机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【文献综述】
机器人视觉算法在焊接领域中的应用研究
![机器人视觉算法在焊接领域中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/4219f947178884868762caaedd3383c4bb4cb46e.png)
机器人视觉算法在焊接领域中的应用研究一、引言在现代制造业中,焊接是一项重要而基础的工艺。
在生产过程中,焊接有助于将金属材料合并成单一的整体。
然而,手工焊接的错误率较高,精度低,产生的焊接缺陷会加大生产成本和延长生产时间。
为了解决这些问题,许多制造企业开始尝试使用机器人给位于生产线上的零部件进行焊接。
为了提高焊接精度,机器人视觉算法成为一种重要的解决方案。
本文将探讨机器人视觉算法在焊接领域中的应用研究。
二、机器人视觉算法的基础1. 机器人视觉算法的概述机器人视觉算法是一种使用数字技术从图像中分析和提取信息来识别物体的算法。
它基于曲线检测、数字图像处理、机器学习和人工智能等技术,可以有效地识别、定位和检测缺陷。
2. 机器人视觉算法的应用领域机器人视觉算法可以应用于许多领域,包括电子和汽车制造、医疗和医药、农业、航空航天和安防等。
在焊接领域,机器人视觉算法可以用于识别和定位焊点、测量焊缝的质量和精度,并检测焊接缺陷。
三、机器人视觉算法的具体应用1. 机器人视觉算法在焊接中的优势机器人视觉算法的优势包括高精度、高速度、高准确性和可重复性。
尤其是在无人工干预下,它可以减少人为因素对焊接的影响,提高焊接的一致性和质量。
2. 机器人视觉算法在焊接中的应用机器人视觉算法在焊接中的应用包括焊接机器人的定位、焊接参数优化、焊接速度控制、焊接头部分析和智能焊接等。
例如,机器人视觉算法可用于检测焊缝是否均匀、焊接后是否有氧化毛刺等。
四、机器人视觉算法的发展趋势1. 模式识别技术模式识别技术是机器人视觉算法的基础之一。
它可以根据样本的特征和属性,对同类元素进行分类和判别。
未来的机器人视觉算法将更加依赖这种技术。
2. 深度学习技术随着深度学习技术的发展,如图像处理、人工神经网络和深度卷积神经网络等技术,机器人视觉算法的性能将得到显著提升。
通过学习海量数据,机器可以更加准确地辨别数据。
3. 人机协同技术人机协同技术将成为机器人视觉算法的关键技术之一。
机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【文献综述】
![机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【文献综述】](https://img.taocdn.com/s3/m/efb63a0b2b160b4e777fcf35.png)
毕业设计开题报告电气工程及其自动化机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用1前言部分机械制造业作为我国国民经济的支柱产业,决定了我国的工业生产能力和水平,焊接作为制造业中总要的加工方法之一,更是有着举足轻重的作用。
随着科技水平的进步,人们对焊接质量的要求也越来越高。
而人工焊接时,由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响,难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。
而且,由于焊接恶劣的工作条件,愿意从事手工焊接的人在减少,熟练的技术工人更有短缺的趋势。
另一方面,电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件,并已渗透到焊接的各个领域。
以往焊接质量主要是通过两种手段来保障。
焊前根据工件、材料、性能要求等制订合理的焊接工艺,但是焊接过程存在的时变性使得质量无法得到严格保证。
焊后可以进行质量检验,对不合格的焊缝,返修或者清理之后再重新焊接来保证焊缝质量,但这种检验方法费时又费力,况且某些焊接产品,如船舶、桥梁、大型压力容器、航天器材等一些重要的焊接件,是不允许出现焊接质量问题的。
因此焊接过程中的在线实时质量控制就显得尤为重要。
但是焊接这一技术领域长期以来采用的是传统焊接方法,尽管近些年来各类气保护焊也得到了广泛应用,但焊接变形、咬边、气孔、裂纹、应力集中、未焊合和夹渣等在缺陷问题仍然较严重。
同样,采用传统焊接方法进行生产,焊接接头的外观成形质量和一致性也无法得到保证,而且手工焊接也如先前所提的原因无法普遍适用。
很显然这些都成了制约焊接质量提高的根源,因此采用自动化、智能化焊接时焊接技术革新的根本出路。
随着焊接自动化智能化研究的深入,人们越来越注重对焊接质量的控制,其中熔透与成形直接反映了焊接质量,因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的。
目前国内外普遍使用各类传感装置对焊接熔池信息进行传感以便于对焊接过程进行控制,并以此作为智能化焊接要求实现的基础。
计算机视觉传感技术及在焊接中的运用
![计算机视觉传感技术及在焊接中的运用](https://img.taocdn.com/s3/m/3a022acf82d049649b6648d7c1c708a1284a0a0f.png)
计算机视觉传感技术及在焊接中的运用计算机视觉传感技术是一种模拟人类视觉系统的技术,通过计算机和相应的传感器来处理和解释图像信息。
它的应用范围非常广泛,包括自动驾驶、人脸识别、物体检测等等。
在焊接领域,计算机视觉传感技术也得到了广泛的应用。
焊接是一种常见的金属连接方式,广泛应用于制造业。
传统的焊接工艺需要操作者具备一定的经验和技能,但是由于焊接过程中的温度高、光线强烈等因素的影响,操作者很难完全准确地判断焊接质量。
而计算机视觉传感技术的应用,则可以解决这一问题,提高焊接的质量和效率。
在焊接中,计算机视觉传感技术主要用于焊接质量检测和焊缝跟踪。
通过安装摄像头和传感器,将焊接过程实时传输到计算机上进行处理和分析。
首先,计算机会对焊接过程中的图像进行分割和特征提取,提取出焊缝的形状和特征。
然后,通过算法和模型的支持,计算机可以判断焊缝的质量是否合格,及时发现焊接缺陷。
最后,计算机会根据检测结果,控制焊接机器人的运动,保证焊缝的位置和质量。
通过计算机视觉传感技术,焊接质量的检测变得更加准确和可靠。
与传统的目视检测相比,计算机视觉传感技术可以对焊缝进行全方位的检测,避免了人为因素的干扰。
而且,计算机视觉传感技术还可以实现焊接过程的自动化控制,提高焊接的效率和一致性。
除了焊接质量检测,计算机视觉传感技术还可以在焊接过程中实现焊缝的自动跟踪。
在传统的焊接过程中,焊接工人需要手动控制焊枪的位置,以保证焊缝的位置和质量。
这样不仅增加了工人的劳动强度,而且容易出现焊缝偏移或质量不稳定的问题。
