CN111570974A - 基于同步采图的焊接偏差测定方法、装置和自动焊接系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于同步采图的焊接偏差测定方法、装置以及自动焊接系统，所述方法包括如下步骤：获取焊接区域内同一拍摄时间点的熔滴图像和焊缝图像；融合所述熔滴图像和焊缝图像，获得对应拍摄时间点的熔池图像；获得对应不同拍摄时间点的多帧所述熔池图像；根据多帧所述熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像；分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息；根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值。所述装置和自动焊接系统均应用到本发明的方法。本发明实现可在线监测熔滴和焊缝的位置，降低自动焊接设备的成本，同时提高焊缝跟踪的精度。

Description

基于同步采图的焊接偏差测定方法、装置和自动焊接系统

技术领域

本发明涉及自动焊接技术领域，特别涉及一种基于同步采图的焊接偏差测定方法、装置和自动焊接系统。

背景技术

近年来，随着科学技术的进步，自动焊接得到了快速的发展。自动焊接的核心问题在于如何实现焊缝的精准跟踪引导，进而实时控制焊枪的运动轨迹，以满足焊接质量的要求，目前机器视觉方法已有较多的应用，主要包括激光前置引导和熔池实时监控两种方式，均可进行焊缝的精准跟踪引导。

对于石油化工施工现场的管道和压力容器而言，采用无轨全位置爬行式焊接机器人，可以摆脱轨道的束缚，能够进行全位置焊接，更加适用于复杂环境下的施工现场。然而在焊接过程中，无轨全位置爬行式焊接机器在重力和缆线的牵引下会产生偏移，且偏移量和偏移角度无法确定。因此采用激光前置引导的主动视觉传感和控制技术，引入的超前监测误差无法通过滞后控制的方式消除，导致跟踪精度较低。而被动视觉传感采用直接观测熔池图像的方法，不存在超前监测误差，可以提高跟踪的精度，但势必会受到弧光的干扰，导致熔池图像画面不清晰，解决弧光的干扰是其面临的首要问题。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于同步采图的焊接偏差测定方法、装置和自动焊接系统，旨在解决现有的无轨全位置爬行式焊接机器人采用主动视觉传感方法时跟踪精度较低、采用被动视觉传感时受到弧光的干扰而导致熔池图像画面不清晰的问题。

为实现上述目的，本发明提出一种基于同步采图的焊接偏差测定方法，包括如下步骤：

获取焊接区域内同一拍摄时间点的熔滴图像和焊缝图像；

融合所述熔滴图像和焊缝图像，获得对应拍摄时间点的熔池图像；

获得对应不同拍摄时间点的多帧所述熔池图像；

根据多帧所述熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像；

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息；

根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值。

可选地，所述根据多帧所述熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像的步骤包括：

建立多帧所述熔池图像对应的时间轴；

根据所述时间轴，确定预设拍摄时间点；

判断所述熔池图像对应的时间点是否超过所述预设拍摄时间点；

在判定所述熔池图像对应的拍摄时间点超过预设拍摄时间点时，确定所述熔池图像为待测熔池图像；

在判定所述熔池图像对应的拍摄时间点不超过预设拍摄时间点时，确定所述熔池图像为基准熔池图像。

可选地，所述预设时间点为所述时间轴上对应焊枪在所述焊接区域内起弧后的第二个拍摄时间点；

所述基准熔池图像包括分别与所述焊接区域内起弧后的第一个拍摄时间点和第二个拍摄时间点对应的第一基准图像和第二基准图像。

可选地，所述焊缝位置包括内侧上边缘位置、内侧下边缘位置、外侧上边缘位置和外侧下边缘位置，其中，所述内侧下边缘位置和所述外侧下边缘位置分别为焊枪在一个摆动周期内的两个极限位置；

