[實用新型]一種基于平行結構光的焊縫線跟蹤裝置

有效

• 申請號: 201920063927.8
• 申請日: 2019-01-15
• 公開（公告）號: CN210334836U
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 麥志恒;費躍農;董肇軒;王杰;苑杰
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: B23K37/00
• 分類號: B23K37/00
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 江金城;楊曉松

本實用新型公開了一種基于平行結構光的焊縫線跟蹤裝置，包括拱門架、圖像捕捉模塊、平行結構光投射模塊、超聲波探頭、以及用于連接拱門架與機器人的前叉臂。使用時，通過設計一個合理的平行結構光投射與圖像采集平臺，使得平行結構光能夠同時投射在焊接件的母材區域和焊縫區域，由于結構光光路變化所反映的是物體的高度變化，因此結構光條紋特征與焊縫材質、表面紋理狀態沒有任何關系，通過攝像頭捕獲并分析出結構光光路變化所反映出來的焊縫表面幾何結構變化，就可以分割出母材區域和焊縫區域，從而精確地確定焊縫線，給機器人跟蹤焊縫提供穩定、可靠的的支持。

技術領域

本實用新型涉及焊縫線視覺跟蹤技裝置與技術領域，尤其涉及一種基于平行結構光的焊縫線跟蹤裝置。

背景技術

焊后自動無損檢測系統通常由移動機器人，機器視覺模塊，超聲探傷模塊組成。無損探傷的工作環境一般在室外進行，因此移動機器人不能夠預先路徑規劃，需要根據攝像頭的實時路徑檢測與跟蹤來控制機器人移動。而且室外環境下通常光照強度變化較大，導致了攝像頭捕獲的圖像光照強度多變，這使得圖像與處理工作比較困難，魯棒性差，同時室外的管道焊縫、相貫線焊縫表面經常落滿灰塵、油污、鳥糞等干擾，使得焊縫表面的顏色、紋理特征發生變異，這都是圖像處理領域常用的識別特征，因此進一步加劇了圖像處理識別難度。

在本研究領域中，在先技術人員提出過基于人工軌道的識別方案“一種基于焊縫的自動尋跡方法和自動尋跡裝置(CN105446360A)”，在這專利中，實用新型人利用預先鋪設在焊縫邊界上的人工磁性貼條，通過攝像頭捕獲這一人工貼條并進行分析處理，最終得到人工貼條的中心線，把識別并跟蹤焊縫線的問題轉化為識別和跟蹤人工軌道的問題。而論文“用于相貫線焊縫檢測機器人的圖像處理算法”提出了一種類似的方案，是基于彩色人工軌道的識別與跟蹤方法，達到無損檢測機器人的自動導航。

此外，也有直接利用焊縫表面紋理特征的識別方案，“一種基于焊縫的圖像識別方法和圖像識別系統(CN105427295A)”專利中，提出了利用攝像頭直接捕獲焊縫(包含母材區域)的照片，然后利用灰度統計法和灰度共生矩陣二次統計法分析圖片中的包括均值、標準差、一致性、能量、第一熵、第二熵、對比度、相關性等紋理特征，利用這些統計特征，分析出母材區域與焊縫區域的特征差異，從而完成母材和焊縫區域分割，分割后的區域邊界定義為焊縫線，從而實現對焊縫線的實時跟蹤。

以上方案優缺點分析，基于人工軌道的方案是簡單易行的。因為人工軌道特征區分度明顯，而且很穩定，因此圖像處理算法很簡單，跟蹤起來很方便，但是缺點也很致命，大部分如工場大型管道、風力發電塔、橋梁等焊接件檢測現場是極其惡劣的，布置人工軌道成本高，危險性極大。而基于焊縫表面紋理特征的圖像處理方案有其一定的適應性，的確母材區域和焊縫區域的紋理特征有很大區別，但是這種區別也是非固定的，當遇到焊接件表面被灰塵干擾，或者涂抹油漆，該方案就無法實施。

除此之外，現有技術還存在以下不足的地方：

1、技術發展不足，現代的無損檢測技術往往是依靠專業人員手動完成的，自動無損檢測設備的應用非常少且智能化不足。由于作業環境的惡劣，工人施工安全很難保證，作業難度和強度很大，同時作業難度大和人工手動采集數據往往偏差大，穩定性差，而且無法實時記錄和回溯，不利于缺陷定位，本實用新型所提出的是一種通用于自動無損檢測機器人的焊縫實時定位和跟蹤視覺導航算法，因此可以為自動無損檢測提供極大的幫助；

2、環境缺點1，自動無損檢測是在室外進行，不可避免地光照變化不可預料的，因此使用了深度學習模型MobileNet-SSD對結構光焊縫圖像進行預處理，直接檢測出包含焊縫邊界的ROI(regions of interest)。該ROI僅占整個圖像面積的10％，因此不僅能夠過濾噪點與光斑，還能夠提高圖像處理速度；