CN114734143A - 一种基于图像处理的焊缝跟踪方法 - Google Patents

一种基于图像处理的焊缝跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的焊缝跟踪方法，包括如下步骤：S1、将待焊接的两个工件对接放置在工作台上；S2、激光焊接头上的相机采集间隙的图像，图像处理包括如下步骤：S21、对图像进行高斯滤波；S22、对图像进行灰度直方图均衡化；S23、对图像进行三角阈值二值化处理；S24、从二值化图像中提取间隙的边缘轮廓及间隙的宽度值；S25、利用骨架化与轮廓平均的复合算法，提取间隙的中心线；S26、利用斜率分析法，检测二值化图像中的特征点位置；S3、控制单元根据图像处理的结果控制激光焊接头移动，并设置激光焊接头的焊接参数。本方法能够同时精确获知待焊接间隙的中心线位置和宽度信息，具有较强的自适应能力，能够满足高精度激光焊接的需求。

Description

一种基于图像处理的焊缝跟踪方法
技术领域
本发明涉及激光焊接技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的焊缝跟踪方法。
背景技术
激光焊接是一种以聚焦的激光束作为能量源，轰击焊件产生热量而进行焊接的方法。由于激光具有折射、聚焦等光学性质，使得激光焊接非常适合于微小型零件和可达性差部位的精密焊接。目前激光焊接中的激光焊接头一般由机械臂等控制移动，自动化程度较高。
在激光焊接的过程中，焊缝跟踪技术是影响焊接质量的一个重要因素。由于激光焊接多应用于高精度工艺中，因此对焊缝跟踪的精度、效率提出了更高的要求。焊缝跟踪的主要目的在于找到焊件间的间隙的准确位置，并相应控制、调整激光焊接头的出光口位置，使其能够对准间隙的中心线进行焊接。现有技术中的焊缝跟踪方法，主要包括机械跟踪法与电子跟踪法。其中机械跟踪法利用万向导向轮、导轨等机械结构直接与间隙接触来获知间隙的延伸方向，为激光焊接头的移动提供导向。但机械导向结构复杂、维修困难，导向结构需要与焊件直接接触受力，反而容易降低焊接的精度。且受到机械结构自身的限制，其精度和反馈效率均难以进一步提高。现有的电子跟踪法普遍存在信息处理速度慢、反应延迟、精度较差等问题，同样难以满足高精度激光焊接的要求。
另一方面，现有的焊缝跟踪技术并无法获知待焊接间隙的宽度，并忽视了间隙宽度变化对焊接质量的影响。实际上，如果激光焊接头的焊接参数不能够随间隙宽度的变化进行实时调整，同样的焊接参数下，间隙过小就会导致焊深不够，焊缝强度降低；间隙过大则会导致焊缝塌陷、漏光，激光利用率低且焊缝质量差。并且，对于待焊接面积较大、间隙较长的焊件，在焊接过程中，焊件还会出现明显的热变形，导致间隙位置、间隙宽度都不断出现变化，进一步增加了焊缝跟踪的难度，降低焊接质量。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种精度高、反馈效率高，且能够获知待焊接的间隙宽度的基于图像处理的焊缝跟踪方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于图像处理的焊缝跟踪方法，应用于激光焊接中，所述方法包括如下步骤：
S1、将待焊接的两个工件对接放置在工作台上，两个所述工件之间具有间隙，将激光焊接头的出光口移动至所述间隙的一端部的上方；
S2、所述激光焊接头上的相机采集所述间隙的图像，并将所述图像传输至控制单元，所述控制单元对所述图像进行图像处理，所述图像处理包括如下步骤：
S21、对所述图像进行高斯滤波，消除所述图像中的噪音；
S22、对所述图像进行灰度直方图均衡化，使所述图像中的前景与背景的对比度增强；
S23、对图像进行三角阈值二值化处理，得到所述间隙的二值化图像；
S24、从所述二值化图像中提取所述间隙的边缘轮廓及所述间隙的宽度值；
S25、利用骨架化与轮廓平均的复合算法，提取所述间隙的中心线；
S26、利用斜率分析法，检测所述二值化图像中的特征点位置；
S3、所述控制单元根据所述图像处理的结果设置所述激光焊接头的焊接参数，并控制所述激光焊接头移动，并对所述间隙进行焊接。
优选地，所述S2中，所述相机采集的所述图像包含了全部的所述间隙。
