CN116069035B - 基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 - Google Patents
基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116069035B CN116069035B CN202310096212.3A CN202310096212A CN116069035B CN 116069035 B CN116069035 B CN 116069035B CN 202310096212 A CN202310096212 A CN 202310096212A CN 116069035 B CN116069035 B CN 116069035B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- derivative
- data
- laser radar
- flaw detection
- detection robot
- 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.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 37
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000006249 magnetic particle Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
- G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法,属于无损探伤检测技术领域,包括探伤机器人,所述探伤机器人上设有焊缝路径识别模块和运动机构,所述焊缝路径识别模块包括激光雷达,所述激光雷达连接有数据分析电路和主控制器,所述激光雷达将数据传输至数据分析电路,经过数据处理、分析提取出焊缝路径信息后主控制器将路径信息向外传输至运动机构进行运动控制。利用这种激光雷达进行焊缝路径识别这种组合方式以及数据分析中的路径识别方法,能够为探伤机器人提供精准、连续的路径引导,并且整体结构简单、体积较小,方便与探伤机器人进行整合,解决了现有技术中出现的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法,属于无损探伤检测技术领域。
背景技术
目前自动化的磁粉探伤设备多数仍采用手动遥控的方式进行探伤机器人的控制,部分可自主运行的机器人多采用分布式测距传感器进行焊缝路径的识别,连接线材多且识别精准度差,结构复杂,成本较高,无法为机器人运动提供准确的、连续的路径引导。
在探伤机器人路径引导设计中首先要识别出焊缝的位置,根据确定的焊缝位置进行确定运动机构的行进距离,针对焊缝识别方面现有技术中缺少有效的焊缝识别定位的方法,无法精确的实现数据的分析和处理从而实现焊缝位置的定位,因此,怎样为探伤机器人提供精准、连续的路径引导和数据分析的路径识别装置和方法成为目前亟需解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法,利用激光雷达进行焊缝路径识别以及数据分析,能够为探伤机器人提供精准、连续的路径引导,解决了现有技术中出现的问题。
本发明所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,包括以下步骤:
S1:获取激光雷达输出的原始数据,通过对原始数据处理函数进行数据处理得到激光雷达测量的距离数组;
S2:通过滤波函数进行各点距离数据的滤波,得到距离序列;
S3:通过高阶运算与焊缝位置确定函数进行焊缝位置的确定;
S4:根据步骤S3中得到的一二阶导数序列数值进行判断确定是非为焊缝特征,识别出焊缝位置;
S5:分别对一二阶导数运算各自求出位置信息,判断二者误差是否在规定范围,输出焊缝相对中心的偏移量,对焊缝的实际位置进行定位,供给探伤机器人的运动机构进行运动控制。
进一步的,步骤S1中原始数据获取具体包括以下步骤:
S11:主控制器接串口数据;
S12:根据通讯协议进行各部分数据提取;
S13:标定距离数组和空间位置;
S14:输出原始数据。
进一步的,步骤S2中滤波处理具体包括以下步骤:
S21:将步骤S1中得到的原始数据进行传入;
S22:进入定时器进行任务中断;
S23:通过Fir函数进行各点距离数据的滤波,函数如下其中y为最新的输出数据,x为输入数据,B为滤波系数;
S24:输出相应的滤波数据。
进一步的,步骤S3中高阶运算具体包括以下步骤:
S31:传入步骤S2中得到的滤波数据;
S32:对该序列相邻数据间做一阶求导和二阶求导运算,计算过程如下:
高阶数据运算如下:其中y1为一阶导数计算结果,y2为二阶导数计算结果;
S33:将求出的一阶导数序列和二阶导数序列存入相应的数组,输出高阶数据。
进一步的,步骤S4中焊缝识别具体包括以下步骤:
S41:分别对一阶导数序列和二阶导数序列进行数值判断,找到一阶导数序列和二阶导数序列中不为0的点,并记录下不为0的点的位置;
S42:对一阶导数序列提取两个相邻的不为0的一阶导数点,并判断这两位置下一阶导数数据符号是否相反用以确定是否为焊缝特征;对于二阶导数序列提取相邻的四个二阶导数不为0的点,并记录下该点的位置,判断其是否对称且位置连续;
S43:根据不为0的点在数组中的位置确定焊缝中心位置。
进一步的,步骤S5中焊缝定位具体包括以下步骤:
S51:通过一、二阶导数运算各自求出的位置信息,判断二者误差在规定范围,
