 阈值 分 割 图像 ，将 图 像 二 值 化 ， 然 后 采
用 标 记 法去 除 小 区域 噪 声 ，获 得 清 晰 的 焊 缝 图像 ，水 平 投 影 图 法进 行 焊缝 图像 识 别 并 确 定 焊 缝 的位 置 。试 验 表 明 ，该 预 处 理 方案 解 决 了普 遍 存 在 的 光 照 不 均 匀 的 情 况 ， 而且 缩 小 了 处 理 图 像 的 面 积 ，减 少数 据 量 ， 节 省 了时 间 ，满 足 实 时 管道 焊缝 跟 踪检 测 的 需要 ， 为后
预 处 理 和 特 征 提 取 数 据 分 析 、 目标 识 别及 定 位 控 制
等 ，实 现对 焊 缝 的检测 。
２ 焊缝 图像 分 析与处 理
对 Ｃ Ｄ摄像 机产 生 干扰 ，各 帧 图像 的质 量有 所 变化 ， Ｃ
影 响 图像 的质量 ，位 置检 测 的准确 性 均不理 想 。本 文 主要 研究 管 道检 测机 器人 的视 觉 系统 图像处 理 。利用 计算 机 实时地 对 焊缝 图像 的预 处理 、图像分 割 、边缘 提取 、焊缝 的识 别等 过程 ，获 得准 确 的焊缝 信息 ，视 觉机 器人 能在 不 需人 为干 涉 的条件 下通 过任 意半 径 的 管道 ，成 功地 辨 识 出管道 焊缝 ，进 而获 得精 确 的焊缝 坐标位 置 ，以供后 续 的质量 检测 、处 理等工作 。
基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究
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摘要 ： 焊ｄ ＿ ｖ － 艺 由于其本 身加 工过程 及环 对埋 弧 焊 系统 ， 采用
视 觉传感 器进行 焊缝 跟踪 ， 得 到误 差信 号后 ， 使 用分段 拼接 控 制 的 方 法 ， 使 误 差 快速 收 敛 ， 且 减 小超 调 。
・
６ ２・
《 测控技 术｝ ２ ０ １ ６年 第 ３ ５卷 第 １ ２期
基 于 图像 处 理 的模 糊 控 制 埋 弧 焊 缝 跟 踪 研 究
王 征 ，王 欣 ，高 炜 欣 ，王 玉 坤
７ １ ０ ０ ６ ５ ） （ 西 安 石 油 大 学 光 电油 气 测 井 与检 测 教 育部 重 点 实验 室 ， 陕西 西安
强噪声下的激光视觉焊缝跟踪图像处理研究现状及展望
理论分析
基于图像处理和机器视觉的 基本理论，对强噪声下的激 光视觉焊缝跟踪图像进行理 论分析和数学建模。
实验研究
设计和搭建实验平台，采集 不同噪声等级下的焊缝图像 ，并利用所设计算法进行图 像处理和焊缝跟踪实验。
结果对比与分析
对比和分析不同算法在不同 噪声等级下的跟踪性能，以 及其优劣和改进空间。
实验与验证
。
推动智能制造发展
研究强噪声下的激光视觉焊缝 跟踪图像处理技术，有助于推 动智能制造和工业4.0的发展， 为制造业的转型升级提供技术
支持。
增强核心竞争力
通过对该技术的研究，可以提 升企业在焊接领域的核心竞争 力，为企业的长远发展奠定坚
实基础。
02
研究现状
激光视觉焊缝跟踪技术
基于激光视觉的焊缝跟踪技术是近年来研究的热点之一，其 主要原理是利用激光投射在焊缝上的反射光，通过图像处理 技术获取焊缝的形状和位置信息，实现焊接过程的自动跟踪 。
《强噪声下的激光视觉焊缝 跟踪图像处理研究现状及展
望》
2023-10-29
contents
目录
• 研究背景与意义 • 研究现状 • 研究内容与方法 • 结论与展望
01
研究背景与意义
研究背景
激光视觉焊缝跟踪技术
随着工业4.0和智能制造的快速发展，激光视觉焊缝跟踪技术已成为焊接领域的研究热点。在焊接过程中，由 于材料、工艺和环境等因素的影响，焊缝图像往往会受到各种噪声的干扰，影响焊接质量。因此，研究强噪声 下的激光视觉焊缝跟踪图像处理技术，对于提高焊接质量和生产效率具有重要意义。
研究结论
激光视觉焊缝跟踪技术是一种高效、精确的焊接方法，适用于复杂、多变的工业 环境中。
基于图像处理的相贯线焊缝轨迹跟踪系统研究
基金项目：黑龙江东方学院科研项目（编号：HDFKY190136）收稿日期：2020－08－20基于图像处理的相贯线焊缝轨迹跟踪系统研究*魏洪玲（黑龙江东方学院机电工程学部，哈尔滨150060）摘要：相贯线焊接是实际生产中常见的典型焊接形式，但其焊接难度较大，焊接精度不高。
