CN115682933A - 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置 - Google Patents

复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN115682933A
CN115682933A CN202211331031.6A CN202211331031A CN115682933A CN 115682933 A CN115682933 A CN 115682933A CN 202211331031 A CN202211331031 A CN 202211331031A CN 115682933 A CN115682933 A CN 115682933A
Authority
CN
China
Prior art keywords
industrial robot
sensor
welding seam
complex
coordinate system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211331031.6A
Other languages
English (en)
Inventor
徐国成
刘政达
董娟
谷晓鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jilin University
Original Assignee
Jilin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jilin University filed Critical Jilin University
Priority to CN202211331031.6A priority Critical patent/CN115682933A/zh
Publication of CN115682933A publication Critical patent/CN115682933A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置，属于激光检测领域。由工业计算机进行控制，采用工业机器人带动二维激光测距传感器在复杂焊缝表面进行多次多角度的全覆盖扫描检测，并通过坐标变换、数据缝合等过程的处理，完成对复杂焊缝的检测与评估。适用于各种尺寸、形状的复杂焊缝的外观质量检测，主要针对于普通非接触式检测方法无法直接进行自动检测，传感器一次扫描无法获取焊缝表面全部的轮廓信息，需进行两次甚至两次以上的扫描来完成检测的焊缝，如环焊缝、T型焊缝、十字焊缝等。本发明结构简单、方法新颖，提高检测效率的同时也保证了检测精度。

Description

复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置
技术领域
本发明涉及激光检测领域，特别涉及焊缝外观质量检测领域，尤指一种基于二维激光测距传感器的非接触式的复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置。适用于各种尺寸、形状的复杂焊缝的外观质量检测，主要针对于普通非接触式检测方法无法直接进行自动检测，传感器一次扫描无法获取焊缝表面全部的轮廓信息，需进行两次甚至两次以上的扫描来完成检测的焊缝，如环焊缝、T型焊缝、十字焊缝等。
背景技术
近年来，随着我国工业化进程的不断加快，对制造业产品质量的要求日益提高。焊接技术作为发展比较成熟的材料加工工艺，应用十分广泛，已经成为我国制造业领域中的重要一环。因此，在焊接产品中，焊缝的质量从根本上影响甚至决定了整个产品的最终质量，在焊后对焊缝质量进行检测是焊接生产中必不可少的环节。
常见的焊缝检测方法分为两种，分别是内部质量检测和外观质量检测。到目前为止，焊缝外观质量检测大部分仍由技术人员使用手工检测仪用肉眼进行观察，如量规、量尺、低倍放大镜和焊缝检测尺等。以上传统的焊缝外观质量检测方法不仅工作量大、耗时长，而且检测结果的准确性低，并且很大程度上依赖于工作人员的主观判断。因此，这势必会降低焊接的生产效率以及产品的合格率，不利于当今自动化的发展趋势。除此之外，焊缝检测尺的长时间使用还会造成一定程度的磨损，降低了检测结果的准确度。
