CN106141382A - 焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法 - Google Patents

焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其利用视觉传感器采集焊接区域整体图像,根据图像中电弧位置截取坡口边缘ROI窗口图像,经组合式滤波、自适应阈值及边缘提取后,在得到的坡口边缘图像上建立移动式局部模式识别小窗口,并实时检测局部模式识别小窗口内坡口边缘的直线度,最后以最直段坡口边缘的位置检测值作为焊接坡口边缘位置的检测值,实现对焊接坡口边缘位置的视觉传感检测。本发明系统构成简单,坡口形式及接头形式适用范围宽、坡口边缘位置检测精度高、环境适应性好、抗干扰能力强,可用于熔化极(或非熔化极)摇动(旋转、摆动或非摆动)电弧焊接场合。

Description

焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法
技术领域
本发明属于焊接技术领域,具体涉及一种针对焊接坡口边缘位置的视觉传感检测方法。
背景技术
在实际焊接过程中,焊接坡口通常因加工误差、装配误差及热变形等因素而发生变化。此时,在全自动化焊接时,为确保焊接质量往往需要焊接装备具有自主焊缝跟踪功能。这些自动化焊接装备常把焊接坡口边缘、电弧或焊丝中心等信息作为焊缝传感特征,通过特殊传感器检测焊接坡口与电弧(或焊丝)的相对位置来检测焊缝偏差,最终将检测结果送入纠偏系统进行焊缝偏差纠正。要实现上述焊缝跟踪,关键在于传感方法,其按工作原理通常可分为直接电弧式、接触式和非接触式三大类。其中,直接电弧式传感方法的跟踪效果有限且算法实现难度较大;接触式传感方法对焊接坡口的加工要求较高,其传感检测探针易产生磨损变形,从而影响跟踪精度;在非接触式传感方法中,视觉传感器具有信息量大、灵敏度高、坡口适应性好、抗电磁干扰能力强等优点,近年来特别受重视。
利用视觉传感器检测焊缝偏差时,以焊接坡口边缘位置信息为传感特征的检测最为常见。中国专利号为ZL201410833371.8、名称为“窄间隙焊缝偏差的红外视觉传感检测方法及装置”的发明专利公开了一种窄间隙焊缝偏差的红外视觉传感检测方法及装置。该发明采用红外摄像机以外触发方式同步采集脉冲电弧摇动(或旋转)到焊接坡口左侧壁或右侧壁的最近处、且电弧处于电流脉冲基值期的焊接区域红外图像,经过计算机图像处理后,实时提取焊丝位置和焊接坡口边缘信息,并根据焊丝与焊接坡口左右侧壁的相对位置变化,求取焊缝偏差。在提取焊接坡口左右侧壁位置时,以焊接坡口图像截取窗口内、焊接坡口边缘上k(k≥1)个不同位置检测值的中值或平均值作为坡口边缘位置的最终检测值。
中国专利号为ZL201310345369.6、名称为“基于视觉传感的旋转电弧窄间隙MAG焊焊缝偏差识别装置和方法”的发明专利,公开了一种采用CCD摄像机通过触发采样方式准确获取每个电弧旋转周期内电弧旋转到坡口左、右位置的焊接图像,并快速检测两幅图的电弧、左右坡口位置来获取焊缝偏差。该发明专利在焊接图像上设置了i条水平线,通过检测水平线与焊接坡口边缘的交点位置得到焊接坡口左右边缘位置信息,最终以其中值作为焊接坡口边缘位置检测值。
在上述专利中,焊接坡口边缘位置的检测方法虽然可在一定条件下获得较为准确的检测值,然而当焊接坡口边缘检测点处黏附有焊接飞溅时,焊接坡口位置检测将会受到严重干扰。此外,对于窄间隙焊接场合,焊接过程中通常需要采用摆动(或摇动)电弧或旋转电弧,当电弧运动到焊接坡口一侧边缘时,该侧边缘图像受电弧弧光影响而变形,后续通过计算机处理得到的焊接坡口边缘为一不规则曲线,此时上述焊接坡口边缘位置检测方法将难以适用。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在坡口边缘位置检测精度低、适用范围窄、环境适应性不强等缺点,提出一种检测精度高、抗干扰能力强的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法。
为了达到上述目的,本发明提出的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法所采用的技术方案是:
