CN108127217B - 螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置和方法。包括Y轴直线模组、Z轴直线模组和X轴直线模组，三个直线模组均主要由导轨块和滑块组成，三轴机器人Z轴直线模组上装有焊枪和光视觉探测器，Z轴直线模组的底端有可旋转圆台，可旋转圆台置待焊接零件；方法是建立三维测量数学模型，获得映射关系；将螺旋板式换热器端面焊缝朝上置于可旋转圆台上；通过CCD相机采集图片，通过图像处理算法获得当前检测到的焊缝特征点，记录当前时刻；通过预测算法得到焊缝特征点在经历时间后实际焊接的焊接点位置。本发明实现了螺旋板式换热器端面焊缝的自动跟踪及焊接，取代费时费力的人工焊接，降低成本，提高工艺稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及焊缝自动跟踪领域，尤其涉及了一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置和方法。
背景技术
螺旋板式换热器是一种新型换热器，传热效率好，运行稳定性高，适用于汽－汽、汽－液、液－液传热，并广泛应用于化学、石油、医药、轻工、轧钢等行业。按结构形式可以分为不可拆卸式(I型)螺旋板式及可拆卸式(Ⅱ型、Ⅲ型)螺旋板式换热器，现行标准为JB/T4751-2003《螺旋板式换热器》。其中I型不可拆式螺旋板式换热器螺旋通道的端面采用焊接密封，因为具有较高密封性。在生产I型螺旋板式换热器过程中，需要对端面进行焊接密封。螺旋板式换热器由两块相互平行的钢板张卷制而成，形成了两个相互隔开的均匀螺旋通道，其端面的焊缝亦是同样轨迹的焊缝。传统的手工焊接费时费力，成本颇高且焊接效果会因为工人技术差异较大而难以保持稳定的工艺技术水平。由于螺旋焊缝的复杂性，一般的焊缝跟踪技术目前无法实现螺旋焊缝自动化焊接。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出了一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置和方法，解决了螺旋焊缝的自动跟踪焊接问题，替代了传统的手工焊接，使得焊接产品质量稳定，焊接效率提高。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案包括：
一、一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置：
包括Y轴直线模组、Z轴直线模组和X轴直线模组，三个直线模组均主要由导轨块和嵌装在导轨块的条形槽上的滑块组成，Y轴直线模组和X轴直线模组水平相垂直地布置安装，X轴直线模组固定连接Y轴直线模组的滑块，Z轴直线模组竖直地布置安装，Z轴直线模组固定连接X轴直线模组的滑块；三轴机器人Z轴直线模组的滑块上安装有焊枪和光视觉探测器，Z轴直线模组的底端下方设有可旋转圆台，可旋转圆台上放置待焊接零件。
所述的待焊接零件为螺旋板式换热器，上设有平面螺纹式的焊缝。
由Y轴直线模组带动X轴直线模组沿Y轴方向水平移动，由X轴直线模组带动Z轴直线模组沿X轴方向水平移动，由Z轴直线模组带动焊枪和光视觉探测器沿Z轴方向竖直移动。
所述焊枪末端和光视觉探测器末端的连线与Y轴直线模组平行。
所述光视觉探测器包括外壳以及安装在外壳内的激光发射器、鲍威尔棱镜、反光镜、CCD相机、光学镜头和带通滤波片；激光发射器和CCD相机朝下，激光发射器下方依次布置有鲍威尔棱镜和反光镜，CCD相机下方依次布置有光学镜头和带通滤波片；激光发射器产生点状激光束，依次经鲍威尔棱镜和反光镜后照射到待焊接零件，经待焊接零件表面反射的光束依次经带通滤波片、光学镜头后入射到CCD相机被接收。
所述的鲍威尔棱镜下方安装两片可调角度的反光镜，调整两片反光镜的角度和位置使得线结构激光经两片反光镜依次反射后照射到CCD相机正下方的待焊接零件表面。
所述的可旋转圆台和三个直线模组均连接伺服电机，由伺服电机驱动，伺服电机连接机器人控制柜。
所述的光视觉探测器由CCD面阵相机与镜头上下相连接，镜头正下方放置带通滤波镜，用以去除弧光干扰，获得焊缝位置的较好激光条纹图片；CCD面阵相机左侧同一水平高度放置激光发射器，激光发射器下端放置鲍威尔棱镜，鲍威尔棱镜下方放置两块反光镜，用于调整线激光的照射角度。
