視覺(jué)傳感技術(shù)在機(jī)器人智能化焊接中的研究現(xiàn)狀

陳華斌，孔 萌，呂 娜，許燕玲，陳善本

（1.上海交通大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200240；2.上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司，上海201206）

視覺(jué)傳感技術(shù)在機(jī)器人智能化焊接中的研究現(xiàn)狀

陳華斌1，孔 萌2，呂 娜1，許燕玲1，陳善本1

（1.上海交通大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200240；2.上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司，上海201206）

隨著我國(guó)《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略實(shí)施，焊接制造領(lǐng)域經(jīng)過(guò)“兩化”融合的推動(dòng)，正朝數(shù)字化、信息化、智能化制造轉(zhuǎn)型，進(jìn)而使焊接制造過(guò)程的信息需求量顯著增加。圍繞上海交通大學(xué)智能化焊接與材料精密制造研究所近年來(lái)在智能化焊接領(lǐng)域所取得的成果和關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用等展開(kāi)討論，內(nèi)容涉及基于視覺(jué)傳感的焊接路徑自主導(dǎo)引與規(guī)劃、焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程液態(tài)熔池的智能表征和基于視覺(jué)傳感的焊接全場(chǎng)高溫應(yīng)變的在線測(cè)量及多尺度計(jì)算。上述研究成果的工程應(yīng)用，一定程度上豐富和發(fā)展了焊接智能化技術(shù)領(lǐng)域的內(nèi)涵。期望展示的焊接視覺(jué)智能化傳感研究成果為焊接智能制造的發(fā)展拋磚引玉。

視覺(jué)傳感；焊接智能化；機(jī)器人焊接；焊接自動(dòng)化；機(jī)器視覺(jué)

0 前言

近年來(lái)，隨著我國(guó)勞動(dòng)力成本的逐漸提升，以廉價(jià)勞動(dòng)力為支撐的“中國(guó)制造”經(jīng)濟(jì)模式難以為繼，越來(lái)越多的加工制造企業(yè)關(guān)注以焊接機(jī)器人為代表的焊接自動(dòng)化技術(shù)。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）2015年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止2020年，工業(yè)機(jī)器人將達(dá)到26.8萬(wàn)臺(tái)，大約有30%的工業(yè)機(jī)器人被應(yīng)用到焊接領(lǐng)域，對(duì)應(yīng)的將有超過(guò)240億左右的系統(tǒng)集成和焊接智能化市場(chǎng)[1]。隨著我國(guó)《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略實(shí)施，焊接制造領(lǐng)域經(jīng)過(guò)“兩化”融合的推動(dòng)，正朝數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造轉(zhuǎn)型。焊接產(chǎn)品正經(jīng)歷著“性能高端化”“結(jié)構(gòu)大型化”“服役環(huán)境極限化”以及“長(zhǎng)壽命、高可靠性”等發(fā)展變化，進(jìn)而使焊接制造過(guò)程的信息需求量顯著增加[2]。以信息技術(shù)為牽引的智能化焊接技術(shù)，是一類(lèi)融合人的感官信息（焊接過(guò)程視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)）、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)（熔池行為、電弧聲音、焊縫外觀）、推理判斷（焊接先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)、推理與決策）、焊接過(guò)程控制以及工藝優(yōu)化各方面專門(mén)知識(shí)的交叉學(xué)科。突破機(jī)器人焊接智能化關(guān)鍵技術(shù)，在未來(lái)不僅是發(fā)展方向，已成為一種現(xiàn)實(shí)、迫切的需要[3]。顯然，視覺(jué)傳感是現(xiàn)有焊接機(jī)器人從自動(dòng)化設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑附訖C(jī)器人的關(guān)鍵因素之一，目前廣泛應(yīng)用的焊接機(jī)器人和焊工不一樣，沒(méi)有智力、不能思維、尚不具備焊接工藝知識(shí)也不能自主地進(jìn)行焊接過(guò)程優(yōu)化，結(jié)合2016年IFWT國(guó)際焊接論壇宋天虎研究員提出的“熱市場(chǎng)、冷思考”問(wèn)題[4]，引申出了機(jī)器人焊接智能化和視覺(jué)相關(guān)的系列“瓶頸”問(wèn)題。

