CN109048148A - 基于双目视觉坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法 - Google Patents

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黄勇
方吉米
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Abstract

一种基于双目视觉的坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法，涉及坡口钝边的识别方法，对焊缝的V型坡口进行三维重建，实现在线建模和在线调控，以达到自动生成机器人末端的焊枪位置、姿态参数和焊接工艺参数；并能通过与机器人的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，实现智能化焊接。

Description

基于双目视觉坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种基于双目视觉坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法。
背景技术
目前，工业上大多数的坡口钝边识别还正处于利用单目视觉采集图像，利用摄像机拍摄坡口钝边的信息，经过图像处理，提取出参数。这样拍摄到的图像容易产生较大的误差。同时，现在坡口钝边的自适应焊接控制研究也比较少，本发明采用基于双目视觉采集坡口钝边的三维信息，然后通过建立好的数学模型求解出特征点世界坐标系中的坐标，采集到的参数信息更加准确。该系统并且能实现在线建模和在线调控，以达到自动生成机器人末端(焊枪)的位置、姿态参数和焊接工艺参数；能通过与机器人的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，实现智能化焊接，对目前焊接技术的发展有很大的利用价值。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于双目视觉坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
该方法包括如下步骤：
S1：将待焊接的两块V型工件用夹具固定在变位机上；将焊枪安装在机器人末端，将两个CCD摄像机按照镜头端面的法线与水平面呈45°-60°的角度用夹具固定在焊枪的两端。
S2：启动焊接电源，进行焊接。
S3：两个视觉传感器同时工作。同时驱动前面的CCD摄像机和后面的CCD摄像机对V型坡口进行图像采集。
S4：将对采集到的图像通过图像采集卡将模拟信号转换成计算机能够处理的数字信号传递给计算机进行图像处理，提取出V型坡口的轮廓线。
S5：根据提取出的轮廓线求出V型坡口的特征点，起始点a,特征点b,最远点c,特征点d,末尾点e五点,计算出每个特征点在两个CCD摄像系统中的二维坐标，分别记为(U,V)和(I,J)。
S6：进行在线数学建模，将步骤S5中求出的特征点在每个CCD摄像系统中的二维坐标利用矩阵经过变换，然后利用Matlab软件将二维坐标转换成三维坐标(X,Y,Z)。
S7：将计算机求解好的三维坐标传输给机器人的模糊PID控制器，计算出焊枪和特征点之间的距离。
S8：计算机通过与机器人控制器的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，并且自动调整焊接机器人的位姿参数，从而自动生成机器人末端(焊枪)的位置，实现智能化焊接。
进一步地，为了限制焊接电弧光，烟尘，气体等对拍摄图像的影响，可以在CCD摄像装置的前方加上滤光片和减光片。这种摄像系统可以显著减弱弧光等其他因素的干扰。
进一步地，将计算机求解好的三维坐标传输给机器人，调整焊接机器人的位姿参数，从而自动生成机器人末端(焊枪)的位置。计算机根据反馈的结果进行调节电流和电压的数值发送给控制器，以达到机器人自适应焊接的目的。
进一步地，对焊缝的V型坡口进行三维重建，实现在线建模和在线调控，以达到自动生成机器人末端(焊枪)的位置、姿态参数和焊接工艺参数，能通过与机器人的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，实现智能化焊接。
进一步地，通过坡口钝边提取算法，识别坡口钝边的特征点具体如下：(1)寻找初始点a及末尾点e；(2)在a,e之间连线求其最远点，作为c点；(3)ac,ec间分别连线求距其最远点分别作为b、d；(4)在ab、bc、cd、de段分别拟合，得到拟合后各直线的交点。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明采用基于双目视觉采集坡口钝边的三维信息，然后通过建立好的数学模型求解出特征点世界坐标系中的坐标，采集到的参数信息更加准确。
(2)本发明实现在线建模和在线调控，以达到自动生成机器人末端(焊枪)的位置、姿态参数和焊接工艺参数。
(3)本发明提出了一种新的坡口钝边提取算法。可以很好地识别坡口钝边的特征点。
附图说明
图1是V型坡口示意图。
图2是两个CCD摄像机安装位置示意图。
图3是日本YASKAWA公司的六轴机器人实物图。
图4是奥地利FRONIUS公司的焊机实物图。
图5是奥地利FRONIUS公司的送丝机实物图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步声明。以下实施例用来说明本发明,但不是限制于本发明。
如图1所示，本发明基于双目视觉的坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法的两个CCD摄像机和V型坡口的位置示意图，主要包括：焊枪的前面和后面有两个CCD摄像机，焊枪，待进行焊接的V型坡口。其中，焊枪的前面和后面两个CCD摄像机按照镜头端面的法线与工件表面的法线成30°-45°的角度用夹具固定在需要进行角接的工件两边，焊枪装在六轴机器人的末端，机器人是分别与控制器、两个CCD摄像机、六轴机器人以及焊枪相连的。具体实施：本发明基于双目视觉的坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法采用的其他装备主要包括：两个CCD摄像机；美国飞马特公司的MIG焊枪；日本YASKAWA公司的六轴机器人；控制器；奥地利FRONIUS公司的焊机和送丝机；二轴倾翻旋转式变位机；MIG焊电弧控制器；送丝机和焊接耗材,计算机，步进电机驱动器，步进电机等。如图3-5所示。
如图2所示是V型坡口示意图。
结合图1、图2，本发明对基于双目视觉的坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法，以型号为3003的铝合金为例，两块铝板尺寸为150*100*6mm3，V型坡口角度为100°其具体步骤为：
S1：将焊枪安装在机器人末端，将两个近红外扫描CCD摄像机按照镜头端面的法线与水平面呈45°的角度用夹具固定在焊枪上面，两个摄像机关于工件的法平面呈对称分布。
S2：清理3003铝合金基板表面，除去表面杂物以及氧化物，打开保护气瓶，为焊接做好准备。
S3：将清理好的两块铝合金基板用夹具固定在变位机上；
S4：确定焊接工艺参数。本实例中送丝速度设定为8mm/min，焊接速度设定7cm/min；
S5：启动焊接电源，进行焊接。
S6：两个视觉传感器同时工作。分别采集V型坡口信息。
S7：将对采集到的图像通过图像采集卡将模拟信号转换成计算机能够处理的数字信号传递给计算机进行图像处理，提取出V型坡口的轮廓线。
S8：根据提取出的轮廓线求出V型坡口的特征点，如图2所示的a,b,c,d,e五点,计算出每个特征点在两个CCD摄像系统中的二维坐标，分别记为(U,V)和(I,J)。
S9：进行在线数学模型，将步骤S8中求出的特征点在每个CCD摄像系统中二维坐标利用Matlab软件转换成三维坐标(X,Y,Z)。本实验中选取的七个时刻的特征点的坐标如表1所示。
S10：将计算机求解好的三维坐标传输给机器人的模糊PID控制器，计算出焊枪和特征点之间的距离。
S11：计算机通过与机器人控制器的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，并且自动调整焊接机器人的位姿参数，从而自动生成机器人末端(焊枪)的位置，实现智能化焊接。
表1 100°V型坡口图像坐标及计算得到的世界坐标