随着科学技术的不断进步，对焊接产品质量的要求越来越高，传统的焊缝外观质量检测手段已无法满足当今焊接生产的需求。因此，对焊缝外观质量进行自动化、智能化的检测成为了解决问题的关键点。非接触式测量技术以其精确、高效、智能以及不损伤工件等优点逐渐走进人们的视野，成为当前焊缝外观检测技术的主流。
非接触式测量技术的种类多样，其中主要包括：超声波检测、红外检测、光电测量、激光全息干涉测量、双目立体视觉测量等技术。以上技术大多以光学、声学等理论为核心，原理不尽相同，但都是在不接触被测量工件的前提下，准确、快速的获取被测物体的表面信息。其中，以激光三角法为典型的光电测量技术已经成为焊缝质量检测领域中发展最快、优势最大的检测技术。可以预见，这种高度自动化、智能化的非接触式测量技术将成为未来焊缝质量检测领域的主要测量方法。
目前，工业领域中存在一些常见的复杂焊缝，如环焊缝、T型焊缝、十字焊缝等，这类焊缝因为其形状结构的复杂性，使用现有的检测手段不能完成对此类焊缝的外观质量检测。因此，开发一种基于非接触式测量技术的复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置十分必要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置，解决了工业领域中常见复杂焊缝外观质量检测手段少、精度低、耗时长等问题，填补了复杂焊缝外观质量自动检测技术的空白。其对焊接产品中的复杂焊缝外观质量可实现自动化、智能化的检测，同时根据获取的焊缝表面轮廓数据，以及计算机拟合出的焊缝轮廓图像，与现有的标准焊缝库进行对比，达到对焊缝外观质量的定量化评估。
本发明的上述目的通过以下技术方案实现：
复杂焊缝外观质量自动检测方法，由工业计算机进行控制，采用工业机器人带动二维激光测距传感器在复杂焊缝表面进行多次多角度的全覆盖扫描检测，并通过坐标变换、数据缝合等过程的处理，完成对复杂焊缝的检测与评估，具体包括以下步骤：
步骤一、设备安装：
(1.1)安装并固定工业机器人，将被测复杂焊缝放置于工业机器人的工作范围之内；
(1.2)将传感器支架安装在工业机器人工作手臂末端的法兰盘上，并将二维激光测距传感器固定在传感器支架上；
(1.3)将工业计算机安装在焊缝外观检测工作台旁边，并通过专用线分别与工业机器人和二维激光测距传感器连接，反馈工业机器人的位姿数据和传感器的测量数据。
步骤二、获取焊缝表面轮廓数据：
(2.1)启动检测系统并初始化，通过示教编程器对传感器的空间位置进行调节，使传感器发射的激光线恰好位于被测焊缝的起始截面位置，尽可能的使发射的激光线与被测焊缝相互垂直；
(2.2)通过传感器获取焊缝起始截面的轮廓线，判断激光线是否已经完全覆盖待测焊缝的表面，并调节传感器的高度，使被测焊缝恰好处于其检测范围内，将此位置确定为检测的初始位置。同时，根据被测焊缝的形状及特点，设置工业机器人的运动轨迹，使传感器能够沿着被测焊缝进行运动；
(2.3)针对形状与结构极其复杂的焊缝，例如环焊缝、十字焊缝等，单次扫描无法获取完整的焊缝表面轮廓信息，可利用工业机器人的重复精度，对焊缝表面进行两次甚至多次的扫描；
(2.4)工业计算机控制传感器，使其发射并接收激光信号。传感器根据激光三角测距原理，自动计算激光线上被测焊缝各轮廓点的高度，并将检测结果以数字形式反馈给工业计算机；
(2.5)工业计算机在接收到检测数据的同时，控制工业机器人使其按照预先设置的运动轨迹进行运动，并反馈工业机器人的位置和姿态信息；
(2.6)工业计算机将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人位置和姿态信息保存起来，后续通过坐标变换和专用的数据处理方法对所获得的数据进行分析和优化。
步骤三、焊缝表面轮廓数据处理：
(3.1)建立测量系统坐标系：
复杂焊缝外观质量检测系统共有三个坐标系，分别为工业机器人基坐标系A、工业机器人法兰盘坐标系B、传感器坐标系C；其中，工业机器人法兰盘坐标系B相对于工业机器人基坐标系A的旋转矩阵为
Figure BDA0003913363370000031
位置矢量为PBA；传感器坐标系C相对于工业机器人法兰盘坐标系B的旋转矩阵为
Figure BDA0003913363370000032
位置矢量为PCB；旋转矩阵均为3×3的矩阵，位置矢量均为3×1的列向量。
设空间内任意一点O在A、B、C三个坐标系下的坐标分别为OA＝(XYZ)T,OB＝(x1y1z1)T,OC＝(xyz)T,则有：
传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换为