（1）焊接順序：針對(duì)非預(yù)期工況變化（變形、錯(cuò)邊、間隙等），焊接機(jī)器人難以“自適應(yīng)”動(dòng)態(tài)調(diào)整焊接順序。

（2）初始焊位識(shí)別：焊接初始焊位識(shí)別，易受環(huán)境變化影響，可靠性不夠。

（3）焊接動(dòng)態(tài)過(guò)程：焊接過(guò)程調(diào)整響應(yīng)較慢、效果欠佳。

（4）焊縫跟蹤：視覺(jué)跟蹤易受弧光干擾，存在視覺(jué)“死角”和跟蹤“盲區(qū)”。

（5）焊縫多層多道規(guī)劃：對(duì)焊接坡口適應(yīng)性較差，自適應(yīng)規(guī)劃焊道及調(diào)整工藝參數(shù)尚顯不足。

（6）焊接缺陷預(yù)防：抑制和預(yù)防焊接缺陷的產(chǎn)生缺乏主動(dòng)干預(yù)的手段。

（7）焊接質(zhì)量一致性：缺乏可靠在線表征的傳感手段。

誠(chéng)然，焊接過(guò)程中環(huán)境、條件的變化是不可避免的，上述提到的焊接工件加工、裝配誤差，焊縫間隙、錯(cuò)邊等尺寸分散性、焊接過(guò)程的熱變形和夾具不穩(wěn)定性等因素均會(huì)引起焊接質(zhì)量的波動(dòng)，并導(dǎo)致焊接缺陷的產(chǎn)生。如何克服焊接過(guò)程中各種不確定性因素對(duì)精密焊接質(zhì)量的影響，迫切需要信息反饋、智能控制等技術(shù)提高現(xiàn)行焊接機(jī)器人的適應(yīng)性或智能化水平，是實(shí)現(xiàn)“焊接智造”不可回避的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題和瓶頸難題[5]。

本研究結(jié)合上海交通大學(xué)機(jī)器人焊接智能化技術(shù)實(shí)驗(yàn)室近年來(lái)在機(jī)器人焊接智能化視覺(jué)傳感領(lǐng)域所開(kāi)展的研究，闡述機(jī)器視覺(jué)在焊接目標(biāo)環(huán)境識(shí)別、精確跟蹤、動(dòng)態(tài)過(guò)程監(jiān)控及焊接質(zhì)量控制等方面研究成果和應(yīng)用現(xiàn)狀。

1 初始焊位識(shí)別與焊縫跟蹤[6-7]

視覺(jué)信息因其方便直觀、信息量大、易于處理等優(yōu)點(diǎn)，是焊縫識(shí)別和跟蹤傳感技術(shù)中的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)，成為機(jī)器人焊接領(lǐng)域最有應(yīng)用前景的傳感手段。作為機(jī)器人外圍輔助智能單元，視覺(jué)傳感器對(duì)提高機(jī)器人柔性和對(duì)工作環(huán)境的反饋發(fā)揮了重要的作用，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、光電傳感器和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，視覺(jué)傳感器將對(duì)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人焊接過(guò)程決策、預(yù)判等功能，構(gòu)建焊接機(jī)器人的智能系統(tǒng)起主導(dǎo)作用。

1.1 基于視覺(jué)傳感的初始焊位識(shí)別及路徑規(guī)劃

為了增強(qiáng)機(jī)器人自主焊接的能力并使具有一定自我感知學(xué)習(xí)和決策能力，基于FANUC弧焊機(jī)器人平臺(tái)，構(gòu)建了一套具有視覺(jué)傳感和激光測(cè)量功能的弧焊機(jī)器人系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1 基于視覺(jué)尋位和路徑規(guī)劃的弧焊機(jī)器人系統(tǒng)