所述的焊接装置主要为焊枪固定在机器人Z轴末端，并与自动焊接机相连，自动焊接机连接继电器，并连接PLC控制柜由工业PC给出控制开关信号进行工作。
所述的可旋转圆台由伺服电机控制，装有伺服驱动器并连接PLC控制柜，工业PC连接PLC控制柜并控制可旋转圆台的角速度ω。
二、一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，方法步骤如下：
步骤I)建立相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}；
相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}均为笛卡尔三维坐标系，笛卡尔三维坐标系的xyz三轴方向分别沿X轴机械臂、Y轴机械臂和Z轴直线模组的方向，相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}的xyz三轴方向相一致；
本装置以光视觉探测器为测量装置随三轴机器人末端一起运动，构成Eye-in-Hand系统。
步骤II)建立基于三角测量原理的三维测量数学模型，并进行相机的内外参数标定，获得图像上一点的二维像素坐标(c,r)与该点在相机坐标系下的三维坐标(xc,yc,zc)的映射关系；
通过手眼标定获得相机坐标系{C}到末端坐标系{E}的旋转矩阵和平移矩阵，再结合末端坐标系{E}原点在机器人基坐标系{W}中的坐标获得相机坐标系{C}下点的三维坐标到机器人基坐标系{W}下三维坐标的映射关系；
步骤III)将螺旋板式换热器端面焊缝朝上、以可旋转圆台的圆心为中心点置于可旋转圆台上，记录可旋转圆台的圆心在机器人基坐标系下的三维坐标位置A(a,b,c)；
步骤IV)通过CCD相机采集图片，通过图像处理算法获得当前检测到的焊缝特征点T并计算焊缝特征点T在机器人基坐标系{W}下的三维坐标位置Td(xd,yd,zd)，记录当前时刻t；
步骤V)实时读取当前焊枪末端在机器人基坐标系{W}的三维坐标位置H(xh,yh,zh)，根据焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A以及可旋转圆台的旋转角速度ω，通过预测算法得到焊缝特征点T在经历时间△t后t'时刻实际焊接的焊接点H'位置。
步骤VI)工业PC根据记录的焊接点的时间和位置信息对机器人和焊枪进行实时控制，完成螺旋焊缝的自动焊接工作。
本发明中，光视觉探测器固定在焊枪一侧，因此以焊枪末端为原点的坐标系{E}与相机坐标系{C}之间为固定变换关系；焊枪末端安装在Z轴上，坐标系{E}与基坐标系{W}保持XYZ三轴平行，只存在平移矩阵，因此，基坐标系{W}和相机坐标系{C}之间变换关系为(P为空间任意一点)：
其中wP为机器人基坐标系下P点坐标，为旋转矩阵，CP表示相机坐标系下P点坐标，/>为平移矩阵，/>为{E}坐标系原点在{W}坐标系下坐标，可从机器人三个伺服电机编码器读出，/>可通过手眼标定获得。
所述步骤IV)具体为：
步骤1)图像灰度化：根据加权平均值法得到灰度图像，具体公式如下：
f(i,j)＝0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)
其中，R(i,j)G(i,j)B(i,j)分别表示图像像素点(i,j)在RGB颜色空间的R值、G值、B值，f(i,j)表示像素点(i,j)灰度化后的灰度值；
步骤2)中值滤波：由于焊接手段采用脉冲MIG焊接方法，容易对摄像机形成脉冲干扰从而使图像出现脉冲噪声，采用中值滤波效果对这类噪声处理，效果较好，具体公式如下：
其中，I1(c,r)表示图像中像素点(c,r)经过中值滤波后的灰度值，Src表示以(c,r)为中心、尺寸为3×3的矩形滤波掩膜，I0(i,j)表示掩膜覆盖的像素(i,j)的灰度值；
步骤3)阈值分割：把256个亮度等级的灰度图像通过灰度阈值进行分割获得二值化图像，采用大律法来确定灰度阈值，使得二值化图像仍能反映图像整体和局部特征，通过大律法利用一个阈值将像素灰度值分成两类，使类间方差最大，并去除灰度值较低的噪声；