Figure BDA0003913363370000041
工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure BDA0003913363370000042
传感器坐标系C到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure BDA0003913363370000043
由式(3)可推出
Figure BDA0003913363370000044
Figure BDA0003913363370000045
其中，矩阵X为传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换关系矩阵，矩阵R为工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换关系矩阵，包含了位置变换和姿态变换。
在对点O进行测量时，不断变换工业机器人的位态，坐标OA始终保持不变，则有：
Figure BDA0003913363370000046
其中，R1，R2，…，Rn可以从机器人中输出，OC1，OC2，…，OCn可以从传感器中输出，矩阵X便可从等式中求出。从而根据式(4)、(5)，可将传感器坐标系转换成工业机器人基坐标系，方便对获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行统一处理。
(3.2)焊缝整体表面轮廓数据处理：
针对形状与结构极其复杂的焊缝，工业机器人带动传感器扫描一次，不能获取全部的焊缝表面轮廓数据，需要两次甚至多次的扫描，才能获取完整的焊缝表面轮廓数据；
传感器扫描两次或者多次，所获取的轮廓数据分别为p11，p12，……，p1n；p21，p22，……，p2n；pn1，pn2，……，pnn；需将每次扫描所获取的复杂焊缝表面轮廓数据均代入式(4)中的OA进行坐标变换。
Figure BDA0003913363370000051
其中，X可根据式(6)求出，R可从工业机器人中输出，OA为传感器每次获取的数据，焊缝轮廓点在机器人基坐标系下的坐标OC便可得出；
在同一坐标参考系下，将多次获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行处理；利用数据处理软件，将重复获取的冗余数据进行分割和删除，并将离散的数据进行缝合，从而在三维空间内形成复杂焊缝整体的表面三维立体图像。
根据拟合出的复杂焊缝表面三维立体图像，可自动计算出焊缝外观特征尺寸，如余高、熔宽、角变形量以及表面缺陷等；与现有的标准焊缝库进行对比，也可对焊缝的整体外观质量以及焊件的整体焊接变形进行评估和分析。
本发明的另一目的在于提供一种复杂焊缝外观质量自动检测装置，结构包括工业计算机1、二维激光测距传感器2、传感器支架3、工业机器人4以及机器人底座5等。二维激光测距传感器2固定在传感器支架3上；传感器支架3与工业机器人1工作轴的末端机械相连，并在工业机器人1的作用下，在工作范围内的任意三维空间中进行运动；工业机器人1固定在机器人底座5上；工业计算机1与二维激光测距传感器2之间通过专用网线进行信息传输，同时工业计算机1通过PCI总线与工业机器人4相连，使工业计算机1可以同时与二维激光测距传感器2和工业机器人4进行通讯。
所述的传感器支架3通过螺栓固定在工业机器人4工作手臂末端法兰盘的螺纹孔上，用于固定二维激光测距传感器2，使其能够跟随工业机器人4在三维空间内运动，从而实现对被测复杂焊缝的全面扫查。
所述的二维激光测距传感器2为线阵式高精度二维激光测距传感器，可以发射并接收线阵激光，单次检测便可以获取激光线上的全部高度信息，并将光电信号转换成数字信号，最终传输给工业计算机1。
所述的工业计算机1为加固式便携机，可以通过二维激光测距传感器2扫描并获取被测焊缝当前位置的表面轮廓信息；同时控制工业机器人4带动二维激光测距传感器2在三维空间内进行运动，并获取工业机器人4的位置和姿态信息；将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人运动数据(位置和姿态信息)保存起来，后续通过专用的数据处理方法对所获得的数据进行分析和优化，从而实现自动化、智能化的检测。
