CN116021119B - 石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统及方法，属于组对错边量检测技术领域。检测系统包括激光视觉传感单元、数据处理单元、显示单元，激光视觉传感单元集成于焊接机器人机械臂上，扫描焊接坡口组对情况，并将采集到的数据输出至数据处理单元，数据处理单元处理坡口组对尺寸数据，并建立坡口组对数学模型，提取特征点位置坐标，自动计算组对错边量；显示单元用于可视化展示坡口组对情况，并针对超差错边量信息进行报警。本发明可实现对焊接坡口组对错边量的精确自动化检测，为解决石化工艺管道机器人自动化焊接技术焊缝成形提供技术支持，保障机器人氩弧打底焊焊缝成形质量。

Description

石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统及方法

技术领域

本发明属于组对错边量检测技术领域，尤其涉及一种石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统及方法。

背景技术

石化工艺管道是石化装置的重要组成部分，按照材料种类可分为金属管和非金属管，其中金属管的安装工艺较为复杂。金属管种类繁多，包括铸铁管、碳素钢管、低合金钢管、合金钢管、有色金属管等，石化工艺管道中，常见的尺寸规格范围在DN15~DN3000之间，除了较小尺寸规格（DN15~DN200）的可选用无缝管以外，其他口径的材料多选用焊接钢管。

焊接是石化工艺管道建设的主要工艺，随着机器人焊接技术的发展，自动化焊接技术已在航空航天、汽车制造、船舶制造等行业得到了广泛应用，焊接效率和焊接质量均得到极大提升。然而，在石化建设行业，特别是石化工艺管道安装中，焊接生产多为现场或现场预制车间施工，环境恶劣，而且机器人自动化焊接技术才开始逐步应用于石化建设行业，仍有很多技术问题亟需攻克。氩弧焊因其具有工艺稳定、焊接质量高、适用材料广等特点，成为了石化行业机器人自动焊接首选的焊接工艺。

然而氩弧自动焊接技术对焊接坡口组对精度的要求较高，这也是制约其在石化工艺管道应用的关键因素。具体来讲，石化工艺管道涉及的材料种类繁多、规格多样，由于出厂规格、厂家、执行标准等存在差异，造成管材之间厚度方向偏差较大；而现有技术又是采用人工点口组对，组对后焊接坡口错边量在管道周向方向波动较大，导致机器人氩弧打底焊焊缝成形难以保障。由此可见，如何精准检测坡口组对错边量，是保证石化工艺管道机器人氩弧自动焊接技术焊缝成形效果的前置条件，基于此，本发明设计了一种石化工艺管道机器人焊接组对错边量的检测系统及方法来解决上述技术问题。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统及方法，能够对焊接坡口组对错边量进行精确检测，保障机器人氩弧打底焊焊缝成形质量。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统，包括激光视觉传感单元、数据处理单元、显示单元；激光视觉传感单元集成于焊接机器人机械臂上，用于扫描焊接坡口组对数据，并将采集到的组对数据输出至数据处理单元；数据处理单元用于记录并处理组对数据，建立坡口组对数学模型，提取特征点位置坐标，自动计算组对错边量；显示单元用于可视化展示坡口组对情况，并针对超差错边量信息进行报警。

利用上述石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统的组对错边量检测方法，包括如下过程：

步骤1：通过显示单元的触摸屏，向数据处理单元输入错边量阈值；

步骤2：通过显示单元的触摸屏设定初始位置角度为0°，即激光视觉传感单元初始扫描位置与坡口初始位置之间的夹角为0°，激光视觉传感单元发射出的激光线与焊缝垂直；

步骤3：启动焊接机器人或变位机，通过激光视觉传感单元对管道之间的焊接坡口位置区域进行360°扫描，并将采集到的N组组对数据及其对应的位置角度数据传递至数据处理单元；

步骤4：数据处理单元接收激光视觉传感单元传递的数据，进行降噪处理，然后基于降噪处理后的数据建立管道组对数学模型；

步骤5：数据处理单元自动提取管道组对数学模型中各位置角度数据对应的特征点的坐标参数，基于特征点的坐标参数计算理论组对错边量，然后基于理论组对错边量计算实际组对错边量；

步骤6：数据处理单元对比分析步骤4计算出的实际组对错边量以及步骤1预设的错边量阈值，根据对比分析结果下发指令至显示单元。

进一步地，所述步骤5中，计算理论组对错边量的具体过程如下：

数据处理单元首先在管道组对数学模型上选取各位置角度数据下对应的两个特征点，然后基于特征点的坐标参数，按照下式计算各位置角度数据下对应的理论组对错边量

：

式中，

表示/>

角度下对应的特征点/>

的纵坐标，/>

表示/>

角度下对应的特征点/>

的纵坐标。

进一步地，所述步骤5中，计算实际组对错边量的具体过程如下：

以一定角度范围

内的错边量平均值作为实际组对错边量，来指导焊接工艺参数优化，/>

角度范围内的实际组对错边量/>

计算公式如下：

式中，

、/>

均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且

。

进一步地，所述步骤6的具体过程如下：

数据处理单元对比实际组对错边量以及错边量阈值

：当

时，表示错边量在设定范围内，无需报警；当/>

时，表示错边量超过设定范围，数据处理单元发出报警指令至显示单元，显示单元进行报警提示。

进一步地，所述步骤5中，数据处理单元自动提取管道组对数学模型中各位置角度数据对应的特征点的坐标参数的具体过程如下：

当组对坡口处上边缘不遮挡下边缘时，提取下边缘端点的坐标参数作为特征点的坐标参数，当组对坡口处上边缘遮挡下边缘时，提取上边缘端点的坐标参数作为特征点的坐标参数。

进一步地，所述步骤3中，启动焊接机器人或变位机，通过激光视觉传感单元对管道之间的焊接坡口位置区域进行360°扫描的具体过程如下：

启动焊接机器人时，保持组对的管道不动，焊接机器人环绕管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动，扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域；

启动变位机时，保持焊接机器人不动，由变位机带动组对的管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动，扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域。

进一步地，所述步骤3中，组对数据是以坐标形式表示的坡口组对的轮廓数据，且坐标轴以焊枪钨极的顶点为原点，以管道轴向为x轴，以垂直于管道轴线的竖向为y轴。

进一步地，所述步骤4的具体过程如下：

数据处理单元将坡口组对的轮廓划分为四段，并对每一段中的组对数据都进行降噪处理：

首先在每一段的轮廓上均匀取

个点的坐标数据：/>

、/>

、……、

、/>

、……、/>

，利用下式计算相邻两点的斜率/>

：

利用下式计算相邻两点的斜率平均值

：

利用下式计算相邻两点的斜率标准偏值

：

利用下式计算相邻两点的斜率

的格鲁布斯值/>

：

然后基于

值判断所采集的数据是否异常：当/>

时，表示所采集的组对数据为正常值，保留；/>

时，表示所采集的组对数据为异常值，剔除；/>

表示格鲁布斯检验临界值；/>

然后采用最小二乘法对剔除异常值后的组对数据进行拟合，得到每一段的一元线性回归方程；最后，基于所得到的一元线性回归方程建立管道组对数学模型，并于显示单元中进行可视化展示。

本发明具有如下有益效果：

本发明基于激光视觉传感单元和数据处理单元进行坡口组对数据采集及处理，可实现对焊接坡口组对错边量的精确自动化检测，为解决石化工艺管道机器人自动化焊接技术焊缝成形提供技术支持。本发明所述的激光视觉传感系统，集成设计于焊接机器人机械臂之上，可节约使用空间，提高运行效率。另外，本发明适用于V型坡口、单边V型坡口、带钝边V型坡口、U型坡口、带钝边U型坡口、X型坡口等多种焊接坡口形式，可用于不同口径、壁厚的石化工艺管道机器人自动化焊接，本发明不仅适用于非熔化极气体保护焊，还适用于熔化极气体保护焊以及其他相关焊接工艺，而且本发明不仅适用于常规碳素钢管道，还适用于铸铁管道、低合金钢管道、合金钢管道、有色金属管道等，适应性较好。

附图说明

图1为组对错边量检测方法流程图；

图2为管道组对数学模型示意图；

图3为V型坡口组对在

角度下的错边量示意图；

图4为单边V型坡口组对在

角度下的错边量示意图；

图5为带钝边V型坡口组对在

角度下的错边量示意图；

图6为带钝边U型坡口组对在

角度下的错边量示意图；

图7为V型坡口组对形式下的坡口组对轮廓示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。

本发明所述的石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统，包括激光视觉传感单元、数据处理单元、显示单元。激光视觉传感单元集成于焊接机器人机械臂上，用于扫描焊接坡口组对情况，并将采集到的数据输出至数据处理单元，本实施例中的激光视觉传感单元所发射出的是一排扫描激光线。数据处理单元包括运算组件和存储组件，运算组件用于处理坡口组对尺寸数据，并建立坡口组对数学模型，提取特征点位置坐标，自动计算组对错边量；存储组件用于记录并存储相关数据。显示单元用于可视化展示坡口组对情况，并针对超差错边量信息进行报警。

利用上述石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统能够对多种管道组对形式（V型坡口组对、单边V型坡口组对、带钝边V型坡口组对、带钝边U型坡口组对）下的组对错边量进行检测，检测方法如图1所示，具体如下：

实施例1：V型坡口组对错边量检测：

步骤1：设定错边量阈值；

在开始组对错边量检测之前，通过显示单元的触摸屏，向数据处理单元输入可接受的最大错边量，即错边量阈值

。

步骤2：设定初始位置角度为0°，即激光视觉传感单元初始扫描位置与坡口初始位置之间的夹角为0°，即此时激光视觉传感单元发射出的激光线与焊缝垂直。

步骤3：启动焊接机器人或变位机，进行组对数据的采集；

启动焊接机器人时，保持组对的管道不动，焊接机器人环绕管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动并扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域，将采集到的N组组对数据及其对应的位置角度数据传递至数据处理单元；

启动变位机时，保持焊接机器人不动，由变位机带动组对的管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动并扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域，将采集到的N组组对数据及其对应的位置角度数据传递至数据处理单元；

其中，组对数据指的是以坐标形式表示的坡口组对的轮廓数据，且坐标轴以焊枪钨极的顶点为原点，以管道轴向为x轴，以垂直于管道轴线的竖向为y轴。

步骤4：建立管道组对数学模型；

数据处理单元接收激光视觉传感单元传递的数据，首先进行降噪处理，具体如下：

激光视觉传感单元采集到的

角度下的坡口组对轮廓如图7所示，其中，/>

、/>

两点为激光扫描宽度边缘点，/>

、/>

、/>

、/>

四点为坡口组对特征点，坡口组对轮廓分为/>

、/>

、/>

、/>

四段，采用如下所述方法对坡口组对轮廓数据进行分段降噪处理：

针对

段，首先在其轮廓上均匀取/>

个点的坐标数据：/>

、

、……、/>

、/>

、……、/>

，/>

段上相邻两点的斜率/>

属于随机误差，符合正态分布，其计算公式如下：

然后利用下式计算

段上相邻两点的斜率平均值/>

：

然后利用下式计算

段上相邻两点的斜率标准偏值/>

：

然后利用下式计算

段上相邻两点的斜率/>

的格鲁布斯值/>

：/>

接着，基于

值判断所采集的数据是否异常：当/>

时，表明所采集的坐标数据为正常值，保留；当/>

时，表明所采集的坐标数据为异常值，剔除；其中，/>

示格鲁布斯检验临界值，通过查表获得；

然后，采用最小二乘法对降噪处理后的坐标数据进行拟合，得到

段对应的一元线性回归方程，采用同样的方法依次得到其余三段的一元线性回归方程；

最后，按照同样的方法处理得到一定角度范围内的若干一元线性回归方程，将这些一元线性回归方程组合，构成一定角度范围内的坡口组对轮廓线，即如图2所示的管道组对数学模型，并于显示单元中进行可视化展示；图2中，管道组对数学模型中间的空白区域表示坡口间隙，例如图7中的

、/>

两点之间的间隙，而坡口间隙两侧的每一条直线均对应两个一元线性回归方程，代表的是一定位置角度下的坡口组对轮廓线，图2整体为一定角度范围内的所有坡口组对轮廓线的组合。

步骤5：计算组对错边量；

数据处理单元根据管道组对数学模型，自动提取各位置角度数据对应的两个特征点的坐标参数，其中，如图3所示，对于V型坡口组对形式，由于其上边缘不遮挡下边缘，故两个特征点均选择为管道下边缘端点，然后按照下式计算各位置角度数据下的理论组对错边量

：

式中，

表示/>

角度下的特征点/>

的纵坐标，/>

表示/>

角度下的特征点

的纵坐标；

实际应用中，为了便于指导焊接工艺参数优化，以一定角度范围

内的错边量平均值作为实际组对错边量，具体的角度范围通过显示单元的触摸屏预先设置在数据处理单元中，一般以每10°或每5°为一个角度范围计算各实际组对错边量；

角度范围内的实际组对错边量/>

计算公式如下：

式中，

、/>

均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且

。

步骤6：超差判断及报警；

数据处理单元对比步骤5计算出的错边量值以及步骤1预设的错边量阈值

；当/>

时，表示错边量在设定范围内，无需报警；当/>

时，表示错边量超过设定范围，数据处理单元发出报警指令至显示单元，显示单元进行报警提示，同时，数据处理单元记录该错边量及对应的角度坐标，为后续修复错边量或调整焊接工艺参数提供依据。

实施例2：单边V型坡口组对错边量检测：

本实施例的检测过程与实施例1类似，区别仅在于步骤5中组对错边量的具体计算，本实施例的步骤5具体如下：

数据处理单元根据管道组对数学模型，自动提取各位置角度数据对应的两个特征点的坐标参数，其中，如图4所示，对于单边V型坡口组对形式，由于其一侧上边缘遮挡下边缘，因而两个特征点均选择为管道上边缘端点，然后按照下式计算各位置角度数据下的理论组对错边量

：

式中，

表示/>

角度下的特征点/>

的纵坐标，/>

表示/>

角度下的特征点

的纵坐标；

实际应用中，为了便于指导焊接工艺参数优化，以一定角度范围

内的错边量平均值作为实际组对错边量，/>

角度范围内的实际组对错边量/>

计算公式如下：

式中，

、/>

均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且

。

实施例3：带钝边V型坡口组对错边量检测：

本实施例的检测过程与实施例1类似，区别仅在于步骤5中组对错边量的具体计算，本实施例的步骤5具体如下：

数据处理单元根据管道组对数学模型，自动提取各位置角度数据对应的特征点的坐标参数，其中，如图5所示，对于带钝边V型坡口组对形式，由于其上边缘不遮挡下边缘，因而两个特征点均选择为管道下边缘端点，然后按照下式计算各位置角度数据下的理论组对错边量

：

式中，

表示/>

角度下的特征点/>

的纵坐标，/>

表示/>

角度下的特征点/>

的纵坐标；

实际应用中，为了便于指导焊接工艺参数优化，以一定角度范围

内的错边量平均值作为实际组对错边量，/>

角度范围内的实际组对错边量/>

计算公式如下：

式中，

、/>

均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且

。

实施例4：带钝边U型坡口组对错边量检测：

本实施例的检测过程与实施例1类似，区别仅在于步骤5中组对错边量的具体计算，本实施例的步骤5具体如下：

数据处理单元根据管道组对数学模型，自动提取各位置角度数据对应的特征点的坐标参数，其中，如图6所示，对于带钝边U型坡口组对形式，由于其上边缘不遮挡下边缘，因而两个特征点均选择为管道下边缘端点，然后按照下式计算各位置角度数据下的理论组对错边量

：

式中，

表示/>

角度下的特征点/>

的纵坐标，/>

表示/>

角度下的特征点

的纵坐标；

实际应用中，为了便于指导焊接工艺参数优化，以一定角度范围

内的错边量平均值作为实际组对错边量，/>

角度范围内的实际组对错边量/>

计算公式如下：

式中，

、/>

均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且

。

所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种利用石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统的组对错边量检测方法，其特征在于，石化工艺管道机器人焊接组对错边量检测系统包括激光视觉传感单元、数据处理单元、显示单元；激光视觉传感单元集成于焊接机器人机械臂上，用于扫描焊接坡口组对数据，并将采集到的组对数据输出至数据处理单元；数据处理单元用于记录并处理组对数据，建立坡口组对数学模型，提取特征点位置坐标，自动计算组对错边量；显示单元用于可视化展示坡口组对情况，并针对超差错边量信息进行报警；组对数据是以坐标形式表示的坡口组对的轮廓数据，且坐标轴以焊枪钨极的顶点为原点，以管道轴向为x轴，以垂直于管道轴线的竖向为y轴；

