CN110823090B - 焊接坡口检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种焊接坡口检测方法，该焊接坡口检测方法包括：获取坡口截面的模板图像，通过激光位移传感器获取坡口截面的实测图像；沿平行于横轴的方向移动模板图像以使模板图像与实测图像重合；根据模板图像的移动距离确定坡口的横向位置；根据模板图像的移动距离，来确定实测图像与模板图像之间的距离；进而实现对焊接坡口横向位置的检测，以保证焊枪始终正对坡口，进而提高焊接质量。

Description

焊接坡口检测方法

技术领域

本发明涉及焊接技术领域，尤其涉及一种焊接坡口检测方法。

背景技术

在轨道车辆的生产过程中，常采用焊接的方式将轨道车辆上的两个零件连接起来；因此如何快速的进行焊接，以提高轨道车辆的生产速度成为研究的热点。

现有技术中，常采用焊接机器人进行焊接，焊接机器人可以连续工作，可以提高轨道车辆的生产速度。焊接机器人包括焊枪以及用于控制焊枪工作的控制器，向控制器存入控制程序，控制器根据控制程序控制焊枪工作以进行焊接。使用时，需在被焊接的零件上开设焊接坡口，以便焊接时熔化的焊料进入到坡口内，以保证焊接强度，控制器控制焊接枪沿坡口移动，进而形成焊缝。

然而，现有技术中，坡口的尺寸以及位置会发生变化，导致焊枪不能正对坡口，焊接质量差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种焊接坡口检测方法，以解决现有技术中，坡口的尺寸以及位置会发生变化，导致焊枪不能正对坡口，焊接质量差的技术问题。

本发明提供了一种焊接坡口检测方法，包括：获取坡口截面的模板图像，通过激光位移传感器获取所述坡口截面的实测图像；沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合；根据所述模板图像的移动距离确定所述坡口的横向位置。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合包括：根据所述实测图像获取所述坡口的实测图像边界函数；建立匹配函数：

其中：a为特征区域截面宽度，h_s为模板图像边界函数，h_c为实测图像边界函数，γ为归一化因子，δ_x为所述模板图像的移动距离；移动所述模板图像直至所述匹配函数取得最小值。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，所述模板图像每平移一个像素宽度，计算一次所述匹配函数值，直至所述匹配函数取得最小值；平移距离为：

δ_x＝k·Δx

其中：k为平移所述模板图像的次数，Δx为单个像素的宽度。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，将模板图像的移动距离记为：

δ_x＝k·Δx+δ(0≤δ≤Δx)

其中：δ为修正值；

所述模板图像移动δ_x后的离散序列表示为：

其中，

匹配函数相应变为：

令

以获取修正值；

其中：n为所述模板图像中点的数量，i为所述模板图像中的任一点。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，根据所述实测图像中所述坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数，将所述模板图像的移动距离带入到所述轮廓线函数中，以获取所述坡口的纵向位置。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，根据所述实测图像中所述坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数包括：根据所述坡口两侧的点获取所述轮廓线函数。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，在所述坡口两侧均选取多个点，根据所述多个点获取所述轮廓线函数。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，所述沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合之前还包括：使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，所述使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：获取所述实测图像中的多个点，选取位于所述实测图像最下方的点为所述最低点。

如上所述的焊接坡口检测方法，优选地，所述使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：获取所述模板图像的中心。

本发明提供的焊接坡口检测方法，通过获取模板图像，并且通过激光位移传感器获取坡口的实测图像；沿平行于横轴的方向移动模板图像直至模板图像与实测图像重合，根据模板图像的移动距离，来确定实测图像与模板图像之间的距离；进而实现对焊接坡口横向位置的检测，以保证焊枪始终正对坡口，进而提高焊接质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中移动模板图像的示意图；

图2为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中对铝合金型材检测时移动模板图像的示意图；

图3为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中对铝合金型材检测时模板图像平移像素值与匹配函数值的曲线图像。

附图标记说明：

x、图像宽度；

h、图像高度。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中移动模板图像的示意图。

请参照图1。本实施例提供一种焊接坡口检测方法，包括：获取坡口截面的模板图像，通过激光位移传感器获取坡口截面的实测图像；沿平行于横轴的方向移动模板图像以使模板图像与实测图像重合；根据模板图像移动距离确定坡口的横向位置。