Claims (5)

1.一种基于双目视觉的坡口钝边识别模型与机器人自适应焊接方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1：将待焊接的两块V型工件用夹具固定在变位机上；将焊枪安装在机器人末端，将两个CCD摄像机按照镜头端面的法线与水平面呈45°-60°的角度用夹具固定在焊枪的两端；
S2：启动焊接电源，进行焊接；
S3：同时驱动前面的CCD摄像机和后面的CCD摄像机对V型坡口进行图像采集；
S4：将对采集到的图像通过图像采集卡将模拟信号转换成计算机能够处理的数字信号传递给计算机进行图像处理，提取出V型坡口的轮廓线；
S5：根据提取出的轮廓线求出V型坡口的特征点，起始点a,特征点b,最远点c,特征点d,末尾点e五点,计算出每个特征点在两个CCD摄像系统中的二维坐标，分别记为(U,V)和(I,J)；
S6：进行在线数学建模，将步骤S5中求出的特征点在每个CCD摄像系统中的二维坐标利用矩阵经过变换，然后利用Matlab软件将二维坐标转换成三维坐标(X,Y,Z)；
S7：将计算机求解好的三维坐标传输给机器人的模糊PID控制器，计算出焊枪和特征点之间的距离；
S8：计算机通过与机器人控制器的通讯传输协议将上述参数实时传输给机器人，并且自动调整焊接机器人的位姿参数，从而自动生成机器人末端(焊枪)的位置，实现智能化焊接。
2.根据权利要求1所述的基于双目视觉识别的坡口钝边识别方法，其特征在于，利用两个视觉传感器进行拍摄焊缝的坡口钝边，从而得到坡口钝边的三维信息。
3.根据权利要求1所述的基于双目视觉识别的坡口钝边识别方法，其特征在于，对焊缝的V型坡口进行三维重建，实现在线建模和在线调控，以达到自动生成机器人末端(焊枪)的位置、姿态参数和焊接工艺参数，能通过与机器人的通讯传输协议将这些参数实时传输给机器人，实现智能化焊接。
4.根据权利要求1所述的基于双目视觉识别的坡口钝边识别方法，其特征在于，通过坡口钝边提取算法，识别坡口钝边的特征点具体如下：(1)寻找初始点a及末尾点e；(2)在a,e之间连线求其最远点，作为c点；(3)ac,ec间分别连线求距其最远点分别作为b、d；(4)在ab、bc、cd、de段分别拟合，得到拟合后各直线的交点。
5.根据权利要求1所述的基于双目视觉识别的坡口钝边识别方法，其特征在于，所述的CCD摄像装置的前方设有滤光片和减光片。
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