所述焊丝尖端位置包括第一尖端位置和第二尖端位置，所述第一尖端位置和所述第二尖端位置分别与所述内侧下边缘位置和所述外侧下边缘位置相对应。

可选地，所述根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，包括：

计算获得所述第一基准图像中所述第一尖端位置与所述内侧上边缘位置的距离Db₁、与所述外侧上边缘位置的距离Wb₁；

计算获得所述第二基准图像中所述第二尖端位置与所述内侧上边缘位置的距离Wb₂，与所述外侧上边缘位置的距离Db₂；

计算获得所述待测熔池图像中所述第一尖端位置或所述第二尖端位置与所述内侧焊缝上边缘位置的距离D_i，与所述外侧上边缘位置的距离W_i；

根据预设的第一关系式，计算获得焊枪位置偏差值Dp_i；

所述第一关系式为Dp_i＝D_i-Db_i，其中，i＝1,2。

可选地，所述焊接偏差值还包括焊枪摆幅偏差值；

所述根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，还包括：

根据所述第一基准图像和所述第二基准图像，计算获得焊枪摆幅基准值W_b＝(Db₁+Wb₁+Wb₂+Db₂)/2；

根据所述待测熔池图像和预设的第二关系式，计算获得焊枪摆幅偏差值W_i；

所述第二关系式为W_i＝D_i+W_i-W_b，其中，i＝1,2。

可选地，所述焊丝尖端位置信息包括尖端位置坐标；

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息的步骤，包括：

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中熔滴区域的亚像素边缘轮廓；

根据所述亚像素边缘轮廓，获取所述熔滴区域的替换多边形，其中，所述替换多边形呈包围对应的所述亚像素边缘轮廓设置；

获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据所述替换多边形的凹凸性，划分出所述若干个采集点中的多个凹点，获取所述多个凹点的位置信息；

根据多个所述凹点的位置信息，获取第二个所述替换多边形；

对第二个所述替换多边形进行多次迭代，得到第三个所述替换多边形；

获取第三个所述替换多边形的多个凹点，根据第三个所述替换多边形的多个凹点，获取目标区域；

根据所述尖端位置坐标的所处范围，获得尖端凹点区域，在所述目标区域中划分出包括所述尖端位置坐标的尖端凹点区域；

获取所述尖端凹点区域中的多个凹点的坐标值，通过加权平均算法计算得到所述尖端位置坐标。

可选地，获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据所述替换多边形的凹凸性，划分出所述若干个采集点中的多个凹点，获取所述多个凹点的位置信息的步骤，包括：

获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，获取所述若干个采集点的坐标值并组成坐标点集B_k{B₁,…B_i,…B_N}，其中，i为所述替换多边形上像素点的颜色索引值；

按照预设计算式计算点B_i分别与点B_i-1和点B_i-2构成的方向向量v_i-1和v_i+1，所述预设计算式为：

v_i-1＝B_i-1-B_i＝(x_i-1-x_iy_i-1-y_i)，v_i+1＝B_i+1-B_i＝(x_i+1-x_i，y_i+1-y_i)；

根据符号函数计算式sign(V_i)的值判定点Bi的凹凸性，当sign(V_i)的值为1时，点B_i为凹点，当sign(V_i)的值为0时，点B_i为凸点，其中，所述符号函数计算式为：

此外，本发明还提出一种基于同步采图的焊接偏差测定装置，包括：

视觉采集装置，所述视觉采集装置包括用于朝向熔池的第一摄像机和第二摄像机，以分别拍摄得到多个熔滴图像和多个焊缝图像；以及，

控制器，所述控制器与所述视觉采集装置电性连接，所述控制器包括存储介质，所述存储介质存储有焊接偏差测定程序，所述焊接偏差测定程序执行如本发明所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

此外，本发明还提出一种自动焊接系统，应用于焊接车，包括：

焊枪，用于可摆动地安装至所述焊接车；

驱动装置，用于安装至所述焊接车，以驱动所述焊枪摆动；

视觉采集装置，用于安装至所述焊接车，所述视觉采集装置包括朝向熔池的第一摄像机和第二摄像机，以得到多个熔滴图像和多个焊缝图像；以及，

控制装置，所述控制装置分别电性连接所述驱动装置和所述视觉采集装置，所述控制装置包括处理器和存储介质，所述存储介质存储有焊接偏差测定程度，所述焊接偏差测定程度执行如本发明所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