而通过计算机视觉传感技术,可以实现焊缝的自动跟踪,即使焊缝位置发生变化,焊枪也能自动调整位置,保证焊接的准确性和稳定性。
计算机视觉传感技术在焊接中的运用,极大地提高了焊接质量和效率。
它可以实现焊接质量的自动检测和控制,避免了人为因素的干扰。
同时,计算机视觉传感技术还可以实现焊缝的自动跟踪,提高了焊接的准确性和稳定性。
随着计算机视觉传感技术的不断发展,相信它在焊接领域的应用会越来越广泛,为制造业的发展贡献更多的力量。
基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法研究
![基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法研究](https://img.taocdn.com/s3/m/6175f3edb1717fd5360cba1aa8114431b90d8e89.png)
基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法研究机器视觉技术在工业领域中的应用越来越广泛,其中一项重要的应用是基于机器视觉的焊接质量检测与控制。
焊接作为一种常用的金属连接方法,在制造业中扮演着重要的角色。
然而,焊接质量的稳定性和可靠性对产品的质量和安全性至关重要。
本文将研究基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法,以提高焊接工艺的稳定性和质量。
首先,对于焊接质量的检测,机器视觉可以通过图像识别和图像处理技术来实现。
通过监测焊缝的形状、尺寸和位置等关键指标,可以判断焊接的质量是否符合要求。
例如,可以通过对焊缝边缘的提取和分析来检测焊缝的宽度和均匀性。
同时,还可以利用机器学习算法来训练模型,通过识别焊接缺陷,如裂纹、气孔和熔喷等,从而实现焊接质量的自动化检测。
其次,针对焊接质量的控制,机器视觉可以通过实时监测焊接过程中的关键参数来进行。
例如,可以利用高速摄像技术捕捉焊接过程中的图像序列,然后通过图像处理技术提取关键参数,如焊接温度、焊接速度和电弧稳定性等。
通过与预设的标准值进行比较,可以及时发现焊接质量是否达到要求,并做出相应的调整。
此外,还可以结合自适应控制算法,根据实时检测到的焊接质量信息,自动调整焊接参数,以实现焊接工艺的优化和稳定。
在基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法的研究中,还有一些关键技术需要重点关注。
首先是图像采集技术,包括高速摄像、多光谱成像和热红外成像等,这些技术可以提供更全面和准确的焊接质量信息。
其次是图像处理和模式识别技术,包括边缘检测、特征提取和机器学习等,这些技术可以有效地从图像中提取焊接质量的关键特征。
此外,还需要结合传感器技术和自适应控制算法,实现焊接质量的实时监测和自动调整。
基于机器视觉的焊接质量检测与控制方法的研究具有重要的意义。
首先,它可以提高焊接工艺的稳定性和一致性,减少人为因素的影响,提高焊接质量的可靠性。
其次,它可以提高生产效率和降低生产成本,通过自动化检测和控制,减少人力和时间成本。
机器视觉在焊缝检测中的应用研究
![机器视觉在焊缝检测中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/b0a2d4160166f5335a8102d276a20029bd6463e2.png)
机器视觉在焊缝检测中的应用研究焊接技术在工业生产中应用广泛,尤其是对于钢结构、船舶、汽车等重工业的制造来说,焊接是必不可少的环节。
然而焊接质量的决定因素很多,如人工操作、焊接机器设备等,质量难以得到稳定控制。
而机器视觉技术就在焊接领域中得到了广泛的应用,能够有效的解决焊接领域中的问题,极大的提高焊接质量和效率。
一、机器视觉在焊缝检测中的优势1.高精度:人眼的检测精度相对较低,而机器视觉可以达到准确率高达99%以上。
采用高精度的相机和图像处理方法,可以在焊接领域高效完成缺陷、错位、焊接渗透率斑点等缺陷检测任务。
2.快速性:相机可以联网,实现远程数据交互和信息共享,在厂家间也能快速查询后段信息数据,这大大提高了工作效率。
3.多任务性:机器视觉可以同时解决多任务,如自动焊接过程中的监控和缺陷检测。
这使得整个焊接过程全面自动化,极大的避免了由于人为原因所带来的误差。
二、机器视觉在焊缝检测中的具体应用1.缺陷检测焊接中的缺陷类型繁多,如气孔、裂纹、未焊通等,机器视觉技术可以通过拍照或者视频的方式,及时精准捕捉焊缝中的缺陷,实现实时检测。
检测结果可以实时反馈给机器人控制系统,以便进行调整,从而极大的减少危险操作,并提高了焊接的质量。
2.定位检测机器视觉技术可以提供精确的位置信息,对焊接位置进行精准调整。
针对焊接微小位置偏差的缺陷,如焊接位置不准或者两个焊接部位不光滑齐平,机器视觉技术的应用可以从根本上保证焊接的准确性。
3.自动化监控机器视觉技术可以实现焊接过程的自动化监控和自动操作。
通过机器人控制系统,拍照和图像处理可以实现全面自动化,并且过程可控性强,在过程出现异常的时候,可以实时进行调整。
三、机器视觉在焊缝检测中存在的问题和展望1.算法问题机器视觉技术最为核心的是算法。
对于焊缝检测来说,目前的算法还不能完美的适应焊接领域中的变化。
因此,未来需要在优化内核算法等方面研究更多的方法,以便实现更佳的检测效果。
机器视觉在焊接质量检测中的应用
![机器视觉在焊接质量检测中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/5b33f261bf23482fb4daa58da0116c175e0e1e77.png)
机器视觉在焊接质量检测中的应用机器视觉技术在制造业中有着广泛的应用,之所以被广泛采用,是因为它可以大幅提高生产效率和产品质量。
而在焊接行业,焊接过程中的质量问题一直是一个大问题,使用机器视觉技术来进行质量检测,不仅可以自动化检测,而且可以大大提高焊接过程的一致性和准确性,从而提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术在焊接领域中的应用主要包括实时检测焊缝,焊接中产生的故障检测以及焊接后的质量检测。
这些应用可以通过安装适当的摄像头,从而提供足够准确的焊接图像,为计算机提供必要的信息以进行分析和评估,从而确保焊接品质的稳定性和一致性。
实时焊缝检测是目前在焊接领域中最广泛应用的机器视觉技术。
该技术依靠高速摄像头和实时图像处理算法,在焊接过程中对焊缝实时监测,从而能够检测出焊接中可能出现问题的区域。
这种技术的应用可以大大提高焊接品质的稳定性,减少不良的焊接品质,提高生产效率。
另一个重要的应用是焊接中的故障检测。
焊接过程中的故障主要包括焊接中的气泡、未焊接的区域和焊烟等,这些故障都会对焊接品质产生负面影响,使得焊接后的产品不能达到预期的质量标准。