該系統(tǒng)由機(jī)器人控制與執(zhí)行模塊、視覺(jué)傳感反饋模塊及Interface通訊模塊等組成，借助數(shù)字圖像處理技術(shù)，進(jìn)行待焊工件焊縫特征角點(diǎn)識(shí)別及焊縫信息三維重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)焊接起始點(diǎn)機(jī)器人自主尋位和焊縫特征智能識(shí)別。

為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的初始焊接位置導(dǎo)引及焊縫識(shí)別工作，需要建立圖像像素坐標(biāo)與目標(biāo)點(diǎn)空間坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，即視覺(jué)系統(tǒng)標(biāo)定，具體涉及攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定、線結(jié)構(gòu)光參數(shù)標(biāo)定及手眼標(biāo)定三個(gè)環(huán)節(jié)。相機(jī)標(biāo)定主要建立圖像平面二維像素點(diǎn)與空間三維立體特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定攝像機(jī)內(nèi)部成像參數(shù)：焦距、畸變參數(shù)、成像平面單位距離像素個(gè)數(shù)等；手眼標(biāo)定的目的是確定攝像機(jī)坐標(biāo)系與工具坐標(biāo)系之間的相對(duì)位置關(guān)系H，用旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T來(lái)描述。線結(jié)構(gòu)光標(biāo)定是為了描述線結(jié)構(gòu)光平面在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的位置關(guān)系，用光平面方程AX+BY+CZ+D=0描述，求解平面方程參數(shù)。

以平板對(duì)接為例，采用邊緣相交法定義初始焊接位置，具體算法步驟：采用兩步法對(duì)初始焊接位置進(jìn)行定位，然后針對(duì)初始焊接位置局部區(qū)域進(jìn)行濾波、圖像分割、像素點(diǎn)分離、直線擬合等獲取初始焊接位置點(diǎn)圖像坐標(biāo)，如圖2所示。

圖2 初始焊位識(shí)別流程

接下來(lái)，通過(guò)對(duì)激光條紋圖像的處理獲得焊縫邊緣特征點(diǎn)坐標(biāo)，以平板對(duì)接（折線、S形）焊縫識(shí)別為例，結(jié)合前文所述的視覺(jué)系統(tǒng)參數(shù)求解結(jié)果獲得焊縫特征點(diǎn)在TCS及WCS下的三維坐標(biāo)。焊接機(jī)器人處于A點(diǎn)時(shí)，其位姿參數(shù)為[XA，YB，ZB，WB，PB，RB]T，處于B點(diǎn)時(shí)，其位姿參數(shù)為[XB，YB，ZB，WB，PB，RB]T，機(jī)器人移動(dòng)速度為v0（單位：mm/s），相鄰圖像的采集時(shí)間間隔為Δt，機(jī)器人由A運(yùn)動(dòng)到B，期間相機(jī)共采集n幅圖像。設(shè)第i幅圖像（i=1～n）中某個(gè)焊縫特征點(diǎn)的坐標(biāo)為[ui，vi]T，結(jié)合攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)K以及線激光結(jié)構(gòu)光平面的方程AX+BY+CZ+D=1，求得特征點(diǎn)在CCS下的坐標(biāo)[Xci，Yci，Zci]T，根據(jù)手眼標(biāo)定及機(jī)器人位姿參數(shù)求得特征點(diǎn)在TCS下的三維信息[Xti，Yti，Zti]T及WCS下的三維信息[Xwi，Ywi，Zwi]T。