本发明的技术方案中，在调整好两个普通相机的减光能力、镜头光圈、曝光参数等之后，由这两个普通相机同步拍摄熔滴图像和焊缝图像，可避免使用价格昂贵的专业相机去除弧光干扰，降低自动焊接设备的成本。本发明选取了焊丝的尖端位置信息来作为熔滴图像中熔滴的位置特征信息，进而来指代焊枪的位置，本发明还将熔滴图像和焊缝图像进行融合，还原焊接区域内的熔滴和焊缝的实际位置，这样通过基准熔池图像和待测熔池图像中的熔滴位置和焊缝位置，并将焊枪的位置指代为熔滴位置，可对焊枪的运动轨迹进行精确控制，使焊枪保持对焊缝的高精度跟踪。

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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的流程示意图；

图2为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例的流程示意图；

图3为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例的流程示意图；

图4为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中选取不同时间点获得多帧所述熔池图像的原理示意图；

图5为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中不同熔滴图像中的熔滴轮廓示意图；

图6为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中第一基准图像和第二基准图像的示意图；

图7为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中焊枪分别运动至焊缝的内侧下边缘位置和焊缝的内侧下边缘位置时待测熔池图像的示意图；

图8为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中将熔滴和焊缝的图像进行标定和融合的示意图；

图9为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定方法的具体实施例中的一个熔滴图像中替换多边形的示意图；

图10为本发明提供的基于同步采图的焊接偏差测定装置的结构示意图；

图11为本发明提供的自动焊接系统的结构示意图；

图12为本发明提供的自动焊接系统不对爬行机器人和焊枪做任何纠偏动作时的焊接偏差量的变化曲线图；

图13为本发明提供的自动焊接系统不对爬行机器人和焊枪做任何纠偏动作时的焊接偏差量的误差值的变化曲线图。

附图标号说明：

标号	名称	标号	名称
				100	焊接偏差测定装置	31	第一摄像机
200	自动焊接系统	32	第二摄像机
				1	焊枪	4	驱动装置
2	爬行机器人	5	熔池

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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。

需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义，包括三个并列的方案，以“A和/或B”为例，包括A方案、或B方案、或A和B同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

为解决上述问题，本发明提出一种基于同步采图的焊接偏差测定方法，所述方法包括如下步骤：

S100：获取焊接区域内同一拍摄时间点的熔滴图像和焊缝图像；

本发明的方法中，所述同步采图指的是在自动焊接的过程中，在同一时刻采集焊接区域内的熔滴图像和焊缝图像，熔滴图像和焊缝图像由不同的相机采集得到，避免熔滴图像太亮导致看不清焊缝的现象，使熔滴和焊缝的图像能稳定、清晰地采集。另外，通过对大量的熔池图像观察后发现，熔滴和焊枪两者的位置关系十分紧密，因此用熔滴的位置特征信息指代焊枪的位置是可以保证焊枪的运动精度的。

S200：融合熔滴图像和焊缝图像，获得对应拍摄时间点的熔池图像；

本步骤中，将时间点相同时采集得到的熔滴图像和焊缝图像进行融合，使融合后的图像同时包括熔滴和焊缝，进而还原在焊接区域内熔滴和焊缝的实际位置。

S300：获得对应不同拍摄时间点的多帧熔池图像；

请参阅图1和图4，焊枪在摆动过程中，在摆动极限点会短暂停顿，其不同的停顿位置与获得多帧熔池图像的不同时间点相对应。

S400：根据多帧熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像；

S500：分别提取基准熔池图像和待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息；

请参阅图5，为四张不同的熔滴图像，图像中不规则的形状即为熔滴的轮廓。通过对熔池图像观察后可以发现，在熔滴图像中，由于焊丝的遮挡，熔滴会出现峰形残缺，该残缺部分是焊丝的轮廓，可见，焊丝轮廓是熔滴图像中一定会出现，而且具有明显特征，可以考虑选取焊丝的尖端位置信息来作为熔滴图像中熔滴的位置特征信息，进而来指代焊枪的位置。