一种焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,基于的检测系统包括:视觉传感器、光学滤波系统、图像传输数据线及计算机图像处理系统,其中所述光学滤波系统同轴安装在视觉传感器的镜头上;所述图像传输数据线一端与视觉传感器相连,另一端与计算机图像处理系统相接;采用视觉传感器获取焊接区域整体图像,并根据该图像中电弧位置适应性地截取焊接坡口任一边缘ROI(Region of interest)窗口的图像,再在所述ROI窗口中设置移动式局部模式识别(Local pattern recognition,LPR)小窗口,并利用LPR小窗口搜寻焊接坡口任一边缘的最直段,最后将该最直段的位置信息作为对应焊接坡口边缘位置的检测值,从而实现对焊接坡口任一边缘位置的高精度视觉传感检测。具体又包括如下步骤:
①利用视觉传感器采集焊接区域整体图像,计算机图像处理系统根据采集的焊接区域整体图像中电弧的位置信息,截取高度为h的ROI窗口图像,并针对该ROI窗口图像进行滤波、阈值化及边缘提取处理,获得高度为h的焊接坡口边缘窗口图像;
②在焊接坡口边缘窗口图像中建立高度为h1的LPR小窗口,并沿焊接坡口边缘窗口图像的高度h方向以步长h2移动LPR小窗口,LPR小窗口每移动一个步长h2后,求取焊接坡口任一边缘上被LPR小窗口所包围部分边缘段的直线度;
③当LPR小窗口在高度h方向上搜索完焊接坡口边缘窗口图像后,寻找焊接坡口任一边缘上最直段所对应的LPR小窗口位置,并计算该LPR小窗口内焊接坡口任一边缘上m(m≥1)个像素点横坐标值的中值或平均值,作为焊接坡口任一边缘在焊接坡口边缘窗口图像中的位置检测值,再经空间坐标变换后,得到焊接坡口任一边缘位置的最终检测值。
进一步,上述步骤①中,所述视觉传感器为主动视觉传感器或被动视觉传感器,在提取电弧位置信息时,选用电弧轮廓的最高点位置或几何中心位置或重心位置,作为截取ROI窗口图像时的定位点,其中优选以电弧轮廓的最高点作为定位点;所述截取的ROI窗口图像的高度h≥10像素点,且优选窗口高度h=100像素点;在对ROI窗口图像进行滤波处理时,优选采用图像锐化与高斯滤波器相结合的组合滤波方式进行滤波,且先进行图像锐化操作,后进行高斯滤波;在对ROI窗口图像进行阈值化及边缘提取时,优选大津法进行自适应阈值,优选Canny算子进行焊接坡口任一边缘提取。
进一步,上述步骤②中,所述LPR小窗口的高度h1≥10像素点、移动步长h2≥1像素点,且优选高度h1=30像素点、移动步长h2=5像素点;所述LPR小窗口可沿焊接坡口边缘窗口图像的高度h方向从上向下或从下向上竖直移动;所述在求取焊接坡口任一边缘上被LPR小窗口所包围边缘段的直线度时,通过计算被该LPR小窗口包围边缘段上像素点横坐标变化来检测其直线度,或通过计算被该LPR小窗口包围边缘段的斜率来检测其直线度;在选用像素点横坐标的变化来求取被LPR小窗口所包围边缘段的直线度时,优选通过计算LPR小窗口内坡口边缘段上像素点横坐标值的均方差来检测其直线度。
进一步,上述步骤③中,在寻找焊接坡口任一边缘上最直段所对应的LPR小窗口的位置时,则通过搜索该LPR小窗口内所包围坡口边缘段上像素点横坐标值的最小均方差来确定,或通过搜索该LPR小窗口内所包围边缘段斜率绝对值的最大值来确定。
与现有技术相比,本发明的优点和有益效果是:
1)利用局部模式识别方法搜寻坡口边缘的最直段,并将此最直段的位置作为坡口边缘位置检测值,其检测精度高,抗焊接飞溅、弧光辐射和焊接烟尘等干扰能力强。
2)选用像素点的坐标变化来检测坡口边缘的直线度,检测方法实现容易,并具有很好的环境适应性。
3)在焊接区域整体图像上根据电弧位置截取有效的坡口边缘窗口图像,能有效避免电弧弧光的干扰,提高了坡口边缘位置检测方法的工作可靠性,同时也提高了坡口边缘位置的检测效率。
附图说明
图1为焊接坡口边缘位置视觉传感检测系统原理图(以I型坡口为例);
图2为利用图1所示的检测系统采集的焊接区域整体图像示意图(以I型坡口为例);
图3为焊接图像预处理流程;
图4为焊接坡口边缘位置检测方法原理图;
图5为相对于图4的坡口边缘LPR检测方法流程图;
图6为焊接图像预处理实例;
图7为焊接坡口边缘位置检测实例;