圖3是機(jī)器人TCP平移速度為20 mm/s、相鄰拍照時(shí)間間隔是40 ms的折線焊縫和S形焊縫激光掃描三維重構(gòu)圖。

1.2 基于主動(dòng)視覺(jué)的焊縫跟蹤

基于構(gòu)建的機(jī)器人激光視覺(jué)平臺(tái)，需要對(duì)采集的激光條紋進(jìn)行視覺(jué)處理，是激光跟蹤的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。主要涉及到激光條紋圖像預(yù)處理（ROI選取、濾波處理、形態(tài)學(xué)處理及自適應(yīng)閾值分割）、激光條紋中心線特征提取及典型焊縫試驗(yàn)驗(yàn)證。圖4給出了完整圖像或圖像受電弧光干擾很小的情況下圖像處理結(jié)果，可以看出針對(duì)弧焊常見(jiàn)的幾種焊接坡口和焊縫形式，通過(guò)研制的視覺(jué)傳感系統(tǒng)能夠較好地獲取焊縫中心特征點(diǎn)。

然而實(shí)際的焊接過(guò)程中由于強(qiáng)烈的電弧光和飛濺的影響，導(dǎo)致部分圖像噪聲很大，上述算法不能穩(wěn)定、可靠的獲取焊縫特征信息，如圖5所示。

針對(duì)實(shí)際焊接過(guò)程中干擾圖像，為了保證焊縫跟蹤的連續(xù)性及可靠性，工程上通常采取兩種方式處理，一是增大激光傳感器的前視距離或加遮擋板，另外一種是從圖像處理軟件算法上進(jìn)行改善，對(duì)這類(lèi)圖像記性篩選過(guò)濾。具體算法設(shè)計(jì)流程為：

（1）計(jì)算圖像的平均灰度值，如果圖像灰度值大于正常圖像的一定比例（在此選取30%作為閾值）放棄該幅圖像處理，進(jìn)行下一幅圖像處理。

（2）針對(duì)V型坡口的焊縫，設(shè)定焊縫寬度閾值，針對(duì)焊縫寬度特征尺寸小于設(shè)定閾值的情況下，舍棄當(dāng)前處理圖像，進(jìn)行下一幅處圖像處理。

（3）焊縫偏差具有連續(xù)性，相鄰圖像之間計(jì)算的偏差值比較接近，對(duì)于偏差值突變點(diǎn)（設(shè)定一定的閾值），舍棄當(dāng)前處理圖像，進(jìn)行下一幅圖像處理。

圖3 激光掃描焊縫三維重構(gòu)

圖4 焊縫特征提取試驗(yàn)驗(yàn)證

圖5 受弧光及飛濺干擾的激光條紋

計(jì)算出的焊縫偏差，一方面可設(shè)計(jì)控制器進(jìn)行焊縫糾偏，另一方面針對(duì)工業(yè)機(jī)器人，結(jié)合機(jī)器人廠家提供的通訊協(xié)議，交給機(jī)器人控制器進(jìn)行插補(bǔ)、軌跡糾偏。另外，ROS（Robot Operating System，機(jī)器人操作系統(tǒng)）作為一種分布式處理框架，能接收和發(fā)布各種傳感信息，鑒于ROS制定了目前“四大家族”機(jī)器人開(kāi)發(fā)的統(tǒng)一接口標(biāo)準(zhǔn)。

在上述研制的視覺(jué)傳感基礎(chǔ)上，進(jìn)一步針對(duì)擺動(dòng)、變間隙的對(duì)接焊縫，基于FANUC機(jī)器人可識(shí)別的通訊協(xié)議，進(jìn)行詢問(wèn)—回答的開(kāi)發(fā)模式，詢問(wèn)內(nèi)容包括：偏移量（X、Y、Z）、焊縫寬度（如間隙、gap）、錯(cuò)邊（Mismatch）和面積等，跟蹤結(jié)果如圖6所示。

圖6 變間隙自適應(yīng)擺動(dòng)跟蹤

2 焊接液態(tài)熔池特征視覺(jué)表征[8]