S600：根据基准熔池图像和待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值。

在焊接过程中，电弧光和焊渣飞溅非常强烈，需要专业的相机来降低弧光干扰，而这种专业相机价格昂贵，不利于自动焊接设备的推广应用。在本发明的方法中，在调整好两个普通相机的减光能力、镜头光圈、曝光参数等之后，由这两个普通相机同步拍摄熔滴图像和焊缝图像，可避免使用价格昂贵的专业相机去除弧光干扰，降低自动焊接设备的成本。进一步地，本发明还将熔滴图像和焊缝图像进行融合，还原焊接区域内的熔滴和焊缝的实际位置，这样通过基准熔池图像和待测熔池图像中的熔滴位置和焊缝位置，并将焊枪的位置指代为熔滴位置，可计算出某一时刻焊枪位置与基准位置之间的偏差，然后根据该偏差，对焊枪的运动轨迹进行控制，使焊枪保持对焊缝的高精度跟踪。

进一步地，通过对熔池图像观察后发现，在熔滴图像中，由于焊丝的遮挡，熔滴会出现峰形残缺，该残缺部分是焊丝的轮廓，具有明显的特征，因此本发明选取了焊丝的尖端位置信息来作为熔滴图像中熔滴的位置特征信息，进而来指代焊枪的位置。

本发明的焊接偏差测定方法能够实现实时在线监测熔滴和焊缝的位置，降低了自动焊接设备的成本，同时提高了焊缝跟踪的精度，对基于被动视觉传感系统的爬行式机器人的应用具有借鉴意义。

进一步地，本发明的方法中，根据多帧熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像的步骤包括：

S410：建立多帧熔池图像对应的时间轴；

S420：根据时间轴，确定预设拍摄时间点；

S430：判断熔池图像对应的时间点是否超过预设拍摄时间点；

S440：在判定熔池图像对应的拍摄时间点超过预设拍摄时间点时，确定熔池图像为待测熔池图像；

S450：在判定熔池图像对应的拍摄时间点不超过预设拍摄时间点时，确定熔池图像为基准熔池图像。

为了实现焊枪在起弧后焊接轨迹的自动控制，本实施例为基准熔池图像和待测熔池图像的选取设定了预设时间点，根据本发明实施例中的步骤，可以使焊枪在某位置处停止焊接工作时，只要重新起弧，就能选取到最新的基准熔池图像和待测熔池图像，大大增加了焊缝跟踪精度。

进一步地，本发明方法的具体实施例中，所述预设时间点为时间轴上对应焊枪在焊接区域内起弧后的第二个拍摄时间点，也就是说，基准熔池图像设有两个，基准熔池图像包括分别与焊接区域内起弧后的第一个拍摄时间点和第二个拍摄时间点对应的第一基准熔池图像和第二基准熔池图像。

进一步地，焊缝位置包括内侧上边缘位置、内侧下边缘位置、外侧上边缘位置和外侧下边缘位置，其中，内侧下边缘位置和外侧下边缘位置分别为焊枪在一个摆动周期内的两个极限位置，焊丝尖端位置包括第一尖端位置和第二尖端位置，第一尖端位置和第二尖端位置分别与内侧下边缘位置和外侧下边缘位置相对应。

请参阅图4，通常焊缝是具有深度的，并且呈倒梯形设置，因此在焊缝图像中，有四条直线段，本实施例中，为了方便计算，在划分好各焊缝直线段的相对关系后，可选取内侧上边缘位置和外侧上边缘位置作为焊缝的参考位置。

进一步地，在本发明的方法中，根据基准熔池图像和待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，包括：