图1、图2中:1—焊接试件;2—电弧;3—焊接电极(熔化极焊接时为焊丝,非熔化极焊接时为钨棒或高能束);4—焊接坡口6的左边缘;5—焊接坡口6的右边缘;6—焊接坡口;7—光学滤光系统(包括UV镜、中性减光镜、窄带滤光镜等);8—视觉传感器;9—图像传输数据线;10—计算机图像处理系统;11—ROI窗口;12—焊接区域整体图像;Vw—焊接速度;θ—拍摄角度。
图4中:13—焊接坡口边缘窗口图像;14—LPR小窗口;15—LPR小窗口14向上移动一个步长h2后的位置;h—焊接坡口边缘窗口图像13的高度;h1—LPR小窗口14高度;h2—LPR小窗口14移动步长;B(x0,y0)—直角坐标系xBy的原点;P(xp,yp)—LPR小窗口14内的任一像素点坐标。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,对本发明作进一步详细说明,但本发明保护范围不限于下述实施例,凡采用等同替换或等效变换形式获得的技术方案,均在本发明保护范围之内。
如图1所示,为I型焊接坡口条件下,基于视觉传感的焊接坡口边缘位置检测系统原理图,其主要包括:视觉传感器8、光学滤波系统7、图像传输数据线9及计算机图像处理系统10。焊前,根据焊接工艺规范参数,确定光学滤波系统7中UV(Ultra Violet)镜、中性减光镜的通光量及窄带滤光镜的中心波长,并将设计好的光学滤波系统7同轴安装于视觉传感器8的镜头上;将装有光学滤波系统7的视觉传感器8以角度θ(通常为10~45°)聚焦对准于待焊接区域,并与焊接电极3在焊接坡口6纵向上保持相对距离固定,以保证在后续以Vw速度进行焊接时,视觉传感器8始终能采集到清晰的焊接区域整体图像12;设定视觉传感器8的工作模式,使其工作于外触发模式或连续拍摄模式;图像传输数据线9一端与视觉传感器8相连,另一端与计算机图像处理系统10相接。
如图1所示,电弧2引燃后,本发明中的视觉传感器8通过图像传输数据线9将采集的焊接区域整体图像12送入计算机图像处理系统10,以用于后续焊接坡口6任一边缘4(或5)位置检测处理。此过程中,所用视觉传感器8可为主动视觉传感器,也可为被动视觉传感器;使用主动视觉传感器时,需配用主动透射光源。
如图2所示,为利用图1所示的检测系统在I型坡口条件下采集的焊接区域整体图像12的示意图。下面以焊接坡口6左边缘4位置的视觉传感检测来阐述本发明方法的具体实施步骤,焊接坡口6右边缘5位置的检测与之类似。
计算机图像处理系统10接收到该焊接区域整体图像12后,按图3所示的流程进行图像预处理。在图像预处理过程中,计算机图像处理系统10首先建立该焊接区域整体图像12的灰度分布直方图,再以电弧2附近区域的灰度为阈值,利用普通阈值算法或自适应阈值算法快速实现对原始焊接区域整体图像12的二值化,将电弧2区域从焊接区域整体图像12中提取出来;然后,计算机图像处理系统10对阈值化处理后的图像进行灰度值行扫描或列扫描,寻找出电弧2区域的几何位置;接着,以电弧2轮廓的最高点或几何中心或重心位置为定位参考点,在原始焊接区域整体图像12中建立高为h(h≥10像素点)的焊接坡口6左边缘4ROI窗口11,截取出高为h的ROI窗口11图像;并且,计算机图像处理系统10选用组合式滤波器对截取的ROI窗口11图像进行滤波后,再进行阈值化处理,并采用边缘提取算法从ROI窗口11图像中提取出焊接坡口6左边缘4,得到焊接坡口边缘窗口图像13。
依据电弧2位置对ROI窗口11定位时,优选电弧2轮廓的最高点作为截取ROI窗口11图像的定位参考点。该定位方法实现简单,可提高电弧2位置的检测效率,并可缩短ROI窗口11图像的定位时间。
采用ROI窗口11截取焊接坡口6左边缘4时,为兼顾焊接坡口6左边缘4的提取效率和适应焊接坡口6间隙的变化,优选ROI窗口11的高度h=100像素点、宽度为100像素点。
与原始焊接区域整体图像12相比,截取的ROI窗口11图像中各个部分的灰度值对比度较小。为获得较好的焊接坡口6左边缘4提取效果,对截取的ROI窗口11图像,先采用组合式滤波器进行滤波(图像锐化+高斯滤波),然后采用大津法自适应阈值法进行阈值处理,最后采用Canny边缘算子提取焊接坡口6左边缘4。