S52:计算出一阶导数和二阶导数确定位置的平均值,根据实际运行中心位置与计算出的平均值求出偏差量;
S53:根据求出的偏差量设定运动机构的运行数据。
本发明所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,包括探伤机器人,所述探伤机器人上设有焊缝路径识别模块和运动机构,所述焊缝路径识别模块包括激光雷达,所述激光雷达连接有数据分析电路和主控制器,所述激光雷达将数据传输至数据分析电路,经过数据处理、分析提取出焊缝路径信息后主控制器将路径信息向外传输至运动机构进行运动控制。
进一步的,激光雷达通过螺丝连接有转接固定板,转接固定板固定于数据分析电路的电路基板上。
进一步的,焊缝路径识别模块通过螺栓安装在探伤机器人的前端。
所述的激光雷达的外部设有透光保护罩。
本发明与现有技术相比,具有如下有益效果:
本发明所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法,通过数据采集分析电路进行电压转换供给激光雷达、数据采集分析电路中的单片机进行工作,数据采集分析电路借助其内部单片机提供高速串口与固态激光雷达进行数据交互,并通过内部单片机进行数据分析、焊缝位置提取、路径计算,并将计算后的路径结果进行输出。结构简单、体积较小;探测精度高、范围较广且探测连续。
利用激光雷达进行焊缝路径识别方式以及数据分析中的路径识别方法,能够为探伤机器人提供精准、连续的路径引导,并且整体结构简单、体积较小,方便与探伤机器人进行整合,解决了现有技术中出现的问题。
附图说明
图1为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置的仰视图;
图2为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置中焊缝路径识别模块的结构示意图;
图3为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置中整体的电路连接框图;
图4为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置中控制器的电路图;
图5为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法中整体的流程图;
图6为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法中原始数据获取的流程图;
图7为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法中滤波处理的流程图;
图8为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法中高阶运算的流程图;
图9为本发明基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法中焊缝特征识别与定位的流程图;
图中:1、探伤机器人;2、焊缝路径识别模块;3、转接固定板;4、激光雷达;5、螺柱;6、数据分析电路;7、透光保护罩;8、螺丝。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明:
实施例1:
如图1-2所示,本发明所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,包括探伤机器人1,探伤机器人1上设有焊缝路径识别模块2和运动机构,焊缝路径识别模块2包括激光雷达4,激光雷达4连接有数据分析电路6和主控制器,激光雷达4将数据传输至数据分析电路6,经过数据处理、分析提取出焊缝路径信息后主控制器将路径信息向外传输至运动机构进行运动控制。
激光雷达4通过螺丝8连接有转接固定板3,转接固定板3固定于数据分析电路6的电路基板上。
焊缝路径识别模块2通过螺栓安装在探伤机器人1的前端。
激光雷达4采用固态线激光雷达,激光雷达4的外部设有透光保护罩7。
本实施例的具体应用为:激光雷达4及透光保护罩7通过螺丝8固定于转接固定板3上,转接固定板3通过螺丝8、螺柱5固定于数据分析电路6的电路基板上。
数据分析电路6所有部分均分布于同一电路板,其设置的接口电路连接外部电源输入以及激光雷达4,激光雷达4通过数据线将数据传输至数据分析电路6,经过数据处理、分析提取出焊缝路径信息后将路径信息向外传输。能够为探伤机器人提供精准、连续的路径引导,并且整体结构简单、体积较小,方便与探伤机器人进行整合。
如图3-4所示,主控制器采用STM32型单片机,满足设计的需求。
实施例2:
如图5所示,本发明所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,包括以下步骤:
S1:获取激光雷达4输出的原始数据,通过对原始数据处理函数进行数据处理得到激光雷达4测量的距离数组;
S2:通过滤波函数进行各点距离数据的滤波,得到距离序列;
S3:通过高阶运算与焊缝位置确定函数进行焊缝位置的确定;
S4:根据步骤S3中得到的一二阶导数序列数值进行判断确定是非为焊缝特征,识别出焊缝位置;
S5:分别对一二阶导数运算各自求出位置信息,判断二者误差是否在规定范围,输出焊缝相对中心的偏移量,对焊缝的实际位置进行定位,供给运动机构进行运动控制。
如图6所示,步骤S1中原始数据获取具体包括以下步骤:
S11:主控制器接串口数据;
S12:根据通讯协议进行各部分数据提取;
S13:标定距离数组和空间位置;
S14:输出原始数据。
如图7所示,步骤S2中滤波处理具体包括以下步骤:
S21:将步骤S1中得到的原始数据进行传入;
S22:进入定时器进行任务中断;