S610：计算获得第一基准熔池图像中第一尖端位置与内侧上边缘位置的距离Db₁、与外侧上边缘位置的距离Wb₁；

S620：计算获得第二基准熔池图像中第二尖端位置与内侧上边缘位置的距离Wb₂，与外侧上边缘位置的距离Db₂；

S630：计算获得待测熔池图像中第一尖端位置或第二尖端位置与内侧焊缝上边缘位置的距离D_i，与外侧上边缘位置的距离W_i；

S640：根据预设的第一关系式，计算获得焊枪位置偏差值Dp_i；

其中，所述第一关系式为Dp_i＝D_i-Db_i，其中，i＝1,2。

在两个基准图像中，建立好焊缝的内侧上边缘位置和外侧上边缘位置的直线方程之后，即可计算出Db₁、Wb₁、Wb₂、Db₂、D_i、W_i以及焊接偏差值。

具体地，请参阅图4、图6和图7，以焊枪起弧后依次经焊缝的内侧下边缘位置和外侧下边缘位置为例，在第一基准图像中，焊枪位置偏差值Dp₁＝D₁-Db₁，那么当焊枪运动到焊缝的内侧下边缘位置时，以位置偏差值Dp₁为准，在第二基准图像中，焊枪位置偏差值Dp₂＝D₂-Db₂，那么当焊枪运动到焊缝的外侧下边缘位置时，以位置偏差值Dp₂为准。

在计算过程中，是以像素为单位的，而焊枪运动轨迹的实际控制过程是以mm为单位的，因此，还需要将图像像素坐标系中的像素单位进行转化，本实施例中通过焊丝在图像中的像素数和直径长度来进行转化。

在本发明方法的具体实施中，焊接偏差值包括焊枪位置偏差值，指的是焊枪在自动焊接的过程中，应当到达的位置和实际到达的位置之间的偏差。在实际过程中，焊枪受到外部环境因素干扰，导致摆动路线出现偏差，从而偏离焊缝，因此，需要计算焊枪位置偏差值，根据其控制焊枪的摆动路线。

进一步地，在本发明的方法中，焊接偏差值还包括焊枪摆幅偏差值，指的是焊枪在自动焊接的过程中，摆动的幅值与预设的幅值之间的偏差值，在实际过程中，焊枪受到外部环境因素干扰，导致摆动幅值出现偏差，过大或者过小，从而偏离焊缝，因此，需要计算焊枪摆幅偏差值，根据其控制焊枪的摆动路线。

根据基准熔池图像和待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，还包括：

S650：根据第一基准熔池图像和第二基准熔池图像，计算获得焊枪摆幅基准值W_b＝(Db₁+Wb₁+Wb₂+Db₂)/2；

S660：根据待测熔池图像和预设的第二关系式，计算获得焊枪摆幅偏差值W_i；

其中，第二关系式为W_i＝D_i+W_i-W_b，其中，i＝1,2。

请参阅图4、图6和图7，以焊枪起弧后依次经焊缝的内侧下边缘位置和外侧下边缘位置为例，在第一基准图像中，焊枪摆幅偏差值W₁＝D₁+W₁-W_b，那么当焊枪运动到焊缝的内侧下边缘位置时，以位置偏差值W₁为准，在第二基准图像中，焊枪位置偏差值W₂＝D₂+W₂-W_b，那么当焊枪运动到焊缝的外侧下边缘位置时，以位置偏差值W₁为准。

在自动焊接过程中，焊枪发生偏差时，将导致其活动路径与焊缝发生偏移，此时可根据焊枪位置偏差值控制焊枪回到正确位置，或者控制其摆幅以抵消位置偏差，或者上述两种方式同时实施，最终提高焊缝跟踪的精度。

进一步地，在本发明的方法中，焊丝尖端位置信息包括尖端位置坐标，分别提取基准熔池图像和待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息的步骤，包括：

S501：分别提取基准熔池图像和待测熔池图像中熔滴区域的亚像素边缘轮廓；

S502：根据亚像素边缘轮廓，获取熔滴区域的替换多边形，其中，替换多边形呈包围对应的亚像素边缘轮廓设置；

本步骤中，一个完整的熔滴区域通常可以划分出多个替换多边形。

S503：获取沿替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据替换多边形的凹凸性，划分出若干个采集点中的多个凹点，获取多个凹点的位置信息；