本发明的有益效果在于：本发明提供了一种复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置，解决了工业领域中常见复杂焊缝外观质量检测手段少、精度低、耗时长等问题，填补了复杂焊缝外观质量自动检测技术的空白。本发明对焊接产品中的复杂焊缝外观质量可实现自动化、智能化的检测，自动计算出焊缝外观特征尺寸，也可对焊缝的整体外观质量以及焊件的整体焊接变形进行评估和分析。同时根据获取的焊缝表面轮廓数据，以及计算机拟合出的焊缝轮廓图像，与现有的标准焊缝库进行对比，达到对焊缝外观质量的定量化评估。本发明结构简单、方法新颖，提高检测效率的同时也保证了检测精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明的复杂焊缝外观质量自动检测装置的结构简图；
图2为本发明的二维激光测距传感器支架的结构示意图；
图3为本发明的复杂焊缝外观质量自动检测方法的流程图；
图4为本发明的复杂焊缝外观质量自动检测系统坐标系示意图；
图5为本发明的复杂焊缝整体表面轮廓数据处理流程图。
图中：1、工业计算机；2、二维测距激光传感器；3、二维激光测距传感器支架；4、工业机器人；401、机器人控制柜；402、示教编程器；5、工业机器人底座；6、被测工件。
具体实施方式
下面将结合附图，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做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。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参见图1及图2所示，本发明的复杂焊缝外观质量自动检测装置，由工业机器人、工业计算机、二维激光测距传感器以及传感器支架等构成的复杂焊缝外观质量检测系统，根据激光三角测距原理，获取复杂焊缝表面轮廓数据，经过坐标变换、数据缝合等过程的处理，完成对复杂焊缝的检测与评估。对焊接产品中的复杂焊缝外观质量可实现自动化、智能化的检测，同时根据获取的焊缝表面轮廓数据，以及计算机拟合出的焊缝轮廓图像，与现有的标准焊缝库进行对比，达到对焊缝外观质量的定量化评估。本发明结构简单，保证检测效率的同时也保证了检测精度。
本发明的复杂焊缝外观质量自动检测装置，包括工业计算机1、二维激光测距传感器2、传感器支架3、工业机器人4以及机器人底座5等。二维激光测距传感器2固定在传感器支架3上；传感器支架3与工业机器人1工作轴的末端机械相连，并在工业机器人1的作用下，在工作范围内的任意三维空间中进行运动；工业机器人1固定在机器人底座5上；工业计算机1与二维激光测距传感器2之间通过专用网线进行信息传输，同时工业计算机1通过PCI总线与工业机器人4相连，使工业计算机1可以同时与二维激光测距传感器2和工业机器人4进行通讯。
所述的传感器支架3通过螺栓固定在工业机器人4工作手臂末端法兰盘的螺纹孔上，用于固定二维激光测距传感器2，使其能够跟随工业机器人4在三维空间内运动，从而实现对被测复杂焊缝的全面扫查。
所述的二维激光测距传感器2为线阵式高精度二维激光测距传感器，可以发射并接收线阵激光，单次检测便可以获取激光线上的全部高度信息，并将光电信号转换成数字信号，最终传输给工业计算机1。
所述的工业计算机1为加固式便携机，可以通过二维激光测距传感器2扫描并获取被测焊缝当前位置的表面轮廓信息；同时控制工业机器人4带动二维激光测距传感器2在三维空间内进行运动，并获取工业机器人4的位置和姿态信息；将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人运动数据(位置和姿态信息)保存起来，后续通过专用的数据处理方法对所获得的数据进行分析和优化，从而实现自动化、智能化的检测。
参见图3至图5所示，本发明的复杂焊缝外观质量自动检测方法,包括如下步骤：
一、设备安装：
(1.1)安装并固定工业机器人，将被测复杂焊缝放置于工业机器人的工作范围之内；
(1.2)将传感器支架安装在工业机器人工作手臂末端的法兰盘上，并将二维激光测距传感器固定在传感器支架上；
(1.3)将工业计算机安装在焊缝外观检测工作台旁边，并通过专用线分别与工业机器人和二维激光测距传感器连接，反馈工业机器人的位姿数据和传感器的测量数据。
二、获取焊缝表面轮廓数据：
(2.1)启动检测系统并初始化，通过示教编程器402及机器人控制柜401对传感器的空间位置进行调节，使传感器发射的激光线恰好位于被测焊缝的起始截面位置，尽可能的使发射的激光线与被测焊缝相互垂直。所述机器人控制柜401采用YRC1000型机器人控制柜。