机器视觉技术可以通过图像处理算法来检测这些故障,并提供及时的反馈信息,从而帮助工人及时发现并解决这些问题,确保焊接质量能够达到预期的标准。
最后,机器视觉技术还可以用于焊接后的质量检测。
在焊接完成之后,不管是手工检查还是人工视觉检查都存在可能会产生误差或遗漏问题。
而机器视觉技术可以通过高分辨率的摄像头、图像处理算法和人工智能技术来完成这一过程。
这种技术的应用可以极大地提高焊接质量的一致性和准确性,同时可以减少差错,降低人为因素的干扰。
总之,机器视觉技术已经成为焊接工业中不可或缺的一部分。
通过利用机器视觉技术,可以实现焊接过程的自动化和落地,从而提高焊接品质和生产效率,不断提升焊接行业内的技术水平。
虽然机器视觉技术还有许多挑战和难题需要克服,但是它的发展前景已经非常广阔,因为它可以为生产制造业带来更多的商业价值和经济效益。
机器人视觉检测技术在焊接过程中的应用
![机器人视觉检测技术在焊接过程中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/720311571fb91a37f111f18583d049649b660e2d.png)
机器人视觉检测技术在焊接过程中的应用随着科技的不断发展,机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中,机器人视觉检测技术是不可或缺的一部分。
在现代制造业中,焊接是一个不可或缺的工艺。
而机器人视觉检测技术的应用,则为焊接过程带来了新的变化。
机器人视觉检测技术是指通过机器人与摄像机的配合,对焊接过程中的物体进行实时检测、识别和定位。
这种技术可以使焊接过程更加智能化,提高焊接质量、效率和准确性。
接下来,我们将对机器人视觉检测技术在焊接过程中的应用进行探讨。
一、机器人视觉检测技术在焊接自动化中的应用随着技术的不断进步,焊接自动化已成为现代制造业中的普遍趋势。
而机器人视觉检测技术的应用,则是焊接自动化的一个重要组成部分。
尤其在焊接机器人系统中,机器人视觉检测技术的应用,可以大大提高焊接质量和精度。
当机器人焊接到一定程度时,摄像机会通过视觉检测技术,及时对焊接过程进行检测和识别,从而实现焊接质量的控制。
二、机器人视觉检测技术在焊接过程中的优势相比传统的手工焊接,机器人视觉检测技术的应用带来了以下优势:1. 提高焊接质量在焊接过程中,机器人视觉检测技术可以实时检测焊缝的质量,并及时修正焊接位置,以确保焊接的质量达到要求。
而传统的手工焊接容易出现疏漏和错误,导致焊接质量不稳定。
2. 提高焊接效率机器人视觉检测技术的应用可以实现焊接的自动化,从而大大提高焊接速度和效率。
与手工焊接相比,机器人不需要休息,不会出现因疲劳而影响焊接效率的情况。
3. 减少焊接成本机器人视觉检测技术的应用可以减少焊接成本。
焊接机器人的投资是一次性的,但机器人工作的时间是不限的。
相比之下,手工焊接则需要频繁更换、维修和培训人员,成本显然更高。
三、机器人视觉检测技术在焊接过程中的发展前景机器人视觉检测技术在焊接过程中的应用前景广阔。
尤其在未来的智能制造时代,机器人视觉检测技术将成为焊接自动化的必备技术之一。
随着机器人视觉检测技术的不断提升和发展,其应用范围也将不断扩大。
计算机视觉在焊接中的应用
![计算机视觉在焊接中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/a2b86b7bf5335a8102d220b1.png)
计算机视觉在焊接中的应用随着电子技术、计算机技术、自动控制技术以及信息和软件技术迅速地引入焊接领域,焊接生产自动化、智能化已经成为21世纪焊接技术发展的重要方向。
计算机视觉以其信息量大、精度高、检测范围大等特点,在焊接领域得到了广泛应用,为实现焊接操作自动化提供了有力手段。
借助CCD摄像机,红外摄像仪,X光探伤仪,高速摄像机等图像传感设备及智能化的图像处理方法,许多机器人及特定的自动焊机也具备了一定的视觉功能,它们不仅可以模拟熟练焊工的视觉感知能力,而且可以超越人的局限,完成诸如:获取并处理强弧光及飞溅干扰下的焊缝图像,实时提取焊接熔池特征参数,预测焊接组织、结构及性能等工作,实现人类难以直接作业的特殊场合(如水下、空间核辐射环境等)的自动焊接施工,确保焊缝质量的稳定性和可靠性。
焊接中的视觉传感一般包括:以单个或几个光电接收单元(包括线阵列)为检测组件的单光点一维视觉传感;机械扫描或电扫描的平面阵列成像式二维视觉传感;三维视觉传感通常是对多个低维传感器获得的信息进行综合处理运算来实现。
在国内外研究人员的共同努力下,计算机视觉广泛应用于焊缝跟踪、熔池形状与熔透控制、焊道形貌检测与控制等领域,为焊接生产和过程自动化、智能化作出了重要贡献。
鉴于焊接过程的复杂性、先进制造业对焊接技术更高层次的需求及用户对新型视觉传感系统更高的性能价格比要求,当前还必须解决系统的复杂性与可靠性、实时性与精确性、可控性与智能化等方面的问题。
展望未来,采用最新的计算机视觉理论,开发焊接机器人视觉传感与控制技术,研制能够识别目标环境、随时精确跟踪轨迹并调整焊接参数的智能焊接机器人已经成为焊接领域的重要发展趋势之一。
国内外许多研究人员对机器人视觉系统在焊接接头特征识别、焊接参数优化、焊炬位姿调节、焊接路径规划、焊缝跟踪、焊缝熔透控制等方面的应用开展了卓有成效的研究。
国外知名的焊接机器人厂家如KUKA,GMF,Motoman,Adept等相继开发出装备有新型视觉传感系统的机器人。
焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法
![焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法](https://img.taocdn.com/s3/m/a379bce3c67da26925c52cc58bd63186bdeb924a.png)
焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法,哇塞,这可真是个超级酷的领域呢!首先来说说视觉计算和建模这部分吧。
这可不是简单的事儿哦!要先通过高精度的视觉传感器获取焊接熔池的图像,就好像给熔池拍了张超级清晰的照片。
然后呢,对这些图像进行复杂的算法处理,提取出熔池的各种特征信息,比如形状、大小、温度分布等等。
这中间可不能有一丝马虎呀,稍有不慎可能就会导致结果不准确。
在这个过程中,要注意保持传感器的稳定性,不然图像模糊了可就麻烦啦!还要选择合适的算法,不然计算速度慢或者结果不靠谱可不行呢!再讲讲安全性和稳定性。
哎呀呀,这可是至关重要的呀!焊接过程中要是出了问题,那可不得了。
所以在整个过程中,要确保设备的正常运行,不能有故障呀。
而且要实时监控焊接的状态,一旦有异常就得赶紧采取措施,这就像是给焊接过程上了一道保险呢!同时,还要注意操作人员的安全,不能让他们处于危险之中呀,这可不是开玩笑的呢!说到应用场景和优势,那可多了去啦!在工业生产中,这种方法可以大大提高焊接的质量和效率呀。
