CN114714029B - 铝合金自动弧焊方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种铝合金自动弧焊方法及装置，其中，方法包括：采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据；根据视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致；在检测到实际焊缝间隙与初始焊缝间隙不一致时，重新匹配实际间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至实际焊缝位置对应的工作位置后，基于最佳焊接参数控制弧焊机器人对实焊工件执行焊接动作。由此，解决了相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。

Description

铝合金自动弧焊方法及装置
技术领域
本申请涉及自动弧焊技术领域，特别涉及一种铝合金自动弧焊方法及装置。
背景技术
金属材料的焊接过程极为复杂，影响焊接质量的因素众多，不仅外部存在不确定的干扰因素，还对工件的来件稳定性有严格要求，而用于金属材料的焊接机器人大多为示教再现型弧焊机器人，该类机器人性能稳定但对于焊接条件发生变化的情况不能有效处理，因此在金属材料自动弧焊过程中对于焊接质量的把控显得尤为重要。
相关技术随着机器视觉在工业自动化领域的广泛应用，例如图像检测应用、视觉定位应用、物体测量应用等，使得机器人具备一定感知能力，其具有高度自动化、高效率、高精度和高适应性等优点，能有效提高金属材料自动弧焊的效率和质量。
然而，相关技术中针对金属材料焊接中焊接机器人焊缝视觉寻位引导的检测方法原理大致相同，性能参差不齐，设备本身体积较大，且安装后机器人激光扫描姿势受限，无法应对金属材料材质高反光干扰，无法识别焊缝接头形式多样，无法处理焊接过程中，因焊接热变形和累积公差产生的不均匀焊缝间隙，使得自动弧焊无法精准快速找到焊接位置，亟需改善。
发明内容
本申请提供一种铝合金自动弧焊方法及装置，以解决相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。
本申请第一方面实施例提供一种铝合金自动弧焊方法，包括以下步骤：采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据；根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测所述实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致；以及在检测到所述实际焊缝间隙与所述初始焊缝间隙不一致时，重新匹配所述实际间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置后，基于所述最佳焊接参数控制弧焊机器人对所述实焊工件执行焊接动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，在采集所述铝合金自动弧焊过程中的视觉数据之前，还包括：将所述弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于所述弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，包括：获取所述视觉数据中的焊缝起点图像和焊缝终点图像；根据所述焊缝起点图像与所述焊缝终点图像模拟整条焊缝长度和位置，得到所述实际焊缝位置和所述实际焊缝间隙。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述重新匹配所述实际间隙对应的最佳焊接参数，包括：查找激光轮廓信息中定位接头特征位置；基于所述手眼标定转换关系，计算所述接头特征位置在所述机器手基坐标系下的三维坐标位置；根据所述三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到所述最佳焊接参数。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置，包括：扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息；根据所述焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算所述弧焊机器人的TCP(TransmissionControl Protocol，传输控制协议)位置坐标；基于所述TCP位置坐标引导所述弧焊机器人进行焊接。
