CN107442900A - 一种激光视觉焊缝跟踪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种激光视觉焊缝跟踪方法，包括视觉跟踪模块、机器人模块和焊枪模块；利用固定于焊枪上的视觉跟踪模块实时获取焊缝图像，并利用图像处理程序实时分析焊缝中心是否发生偏移，并及时反馈给机器人模块进行调整。利用本发明获得的焊缝识别精度以及焊缝跟踪精度都达到了工业应用的水平，有利于国产焊缝跟踪行业的发展。

Description

一种激光视觉焊缝跟踪方法
技术领域
本发明涉及焊接领域，特别是智能化焊接。
背景技术
随着自动化程度的不断提升，利用工业机器人和激光视觉焊缝跟踪技术结合实现智能焊接成为焊接领域的趋势。焊缝跟踪器采用传感器实时判断焊缝位置并通过上位机实时计算实际焊缝与机器人轨迹的偏差，最后通过控制器控制机器人关节角度变化，从而保证末端焊枪始终行走在实际焊缝上，实现了焊缝的实时跟踪。
然而目前焊缝跟踪器被少数国外厂家垄断，不仅价格昂贵且仅支持少数机器人系统，不对国产机器人开放，这导致我国焊缝跟踪技术发展受限，阻碍了焊接行业的自动化和先进化的发展。
发明内容
为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种激光视觉焊缝跟踪方法，用于解决现有的激光焊缝跟踪技术被国外垄断的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种激光视觉焊缝跟踪方法，包括视觉跟踪模块、机器人模块和焊枪模块；
所述机器人模块具有多轴自由度，所述焊枪模块固定于机器人模块上；
所述视觉跟踪模块包括CCD相机、结构光激光器、图像采集卡和计算机，所述CCD相机和结构光激光器均固定于焊枪模块的焊枪头上方，所述CCD相机通过图像采集卡将采集到的焊缝图像传输至计算机，所述计算机上预设有图像处理程序，该图像处理程序按照顺序执行的以下步骤对接收到的焊缝图像进行处理：
步骤1.1、焊缝图像采集
在焊枪开启前对定位好的待加工件上的焊缝进行图像采集并存储于计算机中成为基准图像；在焊接过程中对焊缝进行实时图像采集；
步骤1.2、图像预处理
对焊接过程中获得的图像，参照基准图像调校位置，然后先后进行图像有效区域提取、图像平滑处理、图像增强处理以及二值化处理；
步骤1.3、图像后处理
将经过二值化处理后获得的焊缝图像进行边缘提取和直线拟合；
步骤1.4、焊缝中心点测量
提取拟合后的直线上的特征点并与目标坐标点进行比较，获得偏差信息；
步骤1.5、偏移判断
所述计算机将获得的偏差信息判断焊缝中心点是否发生偏移并根据判断结果控制视觉跟踪模块是否继续跟踪，同时将偏差信息发送给机器人模块，所述机器人模块根据接收到的偏差信息调整自身的各个轴的位置以纠正偏差，所述视觉跟踪模块根据接收到的偏差。
进一步的，在本发明中，所述CCD相机位于焊枪头的正上方，所述结构光激光器为一字线激光器且结构光激光器位于焊枪头的斜上方，结构光激光器的出射光与CCD相机的镜头中心轴之间的夹角成20°～45°。
进一步的，在本发明中，步骤1.2和步骤1.3中利用OpenCV进行图像预处理和图像后处理。
进一步的，在本发明中，所述图像平滑处理利用高斯滤波器进行处理。
进一步的，在本发明中，所述图像增强处理时利用直方图划分焊缝图像的灰度等级并将直方图均衡化。
进一步的，在本发明中，所述二值化处理时，将焊缝图像的像素点中的灰度值转化为0或255，转化标准为若灰度值大于等于20则灰度值转化为255，若灰度值小于20则灰度值转化为0。
有益效果：
本发明提供的一种激光视觉焊缝跟踪方法，利用视觉跟踪模块和工业机器人配合并利用图像处理软件实时判断焊缝中心点是否发生偏移，及时反馈给工业机器人进行调整，实现了视觉跟踪的目的；其获得的焊缝识别精度达到1mm，焊缝跟踪控制精度小于等于2mm，可以实现对焊缝的精密跟踪。本发明打破国外产品对焊缝跟踪的垄断地位，对国产焊缝跟踪系统的产业化、推动国产机器人的进一步发展具有重要意义。
附图说明
图1为本发明中图像处理的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
一种激光视觉焊缝跟踪方法，包括视觉跟踪模块、机器人模块和焊枪模块；
所述机器人模块具有多轴自由度，所述焊枪模块固定于机器人模块上；
所述视觉跟踪模块包括CCD相机、结构光激光器、图像采集卡和计算机，所述CCD相机和结构光激光器均固定于焊枪模块的焊枪头上方，其中CCD相机位于焊枪头的正上方，考虑到结构紧凑和光线不被遮挡，结构光激光器为一字线激光器且结构光激光器位于焊枪头的斜上方，结构光激光器的出射光与CCD相机的镜头中心轴之间的夹角成30°。