可以用在汽车制造、航空航天等领域呢,能让焊接出来的东西更加牢固可靠。
而且它还可以实现自动化焊接,不用人工一直盯着啦,多方便呀!这就好像有了一个超级厉害的小助手,帮我们把焊接工作做得又快又好呢!让我给你举个实际案例吧。
有一次在一个大型工厂里,他们采用了这种焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法,哇,那效果简直太棒啦!焊接的质量明显提高了很多,而且生产效率也大幅提升了呢。
之前可能会出现一些焊接不牢固的情况,现在几乎都没有啦!这不是实实在在的好处吗?我觉得呀,焊接熔池动态特征视觉计算、建模与实时控制方法绝对是焊接领域的一次重大革命呀!它让焊接变得更加智能、高效、可靠,为我们的工业发展做出了巨大的贡献呢!这难道不是一件超级厉害的事情吗?。
焊接工艺中的机器视觉检测技术研究
![焊接工艺中的机器视觉检测技术研究](https://img.taocdn.com/s3/m/a4276ab90875f46527d3240c844769eae109a356.png)
焊接工艺中的机器视觉检测技术研究第一章引言焊接工艺是一种将金属部件连接在一起的常见工艺,广泛应用于制造业的各个领域。
然而,由于焊接过程的复杂性和高温条件,焊接质量的保证一直是焊接工艺中的一个重要挑战。
传统的人工检测方法往往耗时且容易出错,因此机器视觉检测技术在焊接工艺中的应用日益受到重视。
本章将介绍机器视觉检测技术在焊接工艺中的研究背景、意义和研究目标。
第二章机器视觉检测原理机器视觉检测是利用计算机视觉和图像处理技术来实现对目标物体的自动检测和识别。
在焊接工艺中,机器视觉检测可以通过采集焊接过程中的图像,对焊缝的尺寸、形状、焊缝位置等进行实时监测和分析。
常用的机器视觉检测原理包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
第三章机器视觉检测在焊缝形状分析中的应用焊缝形状是焊接工艺中重要的质量指标之一。
传统的焊缝形状分析大多采用人工测量方法,但其效率低且容易受到人为因素的干扰。
机器视觉检测技术可以通过处理焊接过程中的图像,自动提取焊缝的形状特征,实现对焊缝形状的准确分析和评估。
本章将介绍机器视觉检测在焊接工艺中焊缝形状分析方面的研究现状和方法。
第四章机器视觉检测在焊缝缺陷检测中的应用焊缝缺陷是影响焊接质量的重要问题之一。
传统的焊缝缺陷检测方法通常依赖于专业技术人员的经验判断,但其主观性较强且存在一定的误判率。
机器视觉检测技术可以通过处理焊接过程中的图像,自动识别和检测焊缝中的缺陷,大大提高了焊接质量的检测效率和准确性。
本章将介绍机器视觉检测在焊接工艺中焊缝缺陷检测方面的研究现状和方法。
第五章机器视觉检测在焊接过程监控中的应用焊接过程的监控是保证焊接质量的重要手段之一。
传统的焊接过程监控方法主要依赖于人工操作,但其工作强度大且容易出错。
机器视觉检测技术可以通过实时采集焊接过程中的视频,通过图像处理和分析技术,对焊接过程中的温度、焊缝形状等进行实时监控和分析。
本章将介绍机器视觉检测在焊接工艺中焊接过程监控方面的研究现状和方法。
机器视觉技术在焊接自动化中的实时检测与识别
![机器视觉技术在焊接自动化中的实时检测与识别](https://img.taocdn.com/s3/m/c026b5fcd4bbfd0a79563c1ec5da50e2534dd14e.png)
机器视觉技术在焊接自动化中的实时检测与识别机器视觉技术是指利用计算机科学和工程技术的方法和手段,使计算机具备类似人类视觉的功能,从而能够对图像或视频进行处理、分析和理解。
在焊接自动化中,机器视觉技术的实时检测与识别发挥着重要的作用。
本文将探讨机器视觉技术在焊接自动化中的应用,以及其在实时检测与识别方面的优势。
一、机器视觉技术在焊接自动化中的应用1.焊接缺陷检测:传统的焊接缺陷检测通常依赖于人工目视,存在操作繁琐、效率低下、准确性不高等问题。
而采用机器视觉技术进行焊接缺陷检测,可以实现对焊接质量的自动检测和监控。
通过高分辨率的摄像机和图像处理算法,可以准确地识别焊缝质量、焊接温度、气体保护效果等关键参数,及时发现并记录下焊接缺陷。
2.焊缝形状测量:焊缝的形状对焊接质量有着重要的影响。
采用机器视觉技术,可以快速、准确地测量焊缝的尺寸、角度、形态等参数,并与焊接设备的设定值进行比对,实现对焊缝形状的精确控制和调整。
3.焊接轨迹跟踪:在焊接过程中,焊枪的轨迹对焊缝的质量和稳定性有着重要的影响。
传统的焊接轨迹跟踪通常依赖于复杂的传感器系统,而采用机器视觉技术可以通过对焊枪位置和焊缝轮廓的实时跟踪,实现对焊接轨迹的准确控制和调整。
二、机器视觉技术在实时检测与识别方面的优势1.高精度:机器视觉技术基于高分辨率的摄像机和图像处理算法,可以实现对焊接过程和焊缝质量的高精度测量和检测,大大提高了焊接的准确性和稳定性。
2.实时性:机器视觉技术能够实时地对焊接过程进行监测和分析,及时发现并记录下焊接缺陷,有效地避免了焊接质量问题的进一步扩大。
3.自动化:机器视觉技术的应用使焊接过程实现了自动化控制和监测,降低了对人工操作的依赖,提高了生产效率和质量稳定性。
4.数据分析:机器视觉技术可以将焊接过程中采集到的大量数据进行分析和统计,通过建立数据模型和算法,可以指导焊接工艺的优化和改进。
综上所述,机器视觉技术在焊接自动化中的实时检测与识别方面具有重要的应用价值。
机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【开题报告】
![机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用【开题报告】](https://img.taocdn.com/s3/m/4692a45cce2f0066f4332211.png)
毕业设计开题报告电气工程及其自动化机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用1选题的背景、意义需要决定产品,只有满足需要的产品才有生存的空间,这是不变的规律。
视觉传感也是如此。
我国已经成为全球集成电路的一个重要需求市场,半导体和电子市场已初具规模,而面对如此强大的半导体产业将需要高质量的技术做后盾。
同时它对于产品的高质量、高集成度的要求将越来越高。
恰巧,视觉传感将能帮助它们解决以上的问题。
视觉传感的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不合适人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和审查的自动化程度。
