基于视觉传感器的厚板双面双弧焊多道焊缝的路径规划外文翻译资料

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基于视觉传感器的厚板双面双弧焊多道焊缝的路径规划

摘要

目的-本文旨在解决改变坡口尺寸和装配间隙会影响多道路径规划精度和焊接质量的问题，实现厚板的自动焊接。

设计/方法/途径——首先建立了一个具有自主设计的无源视觉传感器的双侧双弧焊系统，然后通过图像处理获取坡口图像，提取坡口特征参数。根据焊接参数和提取的几何尺寸，利用DSAW系统进行多道路径规划。

研究结果:建立了一种自主设计的无源视觉传感器的厚板双侧双弧双机器人焊接系统。获得了清晰的坡口焊接图像，并提出了一种有效的图像处理算法来准确提取坡口特征参数。根据焊接参数和提取的几何尺寸，DSAW系统可以自动执行多道路径规划。

创意/价值-气体保护金属电弧焊主要用于电锯的根焊和填充焊道。提出了一种基于视觉传感器的双面双弧焊厚板多道路径规划方法。

阿拉伯联合酋长国大学于2016年6月29日07:16下载(PT)

关键词 传感器，图像处理，DSAW，焊接机器人，多路径规划

研究型论文

1.介绍

厚板焊接结构在造船、重工业和海洋工程中有着广泛的应用。特别是在造船、厚板焊接中可占70%。这些结构通常采用手工、半自动弧焊等传统方法，工艺复杂，生产率低。传统的焊接工艺流程为:预热、一侧气体保护焊(GMAW)，后经碳弧气刨、抛光、磁粉检测、再预热、另一侧气体保护焊(GMAW)、后预热。众所周知，智能化和自动化是焊接发展的方向。由于焊接机器人具有精度高、效率高等优点，所以认为焊接机器人在自动化制造过程中的应用是大势所趋。因此，本文采用双臂机器人DSAW。DSAW是一种新型高效焊接方法，不需要背切，可以满足厚板焊接的自动化要求。DSAW的过程，首先由张等人在1998年提出。，使用一个电源和两个电弧:通常情况下，一个等离子弧焊位于板的一侧，另一个等离子弧或钨极气体保护焊焊炬位于板的另一侧。需要特殊的焊接夹具，以便在焊接过程中能够接触到板的两面进行焊接。电弧在两个火焰之间形成。要焊接的板是接地的，不是电焊电路的一部分。只用一个焊接电源的DSAW系统控制钢板每侧的焊接参数是不可能的。为此，张等人。在2009年提出了两种功率的DSAW系统:根焊采用GTAW，填充焊采用GMAW，但会造成根焊后功率需要改变的问题。本文建立的DSAW系统包含二次幂次，采用GMAW进行根焊和填充焊。

对于多道次焊接，机器人在前道焊道未完成前不能进行示教。因此，多道次路径规划的研究对实现自动焊接具有重要意义。现有的多通道路径规划方法如Zhang等人在2011年提出的方法。主要针对凹槽不变的几何尺寸。在制造过程中，由于加工造成各厚板之间的差异，可能会改变凹槽的几何尺寸。此外，可能存在装配偏差。因此，多路径规划应具有适应新的几何尺寸和装配间隙的能力。在这种情况下，利用视觉传感器捕获凹槽图像，通过图像处理实时提取凹槽几何尺寸和装配间隙，进行多路径规划是非常必要的。

近几十年来，为了实现智能焊接，各种传感器被应用于焊接机器人。根据有无辅助光的条件，将视觉传感器分为两种。这是一个辅助光，如激光传感器被称为积极的视觉传感器，而没有辅助光被称为被动视觉传感器。