如图4所示,为焊接坡口边缘位置检测方法原理图,图5所示,为相对于图4的坡口边缘LPR检测方法流程图。以焊接坡口边缘窗口图像13的宽度方向为x轴、高度h方向为y轴及左下角B(x0,y0)为原点建立笛卡尔直角坐标系xBy,计算机图像处理系统10在焊接坡口边缘窗口图像13中建立高度h1≥10像素点的LPR小窗口14,其宽度小于焊接坡口边缘ROI窗口11的宽度。
然后,计算机图像处理系统10以设定的移动步长h2(h2≥1像素点),沿焊接坡口边缘窗口图像13的高度h方向从其最底部竖直向上或从其最上部竖直向下移动LPR小窗口14。例如,当LPR小窗口14竖直向上移动一个步长h2后,LPR小窗口14在焊接坡口边缘窗口图像13中的位置变为图4中所示的位置15;每移动一步LPR小窗口14,求取一次LPR小窗口14所包围边缘段的直线度;当LPR小窗口14在高度h方向上搜索完焊接坡口边缘窗口图像13后,寻找焊接坡口6左边缘4上最直段对应的LPR小窗口14位置,计算该LPR小窗口14内焊接坡口6左边缘4上m(m≥1)个像素点横坐标值的中值或平均值,作为焊接坡口6左边缘4在焊接坡口边缘窗口图像13中的位置检测值,再经坐标变换后得到焊接坡口6左边缘4位置的检测值,实现对焊接坡口6左边缘4位置的视觉传感检测。
在上述设置LPR小窗口14时,综合考虑图像处理时间和位置检测精度,优选LPR小窗口14的高度h1=30像素点、移动步长h2=5像素点。在求取焊接坡口6左边缘4上被LPR小窗口14所包围边缘段的直线度时,通过计算LPR小窗口14内边缘段上像素点横坐标的变化,可方便地检测出该段坡口边缘的直线度。此外,还可通过计算LPR小窗口14内边缘段的斜率,来检测该段焊接坡口边缘的直线度。
在选用LPR小窗口14内边缘段上像素点横坐标的变化来检测直线度时,优选通过计算该段焊接坡口6边缘上像素点横坐标的均方差,来检测LPR小窗口14内边缘段的直线度,并通过搜索最小值均方差来定位边缘段的最直段所对应的LPR小窗口14的位置。相应地,在对应于第k次搜索的LPR小窗口14内,所包围的焊接坡口6左边缘4上像素点横坐标的均方差σk为:
σ k = 1 n ( x p - x ‾ k ) 2 - - - ( 1 )
式(1)中,n为LPR小窗口14内焊接坡口6左边缘4上像素点的数目;为LPR小窗口14内焊接坡口6左边缘4上n个像素点横坐标的平均值,即:
x ‾ k = 1 n Σ p = 1 n x p , ( n ≥ 1 ) - - - ( 2 )
上述像素点横坐标的均方差σk越小,表示其横坐标数值的变化越小,从而说明此时LPR小窗口14内焊接坡口6左边缘4的直线度就越好。当LPR小窗口14搜索完焊接坡口边缘窗口图像13后,可求出像素点横坐标均方差σk的最小值σmin,此时所对应LPR小窗口14内、焊接坡口6左边缘4上的所有像素点横坐标的平均值即代表焊接坡口6左边缘4的最直段在焊接坡口边缘窗口图像13中的位置。经过空间坐标变换后,得到的焊接坡口6左边缘4位置检测值xi为:
x i = x ‾ k | σ min + x 0 - - - ( 3 )
在求取焊接坡口6左边缘4位置检测值xi时,可以按照式(3),根据LPR小窗口14内、焊接坡口6左边缘4上的所有像素点横坐标的平均值并通过空间坐标变换来求取;也可用此时LPR小窗口14内、焊接坡口6左边缘4上m(m≥1)个不同位置像素点横坐标值的中值或平均值代替平均值后,再通过空间坐标变换来求取。此外,为了提高焊接坡口6左边缘4的位置检测精度,对焊接坡口6左边缘4的最近q个检测值进行均值滤波,最终得到焊接坡口6左边缘4的位置采样值xsi为:
x s i = 1 q Σ i = 1 q x i , ( q ≥ 1 ) - - - ( 4 )
当选用LPR小窗口14内所包围边缘段的斜率来搜索焊接坡口6左边缘4上最直段对应的LPR小窗口14位置时,需在LPR小窗口14每一次移动过程中先求取其包围边缘段的斜率,然后寻找所有斜率绝对值的最大值,实现焊接坡口6左边缘4上最直段对应LPR小窗口14的定位,从而找到焊接坡口6左边缘4上的最直段。至此,便实现了基于LPR方法的坡口边缘位置检测。
所述焊接坡口6任一边缘4(或5)位置检测方法,对焊接坡口形式、接头形式、焊接方法、电弧形式没有特别要求。可检测的坡口形式包括:I型坡口、V型坡口、U型坡口及其它类似坡口形式;适用的接头形式包括:对接接头、T型接头、搭接接头;适用的焊接工艺包括:熔化极气体保护焊工艺、非熔化极气体保护焊工艺;适用的电弧形式包括:摆动电弧、旋转电弧、摇动电弧、非摆动电弧。
