基于曲面反射弧光的弧焊机器人视觉伺服智能跟踪焊缝关键技术研究

摘要

在CO2焊条件下，焊缝位置识别是实现智能焊缝跟踪的重要研究课题。本文针对基于视觉的焊缝跟踪过程存在的主要问题首创性地提出了一种基于弧光反射作为辅助照射光源，获得焊缝图像信息，引导焊接机器人实施焊接作业的研究课题。
　　 本文分别从弧光反射作为辅助光源的获取方法、焊缝图像处理算法、焊缝跟踪随动系统的智能控制以及跟踪误差分析等四个方面展开了研究工作。在弧光反射作为辅助光源获取上，运用光学、光电子学理论分析研究了各影响因素，提出了一种获取图像质量最优的方法；并研究了抛物面、球面和平面投影关系、弧光影响评价函数等问题，同时进行了讨论分析。在焊缝图像处理算法上，对获得的照片图像进行图像处理，提出了一种基于微移动理论的性能良好的图像处理算法。在CO2焊中，由于各种因素的影响在所拍摄的图像中经常存在着大量的严重干扰。为此，对焊缝图像的可用性等问题进行了研究分析；将工业机器人微移动理论应用到构建焊缝图像边缘特征提取方法进行了深入研究，并取得突破。在焊缝跟踪随动系统的智能控制上，首先对IRB1400型工业焊接机器人的运动学问题进行了分析与研究，确定了CCD摄像机坐标系、焊钜坐标系与焊接工件坐标系的关系；随后对随动跟踪系统从自转角度和随动角度两个方面进行了控制过程的分析和研究，并就如何将模糊免疫学思想应用于随动系统跟踪焊缝控制进行了深入研究，并进行了有效的仿真实验和实验分析。本文还进行了焊缝跟踪误差问题的研究，首先，从摄像头位置误差、焊钜姿态误差等几个方面，研究了它们的误差对跟踪焊缝轨迹精度影响，揭示了焊钜姿态误差与行走角和工作角的依存规律，建立了数学模型，并进行了有效的仿真试验。然后，证明了随动系统的自纠误差能力。
　　 实验表明，基于反射弧光所获得的图片清晰有效，反射光照射区的亮度基本一致，系统结构简单，焊缝可视性强；通过运用机器人微移动理论，有效地缩短了图像处理时间；模糊免疫算法的应用明显提高了随动系统的快速性；在误差分析理论指导下的实验表明，当被计算的像素位置距离熔池中心小于80mm时，焊缝跟踪精度满足焊接作业的要求。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 综述

1.1 课题的提出及其背景

1.2 国内外焊缝跟研究综述

1.2.1 国内外焊缝跟踪技术发展及现状

1.2.2 基于视觉的焊缝跟踪方法

1.3 基于视觉的焊缝跟踪过程存在的主要问题及解决思路

1.3.1 基于视觉的焊缝跟踪过程存在的主要问题

1.3.2 本课题的思路

1.4 本文的研究内容

第二章 曲面反射弧光的焊缝跟踪系统研究

2.1 利用弧光作为光源的反射系统构建研究

2.1.1 光辐射与曝光量

2.1.2 跟踪系统构成分析

2.2 基于反射体反射弧光的跟踪系统构成

2.2.1 IRB1400型工业机器人

2.2.2 焊缝信息采集系统

2.2.3 图像采集卡

2.3 视觉图像到机器人坐标系的变换基础

2.3.1 位置和姿态的表示

2.3.2 坐标变换

2.2.3 摄像机成像几何模型

2.4 弧光反射曲面反射体的数学函数方程的研究

2.4.1 抛物面球面平面投影关系

2.4.2 工件平面各处照度关系

2.4.3 弧光影响评价函数

2.4.4 设计参数讨论

2.5 与现有研究成果的系统比较分析

2.5.1 一般焊缝跟踪系统的体系结构

2.5.2 本系统与其他体系结构的差异及特点

2.6 小结

第三章 焊缝本征信息图像处理算法的研究

3.1 图像处理算法的技术分析

3.1.1 图像处理区域的选择

3.1.2 焊缝图像可用采性的判断依据研究

3.2 图像预处理算法研究

3.2.1 图像噪声的基本模型

3.2.2 图像增强与模板处理

3.2.3 中值滤波

3.3 图像焊缝边缘特征提取算法分析与研究

3.3.1 经典边缘特征提取算法

3.3.2 roberts算法改进的研究

3.4 工业机器人微移动理论

3.4.1 绕任意轴旋转变换

3.4.2 工业机器人空间微移动理论

3.5 机器人微移动理论在焊缝识别中的应用研究

3.5.1 焊丝位置工艺分析

3.5.2 飞溅噪声的去除

3.5.3 焊缝中心线提取

3.6 基于焊缝区域特征的焊缝区信息提取

3.6.1 焊缝区域的空间域特征

3.6.2 焊缝区域的频域特征

3.6.3 时—频域分析

3.7 小结

第四章 焊缝跟踪随动系统控制研究

4.1 机器人运动学的结构分析与研究

4.1.1 基于IRB1400型机器人运动学的建立

4.1.2 机器人正解运动学模型

4.1.3 IRB1400机器人运动学逆解

4.2 CCD摄像机在机器人坐标中的表述

4.2.1 焊钜坐标系与焊接工件坐标系

4.2.2 CCD摄像机坐标系与焊钜坐标系的关系分析

4.2.3 Zc的求解

4.3 控制过程的分析

4.3.1 自转角度的大小分析

4.3.2 随动角度的大小分析

4.3.3 自转角度和随动角度的方向判定

4.4 随动系统跟踪焊缝智能控制方法的研究

4.4.1 PID法

4.4.2 模糊控制算法

4.5 免疫学原理

4.5.1 生物免疫系统机理解释

4.5.2 免疫过程的数学解释

4.6 基于模糊免疫的焊缝跟踪PID控制及仿真实验

4.6.1 随动系统的传递函数

4.6.2 免疫控制器设计

4.6.3 仿真实验与分析

4.6 小结

第五章 焊缝跟踪随动系统跟踪误差分析

5.1 CCD摄像机的安装位姿误差影响分析

5.2 回转机构的转角误差影响分析

5.3 焊钜姿态误差分析

5.4 仿真试验

5.4.1 工作角和行走角误差对像素位置误差的影响

5.4.2 综合误差对图像像素位置误差的影响

5.5 随动系统的自纠误差特性分析

5.6 小结

第六章 实验与研究

6.1 系统标定

6.1.1 标定的一般方法

6.1.2 本研究中的标定

6.2 实验及其结果分析

6.2.1 系统实验平台

6.2.2 实验试件

6.2.3 焊接参数

6.2.4 弧光反射实验结果

6.2.5 实验结果分析

6.3 系统的性能分析

6.4小结

结论与展望

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致谢