步骤4)形态学修正：首先对图像进行闭运算，以填充激光条纹内细小空洞并连接邻近物体；再进行先腐蚀后膨胀的开运算，以平滑较大物体边界并去除毛刺，得到较为平滑的激光条纹；
步骤5)ROI提取：对图像进行连通域计算，根据八连通准则提取获得图像中的所有连通域，统计所有连通域各自包含的像素点数量，将数量大于等于150个像素点的连通域提取作为目标连通域，各个目标连通域作为激光条纹的各个分段，共同构成了分段的激光条纹；经试验，150个像素点大小作为阈值来判断某连通域是否是干扰点是合理的，此步骤可以去除较小光斑和点的干扰；
步骤6)中心线提取：利用骨骼化算法提取目标连通域的中心线；
步骤7)特征点提取，获得最终焊缝特征点位置。
步骤8)判断步骤7)中是否检测到焊缝特征点，若无则工作结束；
若检测到焊缝特征点，则根据步骤II)中标定结果和当前机械手末端在机器人基坐标系中的坐标H进行坐标转换，计算焊缝特征点T的像素坐标(c,r)在基坐标系{W}中对应的三维坐标Td(xd,yd,zd)，并记录时刻t。
所述步骤I)中，相机坐标系{C}是以摄像机的光心为坐标系的原点，末端坐标系{E}是以焊枪末端所在点为坐标系的原点，机器人基坐标系{W}是以三轴机器人的XYZ轴直线模组的控制电机编码示数为0时焊枪末端所在点为坐标系的原点。
所述步骤7)具体为：
7.1)统计每个目标连通域的中心线上沿激光条纹方向相距最远的两个像素点，并作为边界像素点；
7.2)将所有目标连通域中所有边界像素点沿激光条纹方向的横坐标按从小到大进行排序得到边界像素点坐标序列B1，B2……Bn；
7.3)采用以下方式生成待选的特征点:
边界像素点B2m和B2m+1之间的中点为第m个特征点Tm，其中m的取值为满足下列条件的所有整数：1≤m,2m+1≤n；例如以排序第二的边界像素点B2和排序第三边界像素点B3之间的中点作为第一个特征点，其像素点坐标为T1。
7.4)计算得到图像的横坐标中点为MidPoint，将横坐标中点MidPoint分别与各个待选特征点T1…Tm的横坐标进行比较，取横坐标最靠近MidPoint的特征点作为焊接特征点的输出量T(c,r)。
所述的步骤V)中，预测算法具体为：
根据圆心的三维坐标位置A(a,b,c)、焊枪末端的三维坐标位置H(xh,yh,zh)和t时刻焊缝特征点T的三维坐标位置Td(xd,yd,zd)，计算t'时刻焊缝特征点实际焊接的焊接点位置H'。
V.a)时间t'的计算：
1)先采用以下公式计算距离l1、l2、l3：
圆心的三维坐标位置A与焊缝特征点T的三维坐标位置Td之间在图像平面的距离l1：
圆心的三维坐标位置A与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l2：
焊缝特征点T的三维坐标位置Th与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l3：
焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A。
2)然后采用以下公式计算焊缝特征点与焊枪末端相对于圆心的三维坐标位置A的角度α：
COSα＝(l1 2+l2 2-l3 2)/2l1l2
α＝arccosα
3)最后根据圆台的旋转角速度ω和特征点Td，采用以下公式计算在图像平面的x-o-y平面上焊缝特征点和圆台圆心之间连线与焊枪末端和圆台圆心直线连线重合的时间t'：
△t＝α/ω
t'＝△t+t
V.b)以焊缝特征点焊接位置在l2的延长线上为依据，采用以下公式计算获得焊缝特征点在时间t'的时候在焊枪运行轨迹上实际焊接的焊接点位置H'：
x'h＝(xh-a)(yh-b)/(y'h-b)+a
z'h＝zd
其中，x'h,y'h,z'h表示焊缝特征点Td所对应的实际焊接点位置H'的三维坐标。
本发明将激光发生器、CCD面阵相机、光学镜头、鲍威尔棱镜和反光镜所组成的光视觉探测器结合三轴机器人、工业PC、PLC控制柜、焊枪、可旋转圆台等，实现对螺旋板式换热器端面螺旋焊缝的实时跟踪焊接，以提高焊接效率，降低人工成本以及保证工艺稳定性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明利用基于视觉处理算法和机器人控制方法实现了螺旋板式换热器端面焊缝的自动引导焊接，针对螺旋板式换热器端面螺旋焊缝进行自动焊接，以机器人自动焊接系统替代传统手工焊接，减少了人工成本，提高了焊接质量，大大提高了生产效率，对全面实现工业自动化具有积极作用。