S504：根据多个凹点的位置信息，获取第二个替换多边形；

S505：对第二个替换多边形进行多次迭代，得到第三个替换多边形；

S506：获取第三个替换多边形的多个凹点，根据第三个替换多边形的多个凹点，获取目标区域；

本步骤可多次重复，对所述替换多边形进行不断地迭代，以提高需要获取的目标区域的准确度。

S507：根据尖端位置坐标的所处范围，获得尖端凹点区域，在目标区域中划分出包括尖端位置坐标的尖端凹点区域；

S508：获取尖端凹点区域中的多个凹点的坐标值，通过加权平均算法计算得到尖端位置坐标。

本实施例中，提取了焊丝的尖端位置坐标来描述熔滴的位置特征信息，其定位精度高，特征稳定且明显，可以精准地指代焊枪的位置信息。请参阅图5和图9，其中图5中的十字标记处表示的是最终得到的焊丝尖端位置，图9表示的是本实施例中的一个熔滴图像中所述替换多边形的示意图，其中替换多边形有两个，分别位于左上位置和右下位置。

进一步地，在本发明的方法中，获取沿替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据替换多边形的凹凸性，划分出若干个采集点中的多个凹点，获取多个凹点的位置信息的步骤，包括：

S503a：获取沿替换多边形的各条边采集的若干个采集点，获取若干个采集点的坐标值并组成坐标点集B_k{B₁,…B_i,…B_N}，其中，i为替换多边形上像素点的颜色索引值；

S503b：按照预设计算式计算点B_i分别与点B_i-1和点B_i-2构成的方向向量v_i-1和v_i+1，所述预设计算式为：

v_i-1＝B_i-1-B_i＝(x_i-1-x_iy_i-1-y_i)，v_i+1＝B_i+1-B_i＝(x_i+1-x_i，y_i+1-y_i)；

S503c：根据符号函数计算式sign(V_i)的值判定点Bi的凹凸性，当sign(V_i)的值为1时，点B_i为凹点，当sign(V_i)的值为0时，点B_i为凸点，其中，符号函数计算式为：

请参阅图10，基于本发明实施例的焊接偏差测定方法，本发明提出一种基于同步采图的焊接偏差测定装置100，所述装置包括视觉采集装置以及控制器(附图未示出)，视觉采集装置包括用于朝向熔池5的第一摄像机31和第二摄像机32，以分别拍摄得到熔滴图像和焊缝图像，控制器与视觉采集装置电性连接，控制器包括存储介质，存储介质存储有焊接偏差测定程序，焊接偏差测定程序执行如本发明所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

本实施例中，第一摄像机31和第二摄像机32分别位于焊枪1的两侧，如果为了节省装置的占用空间，将第一摄像机31和第二摄像机32设于同侧，也是可行的，不影响本发明装置和方法的实施。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的焊接偏差测定装置100可以安装在用于自动焊接的设备和系统上，以在进行实际自动焊接时进行偏差测定，也可以在实验室中为本发明实施例的焊接偏差测定方法所特定布置安装。

具体地，本发明的第一摄像机31和第二摄像机32均采用型号为MV-13MG的国产相机，其分辨率1280x1024，最高采集帧率为60fps，控制器采用型号为Fx3U-48mr的PLC。

请参阅图11，基于本发明实施例的焊接偏差测定方法和装置，本发明提出一种自动焊接系统200，所述自动焊接系统应用于爬行机器人，爬行机器人基于焊缝跟踪进行自动焊接作业，所述自动焊接系统包括焊枪1、驱动装置4、视觉采集装置以及控制装置，焊枪1用于可摆动地安装于爬行机器人2，驱动装置用于安装于爬行机器人2，并驱动焊枪1摆动，视觉采集装置用于安装于爬行机器人2，视觉采集装置包括用于朝向熔池5，并分别拍摄熔滴的第一摄像机31和拍摄焊缝的第二摄像机32，控制装置分别与驱动装置4和视觉采集装置电性连接，控制装置包括处理器和存储介质，存储介质存储有焊接偏差测定程度，焊接偏差测定程度执行如本发明所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

本发明的自动焊接系统中，第一摄像机31和第二摄像机32均采用型号为MV-13MG的国产相机，其分辨率1280x1024，最高采集帧率为60fps，控制器采用型号为Fx3U-48mr的PLC，通过PLC来控制爬行机器人2沿焊缝的爬行、横摆，以及焊枪的上下活动，其定位精度可到0.1mm。

