弧焊机器人在工程制造、加工等产业有很广泛的应用,它是焊接自动化发展的主要方向,不但能有效 地保证焊接的质量,而且可以减轻焊接工人的劳动强度.但是目前国内使用的弧焊机器人大多数都 是第一代示教再现机器人,虽然它具有简单、易于操作和可重复定位、精度高等优点,而且在工作 空间内能精确地完成示教过程,但是这必须是在焊接环境基本稳定的情况下,才能确保焊接质量. 事实上,由于各种因素的影响,焊接条件经常发生变化,例如在焊接过程必然会出现的弧光、高温 、烟尘、火花飞溅,和工件热变形<1>等都是客观存在的.这容易导致示教机器人的焊炬无法准 确对准焊缝,从而焊接质量下降.所以焊缝跟踪系统自然就成为焊接领域的一项重要领域<2>, 其中又以基于计算机视觉的焊缝跟踪方法显得更为成熟、实用.尽管在此方法中,大量的弧光干扰 会被摄入CCD中造成噪声,但是通过各种图像处理方法、算法的作用,同样可以得到较好的处理 效果.本文以处理搭接焊缝为例,介绍在焊接过程中三维视觉的处理和算法研究.1 搭接的结构 光三维视觉传感原理半导体激光器发出的激光经过光学系统形成的光片以一定角度投向母材,光片 与搭接焊缝相交成一单光纹,因为焊缝的高低不一,光纹会呈现一折线形状,如图1.此折线反映 了焊缝的三维位置关系.CCD摄像图1 传感原理头会在母材垂直上方拍摄所形成的折线光纹, 所得图像再交由计算机处理.经滤波、二值化等处理及运算,计算出正确的接头位置,通过执行机 构就可以引导与激光传感器刚性固定在一起的焊枪准确焊接.2 搭接焊缝的图像处理<3,4> 此图像处理就是去除多余的背景图像,并对光纹进行多种处理,保证在进行算法研究时得到比较清 晰的光纹图样.通过CCD摄像头拍摄的图像通常带有大量的弧光干扰,严重时会覆盖光纹,以至 于无法进行正常的研究.但我们可以通过各种图像处理方法,如中值滤波、二值化、低(高)通滤 波、图像分割、中心取样等<5,6>,最终获得较好的特征条纹<7>.中值滤波是一种非线性 信号处理方法,它可以克服平均值滤波带来的图像细节模糊等优点.它采用一个有奇数点的滑动窗 口,将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替.二值化处理过程是先设定某一阈值θ,用θ将图 像的数据分为两部分:大于θ的像素群和小于θ的像素群,使对象从背景中更为清晰地显现出来. 低通滤波的基本思想就是保留图像空间频率的低频成分,减少图像的高频成分.低通滤波可以降低 图像中的视觉噪声,同时除去高频成分.高通滤波的作用与低通滤波相反.细化过程是把图像中较 粗的光纹变细,从而方便确定焊缝的边缘坐标和所需要的偏移量和深度值.图2是实验得到的各个 过程的图像,其中a图为采集到的原始图片,b图为经过中值滤波后的图像,c图是二值化后的情 况,d、e图分别为低、高通后的情况,f图为细化后得到的图像.图2 图像处理的各个过程3 搭接焊缝的处理算法在这个步骤我们的任务是通过以上的处理得到的特征光纹,算出当前焊枪和 接头的位置关系,从而达到执行机构带动焊枪自动跟踪焊缝.在计算偏移量之前,先要确定各特征 点在像素平面上的位置.图3是搭接焊缝的右搭接情况,上面有4个特征点,设定坐标分别为(x 1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4).当计算机从左到右沿x方向搜 索,具有亮点的最小值即为x1,最大值为x4,它们对应的y即为y1和y4.在这个过程中, 我们是采用等间隔(间隔很小且x逐渐增大)的水平搜索,所以当我们搜索到(x2,y2)点时 ,y值会突然变小.根据这个现象,可以估计x2大小.同理从(x4,y4)开始搜索,x逐渐 减小,到(x3,y3)点时,y值会突然变大,据此可估计x3的大小.这样4个特征点都确定 下来了.在具体确定一个坐标点时,我们可以采用多个临近点取中值的办法来估计它.图3 搭接 焊缝位置示意图当焊枪偏离接头时候,程序会计算出一个偏移量输出给执行机构,即为Δx=x1 -x2-(x4-x3)2如果Δx<0,那么焊枪偏左;Δx>则焊枪偏右;Δx=0,焊枪刚 好对中.在图3中的虚线部分设为h1,则h1=y2-y3但是h1只是我们所拍摄的长度,并 不是搭接焊缝的真实高度,如图4.h2才是我们所需要的深度信息,CCD光轴与激光片成α角 投向母材.从图4,我们可以看到α、h1和h2的关系是h2=h1cotα把以上参数从像素 数转化为实际值后,便可以从计算机输出控制执行机构,实现焊缝的自动跟踪,例如偏离多少,提 高或降低多少.图5为输出结果的界面.4 结论1)结构光三维视觉传感器能够方便地实时得到 焊枪和接头的三维位置信息,为执行机构提供了跟踪依据.2)这里只提出了搭接接头的边缘坐标 求法,至于其他的坡口的算法,会有一定的差别.3)左搭接和右搭接的情况类似,只是方向相反而已.4)图像处理和良好的算法是过程的关键.搭接焊缝的结构光三维视觉处理和算法研究@徐申翔$南昌大学机电工程学院!江西南昌330029
@刘南生$南昌大学理学院!江西南昌 3 3 0 0 47
@张华$南昌大学机电工程学院!江西南昌330029搭接焊缝;;图像处理;;算法研究简单介 绍了基于搭接接头的结构光三维视觉传感原理.激光经过光学系统形成的光片以一定角度投向母材 ,光片与搭接焊缝相交成一单光纹.CCD摄像头会在母材垂直上方拍摄所形成的折线光纹,再交 由计算机处理.在对所得到的图像进行各种处理,如中值滤波、二值化、低高通滤波、细化等的基 础上,运用设计的算法算出搭接焊缝的边缘坐标,确定所需要的偏移量和深度值.实验表明,此方 法有良好的效果.<1> 陈丙森.计算机辅助焊接技术
.北京:机械工业出版社,1999.191-230.
<2> 潘际銮,等.现代弧焊控制.北京:机械工业出版社,2000.395.
<3> 刘南生,等.爬行式弧焊机器人结构光三维视觉传感器研究.光电子·激光,2002,13(2):117-119.
<4> 刘南生,等.基于埋弧焊V型坡口的三维视觉信息的提取及处理研究.南昌大学学报(工科版),2001,23(4):2-5.
<5> KennchRCastleman.数字图像处理.朱志刚,等译.北京:电子工业出版社,1998.
<6> 夏良正,等.数字图像处理.南京:东南大学出版社,1999.
<7> 岳宏.基于结构光焊缝跟踪系统的研究.河北工业大学学报,1999,28(4) :22.国家自然科学基金资助项目(50075037);;江西省自然科学基金资助项目(J XKJ-200304).在对所得到的图像进行各种处理,如中值滤波、二值化、低高通滤波、 细化等的基础上,运用设计的算法算出搭接焊缝的边缘坐标,确定所需要的偏移量和深度值.实验 表明,此方法有良好的效果.<1> 陈丙森.计算机辅助焊接技术.北京:机械工业出版社,1999.191-230.
<2> 潘际銮,等.现代弧焊控制.北京:机械工业出版社,2000.395.
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