附图说明
图1为本发明装置的总体结构图。
图2为本发明中光视觉探测器结构图。
图3为本发明的工作流程示意图。
图4为本发明焊接点计算示意图。
图5(a)为本发明实施例焊缝阈值分割效果图。
图5(b)为本发明实施例连通域计算结果示意图。
图5(c)为本发明实施例计算联通面积删除干扰点的示意图。
图5(d)为本发明实施例骨骼化提取激光条纹中心线示意图。
图6为激光条纹左右两个端点位置的坐标值图。
图中：激光发射器1、鲍威尔棱镜2、反光镜3、CCD相机4、光学镜头5、带通滤波片6、待焊接零件7、光视觉探测器8、焊枪9、Y轴直线模组10、Z轴直线模组11、X轴直线模组12、可旋转圆台13。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便清晰的理解本发明。
如图1所示，本发明具体实施包括Y轴直线模组10、Z轴直线模组11和X轴直线模组12，三个直线模组均主要由导轨块和嵌装在导轨块的条形槽上的滑块组成，Y轴直线模组10和X轴直线模组12水平相垂直地布置安装，X轴直线模组12固定连接Y轴直线模组10的滑块，Z轴直线模组11竖直地布置安装，Z轴直线模组11固定连接X轴直线模组12的滑块，Y轴直线模组10、Z轴直线模组11和X轴直线模组12构成了三轴机器人的主要组成部分，以Z轴直线模组11作为三轴机器人的机械臂输出。
三轴机器人Z轴直线模组11的滑块上安装有焊枪9和光视觉探测器8，Z轴直线模组11的底端下方设有可旋转圆台13，可旋转圆台13上放置待焊接零件7。
由Y轴直线模组10带动X轴直线模组12沿Y轴方向水平移动，由X轴直线模组12带动Z轴直线模组11沿X轴方向水平移动，由Z轴直线模组11带动焊枪9和光视觉探测器8沿Z轴方向竖直移动。
如图2所示，光视觉探测器8包括外壳以及安装在外壳内的激光发射器1、鲍威尔棱镜2、反光镜3、CCD相机4、光学镜头5和带通滤波片6；外壳下端开口，为长宽高分别是10×5×10cm的金属长方体；激光发射器1和CCD相机4朝下，激光发射器1下方依次布置有鲍威尔棱镜2和反光镜3，CCD相机4下方依次布置有光学镜头5和带通滤波片6，光学镜头5下方1cm处放置带通滤波片6，激光发射器1下方1cm处放置鲍威尔棱镜2；激光发射器1产生线结构激光，依次经鲍威尔棱镜2和反光镜3后照射到待焊接零件7，经待焊接零件7表面反射的光束依次经带通滤波片6、光学镜头5后入射到CCD相机4被接收。
鲍威尔棱镜2下方安装两片可微调角度的反光镜3，调整两片反光镜3的角度和位置使得线结构激光经两片反光镜3依次反射后照射到CCD相机4正下方的待焊接零件7表面。
可旋转圆台13和三个直线模组均连接伺服电机，由伺服电机驱动，伺服电机连接机器人控制柜，工业PC连接PLC控制柜并控制可旋转圆台的角速度ω。
工业PC机具有图像分析处理和控制机器人控制柜的功能并执行如下步骤：
1、控制圆台以速度ω转动；
2、以固定采集频率采集焊缝实时图片并记录采集时刻；
3、对采集图像进行实时图像处理，包括图像灰度化、中值滤波、二值化、阈值分割、形态学修正、ROI提取、中心线获取、特征点获取；
4、通过视觉标定所得到的坐标转换矩阵计算上述处理所得到的特征点对应的基坐标下三维位置坐标并记录时刻t；
5、根据预测算法计算当前焊缝特征点对应焊接点位置H'和时刻t'，并存储位置和时刻信息；
6、通过PLC控制器控制焊枪工作，同时利用机器人控制柜控制焊枪移动完成焊接。
如图3所示，本发明的具体实例及其实施工程如下：
步骤I)建立相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}，相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}均为笛卡尔三维坐标系，笛卡尔三维坐标系的xyz三轴方向分别沿X轴机械臂、Y轴机械臂和Z轴直线模组的方向，相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}的xyz三轴方向相一致；