具体地，为了便于描述，以两个焊接工件对接为例，当然焊接还可以采用搭接等形式进行焊接；第一焊接工件上具有与第二焊接工件对接的第一连接面，第二焊接工件上具有与第一连接面接触的第二连接面，在第一连接面一侧的第一棱边上开设第一倒角，在第二焊接面上与第一棱边相对的第二棱边上开设第二倒角，第一倒角和第二倒角围设成焊接坡口；焊接坡口呈等腰梯形，焊接时焊枪与焊接坡口的底部接触，以使焊枪上的焊料熔化，以在坡口内形成容置，以保证焊接质量。

具体地，通过激光位移传感器获取实测图像。激光位移传感器通过激光进行检测，激光的相干性较好，避免了焊接时产生的弧光等影响获得的实测图像的精度。激光位移传感器是利用激光技术进行测量的传感器；它由激光器、激光检测器和测量电路组成，检测时，激光器发射激光，使激光照射在焊接坡口上，激光在焊接坡口上反射形成反射光线，激光检测器接收反射光线，进而形成检测信号，激光检测器将检测信号输送至测量电路中，进而形成实测图像。能够精确非接触测量被测物体的位置、位移等变化。需要说明的是，通过激光位移传感器获取的模板图像由多个点构成。

具体地，模板图像为储存在焊接机器人控制器内坡口的基准图像，控制器可以以模板图像为基准确定实测图像的位置，进而控制焊枪做出相应的调整，以使焊枪正对坡口。

沿平行于横轴的方向移动模板图像以使模板图像与实测图像重合：将实测图像和模板图像输入计算机内，并且将实测图像与模板图像放入到同一坐标系内，坐标系的横轴为图像的横向宽度，坐标系的纵轴为图像的纵向高度。沿平行于横轴的方向移动模板图像即可使实测图像与摸板图像的重合。需要说明的是，上述过程中，模板图像与实测图像在垂直于横轴的方向上可以具有一定的距离(在垂直于横轴的方向上实测图像与模板图像不重合)；此时，模板图像与实测图像重合为模板图像上的点与实测图像上的对应点的横坐标相等。

具体地，沿平行于横轴的方向移动模板图像以使模板图像与实测图像重合之前还包括：使实测图像的最低点与模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上。实测图像的最低点便于区分和获取，以简化操作难度。

具体地，由于焊接坡口呈梯形，实测图像的最低点位于梯形的底边上。此时使实测图像最低点与模板图像的中心重合，可以减小移动模板图像的距离，以加快检测速度。

具体地，使实测图像的最低点与模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：获取实测图像中的多个点，选取位于实测图像最下方的点为最低点。优选地，取实测图像中的多个点，并从多个点中选取最靠近横轴的点为最低点。

需要说明的是，获取实测图像中点的数量越多，获得的最低点越准确。本实施例优选地，通过2D激光位移传感器获取实测图像中的150个点，当然还可以获取400个点、800个点等。

在其他实施例中，还可以通过其他方式获取实测图像的最低点，例如：根据实测图像中具有代表性的多个点计算出实测图像边界函数，再计算出实测图像边界函数的最小值，最小值所对应的点即为实测图像的最低点。

具体地，使实测图像的最低点与模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：获取模板图像的中心。模板图像中位于横向中间位置的点为中心。由于两个焊接件上的坡口对称设置，那么以模板图像的中间位置为中心。

优选地，可以获取模板图像对应的模板图像边界函数，之后取得模板图像边界函数中横坐标最大值的二分之一为中心的横坐标即可。

使模板图像的中心与实测图像的最低点重合。取距离实测图像中心较近的最低点，并且使最低点与模板图像的中心重合，减小实测图像与模板图像间的距离，之后只需移动较小的距离即可实现实测图像与模板图像的重合。可以缩短平移模板图像的时间，进而加快检测的速度。

本实施提供的焊接坡口检测方法的检测过程为：首先通过激光位移传感器获取实测图像，之后将实测函数图像中最靠近横轴的点设为实测图像的最低点；之后获取模板图像，并取得模板图像的中心；再将实测图像与模板图像放入同一坐标系内，并且使实测图像的最低点与模板图像中的中心位于同一垂直于横轴的直线上，；之后移动模板图像，直至模板图像与实测图像重合；获得实测图像与模板图像之间的距离，进而得到焊接坡口的横向位置。