(2.2)通过传感器获取焊缝起始截面的轮廓线，判断激光线是否已经完全覆盖待测焊缝的表面，并调节传感器的高度，使被测焊缝恰好处于其检测范围内，将此位置确定为检测的初始位置。同时，根据被测焊缝的形状及特点，设置工业机器人的运动轨迹，使传感器能够沿着被测焊缝进行运动；
(2.3)针对形状与结构极其复杂的焊缝，例如环焊缝、十字焊缝等，单次扫描无法获取完整的焊缝表面轮廓信息，可利用工业机器人的重复精度，对焊缝表面进行两次甚至多次的扫描；
(2.4)工业计算机控制传感器，使其发射并接收激光信号。传感器根据激光三角测距原理，自动计算激光线上被测焊缝各轮廓点的高度，并将检测结果以数字形式反馈给工业计算机；
(2.5)工业计算机在接收到检测数据的同时，控制工业机器人使其按照预先设置的运动轨迹进行运动，并反馈工业机器人的位置和姿态信息；
(2.6)工业计算机将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人位置和姿态信息保存起来，后续通过坐标变换和专用的数据处理方法对所获得的数据进行分析和优化。
三、焊缝表面轮廓数据处理：
(3.1)建立测量系统坐标系：
如图4所示，复杂焊缝外观质量检测系统共有三个坐标系，分别为工业机器人基坐标系A、工业机器人法兰盘坐标系B、传感器坐标系C；其中，工业机器人法兰盘坐标系B相对于工业机器人基坐标系A的旋转矩阵为
Figure BDA0003913363370000091
位置矢量为PBA；传感器坐标系C相对于工业机器人法兰盘坐标系B的旋转矩阵为
Figure BDA0003913363370000092
位置矢量为PCB；旋转矩阵均为3×3的矩阵，位置矢量均为3×1的列向量。
设空间内任意一点O在A、B、C三个坐标系下的坐标分别为OA＝(XYZ)T,OB＝(x1y1z1)T,OC＝(xyz)T,则有：
传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换为
Figure BDA0003913363370000093
工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure BDA0003913363370000094
传感器坐标系C到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure BDA0003913363370000095
由式(3)可推出
Figure BDA0003913363370000101
Figure BDA0003913363370000102
其中，矩阵X为传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换关系矩阵，矩阵R为工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换关系矩阵，包含了位置变换和姿态变换。
在对点O进行测量时，不断变换工业机器人的位态，坐标OA始终保持不变，则有：
Figure BDA0003913363370000103
其中，R1，R2，…，Rn可以从机器人中输出，OC1，OC2，…，OCn可以从传感器中输出，矩阵X便可从等式中求出。从而根据式(4)、(5)，可将传感器坐标系转换成工业机器人基坐标系，方便对获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行统一处理。
(3.2)焊缝整体表面轮廓数据处理：
如图5所示，针对形状与结构极其复杂的焊缝，工业机器人带动传感器扫描一次，不能获取全部的焊缝表面轮廓数据，需要两次甚至多次的扫描，才能获取完整的焊缝表面轮廓数据；
传感器扫描两次或者多次，所获取的轮廓数据分别为p11，p12，……，p1n；p21，p22，……，p2n；pn1，pn2，……，pnn；需将每次扫描所获取的复杂焊缝表面轮廓数据均代入式(4)中的OA进行坐标变换。
Figure BDA0003913363370000104
其中，X可根据式(6)求出，R可从工业机器人中输出，OA为传感器每次获取的数据，焊缝轮廓点在机器人基坐标系下的坐标OC便可得出；
在同一坐标参考系下，将多次获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行处理；利用数据处理软件，将重复获取的冗余数据进行分割和删除，并将离散的数据进行缝合，从而在三维空间内形成复杂焊缝整体的表面三维立体图像；