以下提供本发明焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法的2个实施例。
实施例1
如图6所示为采用摇动式脉冲熔化极电弧进行I型坡口焊接时的焊接图像预处理流程实例。试验条件包括:采用数字式CMOS红外摄像机作为视觉传感器8,并在外触发模式下采集电弧2位于焊接坡口6侧壁处停留时的焊接区域整体图像12,所用拍摄角度为25°、光圈为16、曝光时间为0.2ms;配套设计的光学滤波系统7包括一个UV镜,一个透过率为30%的中性减光镜,一个中心波长为970nm、带宽为20nm的窄带滤光镜;焊接试件1母材为低碳钢Q235,焊接坡口6的间隙为14mm;脉冲电弧2的平均电流为280A,平均电弧电压为29.5V,焊接速度Vw为20.3cm/min,焊丝干伸长为18mm,焊丝3的直径为1.2mm,焊接保护气体Ar+20%CO2的流量为30L/min;电弧2的圆弧形摇动频率为2.5Hz,摇动角度为84°,在坡口两侧壁处的停留时间分别为0.1s。
如图6(a)为计算机图像处理系统10采集的、电弧2摇动到焊接坡口6右侧壁处停留时的焊接区域整体图像12,图像的像素尺寸大小为544×544。图中,电弧2距离焊接坡口6的右边缘5较近,对焊接坡口6右边缘5的弧光辐射较为严重,同时可清晰看到在焊接坡口6的左边缘4上黏附有一个焊接飞溅。计算机图像处理系统10接收到焊接区域整体图像12后,建立该焊接区域整体图像12的灰度分布直方图,选用220作为阈值对焊接区域整体图像12进行二值化,得到的二值化图像如图6(b)所示。在图6(b)中,电弧2的区域被从焊接区域整体图像12中提取出来。通过对图6(b)进行像素点行扫描,确定出电弧2最高点在焊接区域整体图像12中的位置坐标为(350,271),然后以此点作为ROI窗口11定位的参考点,参考原则是x0=(350-Δx)、y0=(271-Δy)。为减少电弧2对焊接坡口侧壁的弧光干扰,当电弧2摇动到焊接坡口6右边缘5时,选择对距离电弧2较远的焊接坡口6左边缘4进行ROI窗口11的定位。设定ROI窗口11的高度h=100像素点、宽度为100像素点,然后在原始焊接区域整体图像12中确定了ROI窗口11的位置,如图6(c)中的小方框所示。从图6(c)中可看出,焊接坡口6左边缘4上的焊接飞溅被ROI窗口11包围了,后续焊接坡口6左边缘4位置检测时必须采用有效的检测方法,才能避免焊接飞溅对检测结果的影响。图6(d)所示为从焊接区域整体图像12中用ROI窗口11截取出来的ROI窗口11图像。图6(e)所示为对图6(d)依次进行图像锐化处理、高斯滤波及大津法自适应阈值后,获得的坡口边缘二值化的图像。再采用Canny边缘算子,从图6(e)中提取出焊接坡口6左边缘4(如图6(f)中白线所示),最终得到图6(f)所示的像素尺寸大小为100×100的焊接坡口边缘窗口图像13。
如图7所示为基于视觉传感的焊接坡口边缘4(或5)位置检测实例。根据图6(f),在焊接坡口边缘窗口图像13的底部建立了一个LPR小窗口14,如图7(a)所示。所建立的LPR小窗口14的高度h1=30像素点、宽度为40像素点、移动步长h2=5像素点。按照步长h2=5像素点,从焊接坡口边缘窗口图像13的底部竖直向上移动LPR小窗口14,并且LPR小窗口14每移动一步,就按式(1)和(2)计算LPR小窗口14内、焊接坡口6左边缘4的直线度,LPR小窗口14的移动过程如图7(b)所示。当LPR小窗口14搜索完焊接坡口边缘窗口图像13后,以像素点横坐标均方差作为判断焊接坡口6左边缘4直线度的依据,寻找最小值均方差σmin对应的LPR小窗口14位置,从而确定焊接坡口6左边缘4的最直段。采用该方法搜索到LPR小窗口14的位置如图7(c)所示,此时LPR小窗口14包围的焊接坡口6左边缘4的一段即被认为是焊接坡口6左边缘4的最直段。然后,根据式(2)计算出的LPR小窗口14包围的焊接坡口6左边缘4上所有像素点横坐标的平均值并按式(3)进行空间坐标变换后,求得焊接坡口6左边缘4位置检测值xi=126.53像素。最后,针对最近5个(即q=5)检测值,按式(4)进行滤波,最后得到焊接坡口6左边缘4的位置采样值xsi=126.47像素,从而实现了基于LPR方法的坡口边缘位置检测。