本申请第二方面实施例提供一种铝合金自动弧焊装置，包括：采集模块，用于采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据；计算模块，用于根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测所述实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致；以及焊接模块，用于在检测到所述实际焊缝间隙与所述初始焊缝间隙不一致时，重新匹配所述实际间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置后，基于所述最佳焊接参数控制弧焊机器人对所述实焊工件执行焊接动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：转换模块，用于将所述弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于所述弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述计算模块包括：第一获取单元，用于获取所述视觉数据中的焊缝起点图像和焊缝终点图像；第二获取单元，用于根据所述焊缝起点图像与所述焊缝终点图像模拟整条焊缝长度和位置，得到所述实际焊缝位置和所述实际焊缝间隙。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述焊接模块包括：查找单元，用于查找激光轮廓信息中定位接头特征位置；第一计算单元，用于基于所述手眼标定转换关系，计算所述接头特征位置在所述机器手基坐标系下的三维坐标位置；匹配单元，用于根据所述三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到所述最佳焊接参数。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述焊接模块还包括：扫描单元，用于扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息；第二计算单元，用于根据所述焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算所述弧焊机器人的TCP位置坐标；焊接单元，用于基于所述TCP位置坐标引导所述弧焊机器人进行焊接。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的铝合金自动弧焊方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述实施例所述的铝合金自动弧焊方法。
本申请实施例可以采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据，进而识别实际焊缝位置，计算实际焊缝间隙，进而匹配最佳焊接参数，并根据焊接过程中的焊缝变化，自行调用匹配最佳焊接参数，从而引导弧焊机器人在对应位置执行焊接动作，使得弧焊机器人在因焊接热变形和累积公差产生的不均匀焊缝间隙的情况下，仍能精准快速找到焊接位置，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，无需人工从旁辅助检测焊缝位置并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。由此，解决了相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种铝合金自动弧焊方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例的铝合金自动弧焊方法的原理示意图；
图3为根据本申请一个实施例的铝合金自动弧焊方法的扫描示意图；
图4为根据本申请一个实施例的铝合金自动弧焊方法的自适应选取焊接工法的逻辑流程图；
图5为根据本申请一个实施例的铝合金自动弧焊方法的流程图；
图6为根据本申请实施例提供的一种铝合金自动弧焊装置的结构示意图；
图7为根据本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的铝合金自动弧焊方法及装置。针对上述背景技术中心提到的相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题，本申请提供了一种铝合金自动弧焊方法，在该方法中，可以采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据，进而识别实际焊缝位置，计算实际焊缝间隙，进而匹配最佳焊接参数，并根据焊接过程中的焊缝变化，自行调用匹配最佳焊接参数，从而引导弧焊机器人在对应位置执行焊接动作，使得弧焊机器人在因焊接热变形和累积公差产生的不均匀焊缝间隙的情况下，仍能精准快速找到焊接位置，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，无需人工从旁辅助检测焊缝位置并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。由此，解决了相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种铝合金自动弧焊方法的流程示意图。
如图1所示，该铝合金自动弧焊方法包括以下步骤：
在步骤S101中，采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据。