组对错边量检测方法包括如下过程：

步骤1：通过显示单元的触摸屏，向数据处理单元输入错边量阈值；

步骤2：通过显示单元的触摸屏设定初始位置角度为0°，即激光视觉传感单元初始扫描位置与坡口初始位置之间的夹角为0°，激光视觉传感单元发射出的激光线与焊缝垂直；

步骤3：启动焊接机器人或变位机，通过激光视觉传感单元对管道之间的焊接坡口位置区域进行360°扫描，并将采集到的N组组对数据及其对应的位置角度数据传递至数据处理单元；

步骤4：数据处理单元接收激光视觉传感单元传递的数据，进行降噪处理，然后基于降噪处理后的数据建立管道组对数学模型；

步骤5：数据处理单元自动提取管道组对数学模型中各位置角度数据对应的特征点的坐标参数，基于特征点的坐标参数计算理论组对错边量，然后基于理论组对错边量计算实际组对错边量；

步骤6：数据处理单元对比分析步骤5计算出的实际组对错边量以及步骤1预设的错边量阈值，根据对比分析结果下发指令至显示单元；

所述步骤5中，计算理论组对错边量的具体过程包括：

数据处理单元首先在管道组对数学模型上选取各位置角度数据下对应的两个特征点，然后基于特征点的坐标参数，按照下式计算各位置角度数据下对应的理论组对错边量D_fθ：

式中，y_θ2表示θ角度下对应的特征点θ₂的纵坐标，y_θ3表示θ角度下对应的特征点θ₃的纵坐标；

所述步骤5中，计算实际组对错边量的具体过程包括：

以[α，β]角度范围内的错边量平均值作为实际组对错边量，来指导焊接工艺参数优化，[α，β]角度范围内的实际组对错边量D_f[α,β]计算公式如下：

式中，α、β均表示激光视觉传感单元扫描位置与坡口初始位置之间的夹角，且β≠α；

所述步骤4的具体过程如下：

数据处理单元将坡口组对的轮廓划分为四段，并对每一段中的组对数据都进行降噪处理：

首先在每一段的轮廓上均匀取n个点的坐标数据：(x₁，y₁)、(x₂，y₂)、……、(x_i，y_i)、(x_i+1，y_i+1)、……、(x_n，y_n)，利用下式计算相邻两点的斜率b_i：

利用下式计算相邻两点的斜率平均值

利用下式计算相邻两点的斜率标准偏值S_n-1：

利用下式计算相邻两点的斜率b_i的格鲁布斯值G_i：

然后基于G_i值判断所采集的数据是否异常：当G_i≤G_0.05,i时，表示所采集的组对数据为正常值，保留；当G_i＞G_0.05,i时，表示所采集的组对数据为异常值，剔除；G_0.05,i表示格鲁布斯检验临界值；

然后采用最小二乘法对剔除异常值后的组对数据进行拟合，得到每一段的一元线性回归方程；最后，基于所得到的一元线性回归方程建立管道组对数学模型，并于显示单元中进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的组对错边量检测方法，其特征在于，所述步骤6的具体过程如下：

数据处理单元对比实际组对错边量以及错边量阈值D_fmax：当D_f[α,β]≤D_fmax时，表示错边量在设定范围内，无需报警；当D_f[α,β]＞D_fmax时，表示错边量超过设定范围，数据处理单元发出报警指令至显示单元，显示单元进行报警提示。

3.根据权利要求1所述的组对错边量检测方法，其特征在于，所述步骤5中，数据处理单元自动提取管道组对数学模型中各位置角度数据对应的特征点的坐标参数的具体过程如下：

当组对坡口处上边缘不遮挡下边缘时，提取下边缘端点的坐标参数作为特征点的坐标参数，当组对坡口处上边缘遮挡下边缘时，提取上边缘端点的坐标参数作为特征点的坐标参数。

4.根据权利要求1所述的组对错边量检测方法，其特征在于，所述步骤3中，启动焊接机器人或变位机，通过激光视觉传感单元对管道之间的焊接坡口位置区域进行360°扫描的具体过程如下：

启动焊接机器人时，保持组对的管道不动，焊接机器人环绕管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动，扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域；

启动变位机时，保持焊接机器人不动，由变位机带动组对的管道旋转360°，在此过程中，焊接机器人机械臂上的激光视觉传感单元启动，扫描组对管道之间的焊接坡口位置区域。

Images