一种视觉焊接跟踪传感系统处理方法

技术领域

本发明属于工业制造技术领域，具体涉及一种视觉焊接跟踪传感系统处理方法。

背景技术

焊接是制造业领域重要的加工技术，具有工作条件恶劣、工作量大及质量要求高等诸多特点。电弧焊和激光焊是焊接工业中较常见的焊接工艺方法，以电弧和激光束作为被控对象实现焊接自动控制是焊接自动化的一个重要手段。其中，精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的前提，即在整个焊接过程中必须控制激光束或者电弧使其始终与焊缝对中，否则就会造成报废。因此，需精确的自动检测出焊缝位置并实现自动跟踪。机器视觉检查设备作为工业自动化系统的重要组成部分，是一种用于工业现场，检测产品是否合格的设备，具有检测速度快、精度高、非接触、自动化程度高等一系列优势，该技术近年来被广泛用于轻工业、电子、半导体、制药和机械等众多领域，能够很好的满足现在加工制造业对检测的要求。机器视觉技术不但可以在传统加工制造业中代替人工作业，提高工业生产自动化水平、控制产品质量、提高劳动生产率，而且在许多常规检测方面无法实现的领域也起到有效的作用。

但是目前市场上的视觉焊接跟踪传感系统处理方法在使用过程中容易受到焊接过程中的弧光、飞溅和反射等噪声的干扰，影响焊缝位置的识别和跟踪，跟踪精度低，且焊接废品率高，影响焊接的效率和质量，另外现有的视觉焊接跟踪传感系统处理方法适用性低，且成本高，导致生产效益的降低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视觉焊接跟踪传感系统处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题，能够达到抗干扰能力强，跟踪精度高，且适用性强，成品率高的效果。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种视觉焊接跟踪传感系统处理方法，所述该视觉焊接跟踪传感系统处理方法包括如下步骤：

步骤一、先将激光发生器按照程序移动至焊接初始位置；

步骤二、再通过激光发生器发射出激光条纹，并投射于带有焊缝的工件面上，以寻找起焊点；

步骤三、而后通过摄像机采集工件面上的焊缝图像，并将焊缝图像传递至控制器；

步骤四、然后控制器对采集的图像进行分析，并根据分析结果调节焊缝跟踪纠偏轴的位置；

步骤五、而后焊缝跟踪纠偏轴根据控制器的指令调节焊炬与工件面的位置；

步骤六、最后控制器控制焊接机器人进行焊缝。

优选的，所述步骤三的具体步骤如下：

（1）摄像机采集焊缝图像；

（2）视觉处理器读取摄像机采集的图像；

（3）而后对图像进行灰度变换，以改善画质，使得图像显示更加清晰；

（4）对图像中的目标区域进行提取以及滤波处理，得到目标图像。

优选的，所述视觉传感器包括激光发生器和摄像机，其中激光发生器用于发射激光，摄像机用于采集焊缝的图像。

优选的，所述视觉传感器通过串口通信输出特征点坐标到控制器中，并通过坐标转换获得焊缝特点坐标在控制器坐标系统中的坐标。

优选的，所述控制器可根据示教程序驱动焊接机器人，同时按照视觉传感器发出的焊接特征坐标与示教位置进行比较，以得到偏差修正。

优选的，所述步骤四中控制器对采集的图像进行分析的具体步骤为：

1）、先对采集的图像进行预处理；

2）、对预处理后的图像提取出焊缝的中心线以及中心线的特征点；

3）、基于中心线以及中心线的特征点进行偏差计算。

优选的，所述步骤2）中的中心线采用基于光强度分布特性的灰度平方加权重心法提取。

优选的，所述步骤2）采用道格拉斯-普克算法和最小二乘法相结合的方法提取中心线的特征点。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

（1）本发明提供的处理方法能够有效的避免焊接过程中的弧光、飞溅和反射等噪声的干扰，便于焊缝位置的识别和跟踪，实现系统达到抗干扰能力强的效果，且跟踪精度高，有助于提高焊缝效率和质量，大大地提高了成品率，降低了生产成本，从而有利于增加生产效益。

（2）本发明所提供的处理方法简单便捷，且适应性强，能够有效的增加视觉焊接跟踪传感系统的适用范围，大大地提高了视觉焊接跟踪传感系统的实用性，值得推广使用。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种技术方案：一种视觉焊接跟踪传感系统处理方法，该视觉焊接跟踪传感系统处理方法包括如下步骤：

步骤一、先将激光发生器按照程序移动至焊接初始位置；

步骤二、再通过激光发生器发射出激光条纹，并投射于带有焊缝的工件面上，以寻找起焊点；

步骤三、而后通过摄像机采集工件面上的焊缝图像，并将焊缝图像传递至控制器；

步骤四、然后控制器对采集的图像进行分析，并根据分析结果调节焊缝跟踪纠偏轴的位置；

步骤五、而后焊缝跟踪纠偏轴根据控制器的指令调节焊炬与工件面的位置；

步骤六、最后控制器控制焊接机器人进行焊缝。

进一步的，步骤三的具体步骤如下：

（1）摄像机采集焊缝图像；

（2）视觉处理器读取摄像机采集的图像；

（3）而后对图像进行灰度变换，以改善画质，使得图像显示更加清晰；

（4）对图像中的目标区域进行提取以及滤波处理，得到目标图像。

具体地，视觉传感器包括激光发生器和摄像机，其中激光发生器用于发射激光，摄像机用于采集焊缝的图像。

值得说明的是，视觉传感器通过串口通信输出特征点坐标到控制器中，并通过坐标转换获得焊缝特点坐标在控制器坐标系统中的坐标。

进一步的，控制器可根据示教程序驱动焊接机器人，同时按照视觉传感器发出的焊接特征坐标与示教位置进行比较，以得到偏差修正。

具体地，步骤四中控制器对采集的图像进行分析的具体步骤为：

1）、先对采集的图像进行预处理；

2）、对预处理后的图像提取出焊缝的中心线以及中心线的特征点；

3）、基于中心线以及中心线的特征点进行偏差计算。

值得说明的是，步骤2）中的中心线采用基于光强度分布特性的灰度平方加权重心法提取。

进一步的，步骤2）采用道格拉斯-普克算法和最小二乘法相结合的方法提取中心线的特征点。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。