根据拟合出的复杂焊缝表面三维立体图像，可自动计算出焊缝外观特征尺寸，如余高、熔宽、角变形量以及表面缺陷等；与现有的标准焊缝库进行对比，也可对焊缝的整体外观质量以及焊件的整体焊接变形进行评估和分析。
实施例：
本实施例对高速轨道列车转向架的焊缝模拟件进行外观质量自动检测，转向架焊缝模拟件的材质为Q235普通碳素结构钢，7块板材的板厚和2根管材的壁厚均为6mm，并采用手工电弧焊的焊接手段进行制备，形成能够代表高速轨道列车转向架特征的环焊缝、T型角焊缝等复杂焊缝。
利用本发明的检测方法和装置对高速轨道列车转向架焊缝模拟件的外观进行检测，将检测系统初始化，并根据焊缝模拟件的形状和特点对工业机器人进行示教编程，设置工业机器人的运动路径，使传感器对复杂焊缝表面进行全面的扫查，获取复杂焊缝的表面轮廓数据。通过上述检测方法建立的坐标变换模型，对获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行坐标变换，并对其进行数据缝合处理，自动计算出焊缝外观特征尺寸。通过对比，结果表明：利用该检测方法和装置对复杂焊缝外观质量进行检测的结果，与实际相比最大误差不超过0.1mm。
以上所述仅为本发明的优选实例而已，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。凡对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种复杂焊缝外观质量自动检测方法，其特征在于：采用工业机器人带动二维激光测距传感器在复杂焊缝表面进行多次多角度的全覆盖扫描检测，并通过坐标变换、数据缝合的处理，完成对复杂焊缝的检测与评估，包括如下步骤：
步骤一、设备安装；
步骤二、获取焊缝表面轮廓数据；
步骤三、焊缝表面轮廓数据处理：
3.1、建立测量系统坐标系：
复杂焊缝外观质量检测系统共有三个坐标系，分别为工业机器人基坐标系A、工业机器人法兰盘坐标系B、传感器坐标系C；其中，工业机器人法兰盘坐标系B相对于工业机器人基坐标系A的旋转矩阵为
Figure FDA0003913363360000011
位置矢量为PBA；传感器坐标系C相对于工业机器人法兰盘坐标系B的旋转矩阵为
Figure FDA0003913363360000012
位置矢量为PCB；旋转矩阵均为3×3的矩阵，位置矢量均为3×1的列向量；
设空间内任意一点O在A、B、C三个坐标系下的坐标分别为OA＝(XYZ)T,OB＝(x1y1z1)T,OC＝(xyz)T,则有：
传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换为
Figure FDA0003913363360000013
工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure FDA0003913363360000014
传感器坐标系C到工业机器人基坐标系A的变换为
Figure FDA0003913363360000015
由式(3)可推出
Figure FDA0003913363360000016
Figure FDA0003913363360000017
Figure FDA0003913363360000021
其中，矩阵X为传感器坐标系C到工业机器人法兰盘坐标系B的变换关系矩阵，矩阵R为工业机器人法兰盘坐标系B到工业机器人基坐标系A的变换关系矩阵，包含了位置变换和姿态变换；
在对点O进行测量时，不断变换工业机器人的位态，坐标OA始终保持不变，则有：
Figure FDA0003913363360000022
其中，R1，R2，…，Rn从机器人中输出，OC1，OC2，…，OCn从传感器中输出，矩阵X从等式中求出；根据式(4)、(5)，将传感器坐标系转换成工业机器人基坐标系，方便对获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行统一处理；
3.2、焊缝整体表面轮廓数据处理：
针对形状与结构极其复杂的焊缝，工业机器人带动传感器扫描一次，不能获取全部的焊缝表面轮廓数据，需要两次甚至多次的扫描，才能获取完整的焊缝表面轮廓数据；
传感器扫描两次或者多次，所获取的轮廓数据分别为p11，p12，……，p1n；p21，p22，……，p2n；pn1，pn2，……，pnn；需将每次扫描所获取的复杂焊缝表面轮廓数据均代入式(4)中的OA进行坐标变换；