为了提高焊接质量，以相贯线焊缝为研究对象，采用视觉传感器进行焊缝识别和轨迹跟踪，为解决机器人焊接过程中焊缝轨迹跟踪精度不高的问题，对轨迹跟踪系统进行了控制设计，采用自适应模糊PID 的控制方法对控制器进行设计，最后进行Matlab 仿真。
仿真结果表明，该方法具有良好的自适应性，能够实现焊缝的快速准确跟踪。
关键词：图像处理；相贯线；轨迹跟踪；模糊控制中图分类号：TP27文献标志码：A文章编号：1009－9492(2020)11－0068－03The Research on the Trajectory Tracking System of Intersecting Line Weld Basedon the Image ProcessingWei Hongling（Department of Electromechanical Engineering,Heilongjiang Dongfang University,Harbin 150060,China ）Abstract:Intersecting line welding is a common typical welding form in actual production,but its welding is difficult and its welding accuracy is not high.Inorder to improve the welding quality,taking the intersecting line weld as the research object,the visual sensor was used to identify and track the welding seam.Inorder to solve the problem that the tracking accuracy of the welding seam was not high in the welding process of the robot,the control design of the trajectory tracking system was carried out,the adaptive fuzzy PID control method was used to design the controller,and the Matlab simulation was carried out.The simulation results show that the method has good adaptability and can realize fast and accurate tracking of welding seam.Key words:image processing;intersecting line;trajectory tracking;fuzzy control第49卷第11期Vol.49No.11机电工程技术MECHANICAL &ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGYDOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2020.11.019魏洪玲.基于图像处理的相贯线焊缝轨迹跟踪系统研究［J ］.机电工程技术，2020，49（11）：68-70.0引言相贯线管件广泛应用在建筑行业、石油化工行业、汽车制造行业，由于其独特的空间结构，在焊接过程中存在着较高的难度。
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。
基于视觉传感的焊缝自动跟踪系统研究
将本文提出的实时焊缝跟踪技术分别在平板对接直缝试件、法兰 环缝试件上进行试验，跟踪精度分别可以控制在±0.15mm 和±0. 2 mm 之内。考虑到图像处理的精度问题，其实际误差在±0.3mm 和 ±0.35mm 之内。
关键词：焊缝跟踪，视觉传感，图像处理算法，焊接机器人，模糊 PID
-2-
上海交通大学硕士学位论文