S23:通过Fir函数进行各点距离数据的滤波,函数如下其中y为最新的输出数据,x为输入数据,B为滤波系数;
S24:输出相应的滤波数据。
如图8所示,步骤S3中高阶运算具体包括以下步骤:
S31:传入步骤S2中得到的滤波数据;
S32:对该序列相邻数据间做一阶求导和二阶求导运算,计算过程如下:
高阶数据运算如下:其中y1为一阶导数计算结果,y2为二阶导数计算结果;
S33:将求出的一阶导数序列和二阶导数序列存入相应的数组,输出高阶数据。
如图9所示,步骤S4中焊缝识别具体包括以下步骤:
S41:分别对一阶导数序列和二阶导数序列进行数值判断,找到一阶导数序列和二阶导数序列中不为0的点,并记录下不为0的点的位置;
S42:对一阶导数序列提取两个相邻的不为0的一阶导数点,并判断这两位置下一阶导数数据符号是否相反用以确定是否为焊缝特征;对于二阶导数序列提取相邻的四个二阶导数不为0的点,并记录下该点的位置,判断其是否对称且位置连续;
S43:根据不为0的点在数组中的位置确定焊缝中心位置。
如图9所示,步骤S5中焊缝定位具体包括以下步骤:
S51:通过一、二阶导数运算各自求出的位置信息,判断二者误差在规定范围,
S52:计算出一阶导数和二阶导数确定位置的平均值,根据实际运行中心位置与计算出的平均值求出偏差量;
S53:根据求出的偏差量设定运动机构的运行数据。
本实施例具体应用如下:获取激光雷达输出的原始数据,通过特定协议对原始数据处理函数进行数据处理得到传感器测量的距离数组,距离数据为原始数据中距离信息的两字节组合后的低9位,D=(LSB|(MSB<<8))&0x1FF(LSB为距离信息的低8位,MSB为距离信息的高8位)如:点1的距离数据为(0x64|(0xA0<<8))&0x1FF=0x64=100mm,点80的距离数据为(0x66|0xA0)&0x1FF=0x66=102mm,最总全部计算完后得到距离数据如下:
{0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x66,0x66,0x66,0x66,0x66,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64,0x64};
通过Fir函数进行各点距离数据的滤波,函数如下其中y为最新的输出数据,x为输入数据,B为滤波系数;
得到距离序列后通过高阶运算与焊缝位置确定函数进行焊缝位置的确定。计算过程如下:
(1)高阶数据运算如下:y1为二阶导数计算结果,y2为二阶导数计算结果;
A.通过距离数据进行一阶运算,通过相邻量距离数据的差值体现一阶导数;例如点1的一阶导数为0x64-0x64=100-100=0,点75的一阶导数为0x66-0x64=102-100=2,点85的一阶导数为0x64-0x66=100-102=-2,全部计算后一阶导数序列为:
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
B.通过一阶数据进行二阶运算,通过相邻量一阶数据的差值体现二阶导数,例如点1的二阶导数为0-0=0,点74的二阶导数为2-0=2,点75的二阶导数为0-2=-2,点84的二阶导数为-2-0=-2,点85的二阶导数为0-(-2)=2,全部计算后二阶导数序列为:
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,-2,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}。
(2)通过对一二阶导数序列数值的判断确定是非为焊缝特征,并求出焊缝位置:
A.通过对一阶导数序列进行判断,找到相邻的两个一阶导数不为0的点,并记录下该点的位置,例如本实例中两个相邻的不为0的一阶导数点分别对应75,85,并判断这两位置下一阶导数数据符号是否相反用以确定是否为焊缝特征(通过两位置下一阶导数数据的乘积是否小于0),如上述数据中第75,85点一阶导数数据乘积为-2*2=-4<0,而后通过两点位置信息确定焊缝中心位置为(75+85)/2=80;(P1为通过一阶数据求得的焊缝中心位置,spot为两个相邻的不为0的一阶导数点的位置);
B.通过对二阶导数序列进行判断,找到相邻的四个二阶导数不为0的点,并记录下该点的位置,例如本实例中四个相邻的不为0的二阶导数点分别对应74,75,84,85,并判断这四位置下二阶导数数据符号是否是否满足下列4个条件
i.1,2位置下对应二阶数据符号是否相反;
ii.2,3位置下对应二阶数据符号是否相同;
iii.3,4位置下对应二阶数据符号是否相反;
iv.1,4位置下对应二阶数据符号是否相同;
如上述数据中第74,75点二阶导数数据乘积为-2*2=-4<0,第75,84点二阶导数数据乘积为-2*-2=4>0,第84,85点二阶导数数据乘积为-2*2=-4<0,第74,75点二阶导数数据乘积为2*2=4>0,而后通过四点位置信息确定焊缝中心位置为((74+75)/2+(84+85)/2)/2=79.5,(P2为通过二阶数据求得的焊缝中心位置,spot为四个相邻的不为0的二阶导数点的位置);
(3)通过一、二阶序列反馈的位置信息融合计算出实际确定的焊缝位置:
通过一二阶导数运算各自求出的位置信息,判断二者误差在规定范围即|80-79.5|<2,并通过求平均值的方式确定最终位置为(80+79.5)/2=79.75,根据实际运行中心位置为80,求出偏差量为80-79.75=0.25。( 为最终求得偏差数据,P1,P2分别为一、二阶数据对应求得位置数据)。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的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。