而且用机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于这种视觉传感可以快速获取大量信息,而且易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将视觉传感广泛地应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
随着焊接自动化智能化研究的深入,人们越来越注重对焊接质量的控制,其中熔透与成形直接反映了焊接质量,因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的[1]。
目前,国内众多研究人员在视觉传感方面进行了广泛的研究,该课题任何新技术方面的任何尝试都是具有实际意义的。
2相关研究的最新成果及动态熔池视觉检测提取出焊接区图像,其目的是通过图像处理,获取熔池区的各种参数信息,通过研究建立相应的参数的输入输出模型得到所需要的具有实际意义的参数,并与相同规范下标准数据进行比较,利用设计的软硬件进行反馈控制,从而实现焊接过程的智能化控制。
在自动化焊接过程中,图像传感技术用于焊缝跟踪、焊接过程稳定性监测和熔透控制等,而熔透控制以其难以直接监测的特点,更注重熔池信息的捕获,通过建立熔池图像特征信息与熔池之间的映射关系,实现熔深预测和控制。
基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制研究
![基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制研究](https://img.taocdn.com/s3/m/cc2e0903b207e87101f69e3143323968011cf407.png)
基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制研究近年来,随着制造业的发展和技术的进步,焊接技术在工业生产中扮演着至关重要的角色。
然而,由于传统的焊接质量检测方法存在着效率低、准确性不高等问题,因此人们开始探索基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制技术。
本文将就这一研究领域进行探讨,并提出相应的解决方案。
一、机器视觉技术在焊接质量检测中的应用机器视觉技术是一种能够模拟人眼进行图像识别和处理的技术,可以通过高速摄像机和图像处理算法来实时监测焊缝,准确判断焊接质量。
例如,通过图像处理算法可以提取焊缝的几何形状和特征,并通过判断这些特征的合理性来评价焊接的质量。
二、自动化焊接系统的建立与控制在机器视觉技术的基础上,自动化焊接系统的建立与控制是实现焊接质量检测与控制的关键。
该系统通常包括焊接机器人、传感器、控制器等组成部分。
焊接机器人可以根据预设的路径和参数进行焊接操作,而传感器则用于采集焊接过程中的相关数据,并通过控制器进行实时监测和分析。
通过不断优化控制系统的算法和参数,可以使焊接质量得到进一步提升。
三、优势与挑战基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制技术相比传统方法具有诸多优势。
首先,它能够在短时间内对焊接质量进行准确的评估,大大提高了工作效率。
其次,该技术可以降低人为因素对焊接质量的影响,使得焊接过程更加稳定可靠。
然而,该技术也面临着一些挑战,例如复杂焊接环境的光照变化、焊缝形状多样化等问题,这些需要我们进一步研究和改进。
四、展望与应用前景基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制技术具有广阔的应用前景。
在制造业领域,这项技术可以应用于各种焊接工艺,如电阻焊、激光焊等,优化焊接质量和生产效率。
此外,在航空航天、汽车制造等行业,该技术也可以提高焊接工艺的自动化水平和产品品质。
综上所述,基于机器视觉的自动化焊接质量检测与控制研究是当今制造业领域的一个重要研究方向。
通过引入机器视觉技术,建立自动化焊接系统,并优化控制算法,我们可以实现对焊接质量的准确检测和控制,提高产品质量和生产效率。
激光视觉焊接熔池实时动态控制的应用研究
![激光视觉焊接熔池实时动态控制的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/fbfa9662011ca300a6c390d6.png)
节, 使焊矩沿焊接轨迹运动 , 在焊矩路径上记录示教 的位置、焊矩姿态;设置 运动参数 和工艺参数,并生成 一个可连续执 行
全部操作的示教程序 。但 当焊接件的截面尺寸变化较大、或 由于定位夹紧点的作用而导致各段焊缝的散热条件 不同时,弧焊 机器人却不具备对焊接过程 中的热变形等环境和对工作对象变化 自适应能力 。 因此开发新 一代 利用视觉传感来 自动调整焊接 规范参数以适应外部条件变化 的智能焊接机器人成为未来 的发展方 向。
机 进 行 数 据 通信 的软 件 Mooo 2 tcm3 。在 此 基 础 上 ,增 加 了一 套视 觉 传 感 系 统 ,用于 焊 接 熔 池 动 态 过 程 的监 控 。其 系 统 结构 结 构 框 图
收稿 日期 :2 l — l— 0 0O 0 9
础 上 ,通 过 增 加 一 套视 觉传 感 子 系统 ,提 取 C 2 护 焊 中焊 接 熔 池 图像 的 特征 值 ,采 用 神 经 网络 模 型 和 P D控 制相 结 合 的控 0保 I
制策略,实时调整焊接规 范参数 ,从 而提 高弧焊机 器人的 自适应 能力
关键 词 :视 觉 传 感 : 弧 焊 机 器人 ; 焊接 熔 池 ;神 经 网络模 型 :P D控 制 I
3 .视觉 传感 子 系统组 成
在本系统中 , _获得 更加丰富的熔池信息 , 用了一套 由强脉冲激光栅格状多结构条纹和高 电子快 门摄像机组成的熔 为r 采 池图像检测系统,激光器采用 的是美 国L mi 公司 生产的脉冲光纤激光器模 块L l6 F 0 ,其平均输 出功率为4 u c s u04 40 W,在一个
基金项 目:湖北省教育厅资助项 目 ( 2 0 2 0 2 B 0730) 作者简介 :刘 凌云(9 2 ,男,湖北荆州人 ,硕士 ,讲师,研究方向为机器视觉 、机器人应用的研究。 17 一)
机器视觉在焊接工程中的应用与控制
![机器视觉在焊接工程中的应用与控制](https://img.taocdn.com/s3/m/2c277546eef9aef8941ea76e58fafab069dc4401.png)
机器视觉在焊接工程中的应用与控制随着科技的不断发展,机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
其中,机器视觉在焊接工程中的应用与控制也越来越受到重视。
本文将探讨机器视觉在焊接工程中的应用以及相应的控制方法。
一、机器视觉在焊接工程中的应用焊接是一种常见的工业制造过程,广泛应用于汽车、航空航天、建筑等行业。