优选地，所述S2中，所述相机采集的所述图像包含了局部的所述间隙，且所述图像包含了位于所述出光口正下方的所述间隙，在所述S3之后还包括S4：所述S2中相机采集图像后间隔时间t，再次执行所述S2及S3，直至全部的所述间隙完成焊接。
进一步优选地，所述时间t大于等于所述S2中图像处理的时间，且所述时间t小于等于所述激光焊接头焊接完S2中图像包含的局部的所述间隙所花费的时间。
更进一步优选地，所述时间t为1～2s。
进一步优选地，所述S4中，所述控制单元将每一轮的图像处理结果与上一轮的图像处理结果进行比较，计算出偏差，并将所述偏差传输给控制所述激光焊接头移动的运动系统。
进一步优选地，所述S4中，所述S2及S3先后或同时执行。
优选地，所述S2中，所述图像处理由Python-OpenCV进行。在一些优选实施方式中，所述S21中，ksize值设置为(5，5)。
在一些优选实施方式中，所述S22中，clipLimit值设为4～6。
在一些优选实施方式中，所述S23中，二值化处理的阈值为150～170。
在一些优选实施方式中，所述S24中，所述边缘轮廓的线宽为2个像素。
优选地，所述S3中，所述焊接参数包括激光功率、激光光斑大小、所述激光焊接头的移动速率、焊丝的送丝速度中的一者或多者。
进一步优选地，所述S3中，所述焊接参数的设置包括以下方面：当所述间隙的宽度为H0时，所述激光的功率为P0，所述激光光斑的直径为D0，所述激光焊接头的移动速率为V0，所述焊丝的送丝速度为W0；当所述间隙的宽度>H0时，所述激光的功率<P0，所述激光光斑的直径>D0，所述激光焊接头的移动速率<V0，所述焊丝的送丝速度<W0；当所述间隙的宽度<H0时，所述激光的功率>P0，所述激光光斑的直径<D0，所述激光焊接头的移动速率>V0，所述焊丝的送丝速度>W0。
在一些优选实施方式中所述激光焊接头由机械臂控制运动，所述控制单元与所述机械臂电性连接或信号连接。
由于上述技术方案的运用，本发明提供的基于图像处理的焊缝跟踪方法，采用非接触式的图像跟踪方法，省去了复杂的机械结构。该方法充分利用了图像处理技术，通过简单的图像处理步骤，能够同时精确获知待焊接间隙的中心线位置信息和宽度信息，图像处理时间可短至1s，焊缝跟踪精度可保持到2mm左右。该方法还能够将间隙的信息即时反馈给激光焊接头及其运动控制系统，实时纠正焊接位置偏差，对于不同宽度的间隙都能够灵活调整焊接参数，保证焊接质量。进一步地，对于较长的间隙，本发明采用间隔、多次图像采集的方法，能够始终把握间隙的当前情况，实时应对工件热变形引起的间隙位置及宽度变化，具有较强的自适应能力，能够满足高精度激光焊接的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。
附图1为本发明一具体实施例中焊缝跟踪方法的流程示意图；
附图2为本实施例中CCD相机采集的间隙的图像；
附图3为本实施例中S23后获得的间隙的二值化图像；
附图4为本实施例中S24后获得的间隙的边缘轮廓与原图像叠加的示意图；
附图5为本实施例中S25后获得的间隙的中心线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域的技术人员理解。
参见图1所示，本实施例提供一种适用于激光焊接的基于图像处理的焊缝跟踪方法。本实施例中，用于激光焊接的设备(无图示)包括工作台、控制单元、激光焊接头、用于驱动激光焊接头运动的六轴机械臂、用于产生激光的激光器、用于提供焊丝的供丝机构等。其中控制单元可以是设置在工作台一侧的计算机，控制单元与其他各机构均能够电性连接或信号连接，从而能够实现整台激光焊接设备的自动化运行。
本实施例中，激光焊接头具有出光口，还包括设置在出光口一侧的CCD相机、送丝机构等。从而送出的焊丝能够随激光焊接头一起移动，配合实现焊接。CCD相机能够随时采集出光口下方的图像并传输给控制单元进行分析处理，便于控制单元对激光焊接头的实时工作情况进行监控和调整。
本实施例提供的方法主要适用于平面焊缝，此处待焊接的工件以SPCC冷轧钢板为例。该方法主要包括如下步骤：
S1、将待焊接的两个工件对接放置在工作台上，两个工件之间具有待焊接的间隙，将激光焊接头的出光口移动至间隙的一端部(即激光起弧位置)的上方，调节保护气流量为15L/min。