在本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“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。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
采用以上结合附图描述的本发明的实施例的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法,利用这种激光雷达进行焊缝路径识别这种组合方式以及数据分析中的路径识别方法,能够为探伤机器人提供精准、连续的路径引导,并且整体结构简单、体积较小,方便与探伤机器人进行整合,解决了现有技术中出现的问题。但本发明不局限于所描述的实施方式,在不脱离本发明的原理和精神的情况下这些对实施方式进行的变化、修改、替换和变形仍落入本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,其特征在于:所述的方法包括以下步骤:
S1:获取激光雷达输出的原始数据,通过对原始数据进行数据处理得到激光雷达测量的距离数组;
S2:通过滤波函数进行各点距离数据的滤波,得到距离序列;
S3:通过高阶运算与焊缝位置确定函数进行焊缝位置的确定;
S4:根据步骤S3中得到的一二阶导数序列数值进行判断确定是否为焊缝特征,识别出焊缝位置;
S5:分别对一二阶导数运算各自求出位置信息,判断二者误差是否在规定范围,输出焊缝相对中心的偏移量,对焊缝的实际位置进行定位,供给探伤机器人的运动机构进行运动控制;
所述的步骤S1中原始数据获取具体包括以下步骤:
S11:主控制器接串口数据;
S12:根据通讯协议进行各部分数据提取;
S13:标定距离数组和空间位置;
S14:输出原始数据;
所述的步骤S3中高阶运算具体包括以下步骤:
S31:传入步骤S2中得到的滤波数据;
S32:对该序列相邻数据间做一阶求导和二阶求导运算,计算过程如下:
高阶数据运算如下:其中y1为一阶导数计算结果,y2为二阶导数计算结果;
S33:将求出的一阶导数序列和二阶导数序列存入相应的数组,输出高阶数据;
所述的步骤S4中焊缝识别具体包括以下步骤:
S41:分别对一阶导数序列和二阶导数序列进行数值判断,找到一阶导数序列和二阶导数序列中不为0的点,并记录下不为0的点的位置;
S42:对一阶导数序列提取两个相邻的不为0的一阶导数点,并判断这两位置下一阶导数数据符号是否相反用以确定是否为焊缝特征;对于二阶导数序列提取相邻的四个二阶导数不为0的点,并记录下该点的位置,判断其是否对称且位置连续;
S43:根据不为0的点在数组中的位置确定焊缝中心位置。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,其特征在于:所述的步骤S2中滤波处理具体包括以下步骤:
S21:将步骤S1中得到的原始数据进行传入;
S22:进入定时器进行任务中断;
S23:通过Fir函数进行各点距离数据的滤波,函数如下
其中y为最新的输出数据,x为输入数据,B为滤波系数;
S24:输出相应的滤波数据。
3.根据权利要求1所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,其特征在于:所述的步骤S5中焊缝定位具体包括以下步骤:
S51:通过一、二阶导数运算各自求出的位置信息,判断二者误差在规定范围,
S52:计算出一阶导数和二阶导数确定位置的平均值,根据实际运行中心位置与计算出的平均值求出偏差量;
S53:根据求出的偏差量设定运动机构的运行数据。
4.一种基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,基于权利要求1-3任一所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别方法,其特征在于:所述的装置包括探伤机器人(1),所述探伤机器人(1)上设有焊缝路径识别模块(2)和运动机构,所述焊缝路径识别模块(2)包括激光雷达(4),所述激光雷达(4)连接有数据分析电路(6)和主控制器,所述激光雷达(4)将数据传输至数据分析电路(6),经过数据处理、分析提取出焊缝路径信息后主控制器将路径信息向外传输至运动机构进行运动控制。
5.根据权利要求4所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,其特征在于:所述的激光雷达(4)通过螺丝(8)连接有转接固定板(3),转接固定板(3)固定于数据分析电路(6)的电路基板上。
6.根据权利要求4所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,其特征在于:所述的焊缝路径识别模块(2)通过螺栓安装在探伤机器人(1)的前端。
7.根据权利要求4所述的基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置,其特征在于:所述的激光雷达(4)的外部设有透光保护罩(7)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310096212.3A CN116069035B (zh) | 2023-02-10 | 2023-02-10 | 基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310096212.3A CN116069035B (zh) | 2023-02-10 | 2023-02-10 | 基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116069035A CN116069035A (zh) | 2023-05-05 |
CN116069035B true CN116069035B (zh) | 2023-09-05 |
Family
ID=86169621
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310096212.3A Active CN116069035B (zh) | 2023-02-10 | 2023-02-10 | 基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116069035B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106500597A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-03-15 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种表面焊缝识别系统 |
CN111055054A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-04-24 | 北京博清科技有限公司 | 一种焊缝识别方法、装置、焊接机器人及储存介质 |
CN111993200A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-27 | 上海中车瑞伯德智能系统股份有限公司 | 一种用于焊缝打磨的焊缝识别定位方法和装置 |
EP3812105A1 (en) * | 2019-10-24 | 2021-04-28 | Deutsche Telekom AG | Artificial intelligence architecture for industrial welding |
CN113311821A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-27 | 西南科技大学 | 一种多悬垂管道探伤移动机器人的建图与定位系统及方法 |
WO2021207318A1 (en) * | 2020-04-08 | 2021-10-14 | BWXT Advanced Technologies LLC | In-situ inspection method based on digital data model of weld |
CN114002314A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-02-01 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于激光传感器的磁粉探伤机器人运行控制装置及方法 |
CN216049676U (zh) * | 2021-10-28 | 2022-03-15 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于激光传感器的磁粉探伤用焊缝定位装置 |
CN115032944A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-09-09 | 山东睿鑫激光科技有限公司 | 基于机器视觉的激光焊接控制方法 |
CN115482542A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-16 | 中国银行股份有限公司 | 图像边缘的确定方法和装置 |
CN115576014A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-06 | 江苏科技大学 | 一种基于声波远探测成像的裂缝型储层智能识别方法 |
-
2023
- 2023-02-10 CN CN202310096212.3A patent/CN116069035B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106500597A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-03-15 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种表面焊缝识别系统 |
EP3812105A1 (en) * | 2019-10-24 | 2021-04-28 | Deutsche Telekom AG | Artificial intelligence architecture for industrial welding |
CN111055054A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-04-24 | 北京博清科技有限公司 | 一种焊缝识别方法、装置、焊接机器人及储存介质 |
WO2021207318A1 (en) * | 2020-04-08 | 2021-10-14 | BWXT Advanced Technologies LLC | In-situ inspection method based on digital data model of weld |
CN111993200A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-27 | 上海中车瑞伯德智能系统股份有限公司 | 一种用于焊缝打磨的焊缝识别定位方法和装置 |
CN113311821A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-27 | 西南科技大学 | 一种多悬垂管道探伤移动机器人的建图与定位系统及方法 |
CN114002314A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-02-01 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于激光传感器的磁粉探伤机器人运行控制装置及方法 |
CN216049676U (zh) * | 2021-10-28 | 2022-03-15 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于激光传感器的磁粉探伤用焊缝定位装置 |
CN115032944A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-09-09 | 山东睿鑫激光科技有限公司 | 基于机器视觉的激光焊接控制方法 |
CN115482542A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-16 | 中国银行股份有限公司 | 图像边缘的确定方法和装置 |
CN115576014A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-06 | 江苏科技大学 | 一种基于声波远探测成像的裂缝型储层智能识别方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Weld Defects Automatic Visual Recognition by Combined Application of Canny Edge Detector and Interval Fusion with Preference Aggregation;Sergey V. Muravyov等;2022 International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116069035A (zh) | 2023-05-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114851195B (zh) | 一种可视化焊接工艺系统的控制方法 | |
CN106041258B (zh) | 一种智能化机器人焊接系统 | |
US6130407A (en) | Arc welding torch | |
CN102513746A (zh) | 基于温度梯度传感的焊接温度场检测装置与质量控制方法 | |
CN102463419A (zh) | 激光焊接的质量检查方法和设备 | |
CN116069035B (zh) | 基于激光雷达的探伤机器人焊缝路径识别装置及方法 | |
CN101967659A (zh) | 铝电解槽电流分布在线监测系统 | |
CN100501316C (zh) | 非球面表面检测自动对焦方法及其装置 | |
CN113394141A (zh) | 一种芯片结构缺陷的质量评估系统及方法 | |
CN111591051A (zh) | 一种面向印刷显示的打印高度控制系统及方法 | |
Lei et al. | Electric arc length control of circular seam in welding robot based on arc voltage sensing | |
US7587080B1 (en) | Image retention user interface | |
CN117001153B (zh) | 电池极柱的焊接方法及系统 | |
CN107478145A (zh) | 一种焊枪位姿检测的尖端式多极阵列电容传感器 | |
CN116852371A (zh) | 一种用于钢结构焊接的轨道机器人 | |
TWI791274B (zh) | 線上測量溶液自動校正液位、容量與濃度的方法及系統 | |
CN108107882B (zh) | 基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统 | |
CN102717173A (zh) | 半自动熔化极、非熔化极电弧焊熔池移动速度的检测装置 | |
Mazzoni et al. | Calibration methodology for multirobot assembly cell | |
CN114682917A (zh) | 一种单道多层埋弧焊激光-磁控电弧复合式焊缝跟踪方法 | |
CN102218627A (zh) | 自动焊接跟踪器 | |
CN211085160U (zh) | 一种物联网量仪及其控制系统 | |
CN213888826U (zh) | 一种旋转点激光视觉传感器装置及焊接机器人 | |
Dulchlnos et al. | The time is right for labs to embrace the principles of industrial automation | |
CN114236215B (zh) | 一种数码管显示仪表及其在线校准装置 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |