论文部分内容阅读
随着焊接制造自动化技术不断提高,焊接制造工艺正经历着从手工焊到自动焊的过渡。传统的手工焊接操作是最为辛劳的工种之一。焊接过程自动化、机器人化以及智能化已成为焊接行业的发展趋势,采用机器人焊接已成为焊接自动化技术现代化的主要标志。随着现代社会的发展,产品质量、生产效率、劳动条件、环境保护要求的提高,实现焊接自动化与智能化已成为迫切需要。至于空间站、核环境、深水条件下的焊接作业,更需要使用智能化的焊接机器人。基于视觉传感的焊缝跟踪技术具有获得信息大、可靠性高、使用广等特点,结合计算机视觉和图像处理技术,大大增加了焊接机构的外部适应能力。本文将视觉伺服方法引入到焊缝跟踪的研究中,对所涉及的视觉传感系统标定、焊缝图像处理识别和焊缝跟踪伺服控制系统设计等技术进行了深入研究。在建立焊缝跟踪自动控制系统时,本文设计了视觉伺服传感装置。并采用主动视觉传感技术,设计了基于激光技术的视觉传感图像采集装置,以满足视觉传感器在室内光源和弧光两种光源下取像的需要。通过分析MIG焊和CO2焊弧光的光谱特点,选择了波长为650nm的半导体激光器作为光源。与之相配套,选择了波长为650nm半带宽为15nm的激光窄带滤光片及减光片。此装置既能满足CCD视觉传感器光敏范围的要求,又能满足输出功率连续的要求。焊缝跟踪系统一方面要以较高的位置和姿态精度沿着焊缝移动焊枪,另一方面在控制过程中要不断协调焊接工艺参数,对运动轨迹进行精确控制。焊缝识别系统采用TMS320DM642作为主控芯片,主要包括有视频编/解码模块、存储模块以及通信模块等,实现了焊缝图像的采集、处理与识别。焊缝图像处理涉及到灰度直方图、图像平滑、图像锐化、图像复原、图像二值化及图像边缘检测等技术。根据实际焊接情况,本文在一些算法上进行了改进,得到了较好的效果,提高了焊缝识别的精度。并将DSP/BIOS尺寸可裁剪的实时多任务操作系统内核嵌入到TMS320DM642中,能够更好地满足实时性要求以及在不影响某些关键线程响应时间的前提下进行维护和升级。在焊接图像识别过程中设计了一种多线段近似的分裂算法,把V型坡口接头轮廓分割结果分为4种情况进而分类识别。并根据识别出的V型坡口接头采用SUSAN角点检测算法对其进行特征参数提取。焊缝跟踪伺服系统采用MC9S12XDP512作为主控芯片,主要包括有光电隔离模块、电机驱动模块、正交编码模块、信号整形模块、RS232/CAN通信模块以及人机接口模块等。由于对焊接操作过程的精确要求,本文设计了双闭环负反馈控制模型。外环控制器是速度控制器,内环控制器是电流控制器,控制器采用PI控制算法,实现对焊接路径的自动识别及精确跟踪控制。