其中，X根据式(6)求出，R从工业机器人中输出，OA为传感器每次获取的数据，焊缝轮廓点在机器人基坐标系下的坐标OC得出；
在同一坐标参考系下，将多次获取的复杂焊缝表面轮廓数据进行处理；利用数据处理软件，将重复获取的冗余数据进行分割和删除，并将离散的数据进行缝合，从而在三维空间内形成复杂焊缝整体的表面三维立体图像；
根据拟合出的复杂焊缝表面三维立体图像，自动计算出焊缝外观特征尺寸，包括余高、熔宽、角变形量以及表面缺陷，也可对焊缝的整体外观质量以及焊件的整体焊接变形进行评估和分析。
2.根据权利要求1所述的复杂焊缝外观质量自动检测方法，其特征在于：步骤一所述的设备安装，具体是：
1.1、安装并固定工业机器人，将被测复杂焊缝放置于工业机器人的工作范围之内；
1.2、将传感器支架安装在工业机器人工作手臂末端的法兰盘上，并将二维激光测距传感器固定在传感器支架上；
1.3、将工业计算机安装在焊缝外观检测工作台旁边，并通过专用线分别与工业机器人和二维激光测距传感器连接，反馈工业机器人的位姿数据和传感器的测量数据。
3.根据权利要求1所述的复杂焊缝外观质量自动检测方法，其特征在于：步骤二所述的获取焊缝表面轮廓数据，具体是：
2.1、启动检测系统并初始化，对传感器的空间位置进行调节，使传感器发射的激光线恰好位于被测焊缝的起始截面位置，使发射的激光线与被测焊缝相互垂直；
2.2、通过传感器获取焊缝起始截面的轮廓线，判断激光线是否已经完全覆盖待测焊缝的表面，并调节传感器的高度，使被测焊缝恰好处于其检测范围内，将此位置确定为检测的初始位置；同时，根据被测焊缝的形状及特点，设置工业机器人的运动轨迹，使传感器能够沿着被测焊缝进行运动；
2.3、针对形状与结构极其复杂的焊缝，对焊缝表面进行多次扫描；
2.4、工业计算机控制传感器，使其发射并接收激光信号；传感器根据激光三角测距原理，自动计算激光线上被测焊缝各轮廓点的高度，并将检测结果以数字形式反馈给工业计算机；
2.5、工业计算机在接收到检测数据的同时，控制工业机器人使其按照预先设置的运动轨迹进行运动，并反馈工业机器人的位置和姿态信息；
2.6、工业计算机将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人位置和姿态信息保存起来。
4.一种实现权利要求1-3任一项所述的复杂焊缝外观质量自动检测方法的复杂焊缝外观质量自动检测装置，其特征在于：包括工业计算机(1)、二维激光测距传感器(2)、传感器支架(3)、工业机器人(4)以及机器人底座(5)，所述二维激光测距传感器(2)固定在传感器支架(3)上；传感器支架(3)与工业机器人(1)工作轴的末端机械相连，并在工业机器人(1)的作用下，在工作范围内的任意三维空间中进行运动；工业机器人(1)固定在机器人底座(5)上；工业计算机(1)与二维激光测距传感器(2)之间通过专用网线进行信息传输，同时工业计算机(1)通过PCI总线与工业机器人(4)相连，使工业计算机(1)可以同时与二维激光测距传感器(2)和工业机器人(4)进行通讯。
5.根据权利要求4所述的复杂焊缝外观质量自动检测装置，其特征在于：所述的二维激光测距传感器(2)为线阵式高精度二维激光测距传感器，可以发射并接收线阵激光，单次检测便可以获取激光线上的全部信息，并将光电信号转换成数字信号，最终传输给工业计算机(1)。
6.根据权利要求4所述的复杂焊缝外观质量自动检测装置，其特征在于：所述的传感器支架(3)通过螺栓固定在工业机器人(4)工作手臂末端法兰盘的螺纹孔上，用于固定二维激光测距传感器(2)，使其能够跟随工业机器人(4)在三维空间内运动，从而实现对被测复杂焊缝的全面扫查。
7.根据权利要求4所述的复杂焊缝外观质量自动检测装置，其特征在于：所述的工业计算机(1)为加固式便携机，通过二维激光测距传感器(2)扫描并获取被测焊缝当前位置的表面轮廓信息；同时控制工业机器人(4)带动二维激光测距传感器(2)在三维空间内进行运动，并获取工业机器人(4)的位置和姿态信息；将获取的焊缝表面轮廓数据和工业机器人运动数据保存起来。
