通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本...通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.展开更多
在熔化极气体保护焊(gas metal welding,GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行...在熔化极气体保护焊(gas metal welding,GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.展开更多
针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法。设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息。首先,根据焊接图...针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法。设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息。首先,根据焊接图像噪声类型呈高斯分布这一特性,针对性的采用LoG算子分别对电弧区域和激光条纹区域图像进行滤波处理;然后,设计图像处理算法分别提取出焊丝和焊缝坡口中心位置坐标;最后,计算出两坐标点在Y轴方向的偏差值。试验证明,此方法能在填充焊焊接图像中实时测定出焊接偏差量,焊接误差可以控制在0.2 mm以内,可为实现管道焊接机器人自动焊缝跟踪控制提供可靠依据。展开更多
文摘通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.
文摘在熔化极气体保护焊(gas metal welding,GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.
文摘针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法。设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息。首先,根据焊接图像噪声类型呈高斯分布这一特性,针对性的采用LoG算子分别对电弧区域和激光条纹区域图像进行滤波处理;然后,设计图像处理算法分别提取出焊丝和焊缝坡口中心位置坐标;最后,计算出两坐标点在Y轴方向的偏差值。试验证明,此方法能在填充焊焊接图像中实时测定出焊接偏差量,焊接误差可以控制在0.2 mm以内,可为实现管道焊接机器人自动焊缝跟踪控制提供可靠依据。