进一步地，基于本发明的自动焊接系统200，可对所述焊接偏差测定方法和装置进行试验验证。首先在一块平整的铁板上机加工出一条均匀且直的焊缝，然后将爬行机器人摆放至与焊缝呈一定的角度，在自动焊接系统的自动焊接过程中不对爬行机器人和焊枪做任何纠偏动作，让爬行机器人处于一个自由运动的状态，同时爬行机器人的受力方向始终沿着自身的前进方向，那么自由运动状态下焊接机器人会逐渐向一边偏移，且偏移方向和爬行机器人的偏移方向一致。

请参阅图12-13，其中图12表示不对爬行机器人和焊枪做任何纠偏动作时的焊接偏差量的变化曲线，图12中包括上图、中图和下图，上图表示的是焊枪运动到焊缝的内侧下边缘位置，中图表示的是焊枪运动到焊缝的外侧下边缘位置，下图表示焊枪在一个周期内运动到内侧下边缘位置和外侧下边缘位置的焊枪摆幅偏差量，上图、中图和下图均有一条直线，表示的是基准图像中的焊接偏差量的测定值，在上图中，焊枪位置偏差量不断增大，中图中，焊枪位置偏差量不断减小，说明焊丝尖端在逐渐向外侧上边缘位置靠近，同时也表明爬行机器人在逐渐靠近焊缝，说明在自由运动状态下焊丝尖端会随着爬行机器人向同一方向逐渐偏移。图13表示的是焊接偏差量的误差值的变化曲线，上图表示的是焊枪位置偏差量的误差值，下图表示的是焊枪摆幅偏差量的误差值，可以看出，焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量的误差值的波动范围非常小，均在一个像素范围以内，说明本发明的焊接偏差测定方法的测量精度较高，非常适用于基于焊缝跟踪的自动焊接。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取焊接区域内同一拍摄时间点的熔滴图像和焊缝图像；

融合所述熔滴图像和焊缝图像，获得对应拍摄时间点的熔池图像；

获得对应不同拍摄时间点的多帧所述熔池图像；

根据多帧所述熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像；

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息；

根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值。

2.如权利要求1所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述根据多帧所述熔池图像，确定基准熔池图像和待测熔池图像的步骤包括：

建立多帧所述熔池图像对应的时间轴；

根据所述时间轴，确定预设拍摄时间点；

判断所述熔池图像对应的时间点是否超过所述预设拍摄时间点；

在判定所述熔池图像对应的拍摄时间点超过预设拍摄时间点时，确定所述熔池图像为待测熔池图像；

在判定所述熔池图像对应的拍摄时间点不超过预设拍摄时间点时，确定所述熔池图像为基准熔池图像。

3.如权利要求2所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述预设时间点为所述时间轴上对应焊枪在所述焊接区域内起弧后的第二个拍摄时间点；

所述基准熔池图像包括分别与所述焊接区域内起弧后的第一个拍摄时间点和第二个拍摄时间点对应的第一基准图像和第二基准图像。

4.如权利要求3所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述焊缝位置包括内侧上边缘位置、内侧下边缘位置、外侧上边缘位置和外侧下边缘位置，其中，所述内侧下边缘位置和所述外侧下边缘位置分别为焊枪在一个摆动周期内的两个极限位置；