本实施例提供的焊接坡口检测方法，通过获取模板图像，并且通过激光位移传感器获取坡口的实测图像；沿平行于横轴的方向移动模板图像直至模板图像与实测图像重合，根据模板图像的移动距离，来确定实测图像与模板图像之间的距离；进而实现对焊接坡口横向位置的检测，以保证焊枪始终正对坡口，进而提高焊接质量。

具体地，平行于横轴的方向移动模板图像以使模板图像与实测图像重合包括：根据实测图像获取坡口的实测图像边界函数；建立匹配函数：

其中：a为特征区域截面宽度，h_s为模板图像边界函数，h_c为实测图像边界函数，γ为归一化因子，δ_x为模板图像的移动距离；移动模板图像直至匹配函数取得最小值。根据匹配函数确定实测图像与模板图像之间的重合程度，以准确的确定实测图像与模板图像重合。

具体地，模板图像每平移一个像素宽度，计算一次匹配函数值，直至取得最小值；平移距离为：

δ_x＝k·Δx，

其中：k为沿横向平移模板图像的次数，Δx为单个像素的宽度。

逐个像素的平移模板图像，直至模板图像与实测图像重合，以免模板图像越过与实测图像重合的位置。

具体地，将模板图像的移动距离记为：

δ_x＝k·Δx+δ(0≤δ≤Δx)

其中：δ为修正值；

模板图像移动δ_x后的离散序列表示为：

其中，

匹配函数相应变为：

令

以获取修正值；

其中：n为所述模板图像中点的数量，i为所述模板图像中的任一点。

标准模板与实测模板之间的最终距离等于标准模板图像的移动距离δ_x与修正值δ的和。以进一步提高模板图像与实测模板之间距离精度，进而提高对焊接坡口位置的检测精度，以进一步提高焊接质量。

需要说明的是，

为对模板图像移动δ_x后离散后各点的表达式，

为

中任一点的通式。

具体地，在通过上述方法计算出坡口的横向位置后，根据实测图像中坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数，将模板图像的移动距离带入到轮廓线函数中，以获取坡口的纵向位置。可以计算出坡口纵向位置，以进一步提高焊缝的检测精度，以保证焊接质量。

具体地，实测图像包括坡口的截面图像、以及坡口两侧的工件图像；坡口两侧的工件表面在实测图像中的线即为轮廓线。优选地，可以在轮廓线上任意取两点，根据这两个点的坐标即可计算出这个两个点所在的直线的函数，此函数即可作为轮廓线函数，将计算得到的坡口横向位置，带入到轮廓线函数内，得到的函数值即为坡口的纵向位置。需要说明的是，此时这两个点可以均位于坡口一侧的轮廓线内。

优选地，根据实测图像中坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数包括：根据坡口两侧的点获取轮廓线函数。此时可在坡口的两侧各选取一个点，进而获得轮廓线函数，以提高轮廓线函数的准确性。

具体地，在坡口两侧均选取多个点，根据多个点获取轮廓线函数。在坡口两侧各取多个点，之后对所有点进行拟合，以获得轮廓线函数，可以进一步提高轮廓线函数的准确性，以提高坡口纵向位置的精度。

具体地，上述过程可以通过计算机完成，使激光位移传感器与计算机连接，并且使焊接机器人的控制器与计算机连接；工作时，激光位移传感器对焊接破口进行检测，以获得实测图像，并且将实测图像输送至计算机内，计算机对实测图像中的多个点进行处理以获得实测图像边界函数；计算机以实测图像中最靠近横轴的点为最低点；计算机内预先存储有模板图像，将实测图像的最低点与模板图像沿横轴方向的中点重合；之后计算机沿平行与横轴的方向移动模板图像，并且每次移动一个像素；模板图像的移动距离为：δ_x＝k·Δx；每平移一次模板图像，均带入匹配函数：

直至匹配函数取得最小值，记录此时的模板图像移动距离；以完成模板图像与实测图像的粗匹配。

之后，计算机运行一下过程：将模板图像的移动距离记为：

δ_x＝k·Δx+δ(0≤δ≤Δx)

