[發明專利]一種焊縫跟蹤偏差和焊縫交叉類型的自動識別方法有效
| 申請號: | 201810411705.0 | 申請日: | 2018-05-02 |
| 公開(公告)號: | CN108672988B | 公開(公告)日: | 2019-10-08 |
| 發明(設計)人: | 張軻;陳易新;鄭健 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | B23K37/00 | 分類號: | B23K37/00 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 莊文莉 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 激光條紋 焊縫跟蹤 焊縫交叉 條紋 特征直線 單激光 除銹 視覺傳感系統 大型結構件 當前機器人 視覺傳感器 移動機器人 方位偏差 分段擬合 焊縫類型 焊縫偏差 拼接焊縫 掃描焊縫 特征變化 相鄰激光 信息實現 形狀特征 直線焊縫 直線擬合 自動識別 自主運行 焊縫 跟蹤點 特征點 三線 涂裝 機器人 判定 相機 檢測 | ||
1.一種焊縫跟蹤偏差和焊縫交叉類型的自動識別方法,利用三線激光器和CCD相機,其中所述三線激光器包括三條平行、間距相等的三條激光線,并且所述三條激光線都位于CCD相機的中間位置,其特征在于,其包括如下步驟:
步驟S1:分別對焊縫的三條激光條紋圖像采集,通過圖像采集卡采集三線激光投射到焊縫上的焊縫圖像;
步驟S2:對所采集到的焊縫圖形進行圖像處理,對采集的焊縫的三條激光條紋依次進行濾波、銳化增強、二值化、去除顆粒、形態學閉操作、骨架化、去毛刺、最后得到單像素的干凈連續的三條發生畸變的激光條紋,通過激光條紋的畸變和三角幾何關系則確定焊縫形狀和位置的變化;
步驟S3:三條激光條紋同時反映焊縫三個不同位置的情況,利用單激光條紋自身的特征變化以及與前后相鄰條紋之間的距離特征變化,建立交叉焊縫識別方法,對焊縫交叉類型辨識;
步驟S4:對直線焊縫跟蹤偏差進行辨識,對三條激光條紋分別進行分段擬合并求交點,得到激光條紋的左右特征點,左右特征直線,最終得到焊縫特征直線,與期望值比較得到移動機器人當前跟蹤焊縫的位移偏差和方位偏差。
2.根據權利要求1所述的一種焊縫跟蹤偏差和焊縫交叉類型的自動識別方法,其特征在于,步驟S3具體包括如下步驟:
步驟S301:建立焊縫交叉類型識別函數:
S=ε(D1-D2-T)·[ε(H1-Hr)+ε(H2-Hr)+ε(H3-Hr)] (1)
其中ε(t)為單位階躍函數,定義如下:
其中T為閾值,根據實際焊縫確定,Hr由以下公式(2)得出:
類型識別函數(1)中,ε(D1-D2-T)用于判斷激光是否進入焊縫交叉處,如果不是則函數值為0;
其中,ε(H1-Hr)+ε(H2-Hr)+ε(H3-Hr)用于統計當前y方向上未被壓縮的激光條紋數;
函數的結果S代表不同的焊縫交叉類型,當S值等于0時,則表示三激光條紋當前檢測到的是直線焊縫,未與其它焊縫交叉;當S值等于1時,則表示三激光條紋當前檢測到的是“T”字形交叉焊縫;而當S值等于2時,則表示三激光條紋當前檢測到的是“十”字形交叉焊縫;
步驟S302:計算單激光條紋自身形狀特征的變化:用該激光條紋的焊縫圓弧頂點的像素值-整個激光條紋的像素值,得到該條激光條紋的形狀變化參量值H1,H2,H3;
步驟S303:計算相鄰激光條紋的距離特征變化:分別計算三條激光條紋相互之間的距離值D1、D2,得到三條激光條紋在遇到交叉焊縫后的距離特征變化;
步驟S304:將步驟S302和S303得到的單條紋形狀變化特征H1,H2,H3和相鄰激光條紋之間的距離變化值D1和D2代入焊縫交叉類型識別函數計算識別結果,其中如果S值為0,則為直線焊縫,則進行下一步的焊縫偏差識別任務,而當S值分別為1或2時,則表示當前檢查到的焊縫為十字交叉焊縫或T字交叉焊縫。
3.根據權利要求1所述的一種焊縫跟蹤偏差和焊縫交叉類型的自動識別方法,其特征在于,所述步驟S4包括如下步驟:
步驟S401:對三條激光條紋分別進行分段,分為:左直線段、右直線段、焊縫區曲線段;
步驟S402:對三段激光條紋分段擬合:左右直線段按一次多項式擬合得到直線方程,而焊縫區曲線段則首選將其分為A、B、C三個曲線子段,分別對A曲線段和C曲線段進行二次或者三次多項式擬合得到曲線方程;
步驟S403:求激光條紋和焊縫相交特征點:對每條激光條紋左直線段方程和焊縫區A曲線方程、焊縫區C曲線方程和右直線段方程相交分別求交點,得到焊縫的激光條紋左右特征點;
步驟S404:通過三條激光條紋的左右特征拐點,建立焊縫輪廓的左右特征直線,并以左右特征直線的中線作為焊縫的最終特征直線;
步驟S405:計算機器人的跟蹤點到當前焊縫特征直線的位移變化,得到當前移動機器人的焊縫跟蹤偏差;
步驟S406:根據最終特征直線的斜率可得到移動機器人當前的方位角,與期望方位角比較,可得到小車當前的方位偏差。
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