然而,传统的焊接过程存在一些问题,如焊接质量难以保证、生产效率低下等。
机器视觉技术的应用可以有效解决这些问题。
1.焊缝检测焊缝的质量是焊接工程中非常重要的一环。
传统的焊缝检测方法需要人工参与,费时费力且容易出错。
而机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别算法,实时检测焊缝的质量。
通过对焊缝的形状、尺寸、缺陷等进行分析,可以快速准确地判断焊缝是否符合要求。
2.焊接路径规划焊接路径的规划对于焊接质量和效率有着重要的影响。
传统的焊接路径规划需要依靠经验和试验,效果不稳定且耗时。
而机器视觉技术可以通过对焊接工件进行三维重建和形状分析,自动生成最优的焊接路径。
这不仅可以提高焊接质量,还可以节省时间和成本。
3.焊接参数调整传统的焊接参数调整需要依靠经验和试验,效果不稳定且耗时。
而机器视觉技术可以通过对焊接过程中的图像进行实时监测和分析,自动调整焊接参数。
例如,可以根据焊缝的宽度和深度,自动调整焊接电流和焊接速度,以实现最佳的焊接效果。
二、机器视觉在焊接工程中的控制方法机器视觉在焊接工程中的应用需要相应的控制方法来实现。
以下是几种常见的控制方法:1.图像处理算法图像处理算法是机器视觉技术的核心。
在焊接工程中,可以使用边缘检测、形状分析、目标识别等算法来处理焊接过程中的图像。
通过这些算法,可以提取出焊缝的形状、尺寸、缺陷等信息,为后续的控制提供依据。
2.控制模型建立机器视觉在焊接工程中的应用需要建立相应的控制模型。
例如,可以建立焊接路径规划的模型,根据焊接工件的形状和要求,自动生成最优的焊接路径。
另外,还可以建立焊接参数调整的模型,根据焊接过程中的图像信息,自动调整焊接参数。
机器视觉技术在无损检测中的应用研究
![机器视觉技术在无损检测中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/04b89ffc6037ee06eff9aef8941ea76e58fa4aa3.png)
机器视觉技术在无损检测中的应用研究随着科技发展的日新月异,人工智能技术不断被各行各业所应用,机器视觉技术的应用也越来越广泛。
在工业、制造等领域中,无损检测是一个十分重要的环节,机器视觉技术在无损检测中的应用越来越受到重视。
一、机器视觉技术简介机器视觉是指利用计算机和摄像机等硬件设备,对图像视觉信息进行处理和分析,以达到自动化检测、判断和控制的目的。
它将传统的人脑视觉转化成数学与算法,实现机器间的可识别和语言通信,因此具有高效、准确、可靠等特点。
二、无损检测技术简介无损检测是在不破坏被检测物体的情况下,利用物理、化学和声学等手段对材料中缺陷、不均匀性等缺陷进行检测的方法。
其优点在于能够发现潜在的问题,并进行预防和修复,以保障产品质量和安全,从而提高生产效率。
三、机器视觉技术在无损检测中的应用1. 焊接质量检测机器视觉技术可以对焊接过程中的电弧、熔池、温度等因素进行监测和控制,使焊缝的质量得到有效的保障。
同时,也能对焊接后的焊缝进行扫描和检测,利用图像处理技术判断焊缝是否完整、缺陷情况等。
这种技术可以快速准确地响应焊接过程中的变化,并控制生产环境来达到最佳的焊接质量。
2. 金属材料表面缺陷检测机器视觉技术可以通过对金属材料表面的数字图像进行处理和分析,快速地发现瑕疵和缺陷等缺陷。
这种技术可以利用各种光源,如白光、近红外光、紫外光等,对不同表面缺陷进行检测,同时也能对不同金属材料进行检测,如铝、铜、不锈钢等。
3. 精度检测机器视觉技术还可以对各类机械零部件、产品精度进行检测,并提出检测结果。
这可以确保产品生产过程中的稳定性、精度和一致性,提高产品的质量。
例如在汽车制造过程中,通过机器视觉技术可以对汽车零部件进行精度检测,最终达到优秀的产品质量。
四、机器视觉技术在无损检测中的发展趋势随着机器视觉技术的发展,无损检测技术也在不断进步。
未来,随着机器学习和人工智能技术的发展,机器视觉技术应用场景还将进一步扩大。
机器视觉在自动化焊接中的应用研究
![机器视觉在自动化焊接中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/fe214733773231126edb6f1aff00bed5b8f3737b.png)
机器视觉在自动化焊接中的应用研究随着工业自动化程度的不断提高,自动化设备的使用越来越广泛,例如在焊接行业中,自动化焊接设备的应用越来越普及。
而机器视觉作为自动化设备中的重要组成部分,也在自动化焊接中扮演着越来越重要的角色。
本文将从机器视觉在自动化焊接中的应用技术、应用场景以及发展趋势等方面进行探讨。
一、机器视觉在自动化焊接中的应用技术1、视觉传感器视觉传感器是机器视觉在自动化焊接中的基础,一般分为2D 和3D两种类型,分别用于检测焊接表面的平面和曲面形状。
针对焊缝表面形态的不同,通过选取合适的传感器可以实现高精度的焊接控制。
2、光学相机光学相机作为最基本的机器视觉设备,可以捕捉焊接对象的图像,通过图像分析技术,对焊接缝进行检测,实现对焊接质量的监测、检测焊接缝的位置、最大焊接宽度、焊缝形状等参数,对焊接质量的监控起到了重要作用。
3、3D激光扫描仪3D激光扫描仪是比较先进的机器视觉技术,通过激光扫描的方式,可以实现对焊接缝的三维几何形态的测量。
将扫描得到的三维图像信息传输到计算机进行分析处理,可以检测焊接缝的深、宽、高等参数,并且可以自动检测焊接质量,使得焊接效果更为稳定和可靠。
二、机器视觉在自动化焊接中的应用场景1、机器人自动焊接在一些中小型焊接企业中,人力资源紧缺,劳动力缺陷较大,使用机器视觉技术来实现机器人的自动化焊接已经成为了很多企业的选择。
在机器人自动焊接中,机器视觉可以准确地检测焊接缝的位置和形状,实现自动跟线焊接,提高生产效率。
2、在线检测在传统的焊接中,需要进行不同程度的磨削和打磨,以便进行后续的检测。
而机器视觉技术的引入,使得可以在线进行焊接缝的检测,提高了生产效率。
3、焊接缺陷检测在自动化焊接中,焊接缺陷对焊接质量产生直接影响,而机器视觉可以通过图像识别技术,对焊接缺陷进行检测,包括气孔、裂缝、焊缝未焊透等,提高了焊接质量,降低后续质量控制的难度和成本。
三、机器视觉在自动化焊接中的发展趋势1、深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展,已经成为了机器视觉技术的重要支撑,将来在自动化焊接的应用中,深度学习技术将会发挥很重要的作用。
基于机器视觉的增材制造激光熔覆熔池边缘检测和行为参数分析
![基于机器视觉的增材制造激光熔覆熔池边缘检测和行为参数分析](https://img.taocdn.com/s3/m/765c4c1cc4da50e2524de518964bcf84b9d52d5d.png)
209
Copyright©博看网 . All Rights Reserved.
M 管理及其他 anagement and other
接反应增材过程中的成形状态,监测熔池并分析反馈,对于控制提高金属制件的质量有者重要作用。基于以上问题,提出一种
以激光增材制造成形过程中熔池信息的实时采集、处理、识别、表征和分析为研究对象,以机器视觉、高速摄像的在线原位检测
方法,实时获取熔覆过程熔池的边缘形貌,并通过熔池参数与工艺情况、激光加工路径、熔池缺陷等的关系,通过基于机器视觉
M 管理及其他 anagement and other
基于机器视觉的增材制造激光熔覆熔池边缘检测 和行为参数分析
王仁杰,史圣泰
(江苏大学,江苏 镇江 212013)
摘 要 :近三十年以来增材制造技术的发展已经愈来愈成熟,并且在智能制造领域占据着重要位置,但是当下的金属增材制造
技术,其成形的金属制件也具有不同于传统金属制件的特点,存在各种成形质量问题及缺陷。而增材制造过程中的熔池可以直
收稿日期 :2021-07 作者简介 :王仁杰,男,生于 2000 年,汉族,江苏淮安人,本科,研究方向 :机 械设计制造及其自动化。
熔池视觉传感的应用与研究现状
![熔池视觉传感的应用与研究现状](https://img.taocdn.com/s3/m/cd0b127002768e9951e7380c.png)
熔池视觉传感的应用与研究现状摘要:焊接熔池形状和尺寸对焊缝成形具有非常重要的作用,对焊接接头的性能也有重要影响。
利用视觉传感方法采集熔池信息,从而达到对焊接质量的自动化控制,是现在焊接界的一个重要的研究方向。
关键词:视觉传感方式熔池视觉传感采集系统熔池视觉传感研究现状0 序言焊接质量控制的研究是焊接过程自动化的重要组成部分。
由于对焊接过程自动化和智能化水平的要求日益提高,对焊接质量的控制变得尤为重要。
近年来,随着计算机视觉技术的发展,利用机器视觉直接观察焊接熔池,通过图像处理获取熔池的几何形状信息,对焊接质量进行闭环控制,已成为重要的研究方向[1-3]。
焊接熔池是影响焊接质量的重要因素,熔池的尺寸(正面熔宽,熔深或背面熔宽,余高)直接关系到焊接接头的力学性能,焊接过程中熔池尺寸的稳定对于焊接质量的保证是非常重要的;另外,熔池中包含着丰富的信息,在焊接实践中,熟练的焊工主要是通过观察熔池的变化等因素来调整焊接参数获得满意的焊缝成形。
因此,焊接熔池的视觉传感成为近年来国内外研究的热点之一[4]。
1视觉传感方式目前,国内外研究人员对焊接过程熔池信息传感及时已经进行了大量的研究[5-6]。
声、力、电、热传感器在熔池信息过程中受到多种干扰的影响,特别是伴随电弧、工作环境等复杂的物理过程和随机过程产生的干扰以及传感器自身的一些缺点,较难在焊接过程质量控制中准确全面地采集传感熔池信息。
与其他传感方法相比,视觉传感器不与焊接回路相接触,信号检测不影响正常焊接过程。
它能提供丰富的信息,如熔池特征、接头形状、电弧形态、焊丝位置及已凝固的喊道形状等,并能直接反应焊接过程熔化金属的动态行为,更适合于焊接质量控制过程中熔池信息的采集传感。
近些年来,光学器件成本下降,计算机视觉技术的发展,各种图象处理算法的产生和完善,为视觉传感器在焊缝成形检测与控制中的应用提供了条件[7]。
根据视觉传感系统中成像光源是辅助光源还是焊接区自身光源,视觉传感系统可分为主动式和被动式两大类[8]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
毕业设计开题报告电气工程及其自动化机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用1前言部分机械制造业作为我国国民经济的支柱产业,决定了我国的工业生产能力和水平,焊接作为制造业中总要的加工方法之一,更是有着举足轻重的作用。
随着科技水平的进步,人们对焊接质量的要求也越来越高。
而人工焊接时,由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响,难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。
而且,由于焊接恶劣的工作条件,愿意从事手工焊接的人在减少,熟练的技术工人更有短缺的趋势。
另一方面,电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件,并已渗透到焊接的各个领域。
以往焊接质量主要是通过两种手段来保障。
焊前根据工件、材料、性能要求等制订合理的焊接工艺,但是焊接过程存在的时变性使得质量无法得到严格保证。
焊后可以进行质量检验,对不合格的焊缝,返修或者清理之后再重新焊接来保证焊缝质量,但这种检验方法费时又费力,况且某些焊接产品,如船舶、桥梁、大型压力容器、航天器材等一些重要的焊接件,是不允许出现焊接质量问题的。
因此焊接过程中的在线实时质量控制就显得尤为重要。
但是焊接这一技术领域长期以来采用的是传统焊接方法,尽管近些年来各类气保护焊也得到了广泛应用,但焊接变形、咬边、气孔、裂纹、应力集中、未焊合和夹渣等在缺陷问题仍然较严重。
同样,采用传统焊接方法进行生产,焊接接头的外观成形质量和一致性也无法得到保证,而且手工焊接也如先前所提的原因无法普遍适用。
很显然这些都成了制约焊接质量提高的根源,因此采用自动化、智能化焊接时焊接技术革新的根本出路。
随着焊接自动化智能化研究的深入,人们越来越注重对焊接质量的控制,其中熔透与成形直接反映了焊接质量,因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的。
目前国内外普遍使用各类传感装置对焊接熔池信息进行传感以便于对焊接过程进行控制,并以此作为智能化焊接要求实现的基础。
在各类广泛运用的焊接方法中,熔化极氩气体保护焊,以其特有的优点在工业生产中得到了广泛的应用。
使用该焊接方法,课焊接碳钢、低合金钢、不锈钢、耐热合金钢铝及铝合金、镁合金、铜及铜合金、钛及钛合金等几乎所有厚度大于1mm 的金属,而且焊接效率高,金属飞溅[1]。
目前,国内外对采集钨极气体保护焊(GTAW)熔池图像研究较为成熟,而对于熔化极富氩气体电弧焊的熔池图像则较鲜见报道,此类图像的最大特点在于弧光强烈,只有在恰到好处地消除弧光干扰的前提下才能采集到比较真实的熔池图像。
目前对熔化极富氩气体保护焊在控制方面的研究内容不是特别丰富,因此对这个项目的任何一点尝试都是有实际意义的。
2主题部分2.1熔池传感方式的发展现状2.1.1视觉传感的概念视觉传感, 简言之, 是应用在生产装置的一种电子图像技术。
而这种生产装置不管它是出于过程控制, 机械控制, 还是质量控制等各种目的。
视觉传感器产品(即图像摄取装置, 分CMOS和CCD两种)把图像抓取到, 然后将该图像传送至处理单元, 通过数字化处理, 根据像素分布和亮度、颜色等信息, 来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[ 2,3 ]。
2.1.2各类传感方式简介焊接过程的自动化合智能化是未来焊接技术的发展方向,但焊接过程是一个电、光、热、力等多种因素综合作用下的复杂的物理化学过程,焊接电弧更是一个多输入多输出,强耦合,非线性时变的控制对象,还具有干扰因素多等特点,因此这是一个具有挑战性的任务。