相机坐标系{C}是以摄像机的光心为坐标系的原点，末端坐标系{E}是以焊枪末端所在点为坐标系的原点，机器人基坐标系{W}是以三轴机器人的XYZ轴直线模组的控制电机编码示数为0时焊枪末端所在点为坐标系的原点。
步骤II)建立基于三角测量原理的三维测量数学模型，并进行相机的内外参数标定，获得图像上一点的二维像素坐标(c,r)与该点在相机坐标系下的三维坐标(xc,yc,zc)的映射关系；
根据以下公式获得相机坐标系{C}与机器人基坐标系{W}变换关系(P为空间任意一点)：
其中wP为机器人基坐标系下P点坐标，为旋转矩阵，CP表示相机坐标系下P点坐标，/>为平移矩阵，/>为{E}坐标系原点在{W}坐标系下坐标，可从机器人三个伺服电机编码器读出，/>可通过手眼标定获得。
步骤III)将螺旋板式换热器端面焊缝朝上、以可旋转圆台13的圆心为中心点置于可旋转圆台13上，记录可旋转圆台13的圆心在机器人基坐标系下的三维坐标位置A(a,b,c)；
螺旋板式换热器具体摆放方式如下：将螺旋板式换热器焊接端面朝上，置于可旋转圆台正上方，调整螺旋板式换热器内圈中心位于可旋转圆台中心；将光视觉探测器开启，根据圆心A(a,b,c)调整焊枪位置使焊枪末端位置的X坐标为a，同时沿Y轴移动焊枪位置并旋转圆台，使得焊枪末端位置在保持X坐标为a的情况下，CCD相机中心对准焊缝内圈起始点。
步骤IV)通过CCD相机4采集图片，通过图像处理算法获得当前检测到的焊缝特征点T以及焊缝特征点T在机器人基坐标系{W}下的三维坐标位置Td(xd,yd,zd)，具体为：
步骤1)图像灰度化：即把RGB三通道数据的彩色图像变为单通道数据的灰度图像，根据加权平均值法得到灰度图像，具体公式如下：
f(i,j)＝0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)
步骤2)中值滤波：具体公式如下：
步骤3)阈值分割：把256个亮度等级的灰度图像通过灰度阈值进行分割获得二值化图像，采用大律法来确定灰度阈值，如图5(a)所示，为激光条纹在经过上述步骤后的二值化图像；
步骤4)形态学修正：首先对图像进行闭运算，以填充激光条纹内细小空洞并连接邻近物体；再进行先腐蚀后膨胀的开运算，以平滑较大物体边界并去除毛刺；
步骤5)ROI提取：对图像进行连通域计算，根据八连通准则提取获得图像中的所有连通域。如图5(b)所示)，为不同连通域的示意图。统计所有连通域各自包含的像素点数量，将数量大于等于150个像素点的连通域提取作为目标连通域，各个目标连通域作为激光条纹的各个分段，共同构成了分段的激光条纹；此步骤可以去除较小光斑和点的干扰，如图5(c)所示，为去除干扰点效果图；
步骤6)中心线提取：利用骨骼化算法提取目标连通域的中心线，如图d)所示，为骨骼化提取中心线图；
步骤7)特征点提取，获得最终焊缝特征点T像素坐标(c,r)。
1)统计每个目标连通域的中心线上沿激光条纹方向相距最远的两个像素点，并作为边界像素点；
2)将所有目标连通域中所有边界像素点沿激光条纹方向的横坐标按从小到大进行排序得到边界像素点坐标序列B1，B2……Bn；
3)采用以下方式生成待选的特征点：边界像素点B2m和B2m+1之间的中点为第m个特征点Tm，其中m的取值为满足下列条件的所有整数：1≤m,2m+1≤n；例如以排序第二的边界像素点B2和排序第三边界像素点B3之间的中点作为第一个特征点，其像素点坐标为T1。
4)计算得到图像的横坐标中点为MidPoint，将横坐标中点MidPoint分别与各个待选特征点T1…Tm的横坐标进行比较，取横坐标最靠近MidPoint的特征点作为焊接特征点的输出量T(c,r)。
步骤8)判断步骤IV)中是否检测到焊缝特征点，若无则工作结束；
若有检测到焊缝特征点，则根据步骤II)中标定结果和当前机械手末端在机器人基坐标系中的坐标H进行坐标转换，计算特征点T的像素坐标(c,r)在基坐标系{W}中对应的三维坐标Td(xd,yd,zd)，并记录时刻t。