上海交通大学 硕士学位论文 基于视觉传感的焊缝自动跟踪系统研究 姓名：盛仲曦 申请学位级别：硕士 专业：材料加工工程 指导教师：林涛
20090101
上海交通大学硕士学位论文
基于视觉传感的焊缝自动跟踪系统研究
摘要
目前服役的焊接机器人 90％都是以“示教－再现”模式进行工作 的，少数以轨迹规划方式工作。焊接过程中，焊枪与焊缝中心都会存 在一定误差，并且，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。
无损检测中的焊缝跟踪系统分析
无损检测中的焊缝跟踪系统分析摘要从日常生活用品，如家用电器、水暖设备等的生产到飞机、潜艇、火箭、飞船等尖端科技产品都离不开高效率、现代化的焊接技术，而焊缝跟踪系统通过应用各种传感器技术，采集焊接过程中产生的电、光、热、力、磁等物理信号，大大提高了焊接质量和焊接过程的自动化程度，加强焊缝跟踪系统研究分析有着重要的意义。
文章就该系统展开了论述。
关键词无损检测；焊缝跟踪系统；分析前言随着焊接技术的不断发展，它在生产中的应用日趋广泛，到目前为止已经成为一种重要的加工手段。
图像处理算法是焊缝跟踪的关键技术，它在分析检测图像的基础上，应用图像增强、边缘检测、图像分割等算法，确定了图像处理的实现算法，根据结果能够得到检测目标的实际位置，以此实现对检测目标的跟踪，保证超声波无损检测的实时性，下文也就此方面做出了简析。
1 图像处理的研究现状图像处理是焊缝跟踪系统的关键步骤，优越的图像处理技术保证了焊缝跟踪系统的准确性，实时性，提高了焊缝跟踪系统的适应性。
一般的视觉传感系统的图像处理技术，包括了图像滤波及增等改善提取图像质量的处理技术；图像的特征提取主要包括边缘检测，纹理或色彩特征以及图像分割等方面，是提取焊缝边缘或分割焊缝区域范围的重要方法；图像处理由于计算量大，需要设计并改进专门的硬件系统，同时需要优化软件的算法[1]。
2 焊缝跟踪中的图像处理2.1 预处理焊缝图像的滤波去噪是根据噪声特征设计合适的滤波器，主要分为线性和非线性滤波器。
线性滤波器是平滑处理，虽然利于滤波去噪，但是会使图像边缘模糊化，不利于特征提取。
最常用的非线性滤波是中值滤波器，中值滤波器能在滤波去噪的同时保持图像边缘不被模糊化。
对于图像中的一些特定噪声，需要根据噪声特征设计合适的滤波去噪方法。
但是滤波去噪在除去了大量的噪声的同时，图像也变得模糊，因此通常需要对焊缝圖像进行图像增强处理，以便于图像目标分割。
常用图像增强方法有灰度值线性变换、直方图均衡化、直方图匹配等。
焊缝跟踪
激光视觉焊缝
跟踪系统
敏越科技--机器人智能应用专家，专注于激光视觉系统与工业机器人离线编程软
件产品
标准工业机器人焊接具有高效、灵活的特点，但它只能按照预先教编写的程序沿固定路径运动。
在大规模实际生产中，由于工件民族教育误差、焊接过程热变形、工装不稳定等因素，会导致焊缝轨迹、焊缝特征与实际焊接参数不吻合，从而降低焊接质量甚至导致焊接失败。
敏越科技研发的三维激光视觉焊缝跟踪系统SmartEye系列，能实时检测焊缝位置和焊缝特征，控制引导机器人运动，对事先编好的和路径进行实时误差补偿，降低补烛率。
同时可根据焊缝特征对焊接过程参数进行修正，从而提高工业机器人焊接质量。
传感器可消除定位误差以及由热变形带来的不良影响，降低了焊接
过程中的夹具工装成本，提高了焊接工作站的柔性化水平。
已经广泛应用在汽车制造、船舶、高铁、三轮车、罐体焊接等工业机器焊接领域。
激光视觉传感器
SmartEye系列激光视觉传感器采用了高速CMOS图像芯片+FPGA核心芯片设计方案。
充分展现了高速壮行计算，强稳定性等优势，保证了传感器具有200帧每秒的采集和处理速度，使传感器可以适用于快速焊接领域以及高速扫描测量领域。
基于图像传感技术的焊缝跟踪系统的开题报告
基于图像传感技术的焊缝跟踪系统的开题报告一、选题背景随着现代制造业的发展，焊接技术越来越成为各行各业的重要组成部分，尤其在汽车、航空航天、轨道交通等领域，焊接技术的应用越来越广泛。
然而，焊接工艺中焊缝的制作与跟踪仍存在着很多难题，如焊缝的形状和尺寸变化、焊接速度的快慢、强烈的光照和灰尘等环境干扰等问题。
因此，基于图像传感技术的焊缝跟踪系统成为了当今焊接技术研究的焦点之一。
通过将计算机视觉技术、图像处理技术与传感技术相结合，实现对焊接过程中焊缝的跟踪与调整，以确保焊缝的准确性和稳定性，提高焊接效率和质量。