CN202211331031.6A 2022-10-28 2022-10-28 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置 Pending CN115682933A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211331031.6A CN115682933A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211331031.6A CN115682933A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115682933A true CN115682933A (zh) 2023-02-03

Family

ID=85046736

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211331031.6A Pending CN115682933A (zh) 2022-10-28 2022-10-28 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115682933A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117943732A (zh) * 2024-03-25 2024-04-30 常州奇洛焊接科技有限公司 焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117943732A (zh) * 2024-03-25 2024-04-30 常州奇洛焊接科技有限公司 焊接质量的检测方法、系统、装置及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110524581A (zh) 一种柔性焊接机器人系统及其焊接方法
CN102825602B (zh) 一种基于psd的工业机器人自标定方法及装置
CN110530877B (zh) 一种焊接外形质量检测机器人及其检测方法
CN105945948B (zh) 一种应用于工业机器人的tcp在线快速标定方法及装置
Yin et al. Development and calibration of an integrated 3D scanning system for high-accuracy large-scale metrology
CN105364349B (zh) 一种焊接机器人焊缝轨迹检测的方法
CN104985289B (zh) 基于激光传感器的焊缝自动跟踪测试装置及其测试方法
CN108827155B (zh) 一种机器人视觉测量系统及方法
CN112059363A (zh) 一种基于视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法
CN110007643A (zh) 一种用于道岔制造过程自动化在线检测设备及方法
CN207205619U (zh) 基于三维激光扫描的波纹焊缝跟踪系统
CN111014879A (zh) 一种基于激光焊缝跟踪的机器人波纹板自动焊接方法
CN103759635A (zh) 一种精度与机器人无关的扫描测量机器人检测方法
CN108890666A (zh) 一种机器人焊接焊缝跟踪方法及系统
CN115464263A (zh) 一种激光焊接焊缝自动寻迹方法、检测方法及装置
CN104646799A (zh) 一种基于激光跟踪仪的电弧跟踪测试系统及方法
CN113223071B (zh) 一种基于点云重建的工件焊缝定位的方法
CN111730245A (zh) 焊接系统及铸件缺陷补焊方法
CN110081821A (zh) 智能化高铁白车身装配质量检测装置及其方法
CN117047237A (zh) 一种异形件智能柔性焊接系统与方法
CN115682933A (zh) 复杂焊缝外观质量自动检测方法及装置
CN114523475A (zh) 一种机器人装配系统误差自动标定与补偿装置及方法
CN115070298A (zh) 一种高效双丝焊接路径生成系统及路径生成方法
Geng et al. A method of welding path planning of steel mesh based on point cloud for welding robot
CN113182932B (zh) 基于工件外形扫描数据调整工件角度的复合机床

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination