CN114654469A - 基于深度学习的焊接机器人控制系统 - Google Patents

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余元佳
王土
李绍宇
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Abstract

本发明涉及基于深度学习的焊接机器人控制系统，包括：主控制平台、接口模块、环境检测模块、电源管理模块、离线储存模块、传感检测模块和自检学习模块；与现有技术相比，本发明通过传感检测模块，能够对焊接零件进行更好的扫描，更快的对零件焊接位置进行识别；通过自检学习模块能够深度学习训练焊接机器人对焊缝的辨识和定位,可以有效提高焊接机器人在复杂工作环境下对焊接目标识别定位的可靠性。

Description

基于深度学习的焊接机器人控制系统
技术领域
本发明涉及技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的焊接机器人控制系统。
背景技术
焊接机器人主要包括机器人和焊接设备两部分。机器人由机器人本体和控制柜(硬件及软件)组成。而焊接装备，以弧焊及点焊为例，则由焊接电源，(包括其控制系统)、送丝机(弧焊)、焊枪(钳)等部分组成；深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等；深度学习进行物体识别相较于传统的计算机视觉具有更高的检测精度，将深度学习和机器视觉相结合可控制机器人实现智能焊接的功能，不仅提高了焊缝检测的精度和准确度，也会很大程度的降低人工成本；由于焊接零件的形状、大小、厚度、硬度等等不够统一，需要进行焊接处理的焊缝的形状也各不相同，现有的焊接机器人控制系统由于长时间使用会导致内部处理系统过热，系统过热后对待焊接零件的扫描处理效率较低，导致焊接处理的精度受到影响，容易使得焊接产品出现质量缺陷，会影响整个焊接生产流程。
发明内容
为此，本发明提供一种基于深度学习的焊接机器人控制系统，用以克服现有技术中焊接机器人由于扫描效率较低，使得焊接精度受到影响导致焊接产品出现质量缺陷影响焊接生产效率的问题。
本发明提供一种基于深度学习的焊接机器人控制系统，包括：主控制平台、接口模块、环境检测模块、电源管理模块、离线储存模块、传感检测模块和自检学习模块；其中，所述主控制平台、所述接口模块、所述环境检测模块、所述离线储存模块、所述传感检测模块和所述自检学习模块均通过所述电源管理模块电性连接；所述接口模块包扩数据通信接口和网络接口，用以信号连接和焊接机器人控制系统的在线编程或离线编程，以及焊接机器人控制系统的升级操作；所述环境检测模块与传感检测模块相连，用以配合传感检测模块对焊接机器人工作环境进行检测，电源管理模块与各模块相连，用以给各模块供电和配电，所述电源管理模块内设有单独的处理单元，所述离线储存模块与所述主控制平台相连，用以供所述主控制平台储存参数和管理程序；所述传感检测模块与所述主控制平台相连，用以将焊接机器人的状态数据发送给主控平台；所述自检学习模块用以接收所述主控平台处理后所述环境检测模块、电源管理模块和传感检测模块反馈的焊接机器人数据信息，对反馈中出现的异常数据信息进行自动处理。
进一步地，该焊接机器人控制系统还包括焊接机器人本体，所述焊接机器人本体上设有至少三个或三个以上的执行机构；所述执行机构为伺服电机、伺服放大器和设置在伺服电机上的轴编码器。
进一步地，所述主控制平台包括微控制单元、数字信号处理单元和控制面板，用以负责主控制平台内部及外围设备的信号处理和交换。
进一步地，所述电源管理模块包括电源供给单元、变压单元、滤波器和电源保护单元。
进一步地，所述环境检测模块包括急停保护单元。
进一步地，所述传感检测模块包括电弧传感器、零位传感器、视觉传感器和温湿度传感器；分别用以对焊接机器人的焊接路径、焊枪坐标、焊缝坐标和温湿度环境信息进行检测。
与现有技术相比，本发明通过传感检测模块，能够对焊接零件进行更好的扫描，更快的对零件焊接位置进行识别；通过自检学习模块能够深度学习训练焊接机器人对焊缝的辨识和定位,可以有效提高焊接机器人在复杂工作环境下对焊接目标识别定位的可靠性。
附图说明
图1为本发明所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统工作原理示意图；
图2为本发明所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统的焊接机器人执行机构结构原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