所述CCD相机通过图像采集卡将采集到的焊缝图像传输至计算机，所述计算机上预设有图像处理程序，如图1所示，该图像处理程序按照顺序执行的以下步骤对接收到的焊缝图像进行处理：
步骤1.1、焊缝图像采集
在焊枪开启前对定位好的待加工件上的焊缝进行图像采集并存储于计算机中成为基准图像，基础图像采集时未收到焊接焊渣、弧光和飞屑的干扰，可以作为基准来参考；在焊接过程中对焊缝进行实时图像采集；
接着，采用基于VC++6.0开发的OpenCV软件进行步骤1.2和步骤1.3来获取有用信息；
步骤1.2、图像预处理
对焊接过程中获得的图像，参照基准图像调校位置，然后先后进行图像有效区域提取、图像平滑处理、图像增强处理以及二值化处理；
其中图像有效区域提取时对步骤1.1中采集的752*482的图像像素，选取其中焊缝所在的200*150像素进行后续步骤处理，达到精简计算过程、节约处理时间和提高处理速度的目的；
图像平滑处理利用高斯滤波器对焊缝图像的噪声进行降噪处理，避免震荡现象。
图像增强处理时利用直方图划分焊缝图像的灰度等级并将直方图均衡化。通过拉伸直方图中像素范围以增强图像的对比度。
在二值化处理时，将焊缝图像的像素点中的灰度值转化为0或255，转化标准为若灰度值大于等于20则灰度值转化为255，若灰度值小于20则灰度值转化为0。
步骤1.3、图像后处理
将经过二值化处理后获得的焊缝图像进行边缘提取和直线拟合；
步骤1.4、焊缝中心点测量
提取拟合后的直线上的特征点并与目标坐标点进行比较，获得偏差信息；
步骤1.5、偏移判断
所述计算机将获得的偏差信息判断焊缝中心点是否发生偏移并根据判断结果控制视觉跟踪模块是否继续跟踪，同时将偏差信息发送给机器人模块，所述机器人模块根据接收到的偏差信息调整自身的各个轴的位置以纠正偏差，所述视觉跟踪模块根据接收到的偏差。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：包括视觉跟踪模块、机器人模块和焊枪模块；
所述机器人模块具有多轴自由度，所述焊枪模块固定于机器人模块上；
所述视觉跟踪模块包括CCD相机、结构光激光器、图像采集卡和计算机，所述CCD相机和结构光激光器均固定于焊枪模块的焊枪头上方，所述CCD相机通过图像采集卡将采集到的焊缝图像传输至计算机，所述计算机上预设有图像处理程序，该图像处理程序按照顺序执行的以下步骤对接收到的焊缝图像进行处理：
步骤1.1、焊缝图像采集
在焊枪开启前对定位好的待加工件上的焊缝进行图像采集并存储于计算机中成为基准图像；在焊接过程中对焊缝进行实时图像采集；
步骤1.2、图像预处理
对焊接过程中获得的图像，参照基准图像调校位置，然后先后进行图像有效区域提取、图像平滑处理、图像增强处理以及二值化处理；
步骤1.3、图像后处理
将经过二值化处理后获得的焊缝图像进行边缘提取和直线拟合；
步骤1.4、焊缝中心点测量
提取拟合后的直线上的特征点并与目标坐标点进行比较，获得偏差信息；
步骤1.5、偏移判断
所述计算机将获得的偏差信息判断焊缝中心点是否发生偏移并根据判断结果控制视觉跟踪模块是否继续跟踪，同时将偏差信息发送给机器人模块，所述机器人模块根据接收到的偏差信息调整自身的各个轴的位置以纠正偏差，所述视觉跟踪模块根据接收到的偏差。
2.根据权利要求1所述的一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：所述CCD相机位于焊枪头的正上方，所述结构光激光器为一字线激光器且结构光激光器位于焊枪头的斜上方，结构光激光器的出射光与CCD相机的镜头中心轴之间的夹角成20°～45°。
3.根据权利要求1或2所述的一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：步骤1.2和步骤1.3中利用OpenCV进行图像预处理和图像后处理。
4.根据权利要求1或2所述的一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：所述图像平滑处理利用高斯滤波器进行处理。
5.根据权利要求1或2所述的一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：所述图像增强处理时利用直方图划分焊缝图像的灰度等级并将直方图均衡化。
6.根据权利要求1或2所述的一种激光视觉焊缝跟踪方法，其特征在于：所述二值化处理时，将焊缝图像的像素点中的灰度值转化为0或255，转化标准为若灰度值大于等于20则灰度值转化为255，若灰度值小于20则灰度值转化为0。
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