在实际执行过程中，如图2所示，本申请实施例可以将线结构光视觉传感器安装在机械臂末端执行器如焊枪上，从而保证线结构光在焊枪运动轨迹视野范围内不受干涉，即保证焊枪上360°范围内任一位置焊缝无遮挡。
进一步地，本申请实施例可以通过上述线结构光视觉传感器采集铝合金自动弧焊过程中的无遮挡的视觉数据，便于后续对焊缝位置进行判断，从而实现弧焊自动化，杜绝焊接热变形导致的焊缝位置不准确。
可选地，在本申请的一个实施例中，在采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据之前，还包括：将弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以采用一个直径已知的高精度标准球作为弧焊机器人与线结构光视觉传感器之间的手眼标定靶物，如25mm标准圆球，以球心为标定点，将弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，从而计算得到手眼标定转换关系。
具体地，本申请实施例可以以已知直径的高精度标准圆球作为手眼标定靶物，球心为标定点，弧焊机器人末端可以以任意姿态移动，通过激光平面切割标准球，使得切面圆成一条圆弧形轮廓点。
进一步地，通过该圆弧，本申请实施例可以拟合出圆心与半径，再根据拟合圆心与球心共线以及勾股定理，可获得在当前线结构光视觉传感器的线扫描仪(x，y，z)位置中球心的y值。
可以理解的是，在手眼标定过程中，存在有三个坐标系：机械手基坐标系{0b}，机械手末端工具坐标系{0t}和线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系{0s}。其中，任意一点在线扫描仪下的坐标到机械手基坐标系下的坐标可以转换为：
其中，Ps为当前扫描仪的某一点，Pb为Ps在基坐标系下一点，具有上述转换关系，弧焊机器人可以直接获取从{0t}到{0b}的转换矩阵即为需要标定的转换矩阵，求解X的过程即为手眼标定。
本申请实施例可以通过控制机器人使线结构光视觉传感器的线扫描仪以不同姿态获取固定点在线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系下的最佳测量范围内的位置坐标，通过一定求解方法解算出激光器与机器人的位置关系，可以实现线结构光视觉传感器的线扫描仪与弧焊机器人之间位置关系的手眼标定。
在实际应用中，举例而言，手眼标定的具体标定流程可以包括以下步骤：
1、将标定所用的标准直径的球放置在机械手下方某个平面上，尽可能安全区域，防止摔落损坏；
2、手动控制机械手，使得激光线打在球上，保证球心在测量仪坐标系下的Y坐标为正值；
3、打开软件连接设备后，进入到标定界面，记录一次轮廓和此时对应的机械手坐标，此时标定计算列表中会显示出当前状态下的球切面轮廓所得球心和机械手UVXYZ坐标值；
4、任意改变机械手姿态及位置(UVWXYZ值)，重复2-3步骤多次，得到对应的轮廓和机械手坐标；
5、获取足够多的数据后，根据注意点事项对数据增删，在软件上点击计算手眼标定矩阵按钮，利用采集到的数据计算出坐标转换矩阵，可以重复导入计算结果并计算。
在步骤S102中，根据视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致。
在实际执行过程中，本申请实施例可以根据采集获得的视频数据，识别实焊工件的实际焊缝位置，进而计算当前焊缝的实际焊缝间隙，并在焊接作业过程中，实时检测实际焊缝间隙，避免因焊接热变形造成的焊缝变形，导致实际焊缝位置与初始焊缝位置产生偏移，从而影响实际焊接效果，可以提高铝合金弧焊的自动化水平，避免焊接热变形对焊接质量的影响，减少人工参与，进而减少人工成本，避免因人为因素导致的事故损失，有利于工业生产。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，包括：获取视觉数据中的焊缝起点图像和焊缝终点图像；根据焊缝起点图像与焊缝终点图像模拟整条焊缝长度和位置，得到实际焊缝位置和实际焊缝间隙。
具体地，本申请实施例可以根据采集到的视觉数据，示教弧焊机器人分别到达焊缝接近点位置和焊缝收弧位置，并调整合适的扫描角度，采用激光视觉传感器，对焊缝的起点和终点图像进行扫描，并根据扫描结果，计算获得实际焊缝位置和实际焊缝间隙。
举例而言，如图3所示，本申请实施例可以通过对焊缝的起点和终点图像进行扫描，获取焊缝起弧位置，进而获取该点的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标下三维坐标(X1,Y1,Z1)，移动弧焊机器人至焊缝收弧位置，再次调整合适的扫描角度对收弧点进行扫描，获得该点的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标下三维坐标(X2,Y2,Z2)，并通过手眼标定的结果，将这两点坐标转换成机器人坐标系下的三维坐标(x1,y1,z1)和(x2,y2,z2)，通过计算起弧点与收弧点的坐标差值D1，D2，即偏移量：
得到将进行引导的起弧坐标位置(X3,Y3,Z3)和收弧坐标位置(X4,Y4,Z4)。
在步骤S103中，在检测到实际焊缝间隙与初始焊缝间隙不一致时，重新匹配实际间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至实际焊缝位置对应的工作位置后，基于最佳焊接参数控制弧焊机器人对实焊工件执行焊接动作。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以根据实际焊缝间隙，匹配对应的最佳焊缝参数，并引导弧焊机器人移动至实际焊缝位置对应的工作位置，根据最佳焊缝参数，控制弧焊机器人对实焊工件执行焊接动作，并在检测到实际焊缝间隙与初始间隙不一致时，重新匹配实际间隙对应的最佳参数，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，避免因焊接热变形导致的焊接质量下降，无需人工从旁辅助检测焊缝位置及焊缝间隙并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。
可选地，在本申请的一个实施例中，重新匹配实际间隙对应的最佳焊接参数，包括：查找激光轮廓信息中定位接头特征位置；基于手眼标定转换关系，计算接头特征位置在机器手基坐标系下的三维坐标位置；根据三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到最佳焊接参数。
具体地，本申请是实施例可以预先设置接头的相关参数，以便后续建立相关数据库，进而利用改进的鲁棒性最小二乘直线拟合算法，结合差分检测方法，自动查找激光轮廓信息中定位接头的特征位置XYZ，并依据手眼标定关系，计算接头特征位置XYZ在机器人基坐标系下的三维坐标位置(X0,Y0,Z0)。
进一步地，本申请实施例可以根据接头特征位置(X0,Y0,Z0)，计算示教位置与识别位置的距离，根据接头形式与板间间隙，得到最佳焊接参数，选取合适的焊接工艺。
其中，接头特征识别参数可以包括：接头编号、位置名称、接头形式、接头方向、接头端点、接头范围分隔线、偏移量、示教点和图像屏蔽。
可选地，在本申请的一个实施例中，引导弧焊机器人移动至实际焊缝位置对应的工作位置，包括：扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息；根据焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算弧焊机器人的TCP位置坐标；基于TCP位置坐标引导弧焊机器人进行焊接。
在实际执行过程中，本申请实施例可以实时扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息，并通过计算转化成机器人TCP位置坐标，如图4所示，本申请实施例可以利用TCP位置坐标，并通过Tcp/IP网络传输至弧焊机器人，进而通过弧焊机器人的私服电机，带动驱动焊枪至引导焊缝位置，实施焊接作业。
如图2至图5所示，以一个具体实施例对本申请实施例的铝合金自动弧焊方法的工作原理进行详细阐述。
如图2所示，本申请实施例可以包括：线结构光视觉传感器1、弧焊机器人2、焊枪3、Tcp/IP通讯网线4、视觉控制主机5、弧焊机器人焊接电源控制柜6和工件7。
如图5所示，以生产过程中对接焊缝，2mm均匀间隙焊缝为例，本申请实施例可以包括以下步骤：
步骤S501：采集视频数据。在实际执行过程中，如图2所示，本申请实施例可以将线结构光视觉传感器1安装在弧焊机器人2的机械臂末端执行器，即焊枪3上，从而保证线结构光在焊枪3运动轨迹视野范围内不受干涉，即保证焊枪3上360°范围内任一位置焊缝无遮挡。
进一步地，本申请实施例可以通过上述线结构光视觉传感器1采集铝合金自动弧焊过程中的无遮挡的视觉数据，便于后续对焊缝位置进行判断，从而实现弧焊自动化。
步骤S502：标准圆球手眼标定。作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以采用一个直径已知的高精度标准球作为弧焊机器人2与线结构光视觉传感器1之间的手眼标定靶物，如25mm标准圆球，以球心为标定点，将弧焊机器人2的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于弧焊机器人2上的线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标系进行坐标转换，从而计算得到手眼标定转换关系。
具体地，本申请实施例可以以已知直径的高精度标准圆球作为手眼标定靶物，球心为标定点，弧焊机器人2末端可以以任意姿态移动，通过激光平面切割标准球，使得切面圆成一条圆弧形轮廓点。
进一步地，通过该圆弧，本申请实施例可以拟合出圆心与半径，再根据拟合圆心与球心共线以及勾股定理，可获得在当前线结构光视觉传感器1的线扫描仪(x，y，z)位置中球心的y值。
可以理解的是，在手眼标定过程中，存在有三个坐标系：机械手基坐标系{0b}，机械手末端工具坐标系{0t}和线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标系{0s}。其中，任意一点在线结构光视觉传感器1的线扫描仪下的坐标到机械手基坐标系下的坐标可以转换为：
其中，Ps为当前扫描仪的某一点，Pb为Ps在基坐标系下一点，具有上述转换关系，弧焊机器人2可以直接获取从{0t}到{0b}的转换矩阵即为需要标定的转换矩阵，求解X的过程即为手眼标定。