从图7(c)中可看出,最终确定的坡口边缘最直段所对应的LPR小窗口14位置,避开了焊接飞溅,说明本发明具有很好的抗焊接飞溅干扰能力。
实施例2
采用交流TIG焊电弧(非熔化极交流电弧)对双侧坡角为45°的V型坡口进行焊接,所用电弧2在焊接时不摆动。试验条件包括:视觉传感器8为数字式CCD摄像机,并在外触发模式下获取焊接区域整体图像12,所用拍摄角度为30°、光圈为11、曝光时间为0.5ms;设计的光学滤波系统7包括一个UV镜,一个透过率为10%的中性减光镜,一个中心波长为880nm、带宽为20nm的窄带滤光镜;焊接试件1母材为低碳钢Q235,其焊接坡口6上边缘4和5之间的间隙为20mm;所用TIG焊电弧2的平均电流为160A,焊接速度Vw为7cm/min,钨极伸出长度为3.5mm,弧长2mm,焊接保护气体纯Ar气的流量为10L/min。
按实例1的检测步骤,视觉传感器8将获取的像素尺寸大小为544×544的焊接区域图像12送入计算机图像处理系统10中。根据焊接区域整体图像12的灰度直方图,选用200作为阈值对原始焊接区域整体图像12进行二值化分割;再以电弧2的几何中心坐标为参考点,确定原始焊接区域整体图像12中ROI窗口11的位置,并对用ROI窗口11从原始焊接区域整体图像12中截取出来的像素大小为80×80的图像,依次进行图像锐化、高斯滤波及大津法自适应阈值处理,最后采用Canny算子进行边缘提取,获得焊接坡口边缘窗口图像13。
在焊接坡口边缘窗口图像13的顶部,建立了一个高度h1=30像素点、宽度为20像素点的移动式LPR小窗口14,移动步长h2=5像素点。按步长h2=5像素点,从焊接坡口边缘窗口图像13的顶部竖直向下移动LPR小窗口14,选用LPR小窗口14内焊接坡口6右边缘5的斜率作为评判这一小段坡口边缘直线度的标准。LPR小窗口14每移动一步,计算一次LPR小窗口14内所包围坡口边缘段的斜率;当LPR小窗口14搜索完焊接坡口边缘窗口图像13后,搜寻斜率绝对值最大时对应的LPR小窗口14的位置,此时的LPR小窗口14包含了焊接坡口6右边缘5的最直段。然后,计算LPR小窗口14所包围的焊接坡口6右边缘5的最直段上均匀分布的10个(即m=10)像素点横坐标的平均值,再对此值进行空间坐标变换,得到了焊接坡口6右边缘5位置检测值xi=153.43像素。最后,针对最近6个(即q=6)检测值,按式(4)进行滤波,得到焊接坡口6右边缘5的位置采样值xsi=153.55像素,从而实现基于LPR方法的V型坡口边缘位置检测。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式。当然,本发明还可有其它多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,任何熟悉本技术领域的技术人员,当可根据本发明作出各种相应的等效改变和变形,都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,基于的检测系统包括:视觉传感器(8)、光学滤波系统(7)、图像传输数据线(9)及计算机图像处理系统(10),其中所述光学滤波系统(7)同轴安装在视觉传感器(8)的镜头上;所述图像传输数据线(9)一端与视觉传感器(8)相连,另一端与计算机图像处理系统(10)相接;其特征是:所述检测方法是,利用所述视觉传感器(8)采集焊接区域整体图像(12),并从中截取包含焊接坡口(6)任一边缘(4或5)的ROI窗口(11)的图像,再在所述ROI窗口(11)内设置移动式局部模式识别LPR小窗口(14),最后利用LPR小窗口(14)搜寻焊接坡口(6)任一边缘(4或5)的最直段,并将该最直段的位置检测值作为焊接坡口(6)任一边缘(4或5)位置的检测值,实现对焊接坡口(6)任一边缘(4或5)位置的视觉传感检测。
2.根据权利要求1所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是具体包括以下步骤:
①利用视觉传感器(8)采集焊接区域整体图像(12),计算机图像处理系统(10)根据采集的焊接区域整体图像(12)中电弧(2)的位置信息,截取高度为h的ROI窗口(11)图像,并针对该ROI窗口(11)图像进行滤波、阈值化及边缘提取处理,获得高度为h的焊接坡口边缘窗口图像(13);
②在焊接坡口边缘窗口图像(13)中建立高度为h1的LPR小窗口(14),并沿焊接坡口边缘窗口图像(13)的高度h方向以步长h2移动LPR小窗口(14),LPR小窗口(14)每移动一个步长h2后,求取焊接坡口(6)任一边缘(4或5)上被LPR小窗口(14)所包围部分边缘段的直线度;
③当LPR小窗口(14)在高度h方向上搜索完焊接坡口边缘窗口图像(13)后,寻找焊接坡口(6)任一边缘(4或5)上最直段所对应的LPR小窗口(14)位置,并计算该LPR小窗口(14)内焊接坡口(6)任一边缘(4或5)上m(m≥1)个像素点横坐标值的中值或平均值,作为焊接坡口(6)任一边缘(4或5)在焊接坡口边缘窗口图像(13)中的位置检测值,再经空间坐标变换后,得到焊接坡口(6)任一边缘(4或5)位置的最终检测值。
3.根据权利要求2所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是在步骤①中:所述视觉传感器(8)为主动视觉传感器或被动视觉传感器,在提取电弧(2)位置信息时,可选用电弧(2)轮廓的最高点位置或几何中心位置或重心位置,作为截取ROI窗口(11)图像时的定位点。
4.根据权利要求2所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是在步骤①中:所述截取的ROI窗口(11)图像的高度h≥10像素点;在对ROI窗口(11)图像进行滤波处理时,采用图像锐化与高斯滤波器相结合的组合滤波方式进行滤波,且先进行图像锐化操作,后进行高斯滤波;在对ROI窗口(11)图像进行阈值化及边缘提取时,选大津法进行自适应阈值,选Canny算子进行焊接坡口(6)任一边缘(4或5)提取。
5.根据权利要求2所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是在步骤②中:所述LPR小窗口(14)的高度h1≥10像素点、移动步长h2≥1像素点;所述LPR小窗口(14)可沿焊接坡口边缘窗口图像(13)的高度h方向从上向下或从下向上竖直移动。
6.根据权利要求2所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是在步骤②中:所述在求取焊接坡口(6)任一边缘(4或5)上被LPR小窗口(14)所包围边缘段的直线度时,通过计算被该LPR小窗口(14)包围边缘段上像素点横坐标变化来检测其直线度,或通过计算被该LPR小窗口(14)包围边缘段的斜率来检测其直线度。
7.根据权利要求6所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是:当选用像素点横坐标的变化来求取被LPR小窗口(14)所包围边缘段的直线度时,优选通过计算LPR小窗口(14)内边缘段上像素点横坐标值的均方差来检测其直线度。
8.根据权利要求2所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是在步骤③中:当寻找焊接坡口(6)任一边缘(4或5)上最直段所对应的LPR小窗口(14)的位置时,则通过搜索该LPR小窗口(14)内所包围边缘段上像素点横坐标值的最小均方差来确定,或通过搜索该LPR小窗口(14)内所包围边缘段斜率绝对值的最大值来确定。
9.根据权利要求4所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是,所述的ROI窗口高度h=100像素点。
10.根据权利要求5所述的焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法,其特征是,所述的LPR小窗口高度h1=30像素点,移动步长h2=5像素点。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109598760A (zh) * 2018-12-07 2019-04-09 北京博清科技有限公司 图像处理方法和图像处理装置