步骤V)控制焊枪9移动，实时读取当前焊枪9末端在机器人基坐标系{W}的三维坐标位置H(xh,yh,zh)，根据焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A以及可旋转圆台13的旋转角速度ω，通过预测算法得到焊缝特征点T在△t时间后实际焊接的焊接点位置H'和时刻t'。
具体实例如图5所示，分段激光条纹左右两个端点位置可以通过计算每个连通域相距最远的两个像素点位置获得，Column1,Row1表示每段激光条纹左端点，Column2，Row2表示每段激光条纹右端点，Width为图像宽度，Height为图像高度。
根据步骤IV)中步骤7)的步骤2、3所述计算方法，对Column1,Row1，Column2,Row2中端点按横坐标大小进行排序，并计算特征点T。
如图5(d)为骨骼化提取焊缝中心线效果图，根据每段中心线左右端点坐标，可计算得到特征点为(37,278),(100,273),(152,269),(335,264),(414,258),又因为图像横坐标中点MidPoint为330,根据步骤4的原则，特征点坐标为(335,264)。
若检测到特征点T，则根据步骤IV)中步骤8)所述，根据标定结果的坐标转换关系及当前焊枪末端坐标系原点在机器人基坐标系中的坐标计算该特征点在机器人基坐标系中的三维位置坐标Td。
此例中Td三维坐标为(593.83,806.06,92.25)，记录时刻t为00:00:03.16。
步骤V)中，如图4所示，预测算法具体为：
V.a)时间t'的计算：
1)先采用以下公式计算距离l1、l2、l3：
圆心的三维坐标位置A与焊缝特征点T的三维坐标位置Td之间在图像平面的距离l1：
圆心的三维坐标位置A与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l2：
焊缝特征点T的三维坐标位置Th与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l3：
焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A。
2)然后采用以下公式计算焊缝特征点与焊枪末端相对于圆心的三维坐标位置A的角度α：
COSα＝(l1 2+l2 2-l3 2)/2l1l2
α＝arccosα
3)最后根据圆台的旋转角速度ω，采用以下公式计算在图像平面的x-o-y平面上焊缝特征点和圆台圆心之间连线与焊枪末端和圆台圆心直线连线重合的时间t'：
△t＝α/ω
t'＝△t+t
V.b)根据焊缝特征点焊接位置在l2的延长线上的原理，采用以下公式计算获得焊缝特征点在时间t'的时候在焊枪运行轨迹上实际焊接的焊接点位置H'：
x'h＝(xh-a)(yh-b)/(y'h-b)+a
z'h＝zd
其中，x'h,y'h,z'h表示焊缝特征点Td所对应的实际焊接点位置H'的三维坐标。
在上述具体实例中：
焊缝特征点T的三维坐标位置Td:(593.83,806.06,92.25)；
焊枪末端的三维坐标位置H为:(603.92,805.57,93.33)；
圆心的三维坐标位置A:(603.92,775.62,20.35)；
角速度ω为
根据步骤V)所述方法进行计算，得到实际焊接点位置H'(603.92,807.68,92.25)；对应的间隔时间△t为3.18秒，t'为00:00:06.34。
步骤VI)工业PC根据记录的焊接点的时间和位置信息对机器人和焊枪进行实时控制，完成螺旋焊缝的自动焊接工作。
以上为螺旋板式换热器的具体实施过程，利用螺旋焊缝近似圆的特性，在三轴机器人的下面设计了一个可旋转的转台，在焊接开始前对被焊接对象和焊枪、光视觉传感器按要求进行位置的初始化，然后根据设计的图像算法和机器人控制算法从内圈焊缝起始点开始工作，实际操作中焊枪应逐渐往外移，圆台经过若干圈旋转后便完成焊接。
Claims (8)
1.一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：