本申请实施例可以通过控制机器人使线结构光视觉传感器1的线扫描仪以不同姿态获取固定点在线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标系下的最佳测量范围内的位置坐标，通过一定求解方法解算出线结构光视觉传感器1的线扫描仪与弧焊机器人2的位置关系，可以实现线结构光视觉传感器1的线扫描仪与弧焊机器人2之间位置关系的手眼标定。
在实际应用中，举例而言，手眼标定的具体标定流程可以包括以下步骤：
1、将标定所用的标准直径的球放置在机械手下方某个平面上，尽可能安全区域，防止摔落损坏；
2、手动控制机械手，使得激光线打在球上，保证球心在测量仪坐标系下的Y坐标为正值；
3、打开软件连接设备后，进入到标定界面，记录一次轮廓和此时对应的机械手坐标，此时标定计算列表中会显示出当前状态下的球切面轮廓所得球心和机械手UVXYZ坐标值；
4、任意改变机械手姿态及位置(UVWXYZ值)，重复2-3步骤多次，得到对应的轮廓和机械手坐标；
5、获取足够多的数据后，根据注意点事项对数据增删，在软件上点击计算手眼标定矩阵按钮，利用采集到的数据计算出坐标转换矩阵，可以重复导入计算结果并计算。
步骤S503：焊缝位置扫描。具体地，本申请实施例可以根据采集到的视觉数据，示教弧焊机器人2分别到达焊缝接近点位置和焊缝收弧位置，并调整合适的扫描角度，采用线结构光视觉传感器1，对焊缝的起点和终点图像进行扫描，并根据扫描结果，计算获得实际焊缝位置和实际焊缝间隙，并在焊接作业过程中，实时检测实际焊缝间隙，避免因焊接热变形造成的焊缝变形，导致实际焊缝位置与初始焊缝位置产生偏移，从而影响实际焊接效果。
举例而言，如图3所示，本申请实施例可以通过对焊缝的起点和终点图像进行扫描，获取焊缝起弧位置，进而获取该点的线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标下三维坐标(X1,Y1,Z1)，移动弧焊机器人至焊缝收弧位置，再次调整合适的扫描角度对收弧点进行扫描，获得该点的线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标下三维坐标(X2,Y2,Z2)，并通过手眼标定的结果，将这两点坐标转换成机器人坐标系下的三维坐标(x1,y1,z1)和(x2,y2,z2)，通过计算起弧点与收弧点的坐标差值D1，D2，即偏移量：
得到将进行引导的起弧坐标位置(X3,Y3,Z3)和收弧坐标位置(X4,Y4,Z4)。
步骤S504：设置焊缝参数信息。本申请实施例可以设置接头相关参数，用于后期建立数据库。
步骤S505：计算焊缝位置。本申请实施例可以利用改进的鲁棒性最小二乘直线拟合算法，结合差分检测方法，自动查找激光轮廓信息中定位接头的特征位置XYZ，并依据手眼标定关系，计算接头特征位置XYZ在机器人基坐标系下的三维坐标位置(X0,Y0,Z0)。
步骤S506：自适应调用合适的焊接参数。进一步地，本申请实施例可以根据接头特征位置(X0,Y0,Z0)，计算示教位置与识别位置的距离，根据接头形式与板间间隙，得到最佳焊接参数，选取合适的焊接工艺，并在检测到实际焊缝间隙与初始间隙不一致时，重新匹配实际间隙对应的最佳参数，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，避免因焊接热变形导致的焊接质量下降，无需人工从旁辅助检测焊缝位置及焊缝间隙并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。
举例而言，当视觉设备进入等待机械手信号状态，本申请实施例识别到寻位信号后，可以根据矩阵计算出线结构光视觉传感器1的线扫描仪当前轮廓数据的特征点位置，然后将特征点位置的偏移量写入机械手中并设置接头特征识别参数，包括：
1、接头编号：JOB号，表示第几个焊接接头；
2、位置名称：表示JOB号的接头命名；
3、接头形式：对接、角接、搭接；
4、接头方向：分上升沿和下降沿，根据拐点(接头)左右侧的轮廓走向确定；
5、接头端点：接头位置的左侧点或右侧点；
6、接头范围分隔线：接头特征位置区域设置屏蔽功能；
7、偏移量：在标定等存在固定偏差时增加的XYZ补偿；
8、示教点：机器人示教时末端的XYZ值；
9、图像屏蔽：对反光的区域进行图像使用屏蔽算法。
进一步地，本申请实施例对某一接头，设置完两个位置后，等待机械手信号，进行引导，寻位成功后，在界面上会显示接头位置的线结构光视觉传感器1的线扫描仪坐标(x′,0,z′)，机械手坐标(X′,Y′,Z′)及偏移量(ΔX,ΔY,ΔZ)。
步骤S507：Tcp/IP信号坐标转换。在实际执行过程中，本申请实施例可以扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息，并通过计算转化成机器人TCP位置坐标，如图4所示，本申请实施例可以利用TCP位置坐标，并通过Tcp/IP网络传输至弧焊机器人2。
步骤S508：弧焊机器人2引导焊接。内存单元将坐标值传输给控制单元，控制单元输出信号值机器人私服电机，带动驱动焊枪3至引导焊缝位置，实施焊接作业。