二、选题意义基于图像传感技术的焊缝跟踪系统的研究具有重要的理论和实际意义：1. 提高焊接精度和稳定性。
传统的焊接方法难以满足对焊缝精度和稳定性的要求，而基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够实时监测焊缝状态，调整焊接参数，减小焊接误差，提高焊接精度和稳定性。
2. 增强焊接自动化水平。
基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够自动地检测焊缝位置和形状，自动调节焊接参数，实现全自动化的焊接过程，提高焊接效率和一致性。
3. 降低操作成本。
传统的焊接方法需要高技能的焊工进行操作，而基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够实现无需人工干预的焊接过程，降低了操作成本和劳动力成本。
三、研究内容和方向针对目前焊缝跟踪系统存在的不足，并结合自身的研究方向和实际情况，本课题拟从以下几个方面进行研究：1. 焊缝图像采集技术。
采用合适数量和分辨率的摄像头，实现对焊缝图像的采集和处理，并对图像进行预处理、分割和特征提取，以便后续算法处理。
2. 焊缝跟踪算法优化。
通过深度学习、卷积神经网络和遗传算法等方法，对现有的焊缝跟踪算法进行优化和改进，提高算法的精度和鲁棒性。
3. 焊缝位置及尺寸调整技术。
根据焊接参数和图像处理结果，实现对焊接位置和尺寸的自动调整和控制，使焊接过程更加精准和稳定。
四、研究方法和计划本课题的研究方法主要包括理论分析、仿真模拟和实验验证。
济南焊缝跟踪工作原理
济南焊缝跟踪工作原理
济南焊缝跟踪的工作原理是通过使用光电传感器和图像处理技术来实现的。
具体工作原理如下：
1. 光电传感器检测：焊接过程中，光电传感器被安置在焊缝附近，探测器将检测到的光信号转换为电信号，并将其传送到控制系统。
2. 图像处理：控制系统接收到光电传感器传来的电信号后，通过图像处理的算法将其转换成可视化的图像或视频。
图像处理技术可以对图像进行增强、滤波和分割等处理，以便更好地检测焊缝。
3. 焊缝识别：通过图像处理技术，控制系统可以对焊缝进行识别和提取。
通过分析焊缝图像的特征，如形状、颜色和纹理等，识别出焊缝的位置和形状。
4. 焊缝跟踪：一旦焊缝被识别出来，控制系统将根据焊缝的位置信息调整焊接机器人或焊接设备的位置和姿态，以保持焊接点与焊缝的对齐。
5. 实时反馈：焊接过程中，控制系统可以实时监测焊缝的跟踪情况，并根据需要进行实时调整。
如果焊缝位置发生变化或偏移，控制系统将发出指令以修正焊接点的位置，以确保焊接质量。
综上所述，济南焊缝跟踪工作原理主要涉及光电传感器检测、
图像处理和焊缝识别等步骤，通过实时反馈和调整，实现焊接点与焊缝的精确对齐。
这种方法可以提高焊接的精度、效率和质量。
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3 2 利用 Lap lace 算子进行边缘检测 由于边缘 为灰度值 急剧 变化 的部 分 , 所以 微 分作为提 取 函数 变 化的 运 算能 够在 边 缘检 测 和 提取中得 到利用
[ 3]
. 微分运算中有一阶 微分 ( f irst
different ial calculus) ( 也 称 g rad ien t , 梯 度运 算 ) 与 二阶 微 分 ( second d ifferen tia l ca lcu lu s) ( lap lac in , 拉普拉斯 运算 ) 这 两种微分都可 以用在 边缘检 测 与提取中 . 3 2 1 一阶微分 ( 梯度运算 ) 作为坐标点 ( x, y ) 处的灰度倾斜度的一阶微分 ( 也称为梯度运算 ). 可以用具有大小和方向的向量 G (x, y ) = ( fx , fy ) 来表示 . 其中 fx 为 x 方向的微分 ; fy 为 y 方向的微分 ; fx , fy 在数字图像中是用下式计 算的: fx = fy = f = f (x+ 1 , y ) f ( x, y ) x ( 2) ( 3)
收稿日期 : 2005 - 09- 15 作者简介 : 崔元彪 ( 1974- ) , 男 , 哈尔滨理工大学硕士研究生 .