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厚板多道路径规划

由于结构光成本高、信息量少等原因，被动视觉以其低成本、无接触、快速、高精度等特点成为研究的热点。陈等人在2003-2005年描述了一种计算机视觉传感系统，该系统利用复合滤波技术在机器人脉冲GTAW中捕捉到清晰的熔池图像。2005年，他们获得了基于视觉计算的弧焊机器人焊缝三维位置信息。沈等在2007年研究了利用计算机视觉控制焊接机器人焊缝熔深的熔池控制。孔等人在2009年提出了一种基于被动视觉的铝合金焊接机器人熔池控制方法。此外，视觉传感器的研究成果大多集中在焊接机器人的焊缝跟踪和熔池检测方面。史密斯等人在1989年中在钨极惰性气体(TIG)焊接自动化过程中，使用传感器来确定焊件相对于焊枪的位置是否正确。余等人在1997-1998年研究了用于高度变化工件焊缝跟踪的视觉传感器。陈等人在2012年设计并构造了立体视觉来计算空间接缝的位置信息。徐等人在2012年实现了基于无源视觉传感器的焊接机器人GTAW过程中焊缝实时跟踪控制。叶等人在2012年研究了脉冲金属有源气体(MAG)焊接的无源视觉焊缝跟踪。

为解决槽型尺寸和装配间隙的变化对多道次路径规划精度和焊接质量的影响，探索厚板自动焊接的实现方法，提出了基于视觉传感器的DSAW厚板多道次路径规划方法。

2.DSAW系统

DSAW系统如图1、2所示。它主要由两个焊接机器人(一个KUKA机器人和一个ABB机器人)、一个中央控制器、一个协调控制中心、两个焊接电源、一个工作台和一个视觉传感器组成。焊接电源与两个机器人之间的通信由设备网实现。中央控制器控制着电弧的开关。该系统中的视觉传感器可用于焊接初始位置的引导和对坡口图像的捕获，提取出多道路径规划所需的尺寸。图3展示了自行设计的被动视觉传感器的细节，该传感器具有结构紧凑（45*45*80 mm3）和水冷系统的优点。

图1 DSAW系统

图2实际系统 图3视觉传感器

传感器检查

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采用两个焊接机器人分别对厚板两侧的根焊和填料焊进行非对称和对称焊接。GMAW用于根焊和填充焊道。本系统特别设计了如图4所示的工作台，具有定位、快速固定、提供外部限制等功能，以减轻电锯焊接变形。

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图4工作台

图6校准板

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杨成东，叶震，陈玉喜，钟继勇，陈山本

图5显示系统流程图。电荷耦合器件(CCD)相机首先移动到一个位置，在那里可以捕捉到整个凹槽的图像。然后，提出了一种提取沟槽特征参数的图像处理算法。根据提取的几何尺寸和从焊接设备中获得的焊接参数，规划多道路径。最后，通过焊接实验验证了基于DSAW的厚板多道路径规划方法的有效性。

3.图像采集与处理

利用DSAW系统中的视觉传感器捕获沟槽图像，通过图像处理提取沟槽的特征参数。相对于绝对坐标系，变形不可避免地存在于像平面的坐标系中，因此在获取凹槽图像前需要进行标定。校准模板有许多5*5平方毫米的窗格模拟工件（图6）图6还显示了角点检测的结果。沈在2008年给出了详细的标定方法，图像平面之间的关系

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坐标和绝对坐标可以求出，具体如下:

再

(1)

其中，（ximage,，yimage）和（xreal， yreal）是图像平面坐标和绝对坐标。（ximage0,yimage0）是图像平面坐标系上O（0，0）点的坐标；k、k·和b分别表示比例因子和截距。dreal

是窗格的间隔;X和Y分别是像平面坐标和绝对坐标之间的横坐标和纵坐标关系函数。每个图像捕获的视觉传感器的位置都固定在工件上表面正上方的同一高度上。每个窗格在图像的像素,每个窗格的大小是5*5毫米,那么每像素和长度（毫米）之间的关系可以成立。

本文在分析图像灰度分布的基础上，提出了一种有效的图像处理算法，以获取沟槽的特征参数。图像处理序列包含:中值滤波，边缘检测由canny算子进行边缘检测后，采用0.3阈值的区域滤波器通过建立每像素与长度(mm)的关系，可以得到包括装配间隙、角度、厚度和宽度在内的槽的特征参数。这里使用的是中值滤波器

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图5系统流程图

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首先降低图像中的噪声，然后利用边缘检测方法对图像边缘进行检测，包括噪声和实际的凹槽边缘。边缘检测是图像处理的重要组成部分，是目前常用来检测凹槽边缘的算法，如Roberts等人。通过对比，我们发现Canny算法在边缘检测的连续性和准确性上明显优于其他传统算法，具有较低的错误率和单像素边缘的优点。但由于Canny算法使用高斯函数对图像进行平滑处理，无法去除局部噪声。为了解决这一问题，在canny算子进行边缘检测后，采用0.3阈值的区域滤波器，通过消除边界线之间的区域，进一步降低噪声。沟槽的完整图像处理流程如图7所示。所提出的图像处理算法的特征参数主要包括装配间隙、角度、厚度和宽度。

4.多路路径规划

针对传统手工和半自动弧焊工艺复杂、生产率低的特点，利用焊接机器人实现厚板的自动焊接在生产中具有重要的应用价值。厚板多道次焊接是一种常用的方法。实现自动焊接的关键问题是精确的多道次路径规划。在上节中，通过视觉传感器可以捕捉到清晰的沟槽图像，通过图像处理可以得到沟槽的特征参数。根据焊接参数和提取的坡口实时特征参数，进行了多道路径规划。在厚板焊接中，根焊缝起着至关重要的作用。熔透是焊接根部必须保证的基本要求。此外，靠近侧壁的焊缝应满足侧壁熔化的要求。多道次焊道中各焊道的形状不仅影响其本身的性能，而且影响后续焊料道的焊接成形。此外，每一层应尽可能保持平整，否则层间可能产生焊接裂纹。多道路径规划主要包括焊接顺序规划和机器人运动路径规划。

4.1焊接顺序规划

焊接是一个涉及电弧物理、传热、冶金和力学的复杂过程。焊道的形状主要受焊接参数、焊炬角度和波形参数的影响。通常，焊道的截面形状是一个不规则的几何图形

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图8（a）显示了焊道的实际截面形状。Isao等人在1879年提出了焊道的简化和近似。如图8(a)所示，所有的焊道可分为四层。第一层是根焊缝，其中包含一个焊缝。第二层也只包括一个焊缝。随着坡口宽度的增加，第三层和第四层分别包含两个焊缝。根据截面形状的不同，我们可以看到有两种类型的焊接焊接焊缝。将第一层、第二层、第三层、第四层的焊缝简化为梯形。其他的可以近似为平行四边形。图8（b）显示焊道已简化。焊接顺序包含两种模式。第一种是从边到边焊接（从右到左或从左到右）。图图9（a）显然表明了这种模式。另一种是从侧面到中心的焊接。图9（b）清楚地揭示了这一点。众所周知，高强度低合金钢对冷裂纹敏感，焊接时必须严格控制层间温度。通过比较两种方式，从侧面到中心的焊接方式需要较短的时间等待焊道间温度降至舒适值，从而提高了焊接效率。此外，在后一种模式下，每一层都更容易保持平整。考虑到这两个原因，本文选择了从侧面到中心的模态焊接。

图8焊缝简化图

图9焊接顺序

图7图像处理过程

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4.2机器人的移动路线规划

机器人的运动路线规划主要包括层数的确定和焊道的确定。此外，每个焊缝的机器人路线需要确定。在本文中，根焊缝和填充道的不对称和对称的GMAW是由两个机器人从厚板的两侧进行的。前焊炬在后焊炬的前面，两支焊炬在根部焊接时弧距为30毫米。而在填料通过，距离是0毫米。两支焊枪焊接速度相同，焊接方

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