根据本申请实施例提出的铝合金自动弧焊方法，可以采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据，进而识别实际焊缝位置，计算实际焊缝间隙，进而匹配最佳焊接参数，并根据焊接过程中的焊缝变化，自行调用匹配最佳焊接参数，从而引导弧焊机器人在对应位置执行焊接动作，使得弧焊机器人在因焊接热变形和累积公差产生的不均匀焊缝间隙的情况下，仍能精准快速找到焊接位置，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，无需人工从旁辅助检测焊缝位置并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。由此，解决了相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的铝合金自动弧焊装置。
图6是本申请实施例的铝合金自动弧焊装置的方框示意图。
如图6所示，该铝合金自动弧焊装置10包括：采集模块100、计算模块200和焊接模块300。
具体地，采集模块100，用于采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据。
计算模块200，用于根据视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致。
焊接模块300，用于在检测到实际焊缝间隙与初始焊缝间隙不一致时，重新匹配实际间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至实际焊缝位置对应的工作位置后，基于最佳焊接参数控制弧焊机器人对实焊工件执行焊接动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，铝合金自动弧焊装置10还包括：转换模块。
其中，转换模块，用于将弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系。
可选地，在本申请的一个实施例中，计算模块200包括：第一获取单元和第二获取单元。
其中，第一获取单元，用于获取视觉数据中的焊缝起点图像和焊缝终点图像。
第二获取单元，用于根据焊缝起点图像与焊缝终点图像模拟整条焊缝长度和位置，得到实际焊缝位置和实际焊缝间隙。
可选地，在本申请的一个实施例中，焊接模块300包括：查找单元、第一计算单元和匹配单元。
其中，查找单元，用于查找激光轮廓信息中定位接头特征位置。
第一计算单元，用于基于手眼标定转换关系，计算接头特征位置在机器手基坐标系下的三维坐标位置。
匹配单元，用于根据三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到最佳焊接参数。
可选地，在本申请的一个实施例中，焊接模块300还包括：扫描单元、第二计算单元和焊接单元。
其中，扫描单元，用于扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息。
第二计算单元，用于根据焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算弧焊机器人的TCP位置坐标。
焊接单元，用于基于TCP位置坐标引导弧焊机器人进行焊接。
需要说明的是，前述对铝合金自动弧焊方法实施例的解释说明也适用于该实施例的铝合金自动弧焊装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的铝合金自动弧焊装置，可以采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据，进而识别实际焊缝位置，计算实际焊缝间隙，进而匹配最佳焊接参数，并根据焊接过程中的焊缝变化，自行调用匹配最佳焊接参数，从而引导弧焊机器人在对应位置执行焊接动作，使得弧焊机器人在因焊接热变形和累积公差产生的不均匀焊缝间隙的情况下，仍能精准快速找到焊接位置，可以有效提高焊接过程的自动化水平，提高焊接质量，无需人工从旁辅助检测焊缝位置并设置参数，从而降低人工成本，杜绝人为判断失误造成的事故损失。由此，解决了相关技术中由于对焊缝位置的扫描受限，无法实时把控焊接过程中的焊缝变化，使得自动弧焊无法在焊接过程中精准快速找到变化后的焊缝位置，从而影响焊接质量，增加人工成本的技术问题。
图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器701、处理器702及存储在存储器701上并可在处理器702上运行的计算机程序。
处理器702执行程序时实现上述实施例中提供的铝合金自动弧焊方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口703，用于存储器701和处理器702之间的通信。
存储器701，用于存放可在处理器702上运行的计算机程序。