CN109648224A (zh) * 2018-12-28 2019-04-19 湘潭大学 一种旋转双电容式角焊缝跟踪传感器

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08187577A (ja) * 1994-12-28 1996-07-23 Nippon Steel Corp 開先検出方法
JP2000102869A (ja) * 1998-09-30 2000-04-11 Daihen Corp センサ付き溶接用ロボット
JP2003126962A (ja) * 2001-10-24 2003-05-08 Kobe Steel Ltd 溶接ロボットの制御装置
CN103464869A (zh) * 2013-08-26 2013-12-25 江苏科技大学 基于视觉传感的旋转电弧窄间隙mag焊焊缝偏差识别装置和方法
CN104028877A (zh) * 2014-06-12 2014-09-10 湘潭大学 一种基于动态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪方法
CN104084669A (zh) * 2014-06-20 2014-10-08 河北工业大学 一种基于解耦检测的环缝视觉检测方法及装置
CN104551347A (zh) * 2014-12-30 2015-04-29 江苏科技大学 窄间隙焊缝偏差的红外视觉传感检测方法及装置
CN105844622A (zh) * 2016-03-16 2016-08-10 南京工业大学 一种基于激光视觉的v型坡口焊缝检测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08187577A (ja) * 1994-12-28 1996-07-23 Nippon Steel Corp 開先検出方法
JP2000102869A (ja) * 1998-09-30 2000-04-11 Daihen Corp センサ付き溶接用ロボット
JP2003126962A (ja) * 2001-10-24 2003-05-08 Kobe Steel Ltd 溶接ロボットの制御装置
CN103464869A (zh) * 2013-08-26 2013-12-25 江苏科技大学 基于视觉传感的旋转电弧窄间隙mag焊焊缝偏差识别装置和方法
CN104028877A (zh) * 2014-06-12 2014-09-10 湘潭大学 一种基于动态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪方法
CN104084669A (zh) * 2014-06-20 2014-10-08 河北工业大学 一种基于解耦检测的环缝视觉检测方法及装置
CN104551347A (zh) * 2014-12-30 2015-04-29 江苏科技大学 窄间隙焊缝偏差的红外视觉传感检测方法及装置
CN105844622A (zh) * 2016-03-16 2016-08-10 南京工业大学 一种基于激光视觉的v型坡口焊缝检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN S.B.等: "Robotic welding systems withvision-sensing and self-learning neuron control of arc welding dynamicprocess", 《INTELL. ROBOT. SYST》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109598760A (zh) * 2018-12-07 2019-04-09 北京博清科技有限公司 图像处理方法和图像处理装置
CN109648224A (zh) * 2018-12-28 2019-04-19 湘潭大学 一种旋转双电容式角焊缝跟踪传感器
CN109648224B (zh) * 2018-12-28 2021-02-09 湘潭大学 一种旋转双电容式角焊缝跟踪传感器

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