S2、激光焊接头上的CCD相机采集间隙的图像，如图2所示，并将该图像传输至控制单元，控制单元利用Python-OpenCV对图像进行图像处理。图像处理包括如下步骤：
S21、对图像进行高斯滤波，ksize值设置为(5，5)，消除图像中的噪音，保证各方向平滑程度相同；
S22、对图像进行局部灰度直方图均衡化，clipLimit值设为5，使图像中的前景与背景的对比度增强，图像进一步清晰化；
S23、对图像进行三角阈值二值化处理，控制单元自动寻找阈值为168，得到间隙的二值化图像，如图3所示；
S24、从二值化图像中提取间隙的边缘轮廓及间隙的宽度值，此处边缘轮廓的线宽为2个像素，如图4所示；
S25、利用骨架化与轮廓平均的复合算法，提取间隙的中心线，如图5所示；
S26、利用斜率分析法，检测二值化图像中的特征点位置，以便焊缝跟踪。
S3、控制单元根据图像处理的结果设置激光焊接头的焊接参数，并控制激光焊接头移动，并对间隙进行焊接。其中，激光焊接头的移动由机械臂控制，沿着图像处理得到的间隙中心线移动。
焊接参数包括激光功率、激光光斑大小、激光焊接头的移动速率、焊丝的送丝速度等等。
具体地，焊接参数的设置包括以下方面：
控制单元中预设的间隙宽度为H0，也就是说当间隙的宽度为H0时，激光的功率为P0，激光光斑的直径为D0，激光焊接头的移动速率为V0，焊丝的送丝速度为W0；
当间隙的宽度>H0时，调整激光的功率<P0，激光光斑的直径>D0，激光焊接头的移动速率<V0，焊丝的送丝速度<W0；
当间隙的宽度<H0时，调整激光的功率>P0，激光光斑的直径<D0，激光焊接头的移动速率>V0，焊丝的送丝速度>W0。
也就是说，当检测到间隙变宽时，需要减小激光发射功率、增大激光光斑直径，并降低激光焊接头移动速率和焊丝的送丝速度，以保证大间隙的充分焊接；反之，当检测到间隙变窄时，需要增大激光发射功率、减小激光光斑直径，并提高激光焊接头移动速率和焊丝的送丝速度，以确保焊丝能够焊透，保证焊缝强度。
需要说明的是，本实施例中提供的图像处理参数，是发明人经过实践操作后得到的经验值，在本实施例的焊接条件下能够获得理想的图像处理效果。在其他实施例中，本领域技术人员应当根据间隙图像的实际情况，选择合适的ksize值、clipLimit值、二值化阈值等具体参数，以获得清晰准确的间隙中心线及间隙宽度值。
进一步地，在一些实施例中，当待焊接的间隙较短(例如小于5cm)，就只需要在焊接开始时采集一次图像，该图像即包含了全部的间隙。且由于焊接时间较短，工件的热变形并不会对间隙形状产生较大影响。从而接下来控制单元就能够根据已知的间隙信息控制激光焊接头进行精准焊接。
本实施例中，待焊接的间隙较长，一次图像采集并不能够包含全部的间隙图像，CCD相机每次能够采集到包含了位于出光口正下方的间隙在内的局部的间隙。此时，该焊缝跟踪方法在S3之后还包括S4：S2中相机采集图像后间隔时间t，再次执行S2及S3，直至全部的间隙完成焊接。
具体地，该间隔时间t应当大于等于S2中图像处理的时间，并小于激光焊接头焊接完S2中采集到的局部间隙所花费的时间。换言之，假设S2中采集到的图像中的局部间隙的长度为L，控制单元处理该图像用时为t1，机械臂带动激光焊接头焊接距离L的用时为t2，则应当有t1≤t≤t2，从而能够保证激光焊接设备的连续、顺畅运行，保证焊接效率。本实施例中，L取5cm，t1约为1～1.2s，t2约为2～3s，因此t取1.5s。
在S4中，S2与S3可以先后或同时执行，只要确保激光焊接头的移动和运行都能够得到图像处理结果的引导即可。控制单元将每一轮的图像处理结果与上一轮的图像处理结果进行比较，计算出偏差，并将偏差传输给机械臂，控制激光焊接头能够实时调整移动路线，适应焊接过程中因热变形而导致的间隙形状变化。
综上所述，本实施例提供的基于图像处理的焊缝跟踪方法，由激光焊接头上的CCD相机采集间隙原始图像并传输到图像采集卡中，再由Python-OpenCV处理图像，获得间隙宽度信息与位置信息，特征点信号反馈给机械臂调整激光焊接头位置，激光焊接头调整焊接参数。
本实施例利用CCD相机输出信号一致性好的特点，采集到高质量的间隙图像；利用Python-OpenCV快速、简便、准确的图像处理能力，可以精确获得间隙的宽度信息和位置信息，从而有效提高激光焊接的质量。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于图像处理的焊缝跟踪方法，应用于激光焊接中，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、将待焊接的两个工件对接放置在工作台上，两个所述工件之间具有间隙，将激光焊接头的出光口移动至所述间隙的一端部的上方；
S2、所述激光焊接头上的相机采集所述间隙的图像，并将所述图像传输至控制单元，所述控制单元对所述图像进行图像处理，所述图像处理包括如下步骤：
S21、对所述图像进行高斯滤波，消除所述图像中的噪音；
S22、对所述图像进行灰度直方图均衡化，使所述图像中的前景与背景的对比度增强；
S23、对图像进行三角阈值二值化处理，得到所述间隙的二值化图像；
S24、从所述二值化图像中提取所述间隙的边缘轮廓及所述间隙的宽度值；
S25、利用骨架化与轮廓平均的复合算法，提取所述间隙的中心线；
S26、利用斜率分析法，检测所述二值化图像中的特征点位置；
S3、所述控制单元根据所述图像处理的结果设置所述激光焊接头的焊接参数，并控制所述激光焊接头移动，并对所述间隙进行焊接。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S2中，所述相机采集的所述图像包含了全部的所述间隙。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S2中，所述相机采集的所述图像包含了局部的所述间隙，且所述图像包含了位于所述出光口正下方的所述间隙，在所述S3之后还包括S4：所述S2中相机采集图像后间隔时间t，再次执行所述S2及S3，直至全部的所述间隙完成焊接。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述时间t大于等于所述S2中图像处理的时间，且所述时间t小于等于所述激光焊接头焊接完S2中图像包含的局部的所述间隙所花费的时间。
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述时间t为1～2s。
6.根据权利要求3所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S4中，所述控制单元将每一轮的图像处理结果与上一轮的图像处理结果进行比较，计算出偏差，并将所述偏差传输给控制所述激光焊接头移动的运动系统。
7.根据权利要求3所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S4中，所述S2与S3先后或同时执行。
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S2中，所述图像处理由Python-OpenCV进行，
所述S21中，ksize值设置为(5，5)；和/或，
所述S22中，clipLimit值设为4～6；和/或，
所述S23中，二值化处理的阈值为150～170；和/或，
所述S24中，所述边缘轮廓的线宽为2个像素。
9.根据权利要求1所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S3中，所述焊接参数包括激光功率、激光光斑大小、所述激光焊接头的移动速率、焊丝的送丝速度中的一者或多者。
10.根据权利要求9所述的基于图像处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述S3中，所述焊接参数的设置包括以下方面：
当所述间隙的宽度为H0时，所述激光的功率为P0，所述激光光斑的直径为D0，所述激光焊接头的移动速率为V0，所述焊丝的送丝速度为W0；
当所述间隙的宽度>H0时，所述激光的功率<P0，所述激光光斑的直径>D0，所述激光焊接头的移动速率<V0，所述焊丝的送丝速度<W0；
当所述间隙的宽度<H0时，所述激光的功率>P0，所述激光光斑的直径<D0，所述激光焊接头的移动速率>V0，所述焊丝的送丝速度>W0。
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