如图1-图2所示，一种基于视觉的焊接机器人控制系统，一种基于深度学习的焊接机器人控制系统，包括主控制平台、接口模块、环境检测模块、电源管理模块、离线储存模块、传感检测模块和自检学习模块；其中，所述主控制平台、所述接口模块、所述环境检测模块、所述离线储存模块、所述传感检测模块和所述自检学习模块均通过所述电源管理模块电性连接；所述接口模块包扩数据通信接口和网络接口，用以信号连接和焊接机器人控制系统的在线编程或离线编程，以及焊接机器人控制系统的升级操作；所述环境检测模块与传感检测模块相连，用以配合传感检测模块对焊接机器人工作环境进行检测，电源管理模块与各模块相连，用以给各模块供电和配电，所述电源管理模块内设有单独的处理单元，所述离线储存模块与所述主控制平台相连，用以供所述主控制平台储存参数和管理程序；所述传感检测模块与所述主控制平台相连，用以将焊接机器人的状态数据发送给主控平台；所述自检学习模块用以接收所述主控平台处理后所述环境检测模块、电源管理模块和传感检测模块反馈的焊接机器人数据信息，对反馈中出现的异常数据信息进行自动处理。
其中，该焊接机器人控制系统还包括焊接机器人本体，所述焊接机器人本体上设有至少三个或三个以上的执行机构；所述执行机构为伺服电机、伺服放大器和设置在伺服电机上的轴编码器。
其中，所述主控制平台包括微控制单元、数字信号处理单元和控制面板，用以负责主控制平台内部及外围设备的信号处理和交换。
其中，所述电源管理模块包括电源供给单元、变压单元、滤波器和电源保护单元。
其中，所述环境检测模块包括急停保护单元。
其中，所述传感检测模块包括电弧传感器、零位传感器、视觉传感器和温湿度传感器；分别用以对焊接机器人的焊接路径、焊枪坐标、焊缝坐标和温湿度环境信息进行检测。
实施例一：通过电源模块中，电源供给单元给总系统上电，启动焊接机器人控制系统；传感检测模块内传感器中的温湿度传感器，检测焊接机器人的环境湿度和温度；通过主控平台中的数字信号处理单元，对传递的环境数据进行处理，如果不符合工作环境要求，会将此信息传递到环境检测模块中，由环境检测模块进行进一步判断后传递到自检学习模块，尝试进行自动调节，如果自动调节无效，会上传到主控平台由管理员进行判断；如果环境检测符合要求后，微控制单元会启动，通过与传感检测模块中电弧传感器、零位传感器、视觉传感器相配合对焊接机器人的焊接路径、焊枪坐标、焊缝坐标进行管理；在焊接工作未开始前，可以通过外接示教器/主控制平台对焊接机器人内各执行机构进行参数设定；在焊接开始之后，电弧传感器可以检测到电弧电压信息；通过数字信号处理单元为相应的位移信息，并会将位移信息反馈到控制面板中，同时通过离线储存模块进行储存。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，包括：主控制平台、接口模块、环境检测模块、电源管理模块、离线储存模块、传感检测模块和自检学习模块；其中，所述主控制平台、所述接口模块、所述环境检测模块、所述离线储存模块、所述传感检测模块和所述自检学习模块均通过所述电源管理模块电性连接；所述接口模块包扩数据通信接口和网络接口，用以信号连接和焊接机器人控制系统的在线编程或离线编程，以及焊接机器人控制系统的升级操作；所述环境检测模块与传感检测模块相连，用以配合传感检测模块对焊接机器人工作环境进行检测，电源管理模块与各模块相连，用以给各模块供电和配电，所述电源管理模块内设有单独的处理单元，所述离线储存模块与所述主控制平台相连，用以供所述主控制平台储存参数和管理程序；所述传感检测模块与所述主控制平台相连，用以将焊接机器人的状态数据发送给主控平台；所述自检学习模块用以接收所述主控平台处理后所述环境检测模块、电源管理模块和传感检测模块反馈的焊接机器人数据信息，对反馈中出现的异常数据信息进行自动处理。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，该焊接机器人控制系统还包括焊接机器人本体，所述焊接机器人本体上设有至少三个或三个以上的执行机构；所述执行机构为伺服电机、伺服放大器和设置在伺服电机上的轴编码器。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，所述主控制平台包括微控制单元、数字信号处理单元和控制面板，用以负责主控制平台内部及外围设备的信号处理和交换。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，所述电源管理模块包括电源供给单元、变压单元、滤波器和电源保护单元。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，所述环境检测模块包括急停保护单元。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的焊接机器人控制系统，其特征在于，所述传感检测模块包括电弧传感器、零位传感器、视觉传感器和温湿度传感器；分别用以对焊接机器人的焊接路径、焊枪坐标、焊缝坐标和温湿度环境信息进行检测。
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