所述焊丝尖端位置包括第一尖端位置和第二尖端位置，所述第一尖端位置和所述第二尖端位置分别与所述内侧下边缘位置和所述外侧下边缘位置相对应。

5.如权利要求4所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，包括：

计算获得所述第一基准图像中所述第一尖端位置与所述内侧上边缘位置的距离Db₁、与所述外侧上边缘位置的距离Wb₁；

计算获得所述第二基准图像中所述第二尖端位置与所述内侧上边缘位置的距离Wb₂，与所述外侧上边缘位置的距离Db₂；

计算获得所述待测熔池图像中所述第一尖端位置或所述第二尖端位置与所述内侧焊缝上边缘位置的距离D_i，与所述外侧上边缘位置的距离W_i；

根据预设的第一关系式，计算获得焊枪位置偏差值Dp_i；

所述第一关系式为Dp_i＝D_i-Db_i，其中，i＝1,2。

6.如权利要求5所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述焊接偏差值还包括焊枪摆幅偏差值；

所述根据所述基准熔池图像和所述待测熔池图像的焊丝尖端位置信息和焊缝位置信息，计算获得焊接偏差值的步骤，还包括：

根据所述第一基准图像和所述第二基准图像，计算获得焊枪摆幅基准值W_b＝(Db₁+Wb₁+Wb₂+Db₂)/2；

根据所述待测熔池图像和预设的第二关系式，计算获得焊枪摆幅偏差值W_i；

所述第二关系式为W_i＝D_i+W_i-W_b，其中，i＝1,2。

7.如权利要求1所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，所述焊丝尖端位置信息包括尖端位置坐标；

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中的焊丝尖端位置信息的步骤，包括：

分别提取所述基准熔池图像和所述待测熔池图像中熔滴区域的亚像素边缘轮廓；

根据所述亚像素边缘轮廓，获取所述熔滴区域的替换多边形，其中，所述替换多边形呈包围对应的所述亚像素边缘轮廓设置；

获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据所述替换多边形的凹凸性，划分出所述若干个采集点中的多个凹点，获取所述多个凹点的位置信息；

根据多个所述凹点的位置信息，获取第二个所述替换多边形；

对第二个所述替换多边形进行多次迭代，得到第三个所述替换多边形；

获取第三个所述替换多边形的多个凹点，根据第三个所述替换多边形的多个凹点，获取目标区域；

根据所述尖端位置坐标的所处范围，获得尖端凹点区域，在所述目标区域中划分出包括所述尖端位置坐标的尖端凹点区域；

获取所述尖端凹点区域中的多个凹点的坐标值，通过加权平均算法计算得到所述尖端位置坐标。

8.如权利要求7所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法，其特征在于，获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，并根据所述替换多边形的凹凸性，划分出所述若干个采集点中的多个凹点，获取所述多个凹点的位置信息的步骤，包括：

获取沿所述替换多边形的各条边采集的若干个采集点，获取所述若干个采集点的坐标值并组成坐标点集B_k{B₁,…B_i,…B_N}，其中，i为所述替换多边形上像素点的颜色索引值；

按照预设计算式计算点B_i分别与点B_i-1和点B_i-2构成的方向向量v_i-1和v_i+1，所述预设计算式为：

v_i-1＝B_i-1-B_i＝(x_i-1-x_i，y_i-1-y_i)，v_i+1＝B_i+1-B_i＝(x_i+1-x_i，y_i+1-y_i)；

根据符号函数计算式sign(V_i)的值判定点Bi的凹凸性，当sign(V_i)的值为1时，点B_i为凹点，当sign(V_i)的值为0时，点B_i为凸点，其中，所述符号函数计算式为：

V_i＝(v_i-1×v_i+1)·n，i＝(1，2，…，N)。

9.一种基于同步采图的焊接偏差测定装置，其特征在于，包括：

视觉采集装置，所述视觉采集装置包括用于朝向熔池的第一摄像机和第二摄像机，以分别拍摄得到多个熔滴图像和多个焊缝图像；以及，

控制器，所述控制器与所述视觉采集装置电性连接，所述控制器包括存储介质，所述存储介质存储有焊接偏差测定程序，所述焊接偏差测定程序执行如权1-8任一项所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

10.一种自动焊接系统，应用于焊接车，其特征在于，包括：

焊枪，用于可摆动地安装至所述焊接车；

驱动装置，用于安装至所述焊接车，以驱动所述焊枪摆动；

视觉采集装置，用于安装至所述焊接车，所述视觉采集装置包括朝向熔池的第一摄像机和第二摄像机，以得到多个熔滴图像和多个焊缝图像；以及，

控制装置，所述控制装置分别电性连接所述驱动装置和所述视觉采集装置，所述控制装置包括处理器和存储介质，所述存储介质存储有焊接偏差测定程度，所述焊接偏差测定程度执行如权利要求1-8任一项所述的基于同步采图的焊接偏差测定方法的步骤。

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