[ 1]
以是导磁材料也可以是非导磁材料; ! 不受焊接接 头形式的限制 ; ∀ 受焊接电弧的电磁场干扰不大; # 视野宽, 接收的信息量丰富. 随着计算机硬件水平的提高以及算法理论的进
摘 要 : 为了实现对焊缝图像的处理, 设计完成了用于焊缝跟踪图像处理的硬件结构系统, 在 此基础上对图像处理算法进行了系统的分析, 设计完成了针对基于结构光的焊缝图像处理的工艺 流程和算法 . 在算法中包含图像增强的 log 灰度变换 , 并最终实现了对焊缝图像的特征提取. 用于 焊缝跟踪的过程控制 , 可以降低劳动强度 , 改善产品质量 , 提高设备的自动化水平 . 关键词 : 图像处理 ; 焊缝跟踪; 图像增强; 特征提取 中图分类号 : TP302 . 1 文献标识码 : A 文章编号: 1007 - 2683( 2006) 04 - 0085 - 04
为避免弧光、 焊接飞溅对 CCD 摄像机的损伤 , 需要在 CCD 摄像机前面增设保护装置. 为了简化后 续的 图像 处 理过 程 , 过 滤 掉其 他 频率 的杂 波 , 在 CCD 摄像机的前面加装了窄带滤波装置. 并配备体 积小巧的冷却风扇 , 对 CCD 摄像机进行冷却 , 以保 证其能正常工作 . 而又不至于过大地增加系统的体 积和自重. 在实验过程中对 log 灰度变换和 pow er- la w灰 度变换进行了对比分析 , log 灰度变换的效果比较理 想, 故选择此种灰度变换方法. log 灰度变换是图像 处理中的灰度转换函数为对数的变换方式, 其函数
3 4 特征点的检测 有了单像素的连续中心线后 , 接下来的任务就 是寻找中心线上的特征点. 这些特征点可以是 V 型 坡口的拐点, 也可以是焊缝的中心 , 他们可以为焊缝 的跟踪甚至是机器人运动轨迹的规划提供依据. 本文采用了斜率分析的方法来进行特征点的提 取, 这是因为在由单像素组成的光带中心图像中 , 焊 缝的边缘 (即激光带的两个拐点处 ) 处的斜率变化 最大 . 在斜率分析中 , 设给定图像上第 n 行的光带中 心线位置像素坐标为 f ( n ), 则该点的斜率为 :
, 而视觉传感及
计算机图像处理技术的引入, 赋予焊接系统 "看 "的
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报
第 11卷
一步完善和创新 , 使其实时性得到进一步的提高. 基 于数字图像处理的视觉传感技术必将对提高焊接过 程的自动化水平起到越来越重要的作用. CCD 摄像机获取的原始 图像中包含着 许多噪
3 数字图像处理的总体过程
Abstract : Ai m ing at the realization of w eld seam i m age processing , a hardw are structure system for the w e ld seam auto tracking I m age processin g has been w orked ou. t Based on the system, the arithm etic of the i m age pro cessing w as analyzed system atically and the process flow as w ell as arithm etic of the structured lig ht based w e ld seam i m age processin g w as com p iled . T he arithm etic , inc lu din g the transfor m ation of shade of lo g grey for enhance m ent and the transfor m at io n , fu lfils the featu re extract io n o f the w eld seam I m age . As used for con tro lling the W e ld seam auto tracking process, it can reduce the labour force, i m prove the quality o f the products and upg rade the au tom ation leve l o f the equ ipm en. t K ey w ord s : i m age processing ; w eld sea m auto track ing; i m age enhancem en; t feature ex traction