模板图像移动δ_x后的离散序列表示为：

其中：

匹配函数相应变为：

令

解得：

其中：

A、B、C、D均为中间变量，以使δ的表达式更加简洁，实现对模板图像与实测图像的精匹配。计算机计算出修正值之后，将粗匹配后得到的模板图像移动距离与精匹配后得到的修正值的和作为模板图像的移动距离，并以此确定实测图像的横向位置。

计算出实测图像的横向位置后，在实测图像坡口两侧各取多个点，对所有的点进行拟合以计算出坡口两侧的轮廓线的轮廓线函数，将实测图像的横向位置带入到轮廓线函数中，获得的函数值即为坡口的纵向位置。

最后将坡口的横向位置和纵向位置输入到焊接机器人的控制器内；焊接机器人根据坡口的横向位置和纵向位置调节焊接机器人上的焊枪，以使焊枪正对坡口，以保证焊接质量。

本实施例中以检测铝合金型材的焊接坡口为例，获得表1，模板图像平移像素值中正值为向左平移的像素值，负值为向右平移的像素值。

[表1]

模板图像平移像素值	匹配函数值	精匹配结果	模板图像中心点坐标
				-3	98.8749	-	-
-2	97.4309	-	-
				-1	96.4621	-	-
0	95.9665	-0.385	(5.681,-15.7)
				1	95.9513	0.451	(5.673,-15.7)
2	96.3620	-	-
				3	97.8212	-	-

图2为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中对铝合金型材检测时移动模板图像的示意图；图3为本发明实施例提供的焊接坡口检测方法中对铝合金型材检测时模板图像平移像素值与匹配函数值的曲线图像。

继续参照图2和图3。可以看出该截面在将实测图像最低点与模板图像中心重合的基础上，再向左平移一个像素值时匹配函数取得最小值，此时实测图像与模板图像的重合度最好，粗匹配完成。计算此时的修正值为0.451，进而获得此时模板图像中心点坐标为(5.673,-15.7)。

在本发明中，除非另有明确的规定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸的连接，或一体成型，可以是机械连接，也可以是电连接或者彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒体间接连接，可以是两个元件内部的连通或者两个元件的互相作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种焊接坡口检测方法，其特征在于，包括：

获取坡口截面的模板图像，通过激光位移传感器获取所述坡口截面的实测图像；

沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合；根据所述模板图像的移动距离确定所述坡口的横向位置；

沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合包括：

根据所述实测图像获取所述坡口的实测图像边界函数；建立匹配函数：

其中：a为特征区域截面宽度，h_s为模板图像边界函数，h_c为实测图像边界函数，γ为归一化因子，δ_x为所述模板图像的移动距离；

移动所述模板图像直至所述匹配函数取得最小值。

2.根据权利要求1所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，所述模板图像每平移一个像素宽度，计算一次所述匹配函数值，直至所述匹配函数取得最小值；所述模板图像的移动距离为：

δ_x＝k·Δx

其中：k为平移所述模板图像的次数，Δx为单个像素的宽度。

3.根据权利要求2所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，将模板图像的移动距离记为：

δ_x＝k·Δx+δ(0≤δ≤Δx)

其中：δ为修正值；

所述模板图像移动δ_x后的离散序列表示为：

其中，

匹配函数相应变为：

令

以获取修正值；

其中：n为所述模板图像中点的数量，i为所述模板图像中的任一点。

4.根据权利要求3所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，根据所述实测图像中所述坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数，将所述模板图像的移动距离带入到所述轮廓线函数中，以获取所述坡口的纵向位置。

5.根据权利要求4所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，根据所述实测图像中所述坡口外侧的点获取轮廓线对应的轮廓线函数包括：根据所述坡口两侧的点获取所述轮廓线函数。

6.根据权利要求5所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，在所述坡口两侧均选取多个点，根据所述多个点获取所述轮廓线函数。

7.根据权利要求1-6任一项所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，所述沿平行于横轴的方向移动所述模板图像以使所述模板图像与所述实测图像重合之前还包括：使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上。

8.根据权利要求7所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，所述使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：获取所述实测图像中的多个点，选取位于所述实测图像最下方的点为所述最低点。

9.根据权利要求8所述的焊接坡口检测方法，其特征在于，所述使所述实测图像的最低点与所述模板图像的中心位于同一垂直于横轴的直线上之前还包括：

获取所述模板图像的中心。

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