存储器701可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器701、处理器702和通信接口703独立实现，则通信接口703、存储器701和处理器702可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器701、处理器702及通信接口703，集成在一块芯片上实现，则存储器701、处理器702及通信接口703可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器702可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的铝合金自动弧焊方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (5)

1.一种铝合金自动弧焊方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据；
根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测所述实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致；以及
在检测到所述实际焊缝间隙与所述初始焊缝间隙不一致时，重新匹配所述实际焊缝间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置后，基于所述最佳焊接参数控制弧焊机器人对所述实焊工件执行焊接动作；
其中，在采集所述铝合金自动弧焊过程中的视觉数据之前，将所述弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于所述弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系；
其中，所述重新匹配所述实际焊缝间隙对应的最佳焊接参数，包括查找激光轮廓信息中定位接头特征位置，基于所述手眼标定转换关系，计算所述接头特征位置在所述机械手基坐标系下的三维坐标位置，根据所述三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到所述最佳焊接参数；
其中，所述引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置包括扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息，根据所述焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算所述弧焊机器人的TCP位置坐标，基于所述TCP位置坐标引导所述弧焊机器人进行焊接。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，包括：
获取所述视觉数据中的焊缝起点图像和焊缝终点图像；
根据所述焊缝起点图像与所述焊缝终点图像模拟整条焊缝长度和位置，得到所述实际焊缝位置和所述实际焊缝间隙。
3.一种铝合金自动弧焊装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集铝合金自动弧焊过程中的视觉数据；
计算模块，用于根据所述视觉数据识别实焊工件的实际焊缝位置，并计算当前焊缝的实际焊缝间隙，且检测所述实际焊缝间隙与焊接之前的初始焊缝间隙是否一致；以及
焊接模块，用于在检测到所述实际焊缝间隙与所述初始焊缝间隙不一致时，重新匹配所述实际焊缝间隙对应的最佳焊接参数，并引导弧焊机器人移动至所述实际焊缝位置对应的工作位置后，基于所述最佳焊接参数控制弧焊机器人对所述实焊工件执行焊接动作；
转换模块，用于将所述弧焊机器人的机械手基坐标系、机械手末端工具坐标系与设置于所述弧焊机器人上的线结构光视觉传感器的线扫描仪坐标系进行坐标转换，得到手眼标定转换关系；
其中，所述焊接模块包括：查找单元，用于查找激光轮廓信息中定位接头特征位置；第一计算单元，用于基于所述手眼标定转换关系，计算所述接头特征位置在所述机械手基坐标系下的三维坐标位置；匹配单元，用于根据所述三维坐标位置计算示教位置与识别位置的距离，并根据接头形式与板间间隙匹配最佳焊接工艺，得到所述最佳焊接参数；
其中，所述焊接模块还包括：扫描单元，用于扫描实际焊缝位置，分别得到焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息；第二计算单元，用于根据所述焊缝起点和焊缝终点的坐标值信息计算所述弧焊机器人的TCP位置坐标；焊接单元，用于基于所述TCP位置坐标引导所述弧焊机器人进行焊接。
4.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-2任一项所述的铝合金自动弧焊方法。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-2任一项所述的铝合金自动弧焊方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114714029B (zh) * 2022-04-22 2023-09-12 奇瑞新能源汽车股份有限公司 铝合金自动弧焊方法及装置
CN117226330B (zh) * 2023-11-15 2024-01-26 法奥意威(苏州)机器人系统有限公司 基于激光传感的寻位方法、装置和电子设备