f = f ( x, y + 1 ) f ( x, y ) y 3 2 2 二阶微分 ( 拉普拉斯运算 )
二阶微分 L ( x, y ) ( 被称为拉普拉斯运算 ) 是对 梯度再进行一次微分 , 用于边缘检测的强度求取. 在 数字图像处理中用下式进行运算: L ( x, y ) = 4∃ f ( x, y ) - |f ( x, y - 1 ) + f (x, y + 1) + f( x- 1 , y) + f (x+ 1 , y) | 在实际的数字图像处理中, 数据是以一定的间 隔排列着, 不可能进行真正意义上的微分运算 , 而是 用相邻像素间的差值运算近似微分, 被称为差分. 利用 L ap la ce 算子处理得到的轮 廓图像, 可以 达到一个像素宽度的级别 , 完全能够满足机器的识 别和处理的要求 , 不需要继续进行图像的细化处理 . 故而采用 L aplace 算子来实现的边缘提 取图像, 边 ( I ) = 255
崔元彪等 : 焊缝跟踪图像处理系统的研究 3 3 激光带中心线的抽取 log ( I + 1 ) log ( 256 ) ( 1)
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经过预处理后, 就可以得到一幅含有激光带信 息的二值化图像. 但它并不能马上用于特征点的检 测. 因为它有一定的宽度 , 因此必须首先抽取出激光 带的中心线. H ough变换是建立直 线的有效方 法, H ough 变 换是对图像进行某种形式的坐标变换 , 将原始图 像中给定形状的曲线或直 线变换成空间中 的一个 点, 即原始图像中直线上所有的点都集中到变换空 间的某个点上形成峰点 , 从而识别出一段直线. 其主 要优点是受噪声的影响较小 , 虽然 H ough 变换是建 立直线的有效方法 , 但是由于此算法要求预先知道 一些参数 , 同时要结合最小二乘法和图像分割技术, 不仅算法实现难度大, 而且运算时间长 . 很难保证焊 接自动跟踪过程实时性的要求. 故而本系统未采用 此算法. 由于前面处理工作所获得的效果较为理想, 因 此只要从图像的上面开始依列从上至下一行一行扫 描, 找出第一个点为 firstlef, t 跳出 , 然后对该列从下 至上扫描 , 找出第二个点为 secondrigh, t 那么平均值 为 ( firstleft+ secondright) /2 即为中心 . 该算法 运行 时间短, 提高了计算的速度和精确度. 此方法的有效 性已经试验证明. 由单像素组成的 V 型坡口连续直 线如图 7 所示 .
3 1 图像增强 图像增强技术主要包括直方图修改处理, 灰度 变换、 图像平滑化处理, 图像尖锐化处理及彩色处理 技术等. 在实用中可以采用单一方法处理. 也可以采 用几种方法, 联合处理, 以达到预期的增强效果. 本文所要处理的原始图像中 由于存在金属反 光, 使得在光带的两侧存在光晕 , 如图 4 所示, 给后 续的图像处理带来困难, 于是本设计首先对图像进 行了灰度变换 . 增强前景图像和背景图像的对比度, 这样可以简化后续的处理过程 . lo g 灰度变换后的结 果如图 5 所示 .
Study on theW e ld Seam Auto track ing I m age Processing System
CUI Yuan b ia o ,
1
YAN zh i f eng ,
1
GUAN x iao guang ,
2
LIU L i jun
1
( 1. M aterial Science & Eng ineering College , H arb in U n iv. Sc. i Tech. , H arb in 150040, Ch ina; 2 . M echan ical and E lectrica l Ins titu te , K unm ing U n iv. S c.i Tech . , K unm ing 650093, C h ina)
第 11卷
第 4期