借助視覺(jué)傳感系統(tǒng)可獲取清晰焊接液態(tài)熔池圖像，液態(tài)熔池的幾何形狀參數(shù)如熔寬、面積等。熔池的幾何尺寸特征與焊縫成形密切相關(guān)，以變極性等離子弧焊（VPPAW）為例，焊接電流、電弧電壓對(duì)液態(tài)熔池特征尺寸存在一定關(guān)聯(lián)性，如圖7所示，隨著焊接電流的增加，背面小孔面積和寬度不斷增大。

圖7 VPPAW小孔圖像

采用部件樹(shù)模型的圖像識(shí)別算法完成對(duì)背面小孔特征的自適應(yīng)提取，分別提取小孔左右邊緣的特征點(diǎn)，然后利用橢圓擬合法得到小孔完整邊緣，其完整步驟如圖8所示。將小孔左右邊緣特征點(diǎn)經(jīng)過(guò)橢圓擬合變成完整的邊緣曲線，為了能夠通過(guò)背面小孔視覺(jué)特征信息來(lái)描述實(shí)際的熔透狀態(tài)，定義小孔圖像特征：寬度L和面積A，VPPAW背面的小孔與焊接熱輸入量有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。當(dāng)焊接熱輸入量很小，背面不能形成小孔，隨著熱輸入量增加，背面形成穿孔并趨于穩(wěn)定，當(dāng)熱輸入量進(jìn)一步增大，背面出現(xiàn)“切割”現(xiàn)象。

圖8 VPPAW小孔圖像處理及邊緣擬合

3 焊接熱影響區(qū)高溫應(yīng)變視覺(jué)表征[9-10]

焊接應(yīng)變測(cè)量方法可分為接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量法，非接觸式測(cè)量主要有光干涉法測(cè)量，數(shù)字圖像相關(guān)法等。本研究介紹一種新型的焊接全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法——數(shù)字圖像相關(guān)法（Digital Image Correlation，DIC）。DIC在焊接過(guò)程中應(yīng)變、變形計(jì)算流程：在變形前圖像中劃分子區(qū)域（Subset），在變形后圖像中劃分一個(gè)較大的搜索區(qū)域，并用形函數(shù)描述變形后子區(qū)的形狀，利用搜索算法在區(qū)域中尋找變形后可能的子區(qū)域，使用相關(guān)性判別函數(shù)計(jì)算搜索到的每個(gè)子區(qū)域與其變形前的相關(guān)評(píng)價(jià)函數(shù)，相關(guān)系數(shù)最大的子區(qū)域即為所要尋找的變形后子區(qū)域，計(jì)算散斑圖各點(diǎn)的位移和應(yīng)變值。不斷重復(fù)，劃分子區(qū)域、搜索、匹配的過(guò)程，最終獲得全場(chǎng)的應(yīng)變值。

圖9是304不銹鋼TIG熱影響區(qū)的高溫應(yīng)變圖像，相比傳統(tǒng)DIC表征焊接應(yīng)變方法，本研究采用的方法一定程度上解決了近焊縫高溫散斑點(diǎn)圖像燒蝕和強(qiáng)電弧干擾問(wèn)題。

采用一階形函數(shù)描述變形后的子區(qū)域形狀：

式中 α為x方向的位置變化情況；β為y方向的位置變化情況；ux，uy，vx，vy分別為橫向位移u和縱向位移v對(duì)x軸和y軸的偏導(dǎo)，形函數(shù)中引入了變形連續(xù)性假設(shè)，考慮了點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系。

圖9 304不銹鋼焊接接頭全場(chǎng)高溫應(yīng)變

根據(jù)Mises的彈塑性流動(dòng)理論，總應(yīng)變方程描述為：

εP為機(jī)械應(yīng)變，εT為熱應(yīng)變，εX為相變應(yīng)變，通常較小，忽略相變應(yīng)變，因此機(jī)械應(yīng)變表示為：