CN117444988B (zh) * 2023-12-22 2024-03-12 佛山墨家科技有限公司 在空间定位有误差情况下确认焊缝真实起点和终点的方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102814574A (zh) * 2012-09-06 2012-12-12 江苏科技大学 基于红外视觉传感的窄间隙焊接监控及焊缝偏差检测方法
CN108890135A (zh) * 2018-09-21 2018-11-27 吉林大学 激光视觉传感焊缝间隙检测装置与方法
CN111037062A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 哈尔滨工业大学 一种gtaw焊缝成形的自适应控制与自动视觉检测方法
CN111215747A (zh) * 2019-11-22 2020-06-02 西安飞机工业（集团）有限责任公司 一种根据装配间隙进行调节的激光焊接方法
EP3747585A1 (de) * 2019-06-04 2020-12-09 SMF Friedlbinder GmbH Verfahren zur automatischen steuerung eines metall-schweissprozesses
CN112338392A (zh) * 2020-09-24 2021-02-09 唐山英莱科技有限公司 一种工业机器人焊接焊缝间隙的激光视觉寻位修正方法
CN113369761A (zh) * 2021-07-09 2021-09-10 北京石油化工学院 一种基于视觉引导机器人焊缝定位的方法及系统
CN113954085A (zh) * 2021-09-08 2022-01-21 重庆大学 一种基于双目视觉与线激光传感数据融合的焊接机器人智能定位与控制方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5572102A (en) * 1995-02-28 1996-11-05 Budd Canada Inc. Method and apparatus for vision control of welding robots
JP5805457B2 (ja) * 2011-08-10 2015-11-04 株式会社ダイヘン 溶接ロボット制御装置
WO2017198299A1 (en) * 2016-05-19 2017-11-23 Abb Schweiz Ag Method of simulating a robotic system
CN110142533A (zh) * 2019-05-23 2019-08-20 深圳市科瑞悦电气设备有限公司 一种基于机器视觉与ai算法的自动焊接方法及焊接装置
CN110480128A (zh) * 2019-08-28 2019-11-22 华南理工大学 一种六自由度焊接机器人线激光实时焊缝跟踪方法
CN110524580B (zh) * 2019-09-16 2023-06-02 西安中科光电精密工程有限公司 一种焊接机器人视觉组件及其测量方法
CN114714029B (zh) * 2022-04-22 2023-09-12 奇瑞新能源汽车股份有限公司 铝合金自动弧焊方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102814574A (zh) * 2012-09-06 2012-12-12 江苏科技大学 基于红外视觉传感的窄间隙焊接监控及焊缝偏差检测方法
CN108890135A (zh) * 2018-09-21 2018-11-27 吉林大学 激光视觉传感焊缝间隙检测装置与方法
CN111037062A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 哈尔滨工业大学 一种gtaw焊缝成形的自适应控制与自动视觉检测方法
EP3747585A1 (de) * 2019-06-04 2020-12-09 SMF Friedlbinder GmbH Verfahren zur automatischen steuerung eines metall-schweissprozesses
CN111215747A (zh) * 2019-11-22 2020-06-02 西安飞机工业（集团）有限责任公司 一种根据装配间隙进行调节的激光焊接方法
CN112338392A (zh) * 2020-09-24 2021-02-09 唐山英莱科技有限公司 一种工业机器人焊接焊缝间隙的激光视觉寻位修正方法
CN113369761A (zh) * 2021-07-09 2021-09-10 北京石油化工学院 一种基于视觉引导机器人焊缝定位的方法及系统
CN113954085A (zh) * 2021-09-08 2022-01-21 重庆大学 一种基于双目视觉与线激光传感数据融合的焊接机器人智能定位与控制方法

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