对焊接质量的控制最初体现在焊接过程的传感上面,鉴于目前焊接质量控制与焊接自动化业已成为焊接领域发展的前沿,为了实现上述目标,需要对焊接电弧内部的物理过程及现象,进行更为充分的研究以获取更多的信息。
焊接电弧中含有丰富的信息,是认识焊接物理过程的传感成了实现焊接过程质量控制的关键环节。
为此,技术人员开发了光学、声学、力学、电弧电压等各种形式的焊弧传感器器件用以实现对焊接过程的监控。
力学传感可以直接利用力学传感器采集焊接过程中的力信号,也可对熔池施加外力,熔池在外力作用下,产生其他信号形式的响应。
文献[4]利用电子天平检测出电弧力,通过电弧力、熔池下凹量和熔深之间的联系,间接推算出熔深,近年来研究较多的力学传感主要还是基于熔池振荡法[5,6]。
声学传感器由电压晶体材料制成,利用一定条件下电弧燃烧时发出的声音频率与熔池体积有着一一对应的关系,检测出声音频率,从而间接反映出熔池的一些特征参数。
主要被应用于等离子穿孔焊、激光焊的熔透传感、焊缝缺陷检测及焊缝跟踪等。
热电偶作为测温传感器也被应用于熔池信息的检测中,通过测量出熔池周围几点的温度,结合热平衡方程式计算出熔池的温度场,估算熔深等参数[7]。
电弧传感器利用电弧自身的特性,即电流、电压等,目前的应用领域主要是在焊缝跟踪和熔敷控制方面[8]。
熔化极脉冲焊打破了只有稳定焊接电流才能稳定焊接过程的传统观念,它利用脉动的电流进行焊接。
脉冲焊过程控制的主要内容集中在熔滴过渡的控制上,这些信息包括电信息、光信息、声音信息等。
研究表明:电信息可直接用过于过程检测和控制,对短路和大滴过渡有明显的反映,但对射流和射滴过渡,信号平稳,基本无脉动,不能反映电弧熔滴过渡过程,而声音信息经过声电转化和智能识别也能用以反映熔滴过渡,但生产现场的任何声音都可能成为干扰源,因此在焊接现场难以被采用。
普遍认为反映焊接熔滴过渡最直接的信息源是电弧弧光信息,并且弧光不易受干扰,许多学者据此进行了研究,并已取得了一定的进展[9]。
由于电弧熔滴自由过渡过程特别是射流过渡过程的信号本身就微弱,如果直接提取电弧光信号,则信号的信噪比太低,难以进行准确检测和控制,但与其它的传感方法相比,由于焊接电弧温度高、扰动打以及不均匀性,采用一般测试方法难以全面反映其中的各个变化过程,利用电弧光谱信息进行测控有着很大的优越性。
应用光谱分析来传感焊接电弧,则具有信息丰富、响应迅速、抗干扰能力强、不影响焊接过程和适于实时控制等优点,因此日益受到广泛的重视[10]。
借助于通过图像传感技术来获取焊接熔池直观丰富的图像信息,使用高效的图像处理算法,提取焊接熔池的特征信息,用以实现自动焊接过程质量实时传感与控制以成为近年来研究的热点。
利用机器视觉采集数字图像直观,信息丰富,而且数字化的图像数据,可以迅速传输到计算机高速缓存,进行实时处理,提取特征信息,并做出在线判决,使得现实焊接过程质量实时传感与控制成为可能。
将电弧光谱应用于焊接过程控制的前提,必须首先获得焊接电弧的光谱特征[11]。
2.2视觉信息传感技术机器人视觉信息传感涉及到几个部分的内容:视觉传感器、光源、视觉信息处理的硬软件。
在弧焊过程中,由于存在弧光、电弧、飞溅以及烟雾等多种干扰,使用何种视觉传感方法是首要确定的问题。
在弧焊机器人中,根据使用照明光的不同,可以将视觉方法分为被动视觉和主动视觉两种。
被动视觉是指利用弧光或普通光源和摄像机组成的系统。
其特点是采用适当的光学系统滤去大部分弧光,使熔池区图像清晰真实;主动视觉一般指具有特定结构光源与摄像机组成的视觉信息传感系统。
其特点是使用适当波长的光源,使之与电弧区别开来,从而光学传感器仅仅接受该波长的光线,而滤去弧光。
2.2.1 被动视觉传统被动式视觉图像传感所用传感器的设计原理是:根据光谱图找到某一波长范围,此波长对应的金属谱线的光谱强度大于焊接电弧的辐射强度,因而可以利用熔池自身的辐射成像。
例如,若取光谱中波长为( 601±2)mm区域,通过选择高性能的滤光玻璃,传感器只允许电弧和熔池以及工件表面的反射光中波长为λ=(601±2)的光通过,形成熔池图像,并以此来观测焊接熔池变化。
为了避免焊接过程中强弧光等对视觉传感的干扰,在采用了合适波长的滤光片的同时也研究了如何利用合理的抓图时刻来排除干扰。
通过焊接工艺试验,总结了在拍摄TIG 焊图像的规律:a.在脉冲电流峰基值阶段的图像品质存在较大差异,其原因是脉冲电流峰值期间拍摄图像时,因电弧的弧光太强,焊缝信息淹没在弧光之中,导致从图像中获得焊缝位置信息的困难;而在脉冲电流基值期间进行拍摄图像时,电弧的弧光较弱,图像特征相对比较明显,包含的信息丰富,便于后续的图像处理。
b.在脉冲电流基值期间,不同时刻所拍摄的图像质量也不相同。
这是因为作为被动光源的电弧光强在脉冲电流基值期间总是由强转弱地不断变化。
针对电弧光强的这一特点,应该选择脉冲电流基值期间的某一个电弧光强适中的时刻来拍摄图像。
c.峰值电流42A峰值时间50ms,基值电流5A,基值时间80ms时,采用中心波长为860μm的滤光片,在峰值电流过后5ms后,可获取清晰、稳定、特征明显的实时焊缝图像。
研究发现co2焊熔池信息检测相对TIG焊要困难的多,不仅要避开电弧闪烁、飞溅和烟尘等干扰,而且还要解决好摄像机的固定工作时序与短路发生的随机性之间的矛盾。
研制成co2短路过渡焊接熔池图像检测专用传感器。
该传感器具有独特的光学设计,改善了装备此类视觉传感系统的焊枪的灵活性和可达性,且设计了短路过渡发生的随机性与普通CCD 摄像机固定曝光时序之间的这一矛盾的熔池图像检测控制电路,成功检测到短路过渡熔池图像,为从视觉角度进行焊缝跟踪、过程监控和质量控制奠定了基础。
2.2.2 主动视觉主动视觉一般是基于三角测量原理的视觉方法,其光源为单光面和多光面的激光和扫描的激光束。
为简单起见,分别称之为结构光法和激光扫描法。
由于光源是可控的,所获得的图像受环境的干扰可去掉,真实性好。
因而图像底层处理稳定、简单、实时性好。
根据埋弧焊的特点,通过对线阵CCD传感器在光源性质和光路结构上的改进,大大提高了传感器的抗干扰能力。
光源采用半导体激光器,光路结构改为线结构光照射焊缝,线阵CCD 在垂直方向接受散射光,这样可以有效地克服焊缝坡口信号对工件表面状况的敏感性。
激光经柱面透镜在工件表面汇聚成宽度很窄的结构光带,该光带在工件表面和坡口内部将形成一条空间曲线ABCDE。
选择适当的入射角使在垂直方向上的散射光最强,通过圆透镜在线阵CCD的感光带上成像。
当圆透镜的焦距足够大时,该光学系统的景深也相应较长。
可认为像曲线为一平面曲线abcde。
这样,来自工件表面的光能落在CCD上并使其感光,而坡口处的光带BC和CD所成的像bc 和cd落在CCD的感光部分之外,不能使CCD对应的像素感光,由此可以提取焊缝坡口位置信息。
光路中的滤光片用以增强系统的抗杂光干扰能力。
2.3图像处理及相关应用2.3.1图像处理过程简介在使用视觉传感技术进行焊缝跟踪控制的过程中, 激光二极管发出的点光源经过柱状镜变成一束线光源, 投射到工件表面。
由于试验中采用的是激光束垂直照射,CCD 倾斜接收的方案,这样可以同时得到工件表面和高度方向的两维信息。