圖10是304不銹鋼焊接近縫區(qū)全場(chǎng)高溫應(yīng)變?cè)茍D，總應(yīng)變、熱應(yīng)變和機(jī)械應(yīng)變視覺(jué)表征及計(jì)算結(jié)果，焊接過(guò)程中全場(chǎng)應(yīng)變的測(cè)量對(duì)于研究焊接殘余應(yīng)力模型具有非常重要意義。另外，使用DIC技術(shù)能夠記錄焊接過(guò)程應(yīng)變隨時(shí)間分布情況的變化，揭示焊接過(guò)程中總應(yīng)變的演化規(guī)律。從圖中可以看出，當(dāng)液態(tài)熔池到達(dá)觀測(cè)區(qū)域時(shí)，εxx方向應(yīng)變從0增加到最大，隨著焊接液態(tài)熔池遠(yuǎn)離觀測(cè)區(qū)逐漸趨于穩(wěn)定；εyy方向應(yīng)變，在熔池到達(dá)時(shí)達(dá)到最大（負(fù)值），之后逐漸趨于穩(wěn)定，總體表現(xiàn)為壓應(yīng)變。

圖10 304不銹鋼焊接全場(chǎng)高溫應(yīng)變及機(jī)械應(yīng)變曲線

4 結(jié)論

現(xiàn)代焊接制造亟需轉(zhuǎn)型升級(jí)、創(chuàng)新發(fā)展，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化乃至智能化焊接制造的跨越式轉(zhuǎn)變。隨著傳感技術(shù)、圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)理論的不斷發(fā)展和更新，視覺(jué)傳感在焊接裝配檢測(cè)、過(guò)程監(jiān)控及接頭質(zhì)量評(píng)價(jià)等方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。以視覺(jué)信息為載體的智能化焊接關(guān)鍵技術(shù)——焊前路徑導(dǎo)引與規(guī)劃、自適應(yīng)焊縫糾偏、液態(tài)焊接熔池智能表征及近縫區(qū)全場(chǎng)高溫應(yīng)變?cè)诰€測(cè)量及多尺度計(jì)算等，極大地豐富和發(fā)展了焊接智能化技術(shù)的內(nèi)涵，也為焊接制造從控形到控性的一體化研究提供技術(shù)積累。

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CHEN Huabin1，KONG Meng2，LV Na1，XU Yanling1，CHEN Shanben1
（1.School of Material Science and Engineering，Shanghai Jiao Tong Univ.，Shanghai 200240，China；2.Shanghai-Fanuc Robotics Co.，Ltd.，Shanghai 201206，China）

With the implementation of China Manufacturing 2025，welding manufacturing has been developed towards the digitization，informatization and intelligentization.Thus，the demand for information in welding process is significantly increasing.In this paper，we introduce some new research works and key technologies on intelligent welding field in the Institute of Intelligent Welding&Materials Precise Processing.The main research include：the research on autonomous guidance and welding path planning based on visual sensor，intelligent characterization of dynamic liquid welding pool，in-situ the measurement and multiscale calculation of the high temperature strain during welding process.The application of the above research development，to a certain，enrich and develop the connotation of intelligent welding technologies.It is expected that the results of intelligent visual technologies will be the beginning of welding intelligent manufacturing development.

visual sensor；intelligentized welding；robotic welding；welding automation；machine vision

TG409

C

1001－2303（2017）03－0001-07

10.7512/j.issn.1001-2303.2017.03.01

獻(xiàn)

陳華斌，孔萌，呂娜，等.視覺(jué)傳感技術(shù)在機(jī)器人智能化焊接中的研究現(xiàn)狀[J].電焊機(jī)，2017，47（03）：1-7.

2017-03-10

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51575348，51275301）

陳華斌（1976—），男，安徽安慶人，副教授，博士，主要從事焊接智能化及機(jī)器人系統(tǒng)工程等方面的教學(xué)和科研工作。