方法采用螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接装置，所述装置包括Y轴直线模组(10)、Z轴直线模组(11)和X轴直线模组(12)，三个直线模组均主要由导轨块和嵌装在导轨块的条形槽上的滑块组成，Y轴直线模组(10)和X轴直线模组(12)水平相垂直地布置安装，X轴直线模组(12)固定连接Y轴直线模组(10)的滑块，Z轴直线模组(11)竖直地布置安装，Z轴直线模组(11)固定连接X轴直线模组(12)的滑块；Y轴直线模组(10)、Z轴直线模组(11)和X轴直线模组(12)构成了三轴机器人的主要组成部分，三轴机器人Z轴直线模组(11)的滑块上安装有焊枪(9)和光视觉探测器(8)，Z轴直线模组(11)的底端下方设有可旋转圆台(13)，可旋转圆台(13)上放置待焊接零件(7)；
所述光视觉探测器(8)包括外壳以及安装在外壳内的激光发射器(1)、鲍威尔棱镜(2)、反光镜(3)、CCD相机(4)、光学镜头(5)和带通滤波片(6)；激光发射器(1)和CCD相机(4)朝下，激光发射器(1)下方依次布置有鲍威尔棱镜(2)和反光镜(3)，CCD相机(4)下方依次布置有光学镜头(5)和带通滤波片(6)；激光发射器(1)产生点状激光束，依次经鲍威尔棱镜(2)和反光镜(3)后照射到待焊接零件(7)，经待焊接零件(7)表面反射的光束依次经带通滤波片(6)、光学镜头(5)后入射到CCD相机(4)被接收；
方法步骤如下：
步骤I)建立相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}；
相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}均为笛卡尔三维坐标系，笛卡尔三维坐标系的xyz三轴方向分别沿X轴直线模组(12)、Y轴直线模组(10)和Z轴直线模组(11)的方向，相机坐标系{C}、末端坐标系{E}和机器人基坐标系{W}的xyz三轴方向相一致；
步骤II)建立基于三角测量原理的三维测量数学模型，并进行相机的内外参数标定，获得图像上一点的二维像素坐标(c,r)与该点在相机坐标系下的三维坐标(xc,yc,zc)的映射关系；
通过手眼标定获得相机坐标系{C}到末端坐标系{E}的旋转矩阵和平移矩阵，再结合末端坐标系{E}原点在机器人基坐标系{W}中的坐标获得相机坐标系{C}下点的三维坐标到机器人基坐标系{W}下三维坐标的映射关系；
步骤III)将螺旋板式换热器端面焊缝朝上、以可旋转圆台(13)的圆心为中心点置于可旋转圆台(13)上，记录可旋转圆台(13)的圆心在机器人基坐标系下的三维坐标位置A(a,b,c)；
步骤IV)通过CCD相机(4)采集图片，通过图像处理算法获得当前检测到的焊缝特征点T并计算焊缝特征点T在机器人基坐标系{W}下的三维坐标位置Td(xd,yd,zd)，记录当前时刻t；
步骤V)实时读取当前焊枪(9)末端在机器人基坐标系{W}的三维坐标位置H(xh,yh,zh)，根据焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A以及可旋转圆台(13)的旋转角速度ω，通过预测算法得到焊缝特征点T在经历时间Δt后t'时刻实际焊接的焊接点H'位置。
2.根据权利要求1所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述步骤IV)具体为：
步骤1)图像灰度化：根据加权平均值法得到灰度图像，具体公式如下：
f(i,j)＝0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)
其中，R(i,j)G(i,j)B(i,j)分别表示图像像素点(i,j)在RGB颜色空间的R值、G值、B值，f(i,j)表示像素点(i,j)灰度化后的灰度值；
步骤2)中值滤波：具体公式如下：
其中，I1(c,r)表示图像中像素点(c,r)经过中值滤波后的灰度值，Src表示以(c,r)为中心、尺寸为3×3的矩形滤波掩膜，I0(i,j)表示掩膜覆盖的像素(i,j)的灰度值；
步骤3)阈值分割：把256个亮度等级的灰度图像通过灰度阈值进行分割获得二值化图像，采用大律法来确定灰度阈值；
步骤4)形态学修正：首先对图像进行闭运算，以填充激光条纹内细小空洞并连接邻近物体；再进行先腐蚀后膨胀的开运算；
步骤5)ROI提取：对图像进行连通域计算，根据八连通准则提取获得图像中的所有连通域，统计所有连通域各自包含的像素点数量，将数量大于等于150个像素点的连通域提取作为目标连通域，各个目标连通域作为激光条纹的各个分段，共同构成了分段的激光条纹；
步骤6)中心线提取：利用骨骼化算法提取目标连通域的中心线；
步骤7)特征点提取，获得最终焊缝特征点位置；
步骤8)判断步骤7)中是否检测到焊缝特征点，若无则工作结束；
若检测到焊缝特征点，则根据步骤II)中标定结果和当前机械手末端在机器人基坐标系中的坐标H进行坐标转换，计算焊缝特征点T的像素坐标(c,r)在基坐标系{W}中对应的三维坐标Td(xd,yd,zd)，并记录时刻t。
3.根据权利要求2所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述步骤I)中，相机坐标系{C}是以相机的光心为坐标系的原点，末端坐标系{E}是以焊枪末端所在点为坐标系的原点，机器人基坐标系{W}是以三轴机器人的XYZ轴直线模组的控制电机编码示数为0时焊枪末端所在点为坐标系的原点。
4.根据权利要求2所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述步骤7)具体为：
7.1)统计每个目标连通域的中心线上沿激光条纹方向相距最远的两个像素点，并作为边界像素点；
7.2)将所有目标连通域中所有边界像素点沿激光条纹方向的横坐标按从小到大进行排序得到边界像素点坐标序列B1，B2……Bn；
7.3)采用以下方式生成待选的特征点:
边界像素点B2m和B2m+1之间的中点为第m个特征点Tm，其中m的取值为满足下列条件的所有整数：1≤m,2m+1≤n；
7.4)计算得到图像的横坐标中点为MidPoint，将横坐标中点MidPoint分别与各个待选特征点T1…Tm的横坐标进行比较，取横坐标最靠近MidPoint的特征点作为焊接特征点的输出量T(c,r)。
5.根据权利要求1所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述的步骤V)中，预测算法具体为：
V.a)时间t'的计算：
1)先采用以下公式计算距离l1、l2、l3：
圆心的三维坐标位置A与焊缝特征点T的三维坐标位置Td之间在图像平面的距离l1：
圆心的三维坐标位置A与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l2：
焊缝特征点T的三维坐标位置Th与焊枪末端的三维坐标位置H之间在图像平面的距离l3：
焊枪末端的三维坐标位置H、焊缝特征点T的三维坐标位置Td、圆心的三维坐标位置A；
2)然后采用以下公式计算焊缝特征点与焊枪末端相对于圆心的三维坐标位置A的角度α：
COSα＝(l1 2+l2 2-l3 2)/2l1l2
α＝arccosα
3)最后根据圆台的旋转角速度ω和特征点Td，采用以下公式计算在图像平面的x-o-y平面上焊缝特征点和圆台圆心之间连线与焊枪末端和圆台圆心直线连线重合的时间t'：
Δt＝α/ω
t'＝Δt+t
V.b)以焊缝特征点焊接位置在l2的延长线上为依据，采用以下公式计算获得焊缝特征点在时间t'的时候在焊枪运行轨迹上实际焊接的焊接点位置H'：
xh'＝(xh-a)(yh-b)/(yh'-b)+a
zh′＝zd
其中，xh',yh',zh'表示焊缝特征点Td所对应的实际焊接点位置H'的三维坐标。
6.根据权利要求1所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述焊枪(9)末端和光视觉探测器(8)末端的连线与Y轴直线模组(10)平行。
7.根据权利要求1所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述的鲍威尔棱镜(2)下方安装两片可调角度的反光镜(3)，调整两片反光镜(3)的角度和位置使得线结构激光经两片反光镜(3)依次反射后照射到CCD相机(4)正下方的待焊接零件(7)表面。
8.根据权利要求1所述的一种螺旋板式换热器端面焊缝自动引导焊接的焊接方法，其特征在于：所述的可旋转圆台(13)和三个直线模组均连接伺服电机，由伺服电机驱动，伺服电机连接机器人控制柜。
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